在国家“两重”“两新”政策支持下，今年上半年纺织行业主要产品生产稳中有进。国家统计局数据显示，1月至6月，纺织业增加值累计同比增长4.1%，保持稳健增长态势。

　　随着AI、大数据、工业互联网等前沿技术加速演进，纺织行业加快迈向智慧化发展新阶段。中国纺织工业联合会秘书长夏令敏表示，人工智能与纺织服装产业的融合应用已取得显著阶段性成果，部分AI工具已深度融入企业实际运营。未来，纺织行业将进入“AI+产业”实践新阶段。

　　生产环节数智化

　　在湖北智珅纺织科技有限公司自动化生产车间，数百台全自动数智化机器同时运转，一双款式新颖、质量优良的袜子仅需2分钟即可下线。

　　作为集研发、设计、生产、销售于一体的专业针织运动袜类企业，近年来，智珅纺织依托数智化生产线，打造“创新—数字—绿色—协同”的袜子产业园，构建起完整的智能纺织产业链，生产效率和品牌影响力得到显著提升。

　　业内人士表示，我国纺织服装行业对人工智能的应用，正不断从技术研发走向市场验证。目前，行业具备充分的创新动力和创新场景，各环节均取得了阶段性成果。

　　在研发设计环节，AI正成为纺织服装企业的重要辅助设计工具。它能够快速完成产品灵感的收集与整理，显著提升创意策划效率。企业还可通过AI生成效果图，精准展示成衣呈现效果，并模拟发布场景，提供可视化方案支持。

　　“过去为准备纽约时装周走秀产品，前期中期后期要花费大半年时间，而今年在北京电影节发布了70多套服装，只用了1个月时间。”赢家时尚集团公关总监徐志东说，AI辅助让服装设计周期大幅压缩、效率大幅提升。

　　生产制造环节同样因数智化焕发新活力。

　　“多年来，我们坚持以智能化为主攻方向，投资2000多万元进行数字化智能改造。”湖北潜江昌云纺织有限公司董事长王运昌表示，目前企业已实现高度智能化生产，能耗大幅降低，产量提升3倍，产品品质、企业竞争力明显增强。

　　东华大学副校长陈革介绍，纺织产业体系庞大，生产工艺繁多。目前，纺纱、针织等间断流程型和熔体纺丝等连续流程型生产系统的智能化发展较快，相对成熟。他建议，将工业和信息化部发布的《智能制造典型场景参考指引（2024年版）》中15个环节的40个智能制造典型场景，作为智能工厂梯度培育、智能制造系统解决方案“揭榜挂帅”、智能制造标准体系建设的参考指引，强化政策引领，进一步推动纺织产业智能化发展。

　　集群化协同升级

　　浙江海宁被称为“中国皮革之都”，拥有千亿元级产业集群。随着智能工厂、设计师孵化平台等一批标杆项目落地，海宁加快推进皮革产业数智化转型，重新构建“设计—制造—展贸”全链路生态，迈向高端化、智能化的新阶段。

　　更多地区依托人工智能等新兴产业优势，加快推进纺织产业转型升级，加速构建智能化、集群化的新型纺织产业格局。

　　作为粤港澳大湾区数字经济创新走廊的核心节点，广州市海珠区是我国人工智能产业与纺织服装产业融合发展的重要基地。该区以“技术研发—场景验证—产业输出”的闭环生态，打造全国领先的“AI+纺织”融合创新示范区。据介绍，未来，海珠区将持续深化“琶洲算力”与“中大纺织”双轮驱动战略，重点推进纺织产业大脑建设，预计3年内赋能超万家纺织企业数字化转型。

　　“构建纺织产业智能化发展集群，企业是关键支撑力量。”陈革表示，一方面，要支持大型企业持续深化智能制造工程，以智能、柔性制造能力建设为核心，加快数据分析、可视化、人工智能等高级信息系统的建设和应用，提高智能排产、全周期质量管控、数据高效利用等能力，深化智能车间、智能工厂、智能区域多维试点示范建设。另一方面，应为中小企业制定“小步快跑、反复迭代”的模块化、菜单化定制方案。此外，还应建设纺织智能制造公共服务平台，加快共性技术的研制、鉴定和推广，减少资源重复投入。

　　打造发展新引擎

　　今年6月，工业和信息化部等6部门发布《纺织工业数字化转型实施方案》，提出深化人工智能赋能应用。这为新时期行业数智转型提供了重要遵循。

　　“中国纺织工业正围绕科技、时尚、绿色、健康的高质量发展新维度培育新质生产力，建设纺织现代化产业体系。”中国纺织工业联合会会长孙瑞哲表示，作为关键创新领域和重要发展风口，人工智能正成为纺织产业转型升级的新引擎。

　　不容忽视的是，当前，纺织行业面临多重考验。成本与库存压力方面，棉价波动叠加终端需求不足，中小纺服企业利润空间承压。市场需求方面，今年以来，受多种因素影响，国际市场需求出现一定波动。此外，地缘政治、物流成本波动及海外通胀压力仍对整体出口形势带来不确定性，纺织出口企业在品类结构、交付能力和品牌影响力等方面面临更高要求。

　　“纺织产业智能制造面临不少挑战。”陈革表示，这些挑战包括智能制造技术的研发投入较大，企业需承担较高的成本压力；技术应用需较大规模的技术改造，对中小企业构成负担；传统生产方式的转型升级需要时间，企业面临技术和人才短缺；发展智能制造技术面临数据安全、知识产权保护等问题。

　　在此背景下，“AI+新质生产力”正逐步成为推动纺织产业迈向高质量发展的关键力量，不仅重构设计、制造等核心环节的运行逻辑，也正引领行业从传统的“经验驱动”模式加速向精准高效的“数据驱动”模式转变。

　　针对未来发展，陈革建议，加大纺织机器人的开发和应用，以加强纺织装备的单机智能化和工序衔接；开展工序集成、数据联网和原料拓展，提升智能生产水平；开展智能制造工厂分级建设，普及推广基础级智能工厂，规模建设先进级智能工厂，择优打造卓越级智能工厂，探索培育领航级智能工厂。

　　孙瑞哲表示，要以AI为工具，推动纺织业与新兴产业、未来产业融合创新。要坚持场景牵引，面向垂直场景、细分领域探索基于大模型的应用创新，加快推进智慧化设计、智能化制造、精益化管理、网络化协同，提升价值链效率。同时，坚持系统推进，强化公共服务平台建设，赋能大中小企业加快数智转型，深化产学研用合作，推动行业企业与软件服务商、装备制造商等协同创新。