南方财经记者程浩 东莞报道
11月18日，2025世界服装大会活动现场，陈铭铸正在对一台AI质检一体机进行调试。随着云机—花布AI质检一体机匀速运转，一道无形的数字光束在面料上游走，布料上瑕疵被AI大模型一一识别出来，精准而高效，这一场景已在虎门衣针衣线生产车间运行一年多时间。
作为东莞衣针衣线公司的技术主管，陈铭铸带领团队将AI技术引入到服装生产环节，历经两年的自主研发和调试，研发的AI质检一体机实现花布瑕疵0.5秒检出，准确率达95％。
“花布的瑕疵会直接影响衣服质量合格率，以往依靠有经验的老师傅肉眼沿着滚动的长布检测，容易出现漏检情况，如今依托海康大模型实现瑕疵自动识别，工人跟随指引进行手动标注，人机协同下质检效率得到大大提升。”陈铭铸说。
眼下，这种人机协同场景正是席卷广东乃至全国服装产业静默革命的缩影。2025世界服装大会报告提出，人工智能作为战略性技术，正在全方位重塑服装产业。数据显示，2024年全球AI市场规模超2792亿美元，预计到2030年年复合增长率达35.9%。AI+机器人、AI+新材料等要素重组，推动产业从“经验驱动”转向“数据驱动”。
作为中国服装业的“晴雨表”和“发动机”，广东服装年产值曾长期稳坐全国头把交椅。然而，成本优势的潮水正在退去，库存高企、订单碎片化、设计同质化等难题正将广东纺织服装产业推进逼仄的生存空间。当依赖规模与速度的“第一曲线”逼近极限，以“AI赋能、人机协同”为标志的“第二曲线”，正从设计、制造到销售的产业全链路中，破土而出，野蛮生长。
从灵感到爆款的惊险一跃
在虎门服装设计城的一间开放式设计工作室里，总经理蒋俊介绍，目前服装设计的创作流程已彻底改变。过去，设计师团队的灵感依赖于翻阅成堆的时尚杂志、穿梭于各大秀场和面料市场。如今，虎门的设计师们多了一位功能强大的助手——一套名为蝶讯D.SD的云端设计系统。
图为虎门服装设计城的设计师工作室。受访单位供图
“输入关键词：‘2026早春，高智感穿搭，可持续环保面料，价位中高端’。”蒋俊一边向我们演示，一边解释。瞬间，屏幕上生成了上百张风格统一但细节各异的服装效果图。这些深灰、暖棕等低饱和琥珀色系图像并非天马行空的拼贴，而是基于对全球社交媒体热帖、秀场图片、电商销售数据甚至街头潮流影像进行深度学习后的“理性创作”。
“它像一个超级趋势分析师和初级设计师的合体。”蒋俊说，“以前我们赌爆款，现在我们是做概率优化。AI能告诉我，什么样的颜色、廓形和细节元素正在形成潜在趋势，并且与企业的品牌调性匹配度最高。”
这并非取代设计师，而是角色的升维。蒋俊介绍，目前有65%的服装企业设计师在使用蝶讯的系统进行AI设计，覆盖了超100万名设计师群体。AI负责海量方案的初步生成和趋势数据的挖掘，将设计师从重复性的劳动中解放出来，专注于更具创造性的工作：筛选、微调、赋予设计以灵魂和故事。
“关键的‘惊险一跃’，从创意到商品的转化，因为AI的介入，成功率提高了至少50%。”他补充说，“因为从设计之初，设计师就能同步看到了它虚拟上身的效果、成本模拟以及潜在的市场反响预测，试错成本得到大幅降低，AI技术可提升效率2—3倍。”
AI技术重塑服装产业“DNA”
如果说设计端的变革是“大脑”的升级，那么制造端的重塑则是“躯干”的再造。在东莞虎门一家外贸工厂，恒悦服饰总经理岑定基向我们展示了他的“指挥中心”——一块巨大的数字屏幕，上面跳动着整个工厂的实时数据。
“近年来，客户的订单模式发生了根本性转变，从过去的大单完全转变为‘小单快反’模式。”岑定基介绍，“这对我们传统的生产方式提出了巨大挑战。过往部门间数据孤立，生产进度不透明，难以快速响应客户需求。”
面对挑战，恒悦服饰于2021年启动了一场自上而下的数字化转型，引进了衣拿智能吊挂系统、拓卡奔马自动裁床、奔马自动铺布机和奔马自动裁版机等一批智能化设备，通过“软件系统+硬件设备”双轮驱动策略，系统性推进智能制造升级。
“我们把公司的每一个环节都搬上系统，让数据说话。”岑定基介绍，企业引进服装快反智造KMES系统，覆盖从财务、研发、设计、打版、接单、到裁剪、生产、后整、出货等9大核心模块，彻底打通了部门间的信息壁垒，实现了从订单到交付的全流程数据驱动管理。软件系统与硬件设备的深度融合，使企业能够根据市场订单的实时变化，快速调整生产计划，真正实现了小批量、多批次的柔性化生产。
这场变革，为恒悦服饰带来了立竿见影的成效，为企业在激烈的国际竞争中赢得了更多订单。数据显示，在生产效率方面，企业生产计划排程效率提升了50%，生产线平衡率提升15%，整体生产效率提升约12%。订单进度实现实时追踪，问题响应速度提升了60%，公司年产能高达800万件。
东莞衣针衣线公司技术主管陈铭铸在演示花布AI质检一体机。程浩 摄
当前，服装生产的核心环节，正被AI深度渗透。在布料检验环节，花布AI质检一体机将满足虎门当地超3000家制衣厂来料布匹智能检验需求。自动裁床通过计算机视觉识别面料纹理和暗疵，自动调整裁剪路径，将利用率提升到极致；在听雨轩的智能工厂，悬挂系统上的每一件半成品都带有RFID芯片，实现从裁片到成衣的全程可追溯。
“小单快反”柔性生产模式已成为广东服装业迈向价值链中高端的一大利器。来虎门的衣针衣线企业联合中国联通打造“众包中央工厂”模式，通过开发数字化集成系统，采用订单流程数字化拆解、自动化裁剪及模块化工艺，结合自动化缝纫设备形成核心技术体系，支撑“小单快反”柔性生产。
在生产过程中，AI大模型平台实现精准人岗匹配与智能排产，工人专注单工序作业后，人均日产量从20件提升至45件，劳动收益提高超50%，生产周期压缩至最快24小时，形成产业升级示范效应。
虎门服装协会荣誉会长朱华泽表示，衣针衣线公司的发展路径展现了传统制造业向智能化、协同化、规模化升级的创新范式。企业通过AI赋能、人机协同，成功缓解了服装行业“小、散、乱”的痛点，构建起适应快时尚需求的柔性供应链体系，为同类产业集群转型升级提供示范。
“第二曲线”上的挑战与未来
然而，这条“第二曲线”并非坦途。
数据孤岛是第一个拦路虎。设计软件、生产管理系统、销售平台的数据标准不一，打通这些系统需要巨大的投入和行业协作。尤其是在数据价值转化方面，技术层面的数据孤岛、管理层面的治理缺失、市场层面的流通不畅，使得从数据资源向数字资产的价值转化仍存阻碍，行业在数据要素市场化方面仍需加大探索。
广东服装产业正在加快推进数字化智能化转型。受访单位供图
人才缺口是另一个严峻挑战。“既懂服装工艺又懂数据科学的复合型人才凤毛麟角，传统工人的再培训并不容易。”蒋俊介绍，目前高校的教育体系无法及时填补这道复合型人才的断层。像计算机专业的顶尖学生，倾向于奔向金融科技、自动驾驶等“高大上”的领域，对“传统”的纺织服装业兴趣寥寥。而服装设计与工程专业的学生，对数据的敏感度和驾驭能力，又远远达不到行业智能化转型的要求。目前市场上对既懂纺织服装工艺、流程，又精通数据分析和AI算法的“复合型人才”求贤若渴。
此外，数字化智能化转型的初始投资巨大，让许多中小型企业望而却步；数据安全与隐私保护、AI决策的“黑箱”问题，也都是悬在头顶的达摩克利斯之剑。
但趋势已不可逆转。中国纺织工业联合会会长孙瑞哲认为，数字化转型重塑底层逻辑、改变价值范式，已成为服装产业高质量发展的“必答题”。
最新数据显示，中国纺织加快全产业链数智转型，关键业务环节全面数字化企业比例达63.2%。在人工智能应用方面，Style3D的“AI+3D”工具提升整体研发效率超50%，海澜之家AI质检系统瑕疵识别准确率达99.9%；EliColor利用AI算法将印染修色成功率提升超40%。
“广东服装产业的出路在于价值重塑，从‘规模红利’转向‘价值红利’。人工智能不是选项，而是生存的必然。它正在将服装产业从一个劳动密集型的传统产业，重塑为一个以数据驱动、人机协同为特征的现代时尚产业。”孙瑞哲表示，中国纺织服装行业正加速实施“人工智能+”行动，通过加快数智化、绿色化、融合化转型，以系统创新培育和发展新质生产力，推动现代化产业体系加速形成，培育智能原生新业态。
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