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纺织业的AI变迁 [复制链接]

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发表于 2025-5-8 10:07:32 |只看该作者 |倒序浏览

过去,一个绣工一针一线绣一件T恤要一天左右,稍微繁杂的服饰在构图、选线、挑色阶段就要好几天。

现在,机器人裁缝Sewbot只需22秒就能制作一件Adidas的T恤。一天内,Sewbot可以生产80万件T恤。



利用相机镜头和针线组合精准定位布料的位置,Sewbot能完成从取布料到成品整个过程的自动化,效率比人类高出好几倍。

AI绣工是突然冒出的吗?其实不然,在大家没有关注的时候,它就被纺织业编织到了工厂和服装的经纬之中。AI走出了试验场,在纺织业这样的传统制造业也大有可为。而追溯它走向纺织的历史,也有四十年了。

人工智能与纺织的结合,其实跟这门手艺的本质有点像,是一个慢工出细活、源远流长的过程。但AI在这条道路上越走越快,已经到了步步生花的程度。

产业与需求倒逼转型

纺织业为何需要进行数智化转型?

一方面,环保高压、劳动力升级后,传统产业呼唤转型。

历史上,以劳动密集型为主的纺织业曾面临着高污染、高能耗、低附加值的困境。随着人口红利消退,原材料价格上涨,到手的利润越来越少,大部分工厂转向越南、印度等东南亚国家。我国纺织业迎来产业升级转型。

《纺织工业提质升级实施方案(2023—2025年)》提出,到2025年,70%的规模以上纺织企业基本实现数字化网络化。在降碳、减污、扩绿、增长的目标下,向数智化转型成为纺织业绿色生存的必然道路。



另一方面,需求侧的现代消费者,也在呼唤更时尚的纺织工艺,千篇一律的设计已经不能满足个性化的需求。

新一代消费者追求个性化、快时尚和可持续消费,传统大批量、长周期的生产模式在产业升级中呼唤着品牌化、智能化、高端化转型。

从质检到销售、再到创意设计,AI悄悄接下了纺织这门手艺,在长达40年的摸索与进化中,找到了自己的锦绣山河。

由点到面,步步生花

科技赋能传统工艺,并非一蹴而就,而是一个步步生花的过程。

早在20世纪80年代,全球纺织企业开始采用专家系统优化机械设计和生产流程。1970年在瑞士成立的Datacolor在孟加拉国纺织业中率先应用AI技术,用于颜色匹配和品质控制。这一时期的AI纺织就像刚刚有了眼睛,相比人眼比较故障单和成品的差异,Datacolor不会疲惫、目涩,提高效率的同时提升了精准度。



到了2017年,机器学习阶段,这双AI赋予的眼睛变得更加明亮。机器视觉AI质检与工业流水线的组合提升了瑕疵识别的精准度,对算法鲁棒性要求高,可以通过计算机根据编程结果扫描元素。

如果说前一时期的瑕疵识别还在识字认知阶段,这一时期的识别就像有了一双火眼金睛,能够在万千珍珠中找到漏网的沙粒。

Cognex ViDi利用深度学习算法检测织物图案缺陷,减少误报率;Shelton Vision的WebSpector系统专注于检测纺织品表面的污点和瑕疵,实现超98%的自动缺陷检测,显著提升纺织品质量。有了更加先进的机器视觉,AI不仅能定位简单瑕疵,还能识别复杂图案,甚至严重扭曲变形的织物图样。



但有了眼睛还不够,纺织业并不是只有质检环节,最关键的问题在——品质更好了,瑕疵率更低了,那堆叠在厂房里成千上万的成品如何卖出呢?

云化AI给出了它的答案。

2018年,服装大省浙江曾发起过一场轰轰烈烈的“万企上云”活动。通过上云,纺织企业可以低成本接入云计算、大数据和AI,唤醒厂房里沉睡的数据。

在阿里云等云计算厂商的助力下,纺织业工厂实现了从规模化到个性化定制的柔性生产模式。2021年,嘉兴桐乡50多家毛衫企业联合建立“共享工厂”,所有企业设备和订单数据都录入了大数据系统。通过云端调度生产设备,这些企业工厂机器开机率提升至80%,订单分配更灵活。



阿里旗下犀牛智造则通过大数据预测需求、智能排产和分布式生产,实现了“100件起订、7天交货”的柔性供应链模式,支持ZARA等快时尚品牌实现小单快返。

云厂商强大的存储、计算能力通过实时分析生产数据,优化了供应链管理和资源配置。但这一阶段的AI能力仍然停留在供应调度板块,没有真正走向生产环节。

直到2023年,大模型的横空出世为纺织业的智能化转型又添了一把火,才打通了AI绣工的任督二脉,纺织业实现了由点到面的智能化布局。

大模型的强化学习算法,让AI学会了深度思考,覆盖从设计到染色、质检的各个环节。在生产端,基于“50万+”高质量数据训练出的万事利花型大模型能够在10s内设计一条丝巾;无水印染一体机通过AI精确控制染料用量,印染节能40%;福建东龙针纺的“5G+经编花边瑕疵AI视觉识别”瑕疵识别准确率95%以上。



四十年间,AI在纺织业的进化宛如缫丝成绸。如果说最初的AI应用是零星点缀的针脚,如今大模型已为行业铺开整匹算法编织的锦缎——设计、印染、质检环环相扣,渐次生辉。

而透过AI的步步生花,我们仿佛看见了藏在衣衫里的技术锦绣。

藏在AI里的锦绣山河

如今,AI正在悄然间变革纺织车间之中的各个环节,实现由点到面的全链条覆盖。

从最初的设计图稿勾勒,到最终精美的布料出厂,AI凭借算法巧妙穿针引线。一方面,它使布料检验愈发精准,精准定位疵点;另一方面,它让染色工序更加均匀,色彩过渡自然;在裁剪环节,它依据衣料特性和款式需求,规划出合理方案,降低损耗。

如今的“AI+纺织”,总体呈现出“龙头领先,行业跟随”的特征,少数领军企业已率先探索AIGC设计、无水印染等前沿技术,大多数企业也在自动化、数字化改造阶段,迎难直上。



举个例子,纺织业的龙头企业万事利已经实现了从设计、生产到供应链全面渗透。它的大模型里藏着50万+花型数据库和300多种图像生成算法,海量数据库能够给全球80亿人每人设计10万条不重样的丝巾。相比传统印染500米起订、15天工期的模式,万事利的AI设计+数码喷印技术,最快可在2小时内完成从设计到成品的全流程制作。

AI赋能纺织业的另一个特征,是生产端的绿色化与低碳化转型。

传统印染行业是高耗水、高污染行业,而万事利研发的GBART数字化绿色印染技术,通过AI精准计算染料用量,可用棉、麻、毛、丝绸等面料,上染率接近100%,免去上浆和水洗工艺,节水99%,无污水排放成为可能。



全链条生产与低碳化转型意味着,AI代表的智能化力量成为纺织业的主要生产力。织布工场里,人将越来越少,而机器会越来越多。生产环节,艾豚科技推出的艾布机器人每分钟可检测60米布料,是人工验布速度的3倍,已经大范围布局在各个工厂的质检环节。走进工厂里,我们看到的是24h不停歇的机器和从流水线上解放下来的指挥机器的工人。

这些信息都无不透露出,AI纺织有着光明的前景。在未来,借AI之力,绣出锦绣山河,也不无可能。


来源:36kr

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