九游体育“请为我生成一件浅蓝色的长袖圆领男士毛衣。”用户将这条设计指令发送给AI（人工智能）服装设计系统，短短几分钟之后，10多款符合设计指令框架要求的服装设计稿就出现在了电脑屏幕上。这些设计初稿经过设计人员遴选、修改细节，就可以成为服装公司新款服装的备选设计方案。

　　“如今，无论是数字系统还是AI智能，都正在重构我们的产业生态，包括设计、生产九游体育、消费、服务等多个方面，一系列颠覆性变革正在进行。”中国服装协会专职副会长杜岩冰说。

　　哈尔滨工业大学（深圳）教授、博士生导师张海军表示，在设计、展示、分析、预测、质检、循环利用等多个层面，AI正在赋能传统服装产业实现数字化变革九游体育。

　　“比如，在时尚智能设计层面的服装纹理设计，服饰形状、颜色设计等以灵感为指导的设计，在智能零售层面的服饰搭配推荐、服饰虚拟换装九游体育、数字人图像生成，在时尚大数据分析层面的时尚趋势预测、服装检测、服装检索，在智能制造层面的制造过程瑕疵检测、面料渲染生成、已有产品的时尚分析九游体育、私人订制等，‘时尚知识+大数据+大模型+具身智能’等正在以服装领域数据知识为基础，赋能服装行业发展。” 张海军说。

　　服装定制是酷特智能的核心业务，大数据核心资源优势是其定制数据库系统。酷特智能打造了以款式数据库九游体育、工艺数据库、版型数据库、BOM（物料清单）数据库等为核心的AI定制数据库系统，打破了服装行业甚至制造业中存在的“个性化与工业化”之间的矛盾。当全球客户订单数据进入其平台后，通过智能算法，实时出版，能够实现精准高效的个性化智能定制。

　　“通过酷特AI Agent企业级通用智能体，设计师可直接用语音或文字沟通设计意图，系统实时生成款式方案。”酷特智能品牌总监马玉铭介绍，对话式AI降低了服装设计的专业门槛，让不懂复杂软件操作的人也能“像聊天一样”驱动制造流程。以智能设计平台、智能面辅料平台、AI量体、智能下单、智能生产、数字化物流等庞大系统作为支撑，酷特真正实现了“一人一版，一衣一款，一件一流，7个工作日交付”的大规模个性化定制。

　　迪尚集团以服装外贸出口为主，近年来其数字化转型加速，体现在AI深度应用、平台整合和生态协同方面。

　　“我们建立了自己的数字化体系，正在打通从设计研发到生产端，再到销售端的全链路数字化平台。”迪尚集团总经理助理傅刚说，“生态协同系统协同全球500多个品牌和4000多家供应商、800多家生产协作企业。平台建设是支撑企业进行数字化转型的根本。AI设计师系统可以辅助创意设计，智能视觉检测可以提升品质控制，AI优化排料算法可以提高面料利用率，智能推荐引擎可以提升营销精准度。”

　　当前，AI在服装行业中可以说是“无处不在”，但并非“无所不能”，AI所面临的问题与挑战，也随着其在行业中的深入运用逐渐显现出来。

　　AI设计集中用于文生设计、草图生成、3D服装纹理渲染、纹理生成以及智能改款等方面，但设计稿的生成质量和风格可控性较难。比如，模型对缝制结构、面料物性等细节的理解尚不完善，难以直接生成可生产的样板；已有的通用模型对时尚纹理细节训练不足，对品牌特色、潮流细节等风格的精确控制能力有限。

　　“行业在数字化发展中存在着诸多痛点，比如企业各个部门使用独立的数据系统，数据标准和接口不统一，形成信息孤岛，无法实现全链路的数据分析和决策支持。”第柒在线（深圳）科技有限公司联合创始人、总经理说，企业在引入AI以及数字化系统后，还需要依赖人工分析与决策，人工处理大量数据和报表耗时耗力，且容易出错，决策过程缓慢，无法满足快速变化的市场需求。

　　“服装产业链的环节众多且分散，数据孤岛问题严重。企业即使在设计环节采用AI自动化，但在后续的工艺、打样和生产环节也需与之协同。同时，AI设计软件通常需要较多算力和专业调优，设计师学习成本较大。”张海军说，“此外，AI设计的知识产权归属存在模糊性，可能导致知识产权纠纷。”

　　在生产环节，企业通过使用AI技术进行质检，可实现全流程自动化缺陷检测，如缝线偏差、色差、污渍等，大幅提升质检效率，并降低人工成本，为行业高质量发展提供核心质量管控支撑。但在这个环节，AI技术目前也存在一些缺陷。

　　虽然AI并非“无所不能”，但是当传统制造业插上AI的翅膀，纺织服装产业链正在实现“微笑曲线”的价值跃升。

　　“在大数据、人工智能、算法驱动的未来，人工智能不是选择题，而是传统产业向高端化、智能化、绿色化升级的必答题。”波司登创始人、集团董事局主席兼总裁高德康说。

　　从2021年开始，波司登开始打造人工智能创新应用实验室，探索建立大数据驱动的服装设计研发新模式，在羽绒服设计领域形成技术算法优势及创意应用引领。波司登公司携手瑞晟智能打造生产智能吊挂车间，构建了立体仓储、机器人、吊挂系统、分拣系统、 包装系统的全流程物流体系，实现了生产数据实时追踪、智能分拣和跨楼宇车间运输。

　　“AI正在为服装行业转型升级带来新机遇，服装行业的数字化、智能化，离不开大数据，而数据的基础是数据标准。”中国服装科创研究院副院长刘正安说，“很多企业在做了很多年数字化之后，发现数据标准还没有完全统一，无法完全打通各个环节的数据。”

　　东华大学教授、博导，中国纺织学术带头人孟婥表示，服装制造设备接口多样、缺乏统一标准，因此，相关方面要推动开放硬件与通信协议标准，借助5G等技术构建工业物联网，实现横纵向集成，推动智能化转型。

　　“面对信息孤岛，岱银首先做的就是把数据与接口进行标准化，以财务核算为基础，把所有产品编码进行统一，方便数据共享与管理。”岱银集团信息中心主任杨军说。

　　影儿时尚集团从2016年开始布局数字化和AI应用，到2023年6月，数字化系统在营销端、研发端、生产端都已经全部上线。但是，作为一家多品牌运营的高端女装品牌公司，影儿集团运用AI设计相对谨慎。

　　在影儿时尚集团技术中心主任李超看来，AI设计存在一个普遍性的问题，就是同质化。“影儿集团有10个高端女装品牌，它们的风格定位、价格区间都不同，每个品牌的设计风格都需要有不同的针对性。如果企业大规模使用AI设计，就可能会造成10个品牌的设计风格趋同，产品线也会逐渐趋同，这对于产品线和品牌线的持续发展都是不利的，甚至会使品牌丧失市场竞争力。”