宁波新物云科技有限公司｜数字化转型和智能技术应用的挑战

王浩宇：AI技术近年来已深度渗透至服装面料研发与生产的全链条，并在设计创新、工艺优化、质量控制等环节实现了实质性的技术突破。在智能设计与趋势响应方面，AI通过深度学习秀场数据、销售数据、社交媒体等全球时尚数据，实现纹理、花型的自动化生成，生成高精度面料纹样设计稿，并可以自动对接供应链打样。

材料研发与虚拟仿真方面，物理引擎模拟+3D动态渲染重构研发流程，输入纱线参数即可模拟面料悬垂性、光泽度等物理特性，同时3D 全成型技术可以减少近70%的实物打样极大的减少了研发成本。

在智能质检方面，AI视觉检测目前可实现瑕疵识别-定位-溯源的全闭环检测，可随面料品类变化自动更新检测标准，瑕疵检出率非常的高，相比人工检测效率有着极大的提升。

王浩宇：主持人所问的智能纺织品未来突破点聚焦的场景，确实是当前行业发展的关键方向。智能纺织品，也被称为智能穿戴，在感受温度、保持体感舒适等方面展现出了材料本身的智能功能，比如能做到温度高时加快散热，让颗粒度细小的水气透出、而颗粒度大的水滴不能进入。目前，整个行业呈现出几个明显的趋势。

从面料类型来看，运动面料和功能性面料前景大好。近年大家对健康愈发关注，这也体现在纺织品领域。健康包含生活健康与职业健康。在生活健康方面，日常穿着和睡眠相关的纺织品，如内衣、床品等，要做到舒适、健康、透气。像我们服务的全棉时代，就对原材料研究得十分深入。在职业健康方面，针对特殊工种，户外、军用等场景需要防静电、防晒、防淋湿、除臭、除菌等功能性面料。从消费和零售市场反馈的数据来看，这些功能性以及绿色健康面料制成的衣服，销量明显优于传统面料制成的衣服。

除了上述已有的趋势，行业还有一些新的发展动向。在技术创新层面，AI正成为纺织服装行业发展变革的重要驱动力。从产品功能拓展角度，储能充电织物、健康监测织物、变色发光织物等新型智能纺织品正在不断涌现。这些新功能的出现，极大地拓展了智能纺织品的应用场景和市场潜力。 

王浩宇：在当下数字化浪潮中，数字技术对品牌核心竞争力的提升体现在多个关键方面：

第一，全链路供应链的管理：实现从商品企划、设计打样、采购、生产到仓储的全链路数字化管理，借助数字化系统，各环节信息得以实时共享，有效避免信息差导致的延误或失误，确保供应链各环节协同高效，极大提升整体运营效率。

第二，智能备料模型：通过构建智能备料模型，综合分析历史销售数据、市场趋势、生产周期等多维度数据，能够精准计算原材料需求，确保原材料供应不断货，同时避免库存积压，减少资金占用与仓储成本。像高梵黑金羽绒服精确计算每个礼拜的销售量和工厂回货量，有效平衡原材料和成品库存，就是一个行业典范案例。

第三，精准预测和库存管理：利用数据分析和预测模型，结合市场动态、季节因素、流行趋势等，提前预测哪些商品可能缺货，哪些商品销售可能遇冷，进而合理安排生产计划和原材料采购，既能减少成品库存积压造成的资金浪费，又能降低成衣断货风险，保障销售业绩。

第四，零售端优化：基于消费者洞察，收集分析消费者购买行为、偏好、评价等数据，建立精准的用户画像，从而实现精准推荐，优化销售策略。同时通过智能配货补货系统，根据各销售终端的销售速度、库存水平等实时数据，及时调配商品，确保商品及时触达目标消费群体，提升客户满意度和忠诚度。

第五，供应商协同：将原料商和加工厂纳入同一个数字化平台进行协同管理，各方可实时监控生产进度、库存情况和产能。品牌方可及时了解原材料供应状态与加工进度，以便灵活调整生产计划；供应商也能依据品牌方需求及时响应，共同应对市场变化，确保供应链的透明与高效。