1) 服装企业要尽快实践AI大模型的应用

今年政府工作报告中首次提出的“人工智能+”行动，无疑将为人工智能技术在各行各业的广泛应用开启新篇章。其中特别是AI大模型技术已经成为引领新一代产业变革的核心力量，AI大模型的应用已经是智能制造不断发展的重要驱动力之一。AI大模型通过通用大模型对工业知识的训练微调和专业小模型对数据、算力、参数的优化升级，构建了通用工业大模型、行业大模型、场景大模型等三类大模型形态，见图四。并通过“数据+算力+模型+应用”等四要素的深度融合，形成知识智能、业务智能、具身智能、体系智能等产品形态，重塑了制造业的研发、生产、管理、服务、设备等生产制造全要素，推动了制造业迈向智能制造新阶段。

图四 工业、行业及场景大模型的构建（图源：赛迪）

制造业在加工制造过程中应用 AI 大模型，可以实现更加智能化和灵活化的生产模式。这些大模型可以通过学习和分析大量数据，提高生产效率、优化生产流程，并且在预测性维护、质量控制等方面发挥重要作用。因此，尽快实践AI大模型将成为智能制造发展的重要举措，为此，当下应该利用AI大模型做好下面两件事：

①做好以AI大模型重构一切软件系统和驱动一切智能硬件的工作。要实现制造业智能制造一定要将所有的软件基于AI大模型重新做一遍，这里所有包括Windows、Office等办公软件、企业用的MES、WMS、PLM、ERP、CRM、SCM、PLC、SCADA等工业软件会被重新做一遍。所有软件将由AI大模型驱动，这样软件才能从数字化或在线化走向真正的智能化。未来不但如此，所有的智能硬件如手机、计算机、智能家电、摄像头、机器人、AGV小车、加工机械等也将被AI大模型驱动，见图五。

图五大模型驱动一切软件和硬件（图源：安筱鹏）

②做好AI大模型和AI Agents融合应用工作。AI智能体和AI大模型融合可以自动化一切，以大语言模型LLM为大脑驱动，具有自主理解感知、规划、记忆和使用工具的能力，能自动化执行和完成复杂任务的系统，见图六。

图六 AI大模型与智能体融合（图源：网络）

智能代理AI Agent是大小模型高度协同的重要载体，所以它将成为新的生产工具。前面说过AI Agent将LLM与其他模型、软件等外部工具协同，能够处理真实世界中的各种复杂任务。未来在制造业AI Agent主要由“感知系统+控制系统+执行系统”组成，它不仅具有生成能力，还将同时具备任务理解、任务拆解、任务调度、执行规划、链条协同等能力。其中LLM将主要承担指挥中心角色，类似人类“大脑”的角色，对接入AI Agent的数字化工具（比如工业软件、工业机器人、数字人等）进行统一智能调度管理，实施在生产、管理、服务等场景中，由不同组合的数字化工具协同完成具体任务。

当前，我们制造业各环节正在围绕语言、专用、多模态和视觉四类AI大模型开展工作，其中以大语言模型LLM为主，4 类大模型在制造业应用占比分别为：75%、15%、8%和2%，通用模型的场景化适配调优是主要部署方式，问答交互为主要应用模式。大语言模型LLM有望形成具有认知智能的数字员工及超级自动化链路，实现从需求理解到规划、自动化执行及结果交付的全链条能力。如将大模型与 RPA 结合，让大脑（大模型）理解人类指令，生成自动化流程，交给双手（RPA）去完成。现在国内的AI Agent平台产品——“实在Agent”，可以被服装制造业借用，结合企业业务场景实践智能制造。

2）根据服装智能制造需要除了上游智能缝制设备供给外，更要寻求其他智能装备的供给

自从中国服装智能制造联盟成立以来，我们服装制造的上游缝制设备企业为我们实践智能制造提供了很多智能缝制设备，例如：单机、单元机的自动化、数字化、网络化、智能化设备；模块式智能缝制系统；智能吊挂缝制与仓储系统；衣服另部件用机器人与缝制设备协同加工系统等等。但这些还远远不能满足服装复杂的智能制造系统的需要，服装复杂的智能制造系统还需要具有感知、决策、执行功能的各类智能制造装备。智能制造装备是制造业的重点发展方向、是和信息化与工业化深度融合的重要体现、是制造过程实现智能化所必需的物质条件、是智能制造系统的核心载体。随着世界上各工业发达国家越来越重视技术创新，智能制造装备的发展已经成为全球竞争的焦点。随着制造业智能化的升级改造，我国智能制造装备行业呈现较快的增长，2022年我国智能制造装备新增相关企业8.39万家。根据工信部数据显示，当前我国智能制造装备行业规模已经超过3.2万亿元，市场满足率超过50%，见图七。

图七 智能制造装备行业市场规模

我国智能制造装备的发展深度和广度日益提升，以新型传感器、智能控制系统、工业机器人、自动化成套生产线为代表的智能制造装备行业体系初步形成，而这些正是我们服装智能制造所需的。2021年12月28日，工信部等八部门联合印发的《“十四五”智能制造发展规划》中提出：2025年要实现供给能力明显增强，智能制造装备和工业软件技术水平和市场竞争力显著提升，市场满足率要超过70%，要培育150家以上专业水平高、服务能力强的智能制造系统解决方案供应商。所以我们应该充分利用这个优越条件，寻求智能装备更好的供给。

3）尽快实践大模型技术下的虚拟可编程逻辑控制器 PLC

众所周知，PLC（可编程逻辑控制器）作为一种成熟且广泛应用的工业自动化控制设备，已经在许多机械设备中发挥了重要作用。PLC通过编程实现逻辑控制、顺序控制、定时控制等功能，可以高效、准确地控制机械设备的运行。西门子公司与微软在多个领域展开了深入合作，特别是在“AI+ PLC”方面取得了显著成果。两家公司共同开发了基于AI大模型的PLC代码生成工具，使得工程师可以通过语言输入来生成PLC代码，极大地提高了代码生成的速度和准确性，并显著减少了错误率。这种合作不仅推动了PLC技术的智能化发展，还为工业自动化领域带来了革命性的变革。目前，西门子、施耐德电气、菲尼克斯电气等，都在积极推进虚拟PLC技术的研发和应用。例如，西门子推出的Simatic S7-1500V，作为其首款虚拟PLC，展示了公司在数智化转型中的创新能力。通过容器化和虚拟化技术，实现了与硬件的完全解耦，可以轻松部署在用户的通用硬件平台上。实现一机多控，提高资源利用率。随着技术的不断进步，虚拟PLC已经成为推动智能制造发展的关键前沿技术之一，为制造业实现智能制造提供了强大动力。我们服装制造业现在绝大多数自动化缝制设备的PLC还不是虚拟的，应该急起直追开发和应用虚拟PLC。

4) 为实现服装智能工厂要狠抓具身智能的发展与应用

具身智能指有身体并支持与物理世界进行交互的智能体，如机器人、无人车等，通过多模态大模型处理多种传感数据输入，由大模型生成运动指令对智能体进行驱动，替代传统基于规则或者数学公式的运动驱动方式，实现虚拟和现实的深度融合。我认为人形机器人打造成具身智能，其意义更为重大，它具备高度自动化，且适用于各种复杂环境，是智能工厂建设的一个重要探索方向。现在特斯拉率先在汽车装配过程中引入了人形机器人，将来我们服装智能工厂也完全是可能的。具身智能人形机器人以大模型作为大脑，主动与人和环境交互，通过听觉视觉和语言理解，自主执行任务，见图八。

图八 具身智能人形机器人（图源：网络） 

如果我们利用具身智能人形机器人概念，打造“AI Agent+LLM+RPA+人形机器人”的组合，那它将实现自动化智能化一切，意义非凡。首先，AI Agent作为智能助手，能够理解和执行复杂的指令，实现高度自动化的流程管理；  LLM（大语言模型）则提供了强大的自然语言处理能力，使得机器能够更好地理解和沟通人类语言；RPA（机器人流程自动化）技术可以自动执行繁琐、重复性的任务，提高生产效率和准确性；人形机器人则具备人类的形态和运动能力，能够胜任更多复杂、精细的工作；将这些技术结合起来，将是一个高度智能化制造场景：AI Agent和LLM共同协作，理解和分析人类的需求和指令；RPA技术自动执行各种生产任务，确保生产线的流畅运行；人形机器人则根据实际需要，灵活地执行各种精细操作。这样的组合不仅能够极大地提高工业制造的效率和准确性，还能够降低人力成本，减轻工人的劳动强度。同时，它还能够为企业带来更多的创新和可能性，推动服装智能制造工厂的实现进程。现在我国智元机器人公司研发的智元远征AI双足人形机器人预计今年可供给市场200台左右，该机器人具有49个自由度，每小时能行走1公里，负重能力5公斤，见图九。 

图九 智元人形机器人

5)我们必须认知“绿智化制造”是服装企业智能制造实践的最终目标

“绿智化制造”是未来制造业的新范式，"绿智化制造"这一概念不是“绿色”与“智能”两个词汇简单叠加，而是它代表了一种全新的生产哲学——在追求极致效率的同时，要不遗余力地守护着地球的绿色。这是一场关于如何在新型工业化时代重新定义“智能制造”的深刻探讨与实践。党的二十大报告指出，推动经济社会发展绿色化、低碳化是实现高质量发展的关键环节。我们要大力倡导绿色低碳的生产方式，坚定不移走生态优先、绿色低碳发展之路。在制造企业生产过程中，通过调整用能结构，使用清洁能源，减少对传统化石能源的依赖，实现节能降碳减排。

最近，我国两个能源新数据引起国际媒体广泛关注，一个是可再生能源发电装机规模继去年历史性超越火力发电之后，今年前六个月持续攀升至占中国发电总装机的53.8%；另一个是今年7月份，中国新能源乘用车国内月度零售销量首次超过传统燃油乘用车，成为市场新主流。从源头生产到终端消费，这两个“新突破”表明中国经济社会发展全面绿色转型步伐不断加快，中国作为全球可再生能源领跑者的地位更加凸显。 

绿智化制造的核心特征，在于它将智能制造的高效与灵活性，与绿色制造的环境友好和资源高效利用完美结合。这不是简单的技术堆砌，而是一种从设计理念到实施策略的根本性转变。在这一框架下，我们服装制造企业不仅要关注产品的功能与质量，更要将生产过程的每个环节视为减少环境影响的机会。环保材料的选择不再仅是成本考量，而是战略决策的一部分；生产流程设计时要在流程闭合循环中减少衣物废料；要利用智能监控系统实时追踪能源消耗与排放等等。除此之外，我们在实践绿智化制造同时还要用人工智能的技术在下列场景中应用好：利用AI大模型，综合考虑订单需求、库存状况、设备维护计划等多维度因素，自动生成最优化的生产计划与资源配置方案，减少停工待料情况；通过AI大模型分析客户偏好与购买行为，定制化推荐产品与服务，优化营销渠道与策略，增强顾客粘性，提高市场渗透率和品牌影响力；釆用高精度工业视觉系统，自动识别成衣产品表面瑕疵及缺陷，提升检测精度，减少对人工目检的依赖，提高检测效率；利用自主导航物流机器人，实现原材料到成品的高效无误输送，提升整体物流效率；构建工厂的数字孪生体，模拟服装生产流程、设备状态与环境变量，预先发现潜在瓶颈和风险，优化工艺流程，加速新产品从设计到生产的迭代周期；通过AI大模型实时监控设备能耗，自动分析能耗模式，动态调整生产参数，有效避免能源浪费，实现能效的最大化；应用边缘计算与云计算，实现生产数据的实时采集、分析与处理，快速响应控制指令，提升生产作业的自动化与智能化水平；集成先进的储能技术与智能能源管理系统，做好绿色能源调度，实现能源的高效存储与按需分配，减少碳排放，迈向碳中和目标；进行智能厂务管理，全面监测和管理工厂环境、设备维护、安全监控等厂务活动等，大幅降低运营成本，提升与环境友好度等。通过以上努力，我们有理由相信，服装绿智化制造将引领我们向前，真正实现“服装智能制造工厂”上升为“服装绿智化制造工厂”。