本期主持：黄文珍

本期嘉宾：

当前，人工智能（AI）技术日趋频繁地进入大众视野，成为产业在数字化转型道路上的重要载体。作为泉州支柱性产业之一，服装产业的产业数字化转型可谓“步步为营”。如今，如何借力AI技术推动产业变革，加快形成产业新质生产力，已成为行业热议的话题。本期民企会客厅分享业内人士的实践与思考。

数字化助力创新 加快生产周期

主持人：服装企业数字化转型还有哪些机会？在机会面前，企业又要如何规避其他企业走过的坑，疏通哪些痛点？

韩永生：数字化是企业成功的必要条件。企业如果不做数字化，它跟不上整个时代信息传递的速度。但是数字化并不是企业成功的充分条件，不是说企业搞数字化一定成功，还必须有其他方面的能力。纺织服装的核心问题是库存问题，如何做到畅销品不缺货、滞销品不停留是行业的关键。今天很多企业很大的一个风险是应收账款很高，库存很大。数字化要做的是规避风险、加快周转，通过商业模式的创新，让应收账款大幅度减少。一个企业是一个整体，只是做到工厂的智能化、仓储的智能化还不够，系统的核心是资金的流动性，要让资金快速流动、降低风险。所以数字化要围绕流动性展开，要纲举目张，围绕这个主题让数字化给企业带来很好的稳定性。

贺宪亭：在服装产业设计研发，其中打版是非常关键的一环，跟设计、款式、面料、工艺、生产都有关系。数字化能实现效率的提升，过去打版时间周期比较长，现在流行周期不断缩短，这就需要我们通过参数化、智能化的方式建立数据库。版型库建好以后，可以通过数据快速生成我们想要的版型。它可以实现企业协同化，包括上下游协同，订单来了可以通过数据中心来自动匹配，不同款式、不同部件可以自动组合、自动改版，然后生产。数字化改变了产业或者企业的发展模式。大概7年前我曾写过一篇论文，关于微笑曲线的变化。过去的微笑曲线，生产环节是最低的，但是通过数字化改造，微笑曲线可以反过来。比如温州的一个企业，疫情期间订单减少了45%，但是利润是原来的三倍。怎么做到的？他从原来大批量的订单，转变为个性化的定制。还有希音这家公司，把国内很多小工厂通过数字化整合起来，快速把产品卖给海外消费者，它的周期非常快，从下单到生产再到消费者手上只需一个星期。未来数字化路还很远，我们现在也仅仅是刚刚开始。

钟宇路：我们是一家技术公司，专注于数码印花数字化方案的研发。大家都知道数字化是不可逆的趋势，零售电商包括前端技术，其实已经非常成熟了，我觉得现在的瓶颈还是在供应链端。不论是面料还是成衣，要做到零库存不太现实，因为它生产周期比较长。那么印花就是一个非常好的削减库存的手段，只要你把印花做到零库存，你的库存就可能去掉一大半。希音在国外已经“秒杀”所有的同行了，背后是其在相对低价的服装上印花技术的突破。在涤纶面料上做印花可以非常快，然后产量也很大。但是要往高处走的时候，面料的复杂性相对比较高，可能会涉及棉、麻、丝、混纺等等。现有技术没办法解决所有面料的纯数码印花，这是其中的一个技术难点，也是我们在重点突破的。

AI为企业全链路优化提供可能

主持人：在服装产业，AI落地实践有哪些？AI技术应用还有哪些需要突破的地方？进一步发展会面临哪些阻力或者困难点?

韩永生：AI已成为第四次工业革命核心，“信息技术+AI”让企业可以站在全局，甚至全链条、全供应链、全产业链的角度来去做全局优化。以前由于信息闭塞，我们只能做局部优化，比如工厂提高生产的效率，配送提高物流的效率。但今天我们需要全链路效率，需要端到端的效率。安全第一位，首先要管理的是风险，AI为我们提供很好的风险防控，实现可视与可控，通过数字化让企业的经营状态实时表现出来。比如，企业开了大量店铺，如果信息化不够，我们判断分公司赚钱了没有，但看不到单店情况。今天无论有多少门店，我们都可以迅速看到哪些店是亏损的，哪些店是企业的明星店。我们同样可以看到哪些产品是赚钱的明星产品，哪些是滞销的。AI以及大数据为企业风险管控以及全局最优带来极大的便利。

贺宪亭：服装设计研发板块分两个环节，一个是款式设计，一个是结构设计或者叫做打版。AI在款式设计上是比较成熟的。但是打版比较复杂，要符合工艺、尺寸等要求。不同人体尺寸是不一样的，比如同一个版，中国人穿可以，美国人穿可能就不行，这些数据都要改。我们与香港一些大平台合作来做这方面的研究，经过测试实验，发现以部件化方式是可以应用AI技术的。通过部件化，数据数量可以几十倍甚至几千倍地增加，比如一件衬衣，领子有几百种，口袋也有几百种，组合种类就相当可观了，可以产生海量的数据。AI大量训练以后，到了一定的实战级别，它完全可以根据款式自动生成版式。优质的数据再加上大量的数据是我们训练AI最核心的关键。

钟宇路：AI带来行业的变化，我觉得是非常激动人心的。我看到两点，一个是品牌方面会发生剧烈的改变。以泉州为例，这里供应链很强，有很多供应链工厂可以做出非常好的产品。从运动鞋到各类的专业服装。但它没有品牌，过去品牌的门槛很高，简单来说首先要有非常多的店铺，还要有专业的设计师团队，然后还要研究消费者定位，做质量把关等等。现在有这么多网红、内容制造者，他们已经有非常精准的粉丝群，在客户定位这一块已经是一个非常紧密的小圈子。这些网红或者潜在的品牌，很多产品不会比传统品牌差。第二是设计，因为有AI之后，可以大大降低设计的门槛。现在唯一差别是当我的订单还比较小，或者是不太稳定、不太有计划性，供应链愿不愿意为我服务？这一点还是比较容易解决，通过一些智能方案，我们看到AI带来的市场机会还是很大的。

记者手记

传统产业踏上

新质生产力路径

近两年，AI技术以强劲的势头“闯入”人们的视线，以不可逆转之势悄然影响着产业变革之路，成为产业数字化转型不得不面对的新兴技术形态。新浪潮来袭，乐观者有之，悲观者亦有之。不过记者观察到，许多业内人士已成为抛却犹疑的行动者，顺着浪潮而上，积极探索如何让AI技术转变为产业转型升级的“利器”，寻求二者的融合之道，以期踏出形成产业新质生产力的清晰路径。

新质生产力是以劳动者、劳动资料、劳动对象及其优化组合的质变为基本内涵，以全要素生产率提升为核心标志。AI技术对这些维度有着积极推动作用，是发展新质生产力的重要引擎。在业内人士看来，尽管是趋势，但是AI技术在传统产业服装业上应用之路还很长。其核心是数据，数据的质量、体量，以及数据发挥价值的模式等都很关键。一些业内人士也清晰地看到，如今产业数字化转型的成功率仍有待提高。他们认为关键出路在于企业内部管理流程、制度、思维方式的转变。不论是产业数字化，还是AI技术融合，依然在路上。（文珍）