设计更灵 生产更精 消费更新——衣：智造“织”就服装新篇

    本报记者 梁傲男

    “今天穿什么？”AI（人工智能）已在多个场景为大众穿搭决策提供辅助：手机穿搭助手结合天气、场合给出搭配方案；直播间虚拟模特支持一键换装，响应弹幕实时换款；商场智能试衣镜可随心切换颜色款式，简化试穿流程。

    日常场景热闹起来的同时，AI也正从消费端向纺织服装业价值链深处渗透，效率提升在纺织服装产业的多个环节同步发生。中国纺织工业联合会2025年数据显示，我国纺织服装行业设备数字化率已达57.4%，设备联网率51.8%，均超越全国制造业平均水平。

    从设计端的创意提速，到生产端的降本增效，再到消费端的体验升级，AI正在渗透纺织服装业价值链的每一个环节。它不是一门“选修课”，而是关乎产业竞争力的“必修课”。

    设计端：按下创意“快进键”

    一款衣服从设计到上架，传统流程往往需要三个月到四个月。等产品摆上货架，流行趋势可能已然生变。这是纺织服装行业长期存在的结构性矛盾：消费端追求“快时尚”的即时满足，供给端却受制于冗长的设计、打版、生产周期。

    AI的介入正改变这一局面，服装设计师鞠杰对此感触颇深：过去修改一款中式外套的版式，她要先用图片软件手动抠图调色，再与打版师反复沟通，从有灵感到打样前后要七天左右；如今只需在AI工具中输入“智能改款、月白色、盘扣重排、立领调整”几个关键词，片刻之间就能生成几十款样式。

    AI与数字技术正重塑产品从设计构思到落地的路径，一批服装企业交出可量化的效率提升成果。

    例如，波司登国际控股有限公司搭建起“BSD.AI美学大脑”数字化系统，构建从设计构思到虚拟成衣交付的全数字化闭环，将头样开发周期从100天压缩至27天，样衣研发成本降低超六成，大幅提升创新效率。

    安踏体育用品有限公司（以下简称“安踏”）则把AI能力沉淀为设计大模型。安踏相关负责人对《证券日报》记者表示，“灵龙”设计大模型依托集团积累的上千万组鞋服数据及百亿参数大模型底座训练而成，并对鞋服设计领域进行了针对性优化，具备文生图、线稿生图、鞋服设计、图案创意设计、爆款快速拓展等一系列功能，可极大地提升设计团队的工作效率。

    事实上，AI早已在安踏内部各个领域得到运用。例如，安踏旗下斐乐品牌网球鞋的传统设计周期在3个月左右，但在AI参与多个环节并与设计师协作下，项目启动到最终定款缩短至不到40天。目前，安踏AI辅助设计的商品订货额已超25亿元，销售转化率提升20%。

    从头部企业的实践看，AI对研发效率的提升立竿见影；而对更多企业而言，如何定位AI在设计端的角色同样关键。

    高梵品牌创始人吴昆明对《证券日报》记者表示：“我们非常关注AI对研发效率和信息处理方式带来的变化，目前AI更适合作为辅助工具，帮助团队提高信息整理、趋势识别以及部分数据分析工作的效率，为研发人员提供更多决策参考。”

    “随着材料数据库、测试数据和算法能力进一步成熟和完善，我们认为，AI在纺织服装行业一定会有很大的应用空间。”吴昆明说，例如当企业积累了足够多的材料性能、气候环境、人体感受和产品测试数据之后，AI有可能帮助研发人员更快寻找不同材料之间的组合关系，提高前期筛选和研发效率。

    “AI并非替代设计师，而是把设计师从烦琐的重复劳动中解放出来，让他们有更多时间去做真正的创意。”奢侈品研究机构要客研究院院长周婷对《证券日报》记者表示，当AI承担了执行层面的工作，设计师的价值将更多体现在审美判断、情感表达和对消费者需求的深层理解上，这对设计师提出了更高的要求，也让真正有创意的设计更容易脱颖而出。

    AI也在拉近设计与消费者之间的距离。有港股服装行业上市公司相关负责人对《证券日报》记者表示：“数字化带来的一个非常重要的变化，是让企业与消费者之间的距离越来越近。过去我们获得用户反馈，更多依赖市场调研或者一个季度、一个销售周期之后的复盘，如今消费者会在电商平台、社交媒体、线下门店、客服等不同触点留下大量真实反馈。对我们来说，重要的是能不能从大量信息里识别出值得解决的问题，并把这些问题带回产品研发。”

    生产端：串起智能“全链路”

    从印染工艺到材料研发，从趋势预判到供应链响应，AI正把过去依赖老师傅经验和事后复盘的生产模式，转向数据驱动、实时协同的智能制造。AI在生产端的渗透逐步串联成一条从“制造”到“智造”的完整链路。

    质检是生产端智能化最直观的切入口。长期以来，验布环节高度依赖人眼，工人易疲劳、标准难统一，漏检率居高不下。AI视觉检测正在改变这一局面。

    工业和信息化部等五部门联合发布的《纺织服装卓越品牌培育行动方案（2026—2028年）》提出，加快智能化技术赋能。指导发布“人工智能+纺织”在全产业链的创新应用场景，重点推广人工智能视觉检测、智能质检机器人等先进技术，夯实品牌质量基础。

    泉州联兴发针织织造有限公司与中国电信集团有限公司福建泉州分公司合作研发的“5G+AI智慧供应链融合质检项目”，通过部署超高清智能摄像头，将每帧图像以毫秒级速度传至AI平台，可识别断纱、跳线、污渍等30余种布面瑕疵，瑕疵识别准确率突破99%，远高于人工质检约85%的水平。

    在印染和工艺环节，AI正在把依赖经验判断的“手艺活”转化为可复用的数据模型。杭州万事利丝绸文化股份有限公司董事长李建华对《证券日报》记者表示，该公司攻克了双面同色丝巾印染技术，实现了两面100%一致的效果，甚至能完成仿绣、仿织锦等复杂工艺。通过AI计算，该公司实现了无水印花，精准控制染料用量，上染率接近100%。

    核心材料技术突破同样是品质升级的硬核支撑。“我们的全棉运动速干面料，从立项研发到量产，前后花了3年多的时间。”全棉时代品牌负责人对《证券日报》记者表示，该公司成立了全棉功能性研发团队，联合高校、国家检测机构和下游供应链，一步步攻关，最终实现产品落地。

    在供应链与营销层面，AI预测工具正成为连接生产与市场的关键纽带。安踏通过AI预测工具分析社交媒体热点数据，提前半年至一年预判市场趋势，并结合小单快反模式与智能物流仓储网络的前置备货，提升运营灵活性。

    希音国际控股有限公司也创新落地“大规模自动化小单快反”（LATR）模式，以小批量试单测试市场热度，依托AI算法精准捕捉细分消费需求、预判爆品趋势，再根据真实市场反馈灵活补单，有效解决传统服装行业预测偏差、库存积压、资源浪费等痛点，实现供需高效匹配。

    周婷同样认为，当AI把质检、工艺、排产、补单等环节的数据打通之后，生产端与设计端、消费端之间的信息壁垒会进一步消解，产业链各环节的协同将从“经验驱动”转向“数据驱动”。过去受限于资金、人才和数据积累，中小服装企业很难独立完成智能化改造，而随着行业级数据平台和共享工具逐步成熟，它们有望以更低门槛接入智能生产体系，在细分赛道上参与差异化竞争。

    消费端：点亮体验“新场景”

    在北京翠微百货的AI购物体验中心，虚拟试衣间前人来人往。消费者站定，轻轻抬手、隔空滑动，眼前的智能设备便精准捕捉手势指令，一键切换款式、更换穿搭，各类服饰无缝呈现在虚拟画面中，无需反复穿脱，轻松沉浸式体验一键试衣的便捷。

    近年来，随着“一衣多穿”“长期主义穿搭”等可持续理念的流行，从给出针对性搭配建议，到模拟上身效果，AI正在成为不少人的穿搭顾问，不断融入大众的时尚生活。

    作为国内快时尚品牌代表之一，URBANREVIVO（以下简称“UR”）的AI应用已渗透到趋势洞察、产品设计、商品运营、供应链、会员运营与品牌管理等业务场景。

    “用AI实现智能商品企划、配货、调拨、返单，大促调价、下架、退仓等全生命周期管理，提效降本、减少库存风险，提高人效。”UR品牌负责人表示，“我们用AI模型调拨，比传统手工调拨的售罄率提升了80%。”

    江南布衣有限公司（以下简称“江南布衣”）投资者关系总监强一岚对《证券日报》记者表示，目前，AI在江南布衣的会员运营中已落地到具体业务场景。通过自研智能推荐，帮助销售更精准地匹配消费者需求，并借助AI分析客户画像，让导购更好地理解商品与会员；在搭配推荐上，AI能综合用户喜好，从海量商品中筛选合适方案，为搭配师提供创意辅助与效率支持。

    从效果看，这些应用降低了导购操作负担，提升了客户转化率和整体体验，也带动了单店销售改善。“随着全域零售不断发展，我们会继续探索AI在现有中台基础上的应用，进一步提升数据分析和运营响应的效率，以推动业务运营不断优化和提效。”强一岚说。

    吴昆明提到，中国纺织服装产业需要完成的转变，是依靠研发、技术、标准和品牌价值创造竞争力。中国已拥有全球最完整、最高效的纺织服装产业链之一，但仅仅“把产品做出来”已不足以形成长期优势。真正拉开差距的，是企业能否持续发掘新材料、解决新产品问题，并把研发成果转化成消费者可感知的品质提升。

    当前，中国服装产业正站在转型升级的关键路口。从消费端的“穿衣搭子”，到设计端的“智能搭档”，再到生产端的“智慧大脑”，AI正在纺织服装产业链的各个环节加速落地。对于企业、行业乃至整个产业而言，能否在智能化浪潮中完成从“规模优势”向“技术优势”的切换，将决定下一阶段竞争力的含金量。