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　　编者按
 

　　2026服装行业科技创新大会暨数字化转型供需对接会近期在浙江杭州临平召开。本次大会以“锻造科技新质力·激发产业新动能”为主题，涵盖主旨大会、启新论坛、服装科技创新专题展及参观游学等内容，构建起覆盖服装科创产业链，集思想交流、成果展示、实践研讨于一体的高水平创新对接平台。
 

　　中国服装协会持续推出“2026服装行业科技创新大会”嘉宾系列分享，提炼核心观点，多维擘画产业发展蓝图，谋新机、明方向，全方位解锁科技创新赋能服装产业发展新思路。
 

主讲嘉宾：
制造业数字化转型促进中心总架构师
李霞
 

分享主题：
《“数据+AI”驱动服装行业数智化转型——从数据治理到Al场景落地的探索实践》

 

　　2026年被业内称为“AI智能体元年”，前不久在上海召开的世界人工智能大会上释放出明确信号，AI已不仅限于对话交互，开始具备执行能力，逐步成为实际工作中的协作力量。国际数据公司IDC预测，2026年全球将新增5000万个AI智能体上岗。
 

　　回顾服装行业近年来的发展，行业一端连接消费，另一端连接生产。消费端呈现两极分化态势，中间地带持续收窄，一类消费者追求极致性价比，另一类则愿意为更高品质和体验支付溢价。制造端人工成本持续攀升，小单、散单、急单已成为常态。渠道端继续分散，直播、私域、团购、本地社群运营已不再是选择题，而是如何更有效地实施的问题。
 

　　品牌端则更加依赖原创设计和精细化运营来构建核心竞争力、占据用户心智。在多重变革叠加AI技术快速迭代的背景下，服装行业迈入以数字化为核心驱动力之一的结构性转型周期。过去服装企业多依靠经验决策和人盯人的管理模式，但在当前多重变革叠加的环境下，这种模式已难以为继。
 

　　AI在第四次科技革命中带来的不仅是对底层技术的突破，更多体现为对各行业业务模式和产业认知的重塑。AI在服装领域的具体体现可归纳为三种范式革命。
 

　　第一，设计范式的重构。过去依赖设计师个人天赋和经验进行新产品开发，现在AI可依托全网消费和流行趋势数据进行量化趋势研判，借助AI设计方案并以3D数字样衣替代传统实物打样，实现研发前置，重塑服装企划设计开发的全链路。
 

　　第二，生产范式的重构。AI推动服装行业从传统刚性大批量生产模式向柔性小单快反模式演进，AI算法能够动态统筹订单、产能、物料等资源，适配小单、急单、多品类订单，对生产组织、排产调度、交付逻辑进行重构，打造柔性快反生产体系。
 

　　第三，营销范式的重构。AI可解析消费者偏好，实现个性化商品推送，改变传统铺货式零售逻辑，这些智能营销手段在直播和私域渠道中应用较为广泛。
 

　　这三个范式的底层是生产要素重心的转移，行业正由经验主导转向数据驱动的协同赋能。以往服装企业生产经营中较多关注订单、库存、销售等结构化数据，经过多年两化融合和数字化推进，各企业业务系统中已沉淀海量数据，包括款式图、服装版型图片、面料瑕疵图片、产线监控视频等，这些数据目前仍沉睡在业务系统中，但可以通过新一代信息技术和算法进行有效利用，例如应用于AI设计、样本自动生成、虚拟样衣以及线下零售智能分析等场景。由于这些数据具有多维、多模态特征，传统IT工具难以高效处理，而AI工具则能够对其进行挖掘利用和价值分析，发现规律、预测趋势、辅助决策。
 

　　海量数据要发挥真正作用，标准化的数据治理是第一步，也是必不可少的步骤。纺织服装行业关键业务数字化渗透率高于全国制造业平均水平，关键工序数控化率也高于全国消费品行业平均水平，企业如ERP、MES、WMS等系统在规模以上企业中已基本全面普及。但我近期与江苏一位CIO(首席信息主管)交流时，对方表示其80%的时间用于与车间及各业务部门沟通和反复确认需求，并指出其企业甚至连号型和尺码口径在各业务部门间都不一致。由此可见，IT视角与业务视角存在割裂，IT人员懂系统建设却难以统筹业务口径，业务人员懂生产和销售却难以说清标准化数据的底层需求。各业务系统孤岛林立、数据标准不统一、高价值数据供给不足，这些问题直接制约AI建模和场景落地。
 

　　当前数字化转型的重点不在于建设多少系统，关键在于数据是否可用、是否好用，系统只是载体，数据才是智能化场景落地的燃料。数据治理虽被视为系统工程，庞大复杂，但有三条轻量化路径可供参考。
 

　　第一，从场景切入，先形成局部链路闭环。优先选择痛点明确、价值较大、数据基础较好的场景，倒推数据治理内容，先打通数据，再引入分析、预测与建议能力，形成可运行的局部链路闭环。行业内高价值高频场景包括：上游面料企业可聚焦面料智慧研发，品牌企业可聚焦商品智能调拨、流行趋势预测、AI辅助设计及样板自动生成，生产加工类企业可聚焦柔性生产调度、流水线自动编排、物料智能搬运、AI智能裁剪等。各企业可据此参考，先将单个场景的数据治理到位，待产生实际业务收益后再逐步扩展，从而更容易获得业务部门和企业管理层的支持与认可。
 

　　第二，抓住主数据，统一话术体系。先统一业务语言和话术体系，企业几乎所有业务都围绕订单、产品、物料、工序、工艺、人员、设备、供应商这八大核心主数据展开，这些主数据串联起ERP、MES、WMS、PLM等核心业务系统，数据治理的核心即打通这些系统，至少做到主数据的编码、名称、分类、版本、口径统一，否则数据打通和AI应用将面临很大困难。
 

　　第三，围绕业务全链路实现端到端数据流动。从商品企划、研发供应链、生产制造、质量追溯到供应链协同，先围绕单点链路梳理数据节点，再锚定数据治理的重点和内容。数据的价值不在于单点而在于完整链路，只有打通跨系统、跨环节的数据壁垒，形成连贯的数据链条，才能实现市场预测、智能排产、全流程品质溯源及上下游高效协同。
 

　　结合数促中心服务行业企业过程中的真实业务场景，整体解决方案包含三层体系：“数据+场景+智能体”。底层为数据接入层，依靠统一网关汇聚各类多元数据，解决数据孤岛问题，筑牢数据底座，接入企业内部数据及外部行业数据。中间层通过数据智脑完成全域数据治理，沉淀面向各业务域的数据资产主题库，如研发、生产、质量、仓储、营销、财务等主题库，并沉淀行业知识图谱，将行业算法和工业机理模型统一封装，形成可复用、可迭代的行业技能。最终聚焦核心业务和场景痛点，依托远景万物智能体开发平台孵化企业级智能体矩阵，打造适配全业务场景的数字员工体系，实现AI员工上岗作业。
 

　　典型场景之一是服装排位智能体，通过智能读取工单、工艺、人员等标准化数据，结合订单款式、工艺难度、工人技能水平进行综合测算，调用智能体工作流实现工序智能排位和工艺精准优化分配，系统支持人工干预和动态调整，整体灵活性较高。落地该场景可大幅缩短排位周期，编排结果支持直接导出，企业可显著提升流水线生产效率和交付稳定性。订单跟踪智能体方面，订单管理是工业企业运营核心，传统方式主要依靠人工跨部门追问和反复核对，常出现进度不清、风险发现滞后、交付难以把控等问题。订单跟踪智能体通过统一数据底座搭建，打通订单从下单、排产、生产到交付的全链路数据，实现订单管理闭环，告别人工被动跟进。绍兴某企业落地后，订单查询效率提高80%，订单延期交付减少30%，投诉索赔率下降55%。
 

　　针对服装上游面料企业，尤其是面料研发企业，传统研发主要依靠人工经验不断试错，需多次打样调试，研发周期较长，原料损耗较高，每年面料研发成本在部分企业中可达上百万元甚至上千万元，且多次调试后的性能未必达标，工艺适配也存在难度。面料性能预测智能体通过整合基础原料数据、织物结构、纱线结构、染整工艺等研发全维度数据，构建标准化基础数据池，基于历史数据训练行业预测模型，优化设计与工艺参数，再根据预测结果推荐最优工艺参数，实现一次精准打样，减少反复试制。上海某面料研发企业落地后，研发周期缩短约60%，原料损耗降低30%，产品一次性合格率超过95%，同时通过数据治理与场景落地，企业可沉淀自有面料研发数据库。
 

　　为发掘更多高价值高频场景，纺织服装行业数字化转型促进中心正在承接工信部服装行业“一图四清单”任务，其中“一图”为行业数字化转型场景图谱，“四清单”分别为数据要素清单、知识模型清单、工具软件清单和人才技能清单，已有服务商、产业链龙头企业和院校参与其中。
 

　　国家级制造业数字化转型促进中心主要面向纺织服装行业，由联通产互牵头建设和运营，承担评估诊断、方案开发、场景创新、生态赋能、标杆培育等核心使命。以上是数促中心在服务行业过程中围绕数据治理到AI场景落地的一些思考与实践，期待与各位企业家携手共创，共同助力服装行业穿越周期、稳健发展。
 

　　根据大会现场嘉宾演讲内容整理