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梧桐臺(tái) —— 紡織服裝產(chǎn)業(yè)服務(wù)平臺(tái)

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聚焦 | 紡織產(chǎn)業(yè)推出實(shí)用AI大模型,“AI布”破解行業(yè)查找難題

發(fā)布時(shí)間:2025-08-01  閱讀數(shù):12189

聚焦 | 紡織產(chǎn)業(yè)推出實(shí)用AI大模型,“AI布”破解行業(yè)查找難題




隨意上傳一張服裝照片,下達(dá)“尋找相似面料”指令,不到一秒鐘,“AI布”就給出多個(gè)答案,并詳細(xì)列出相關(guān)信息。近日,紡織產(chǎn)業(yè)首個(gè)AI大模型——“AI”布1.0版本在中國(guó)印染大會(huì)上正式發(fā)布。


“這只是‘AI布’的功能之一。”紹興市柯橋織造印染產(chǎn)業(yè)大腦運(yùn)營(yíng)有限公司副總經(jīng)理羅玉成在接受《中國(guó)紡織報(bào)》采訪時(shí)表示,該大模型的核心目標(biāo)是破解紡織行業(yè)“找”的痛點(diǎn)。無論是找面料、找工廠、找技術(shù)、找人才,還是獲取展會(huì)信息、政策解讀及產(chǎn)業(yè)分析報(bào)告,用戶都能通過“AI布”實(shí)現(xiàn)一站式解決,讓行業(yè)資源對(duì)接更高效、信息獲取更精準(zhǔn)。


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零基礎(chǔ)啃下“硬骨頭”


2025年的AI江湖,堪稱“神仙打架”——國(guó)產(chǎn)大模型如雨后春筍般涌現(xiàn)。其中,“AI布”憑借扎根產(chǎn)業(yè)的精準(zhǔn)服務(wù),在千行百業(yè)的AI競(jìng)技中跑出了獨(dú)特的“紡織賽道”。

圖形用戶界面, 應(yīng)用程序AI 生成的內(nèi)容可能不正確。
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“AI布”主界面


羅玉成坦言,在信息爆炸的互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,通用AI模型雖能提供海量信息,卻在垂直行業(yè)應(yīng)用中屢屢“卡殼”。這類模型常因輸出的內(nèi)容信息零散、邏輯割裂而顯得“力不從心”,更受限于公共數(shù)據(jù)集的邊界,難以觸達(dá)產(chǎn)業(yè)一線的真實(shí)資源,最終在專業(yè)場(chǎng)景中淪為“參考價(jià)值打折品”。


與之形成鮮明對(duì)比的是,紡織行業(yè)專屬的“AI布”大模型,正憑借深度扎根產(chǎn)業(yè)的獨(dú)特優(yōu)勢(shì),實(shí)現(xiàn)了回答與數(shù)據(jù)的“精確化”“真實(shí)化”突破,穩(wěn)穩(wěn)立住了行業(yè)智能服務(wù)的標(biāo)桿。


不過,“AI布”的誕生之路并非一帆風(fēng)順。項(xiàng)目初期,團(tuán)隊(duì)就遭遇了“從零起步”的挑戰(zhàn)。面對(duì)大模型技術(shù)這一新領(lǐng)域,這支原本專注企業(yè)數(shù)字化的團(tuán)隊(duì)涉足不深,只能硬著頭皮啃下這塊“硬骨頭”:成員們泡在文獻(xiàn)代碼里鉆研底層原理邏輯,反復(fù)試驗(yàn)?zāi)P臀⒄{(diào)的方法,甚至逐字打磨提示詞,只為讓模型“聽懂”紡織行業(yè)的專業(yè)術(shù)語(yǔ)和獨(dú)特話語(yǔ)體系。


更棘手的是輸出穩(wěn)定性問題。羅玉成回憶,最初,團(tuán)隊(duì)希望模型輸出結(jié)果是“A”,可它有時(shí)會(huì)給出一個(gè)看似相近卻含義有別的“小a”。為了攻克這個(gè)難關(guān),團(tuán)隊(duì)將每個(gè)任務(wù)拆解到極致,編寫了海量的提示詞模板。更關(guān)鍵的是,每一次模型給出答案后,專業(yè)的市場(chǎng)調(diào)研團(tuán)隊(duì)都會(huì)第一時(shí)間進(jìn)行驗(yàn)證。經(jīng)過上萬次的反復(fù)調(diào)整與訓(xùn)練,“AI布”的輸出終于穩(wěn)定下來,得以保證回答的高準(zhǔn)確性,為紡織行業(yè)注入了智能新動(dòng)能。


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數(shù)據(jù)“家底”全面豐厚


在AI大模型的競(jìng)技場(chǎng)上,數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性與準(zhǔn)確性堪稱“生命線”。對(duì)于紡織行業(yè)專屬的“AI布”而言,這份“生命線”的守護(hù),藏在每一個(gè)數(shù)據(jù)來源的精挑細(xì)選與層層打磨中。


“‘AI布’能做到專業(yè)、可靠,核心在于我們手握的數(shù)據(jù)‘家底’——種類多、范圍廣,更重要的是質(zhì)量過硬。”羅玉成一語(yǔ)道破關(guān)鍵。


以“找工廠”功能為例,其數(shù)據(jù)根基深深扎在紡織印染企業(yè)的生產(chǎn)一線:通過產(chǎn)業(yè)大腦打通企業(yè)ERP系統(tǒng),在企業(yè)本地部署邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn),將敏感數(shù)據(jù)脫敏后安全匯聚。每一組數(shù)據(jù)都帶著生產(chǎn)車間的“煙火氣”,既保證了真實(shí)性,又筑牢了安全防線。


“找面料”的背后,則是一場(chǎng)跨越全國(guó)的“面料普查”。依托中國(guó)輕紡城的地緣優(yōu)勢(shì),團(tuán)隊(duì)既深入市場(chǎng)實(shí)地調(diào)研,又從網(wǎng)上輕紡城精準(zhǔn)采集,再經(jīng)人工逐一篩查校驗(yàn)。如今,平臺(tái)已登記超5000家布商、收錄30多萬種面料,仿佛一座永不打烊的“數(shù)字面料博物館”。

電腦游戲的屏幕AI 生成的內(nèi)容可能不正確。
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“浙里工程師”為“AI布”提供人才技術(shù)資源


而“找技術(shù)”“找人才”功能,更像是為企業(yè)搭建了一座對(duì)接創(chuàng)新資源的“高速橋”。通過對(duì)接“浙里工程師”平臺(tái),8萬多名行業(yè)專家與工程師、1.8萬項(xiàng)科研成果及專利技術(shù)被“請(qǐng)”進(jìn)系統(tǒng),能根據(jù)企業(yè)的技術(shù)難題智能匹配、精準(zhǔn)推送,讓“技術(shù)找上門”從口號(hào)變成現(xiàn)實(shí)。


就連容易被忽視的“找展會(huì)”“找政策”服務(wù),也藏著團(tuán)隊(duì)的巧思:通過信息聚合、分類推薦和政策摘要,把零散的行業(yè)動(dòng)態(tài)、利好政策梳理得明明白白,讓企業(yè)主像刷新聞一樣輕松獲取關(guān)鍵信息,再也不用擔(dān)心錯(cuò)過發(fā)展機(jī)遇。


“‘AI布’的每一項(xiàng)數(shù)據(jù)都不是‘空穴來風(fēng)’。”羅玉成強(qiáng)調(diào),從企業(yè)車間到專業(yè)市場(chǎng),從行業(yè)協(xié)會(huì)到政府部門,團(tuán)隊(duì)反復(fù)打磨每一個(gè)數(shù)據(jù)來源,用明確的業(yè)務(wù)流程、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)據(jù)治理章程,為數(shù)據(jù)的安全性、準(zhǔn)確性和全面性保駕護(hù)航。正是這份對(duì)數(shù)據(jù)的“較真”,讓“AI布”在紡織行業(yè)的智能服務(wù)中站穩(wěn)了腳跟。


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重塑行業(yè)發(fā)展格局


當(dāng)前,紡織行業(yè)的AI應(yīng)用仍停留在“試水”階段。企業(yè)日常使用的花型生成、機(jī)器視覺檢測(cè)、智能排產(chǎn)、能耗分析等功能模塊,多為單點(diǎn)突破,彼此間缺乏聯(lián)動(dòng);加之不少中小企業(yè)在數(shù)據(jù)治理、算力支撐、技術(shù)人才等方面存在短板,導(dǎo)致AI技術(shù)的落地率偏低。圖形用戶界面, 文本, 應(yīng)用程序AI 生成的內(nèi)容可能不正確。


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“AI布”產(chǎn)業(yè)運(yùn)行情況報(bào)告


而“AI布”大模型或?qū)⒊蔀樾袠I(yè)格局的轉(zhuǎn)折點(diǎn)。在羅玉成眼里,“AI布”像一位吃透紡織行業(yè)行話與流程的智能大腦,不僅補(bǔ)上了行業(yè)缺乏統(tǒng)一智能平臺(tái)和數(shù)據(jù)底座的短板,更打破了AI應(yīng)用的分散壁壘——設(shè)計(jì)單位、生產(chǎn)工廠、銷售客戶都能在這里找到對(duì)口服務(wù),推動(dòng)行業(yè)AI從“單打獨(dú)斗”邁向“協(xié)同作戰(zhàn)”。


更關(guān)鍵的是,“AI布”讓中小企業(yè)也能搭上智能轉(zhuǎn)型的快車。這個(gè)“智能大腦”把復(fù)雜的技術(shù)細(xì)節(jié)藏在背后,只遞出簡(jiǎn)單易用的“工具包”——不需要專業(yè)團(tuán)隊(duì),不用投入巨額算力,企業(yè)輕點(diǎn)屏幕就能調(diào)用各種功能。


談及未來3到5年的變革,羅玉成說:“我相信在‘AI布’的助力下,AI技術(shù)將重塑紡織產(chǎn)業(yè)的發(fā)展格局。”他預(yù)測(cè),在設(shè)計(jì)端,AI能依據(jù)流行趨勢(shì)和銷量數(shù)據(jù)自動(dòng)生成花型,設(shè)計(jì)師稍作調(diào)整就能定稿,創(chuàng)意周期大幅壓縮;生產(chǎn)端,面對(duì)輕量化、碎片化的訂單趨勢(shì),AI排產(chǎn)可助力工廠實(shí)現(xiàn)柔性生產(chǎn),化解多品種、小批量的生產(chǎn)壓力;節(jié)能降本領(lǐng)域,AI通過圖像識(shí)別和能耗建模精準(zhǔn)檢測(cè)、提前預(yù)測(cè)能耗波動(dòng),既能提升良品率,又能踐行綠色生產(chǎn);企業(yè)決策時(shí),AI從海量數(shù)據(jù)中提煉規(guī)律,為決策者提供實(shí)打?qū)嵉臄?shù)據(jù)支撐。


“技進(jìn)業(yè)興始開篇,智升行遠(yuǎn)正揚(yáng)帆。這一切只是開始。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步,我相信,未來還將有更多創(chuàng)新的AI應(yīng)用場(chǎng)景出現(xiàn),進(jìn)一步推動(dòng)紡織行業(yè)的發(fā)展。” 羅玉成眼中充滿期待。


來源:中國(guó)紡織


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