开题导语

2008年纺织之光科技教育基金会（以下简称“纺织之光基金会”）开始资助自1978年设立的中国纺织工业联合会科学技术奖（原中国纺织工业协会科学技术奖），开启了“纺织之光”光耀纺织的公益新征程。

· 智能化生产推进现代化产业体系构建 ·

近年来，智能制造日益成为未来制造业发展的重大趋势和核心内容。纺织行业作为我国传统支柱产业，其数字化转型与智能化升级成为行业新质生产力发展的必然趋势。

在行业发展需求和相关政策的引导下，纺织行业积极进行数字化、智能化升级探索，产业链各生产环节涌现出了一批取得关键技术突破的项目，包括“智能化自动缫丝机”“全成形智能化经编装备”等智能设备的研发，到“基于人工智能的纺织品图案生成设计”等智能设计解决方案、“织造智能工厂”等智能生产管理技术的创新应用。纺织之光基金会对该领域一些先进研究项目进行了奖励，鼓励企业与高校不断进行核心技术创新与突破，推动纺织行业数字化、智能化转型升级。本期报道将以部分获奖项目为代表，展现纺织行业在智能制造领域的研究成果。

目前，我国纺织行业面料图案设计需求量较大，但存在设计能力不足、难以准确把握客户需求等问题。针对这一难题，“基于人工智能的纺织品图案生成设计技术研发与产业化”项目应用人工智能与大数据进行图案生成设计技术研发，开发了人工智能纺织品图案设计平台，并实现产业化应用。该项目由中国纺织信息中心、北京红棉小冰科技有限公司、鲁丰织染有限公司共同完成，获得2023年“纺织之光”中国纺织工业联合会科学技术奖科技进步一等奖。

推动人工智能与纺织品设计跨界融合

项目聚焦人工智能技术在纺织产业中的跨界创新应用，充分发挥中国纺织工业规模庞大、数据资源丰富、应用场景广泛等优势，针对纺织品图案设计创意能力、设计管理等方面的不足，从市场需求分析、流行趋势研究、图案创意设计和协同设计管理等维度，开展了纺织品人工智能图案生成设计技术研发与产业化应用实践。

项目的关键技术主要包括3个方面。首先，深度应用纺织品图案数据资源与数据分析技术。项目团队研发了图像分类、图像分割、信息抽取等纺织品图案数据处理深度学习算法模型；建立了基于专家知识和监督学习的纺织品图案训练数据集；研发了纺织品图案市场需求、流行趋势及设计特征等数据分析模型。

其次，突破人工智能纺织品图案设计生成技术。团队创新应用了定向小样本数据深度学习的生成对抗网络，创建了以扩散模型为核心、以灵感模型和情感计算框架为辅助控制的多模态可控制式纺织品图案生成模型，研发了一系列图案优化算法模型，实现了纺织品图案生成设计的原创性、时尚性、多样性和可控制性。

最后，创新研发基于人工智能与大数据技术的纺织品图案设计平台。团队自主研发了3个产业化应用系统：“DPI SPACE纺织品图案创意设计平台”提供了流行趋势研究成果、系列化人工智能生成图案及数据分析工具；“鲁丰D2B印花图案创意设计交互平台”创建了关联设计、生产、营销及品牌客户的产品开发全流程图案设计协同交互平台；“桑罗D2C家用纺织品图案创意设计应用程序”创新开发了消费者参与设计的D2C新模式。

实现人工智能纺织品图案设计平台产业化应用

项目研究成果显著提升了纺织品图案设计能力、设计效率和数字化管理水平，提高了产品的附加价值与竞争力，加强了纺织行业数字技术创新实践，有助于推动纺织工业高质量发展。目前，项目成果已在部分纺织服装企业及重点产业集群应用。专业SaaS平台为广大设计师提供流行趋势、数据分析及AI图案生成工具；为企业搭建了关联设计、生产、营销及品牌客户的产品开发全流程图案设计协同交互平台，提高生产效率和经济收益；为品牌提供了消费者参与设计的D2C新模式，帮助品牌提升客户粘性，实现柔性快反的定制化供应链管理。

聚焦行业痛点持续进行创新实践

展望未来，项目团队将聚焦纺织行业痛点，围绕图案设计展开系列创新实践。持续加大在研发上的投入，借助先进算法，精准解析市场流行趋势与消费者偏好数据，为纺织图案、款式设计提供更具前瞻性与针对性的智能创作路径。同时，积极搭建智能设计协同平台，实现从创意构思到产品落地的全流程高效对接。

项目主要完成人之一、中国纺织信息中心时尚智能部创意总监曹潇文表示，获得“纺织之光”中国纺织工业联合会科学技术奖奖项和纺织之光基金会的奖励对项目团队意义重大。纺织之光基金会为行业提供强有力的支撑和方向性的指导，促进纺织产业链的协同创新，推动产业升级。具体而言，在创新层面，纺织之光基金会通过奖励创新成果为科研单位和生产企业指明研发方向，促使其更坚定地加大研发投入，同时也激发了科研人员的创新热情，吸引更多优秀人才投身纺织行业；在市场层面，则对品牌形象、市场认可度等都有显著提升作用，全方位提升了核心竞争力。

（来源：纺织导报官微）