《“人工智能+”行動的意見》行動一明確指出，要“加速從0到1重大科學發(fā)現(xiàn)進程”，并“驅(qū)動技術(shù)研發(fā)模式創(chuàng)新和效能提升”，推動“從1到N”的技術(shù)落地與迭代突破。這一系列舉措不僅顯示了國家對AI技術(shù)的高度包容與大力支持，也為人工智能與各行各業(yè)的深度融合鋪平了道路，其中當然也包括歷史悠久而又亟待創(chuàng)新的紡織業(yè)。
從一根纖維到一件成衣，紡織業(yè)始終繞不開設計靈感的捕捉、樣品反復的打磨、生產(chǎn)線效率的博弈；時間在各環(huán)節(jié)中被切碎，設計數(shù)據(jù)、生產(chǎn)參數(shù)、市場反饋也常處于各自為政的狀態(tài)——這正是AI大模型施展能力的空間：它能生成靈感，也能理解工藝；能做知識科普，也能看懂布面缺陷。過去一年，紡織行業(yè)里已涌現(xiàn)一批AI落地案例：能解答行業(yè)疑問的知識大模型、縮短打樣周期的虛擬打樣技術(shù)、提升質(zhì)檢效率的AI檢布系統(tǒng)，以及精準連接供需的AI導購工具。本文是紡織/服裝領域的AI應用先導篇，后續(xù)會持續(xù)更新紡織領域AI4S和AIGC的應用。
1.知識大模型
高校有兩項獨特資產(chǎn)：長期沉淀的學術(shù)語料與穩(wěn)定的學科共同體。以此為土壤，面向纖維—紡織知識型大模型正在成形：它們以通用LLM為底座，疊加領域語料與檢索增強（RAG/知識圖譜），主要服務教學科普、術(shù)語解讀與基礎問答，典型受眾是學生、教師、工程技術(shù)人員與初入行從業(yè)者�！�
纖貝（AlphaFiber1.0）”——纖維知識大模型：誕生于2024年11月，是東華大學（材料學院、纖維材料改性國家重點實驗室）、清華大學跨學科合作的成果，同時獲得江蘇集萃先進纖維材料研究所的算力支持。主要面向纖維材料領域，將書籍/期刊/專利與實驗參數(shù)、配方、物化性質(zhì)等多源數(shù)據(jù)進行機制化整合。發(fā)布方強調(diào)“纖貝能夠幫助解釋復雜的纖維科學概念，拓展教學方式，為教師和學生提供精準而個性化指導，將推動教育模式的變革。”
“更懂紡織（TextileGPT）”——紡織知識大模型誕生于2025年5月，由浙江理工大學雜志社與各學會聯(lián)合發(fā)布，處于持續(xù)預訓練與測試階段，整合百萬級行業(yè)語料（覆蓋中英文論文、教材、專利、學位論文與百科等），并引入基于知識圖譜的RAG以降低幻覺、支持參考文獻溯源與越界拒答；目標是成為面向從業(yè)者的“專業(yè)AI助理”。更實用的是，它還整合了專家資源：能幫企業(yè)對接技術(shù)專家、幫高校匹配人才引進對象、為期刊推薦論文審稿人。
不管是紡織知識大模型或是其它領域大模型，均解決兩大共性痛點：一是知識傳播低效（入門需要啃數(shù)十本教材），二是數(shù)據(jù)孤島嚴重（論文、專利、教材的知識互不連通）。無論是個人還是機構(gòu)要打造垂類知識大模型都要突破兩道坎：其一，高質(zhì)量、精準標注的數(shù)據(jù)集，是模型避免幻覺、提升準確率的萬里長征第一步；其二，領域需更聚焦，紡織流程涵蓋纖維、紗線、織造、印染等多個環(huán)節(jié)，下一步更看好“小而美”的子領域模型，更近一步地要與院系課程、工廠SOP、標準條文深度耦合，同時把導購與公眾科普作為應用外延。
2.研發(fā)/設計/生產(chǎn)環(huán)節(jié)大模型
紡織鏈條長、工序細、約束多。做一個“大而全”的行業(yè)通用大模型并不現(xiàn)實；但在數(shù)字化基礎較好的單點工序，企業(yè)正借助既有數(shù)據(jù)與AI方法跑通樣板，實打?qū)嵉匕研省①|(zhì)量、交期往前推了一步。
2.1 花型設計
花型設計曾是“慢工出細活”的代表，設計師手繪修改耗時久，傳統(tǒng)印染基本上是百米起訂、2周以上交期，小批量定制難實現(xiàn)。萬事利絲綢依托50萬+花型數(shù)據(jù)庫和300多種圖像生成算法，基于擴散模型，也就是文生圖技術(shù)訓練出花型大模型，設計師輸入江南水墨+仙鶴+淺青色底等文字指令，10秒即可出稿，不過目前AI生成花型適配針織機指令仍有難題。
2.2織造設計
傳統(tǒng)模式下開發(fā)新面料需反復調(diào)參、制作實體樣品，耗時數(shù)周且成本高，上海青甲智能的“虛擬織布機（NAO）”改變了這一現(xiàn)狀。系統(tǒng)以針織結(jié)構(gòu)仿真算法和大規(guī)模并行計算為核心，先將大圓機零件電腦建模，再通過AI模擬紗線交織的物理過程，單臺電腦每秒能生成100種織物結(jié)構(gòu)，8分鐘可輸出1萬多種創(chuàng)新結(jié)構(gòu)且附帶上機工藝單。
2.3配棉
配棉是紡織生產(chǎn)首道難關，過去技術(shù)人員需在2000多種棉料中憑經(jīng)驗挑方案，耗時1-2天且易出錯。中國聯(lián)通聯(lián)合金源紡織、柒牌集團等，基于元景大模型，用知識圖譜+梯度提升樹算法構(gòu)建配棉智能系統(tǒng)，整合10多類配棉知識和8GB生產(chǎn)數(shù)據(jù)，幾分鐘就能生成最優(yōu)方案，應用后配棉成本降低8.7%、新品研發(fā)周期縮短40%，柒牌采用其推薦的“新疆棉+印度棉”方案，既滿足面料挺括度，又比純新疆棉成本降12%。
2.4印染
印染環(huán)節(jié)長期存在信息不對稱，面料商找廠、企業(yè)找專家難，紹興織造印染產(chǎn)業(yè)大腦運營公司2025年7月發(fā)布的“AI布”大模型破解了這一問題。該模型依托30萬張面料數(shù)據(jù)、全國40%印染產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)、1.7萬名專家等資源，以Agent智能體+RAG技術(shù)為核心，能快速理解需求并精準匹配資源，某中小服裝企業(yè)借其1周內(nèi)就確定了抗菌印染面料的合作工廠與專家。
2.5檢測
傳統(tǒng)人工驗布慢且不準，每分鐘最多看20米還易漏檢，上海致景和艾豚科技的AI檢測技術(shù)實現(xiàn)了突破。艾豚的“艾布機器人”基于傳統(tǒng)機器視覺算法，每分鐘檢60米布料；致景的“邊織邊檢系統(tǒng)（QCR）”更先進，用深度學習（CNN）+擴散模型，能識別40余種疵點、準確率達93%，還能邊織造邊檢測，落布生成云端報告，節(jié)省驗布環(huán)節(jié)且提升工人效率50%。
值得關注的是，生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)的AI應用，大多采用大模型+小模型的協(xié)同模式，舉個簡單的例子大家便能理解這種工作模式。大模型像項目經(jīng)理，負責理解用戶需求（比如“開發(fā)一款抗皺襯衫面料”），并將任務拆解為“配棉-織造-印染”等子環(huán)節(jié)；小模型像技術(shù)專員，各自負責單一任務（比如配棉小模型算原料方案、織造小模型做結(jié)構(gòu)仿真），運算結(jié)果反饋給大模型后，再由大模型整合輸出最終方案。這些小模型的訓練數(shù)據(jù)，一部分來自企業(yè)歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)，另一部分通過仿真技術(shù)生成，既解決了真實數(shù)據(jù)不足的問題，又能覆蓋更多場景。
3.小結(jié)
總體來看，當前紡織研發(fā)與生產(chǎn)中的AI應用呈現(xiàn)顯著的不均衡發(fā)展特征，在不同環(huán)節(jié)中分別處于成熟推廣、穩(wěn)步推進和初步探索三個階段：
3.1 成熟推廣
像面料檢測（基于圖像識別）、花型設計（基于數(shù)字化工具），因為有十幾年的技術(shù)積累和數(shù)據(jù)沉淀，AI落地最快。比如花型設計，早有浙大經(jīng)緯、EAT等數(shù)字化工具，AI大模型相當于在這些工具上升級大腦，用“以圖搜圖”“文生圖”徹底顛覆了手繪-修改的傳統(tǒng)模式。
3.2穩(wěn)步推進
像配棉、織造設計，屬于“影響因素相對少、內(nèi)在邏輯清晰”的環(huán)節(jié)——比如配棉只需考慮棉花屬性、成本、成品要求，AI能通過“參數(shù)排列組合”找到最優(yōu)解，目前已取得明確成效。
3.3 初步探索
像印染全流程優(yōu)化，因為涉及染料配方、溫度、濕度等復雜變量（相互影響、難以量化），目前AI還停留在“信息對接”層面，真正的“工藝優(yōu)化大模型”仍需時間打磨，落地成效有待觀察。
未來，要在更細分的單元（纖維、紗線、織造、染整、成衣）孵化出真正“可用、可管、可復盤”的模型，離不開兩件事：把基礎機理抽絲剝繭成可計算的規(guī)則，以及對高質(zhì)量數(shù)據(jù)的長期主義。
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