近日，工业和信息化部、教育部、人力资源社会保障部等六部门联合印发《纺织工业数字化转型实施方案》，加快推动数智技术全面赋能纺织工业发展。方案提出，要进一步推动新一代信息技术赋能纺织工业数字化改造。

       其中，在深化人工智能赋能应用方面，方案指出，要引导企业在研发设计、生产制造、经营管理、运维服务等环节加大人工智能应用，加速纺织专用算法与智能装备的研发，开发符合纺织行业特点和需求的人工智能技术和产品。加大计算机视觉技术在织造环节的应用，提升疵点检测、判断和分类的准确率。促进人工智能技术与纺织行业知识融合，实现用户需求图案的快速创造和颜色的精准识别，提高创意设计和快速打样能力。通过人工智能技术分析工作流程数据，挖掘潜在规律，协助企业优化生产工序，提升效率。

　　当下人工智能在纺织工业领域应用情况如何？技术落地应用过程中面临哪些挑战？在近期举行的2025年大湾区纺博会纺织产业数字化应用趋势论坛上，a&s传媒主编汪琴丽与深圳市智能制造产业促进会联席会长喻波、HKRITA香港纺织及成衣研发中心高级工程师黎子滔、探物智能科技(广东)有限公司运营总监陈彬及佛山市浩拓信息技术有限公司COO 钟洁玉多位行业专家与服务商企业代表，围绕着“人工智能在纺织面料研发创新中的应用落地与实践”这一主题展开了详细的讨论。

　　从传统面料研发周期长、试错成本高的痛点，到小公司如何低成本接入AI 研发工具，完成创新技术与传统工艺的传承，再到 AI 是否会取代纺织设计师等热门话题，嘉宾们各抒己见，分享了宝贵的实战经验与前沿观点。本文根据讨论内容整理而成，旨在呈现各位嘉宾的精彩观点与深刻洞察。

　　人工智能给纺织行业带来的机遇与变革‌

　　人工智能在纺织行业的应用已经成为大势所趋，并有着非常广泛的应用实践。从研发设计、生产制造、企业管理到市场营销等各方面，人工智能技术的融合应用，为纺织工业带来的全新的机遇，也推动着行业发展迎来新一轮的创新变革。

　　喻会长‌：人工智能对纺织行业的影响主要体现在三个方面。一是设计环节，AI辅助设计已成为趋势，无论是大模型还是小模型，都在提升设计效率与质量;二是制造环节，AI的数据识别与工业机器人等技术显著提高了生产效率；三是营销环节，AI数字人等工具正在改变传统的营销方式。

　　黎子滔‌：以回收领域为例，AI的应用潜力巨大。传统回收需要大量人力，且对面料知识有较高要求。而AI结合高光谱等技术，可以快速准确地分类面料，提高回收效率与精准度。

　　陈彬：人工智能在纺织行业的应用涵盖了设计、生产和管理三个方面。在设计方面，AI可以快速生成图纸、搭配颜色等；在生产方面，AI在质量检测等领域有显著应用；在管理方面，AI通过数据分析优化库存结构，实现柔性生产。

　　钟洁玉：AI通过大数据预测客户需求，优化库存结构，减少滞销与缺货风险。同时，AI的个性化推荐提高了客户购买概率，推动了纺织行业的柔性生产普及。

　　AI在纺织业落地应用的难点与挑战

　　无疑，纺织业作为典型的工业制造行业之一，蕴含着广泛的AI应用需求，成为机器视觉、人工智能、物联网、大数据技术落地应用的 “黑土地”。政策的强驱动加之广泛的需求涌动，共同推动纺织数字化转型进程的加速。但在实际落地过程中，人工智能在纺织领域的应用依然面临一些难点和挑战。

　　比如人工智能技术应用投入产出比、应用转化周期、复合型人才配套、系统间尚存的数据孤岛问题等等，这些依然是目前阶段AI普及应用的制约因素。

　　钟洁玉‌：从纱线到成品面料的数字化、智能化过程中，最需要攻克的是与前端服装供应链及消费者需求的打通。

　　陈彬‌：人工智能的应用需要耐心，因为它不是立竿见影的。同时，一线工人对AI的接受程度也是一大挑战，需要转变观念，积极拥抱AI。

　　黎子滔：以Smart Sort项目为例，AI的开发过程非常耗时耗力。特别是在女装辨识方面，由于款式多样、复杂度高，成为AI应用的一大瓶颈。

　　喻波：数据孤岛、应用场景复杂、人才短缺等问题也是纺织行业在推进AI应用过程中需要面对的挑战。同时，AI虽然会替代部分工作，但更重要的是作为辅助工具，推动行业高质量发展。

　　‌传统工艺与创新技术的传承与过渡‌

　　纺织工业生产有着悠久的发展历史，历经技术迭代、需求变更。传统工艺和创新技术的传承一直以来都是行业关注的重点。做好经验传承、专业人才培养、技术融合以及产业协作，是助推行业线性发展的关键。

　　喻会长：纺织行业存在 “数据孤岛” 问题，需通过 AI 整合设计、生产、质检等环节数据，构建涵盖传统工艺全流程的知识图谱。比如将传统面料织造中的 “经纬密度控制”“纱线捻度调整” 等工艺参数与 AI 算法结合，实现智能优化。

　　钟洁玉‌：推进AI在纺织行业的应用需要有耐心和培养T型人才(兼具 AI 技术与纺织工艺知识的 “T 型人才”)。横向拥有AI技术能力，纵向需要深入了解行业，熟悉传统纺织工艺才能研发出贴合实际业务场景的产品。

　　陈彬‌：大模型的出现能够将大量的人类经验和内容传承下来。在纺织行业，需要做的是将大模型与行业垂类相结合，沉淀行业经验和内容，实现一代代的传承。通过纺织垂类大模型(如基于 ChatGPT 等基座开发的行业专属模型)，可将传统工艺中的 “隐性知识”(如老工匠对面料手感的判断、染色工艺的经验参数)转化为结构化数据。例如收集传统纺织工艺中 “看棉辨质”“摸布识料” 的经验，训练 AI 模型实现智能识别;对传统刺绣、扎染等工艺的图案规律、色彩搭配进行数据化拆解，形成可复用的设计模板。

　　值得一提的是， AI 解决的主要是重复劳动问题，创新仍需人类主导，传统工艺中的文化内涵(如非遗刺绣的艺术表达)、情感价值仍然需由人工把控。AI 负责面料基础设计的批量生成，工匠则专注于手工刺绣、纹样创新等 “高创意” 环节。在人机协作环节，AI 始终是作为传统工艺的 “辅助工具” 而非替代者。

　　黎子滔：AI作为工具，可以有效辅助传统工艺提质增效。以高光谱技术为例，AI 在面料回收分类中并非替代人工，而是通过技术提升效率(如快速识别材质)，让工匠将精力聚焦于工艺优化。比如在传统印染工艺中，AI 可通过模拟不同染料配比的显色效果，辅助工匠快速找到最佳方案，减少试错成本。

　　结语

　　整体而言，人工智能当下已作用于纺织从研发设计到市场营销全流程。在研发设计环节，AI可以辅助面料设计以及虚拟试衣与 3D 建模，缩短设计周期，加速款式迭代，提升客户体验；在生产制造环节，AI 视觉质检正大面积替代人工巡检，将质检效率提升 30% 以上，准确率达 99%+，降低人工成本。同时AI也推动了工业机器人与智能生产的应用，有效减少了人力依赖，适应服装小单快反的生产模式；在供应链管理环节，AI 可结合大数据分析消费者购买行为，预测面料需求趋势，同时通过 AI 算法动态调整库存结构，例如根据历史销售数据和季节性因素，预测畅销面料并优化备货量，减少滞销风险；在营销与售后环节，AI 数字人、虚拟营销正在颠覆传统的营销服务方式，增强用户的互动体验感受。同时基于AI和大数据技术实现的客户画像，可实现个性化推荐，如部分面料电商平台通过 AI 推荐，使客户购买转化率提升 30%。

　　AI 技术需以传统工艺为根基，通过数据化、智能化手段提升其效率与适应性，同时保留手工技艺的文化内涵与创新价值。这一过程需要行业从人才、技术、生态层面协同推进，让传统工艺在 AI 时代实现 “活化传承”。

　　本次交流讨论充分展示了人工智能在纺织面料研发创新中的应用落地与实践成果。嘉宾的发言不仅揭示了AI在纺织行业的巨大潜力，也为技术在行业具体场景的落地应用指明了实践的方向。随着AI技术的不断进步和应用场景的不断拓展，相信纺织行业的数字化进程将进一步加速。