科技大會(huì )系列報道之聞力生：服裝企業(yè)智能制造離實(shí)現還有多遠？

 

　　
       會(huì )上，東華大學(xué)教授、中國服裝智能制造聯(lián)盟專(zhuān)家組副組長(cháng)聞力生做了題為“服裝企業(yè)智能制造離實(shí)現還有多遠？”的主題發(fā)言。
 

中國服裝智能制造聯(lián)盟專(zhuān)家組副組長(cháng)　東華大學(xué)教授   聞力生
 

　　2016年6月中國服裝智能制造聯(lián)盟成立之后，曾經(jīng)制訂了一個(gè)實(shí)現服裝智能制造從2016年至2025年的三段式戰略規劃，在這個(gè)規劃中的后三年，也就是2023年至2025年提出要實(shí)現服裝智能制造工廠(chǎng)和社會(huì )智能生產(chǎn)。根據現在國內外智能制造進(jìn)展情況來(lái)看，我們要在今后短短的三年實(shí)現服裝智能制造工廠(chǎng)是困難的，為什么呢？ 實(shí)現服裝智能制造到底還離我們多遠呢？我以為服裝智能制造工廠(chǎng)的實(shí)現至少還需要十五年左右的時(shí)間，為什么這樣說(shuō)呢?
 

　　一、服裝智能制造是一個(gè)十分復雜的制造系統
 

　　2016年我國工信部對什么是智能制造曾經(jīng)下了這樣的定義：“智能制造是基于新一代信息通信技術(shù)與先進(jìn)制造技術(shù)深度融合，貫穿于設計、生產(chǎn)、管理、服務(wù)等制造活動(dòng)的各個(gè)環(huán)節，具有自感知、自學(xué)習、自決策、自執行、自適應等功能的新型生產(chǎn)方式”。從這個(gè)定義可知，首先，對一個(gè)制造企業(yè)來(lái)說(shuō)，要轉型于智能制造工廠(chǎng)，必須要將新一代信息通信技術(shù)與先進(jìn)制造技術(shù)深度融合，這意味著(zhù)智能制造工廠(chǎng)是要建立在所有車(chē)間數字化基礎上的；其次，所有業(yè)務(wù)必須智能化，只有智能設計、智能生產(chǎn)、智能管理、智能服務(wù)等業(yè)務(wù)等實(shí)現了，才有可能做到具有自感知、自學(xué)習、自決策、自執行、自適應的智能制造工廠(chǎng)，見(jiàn)圖一。
 

圖一 智能工廠(chǎng)架構
 

　　智能制造的業(yè)務(wù)智能化是建立在各項具體技術(shù)基礎之上的，也就是大家通常所說(shuō)的智能制造相關(guān)技術(shù)ABC，請見(jiàn)圖二。由圖可知，要實(shí)現制造業(yè)的智能制造，必須要有人工智能技術(shù)、大數據技術(shù)、機器人技術(shù)、元宇宙、5G、數字孿生、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)及平臺技術(shù)、云計算技術(shù)、傳感器技術(shù)、AR/VR/MR技術(shù)、增材制造技術(shù)、縱模向系統集成技術(shù)等等的實(shí)現。
 

圖二 智能制造相關(guān)技術(shù)ABC
 

　　2020年我國發(fā)布了《智能制造能力成熟度模型》(簡(jiǎn)稱(chēng)CMMM)GB/T39116-2020，它描述了企業(yè)實(shí)施智能制造要達到的階梯目標和演進(jìn)路徑，是引導企業(yè)數智轉型工作的標尺。見(jiàn)圖三。
 

圖三 智能制造能力成熟度模型
 

　　目前除了“全球燈塔工廠(chǎng)”作為智能制造工廠(chǎng)的示范工廠(chǎng)之外，我國制造業(yè)尤其是我國服裝制造業(yè)絕大多數對標智能制造能力成熟度模型，還都處在規范級和集成級之間，也就是說(shuō)處在數字化改造和網(wǎng)絡(luò )化集成之間，距離優(yōu)化級和引領(lǐng)級還遠著(zhù)呢。
 

　　據賽西數智化轉型調查，2021年我國智能制造離散型和流程型企業(yè)達到的智能制造成熟度級別水平占比如下，見(jiàn)圖四。
 

圖四 智能制造能力成熟度級別占比
 

　　我們服裝制造企業(yè)是離散型制造業(yè)，由圖可見(jiàn)，我國整個(gè)離散型制造業(yè)處在一級的占67.1%、二級的15.8%、三級的7.8%，其它級別的甚少。工信部《“十四五”智能制造發(fā)展規劃》明確提出到2035年通過(guò)“兩步走”，加快推動(dòng)生產(chǎn)方式變革：一是到2025年，規模以上制造業(yè)企業(yè)大部分實(shí)現數字化網(wǎng)絡(luò )化，重點(diǎn)行業(yè)骨干企業(yè)初步應用智能化；二是到2035年，規模以上制造業(yè)企業(yè)全面普及數字化網(wǎng)絡(luò )化，重點(diǎn)行業(yè)骨干企業(yè)基本實(shí)現智能化。由此可見(jiàn)實(shí)現服裝智能制造工廠(chǎng)還尚需時(shí)日、有待發(fā)展。
 

　　二、目前，我國服裝企業(yè)尚處在　數字化轉型階段
 

　　大家知道我國制造業(yè)轉型是分三個(gè)階段進(jìn)行的，這三個(gè)階段即信息化、數字化和智能化，目前我國服裝企業(yè)尚處在數字化轉型階段。2018年麥肯錫公司與世界經(jīng)濟論壇(WEF)發(fā)起全球評選“燈塔工廠(chǎng)”項目，尋找制造業(yè)中的數字化轉型典范，至今年3月有來(lái)自全球多個(gè)國家、不同行業(yè)的 103 家工廠(chǎng)入選“燈塔工廠(chǎng)”(其全球分布見(jiàn)圖五)，而中國就獨占37家，位居世界第一，其中服裝行業(yè)只有一家即我國杭州的阿里巴巴犀牛工廠(chǎng)。
 

圖五 世界燈塔工廠(chǎng)分布
 

　　犀牛工廠(chǎng)最大特色是把制造業(yè)所有業(yè)務(wù)全面上云，它是云端算法定義的在線(xiàn)工廠(chǎng)，以及服裝行業(yè)所有軟件在平臺運行，因此，他們是服裝行業(yè)的數字化示范者。麥肯錫繼2018年尋找制造業(yè)中的數字化轉型“燈塔工廠(chǎng)”典范之后，2021年又在全球范圍調研了傳統制造企業(yè)數字化轉型情況，結果說(shuō)盡管已有70%的企業(yè)啟動(dòng)了數字化，但是其中的71%仍然停留在試點(diǎn)階段，遲遲不能實(shí)現數字化較大規模的推廣。我國制造業(yè)也一樣，目前大中小企業(yè)平均對數字化轉型的投入只占銷(xiāo)售收入額的0.27%，就是制造業(yè)發(fā)達的浙江省大企業(yè)，其投入也只有0.56%，遠遠低于跨國公司的著(zhù)名企業(yè)，見(jiàn)圖六。
 

圖六  數字化投入占銷(xiāo)售額比重(來(lái)源：先進(jìn)制造業(yè))
 

　　我國的“先進(jìn)制造業(yè)公眾號”2021年在調研制造業(yè)數字化轉型現狀報告中說(shuō)，我國企業(yè)數字化轉型成功率僅為20%，而失敗率高達80%，這其中很大的原因和認知有關(guān)。數字化轉型的關(guān)鍵不是數字化技術(shù)和設備，而是企業(yè)組織變革使之具有敏捷性和適應性。
 

　　麥肯錫曾總結，一個(gè)企業(yè)的數字化轉型一定要堅持一個(gè)目標、三個(gè)領(lǐng)域和九個(gè)環(huán)節，一個(gè)目標是捕獲增長(cháng)，提升價(jià)值；三個(gè)領(lǐng)域是業(yè)務(wù)轉型、技術(shù)轉型、組織轉型；九個(gè)環(huán)節是成立企業(yè)轉型辦公室、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)培訓、數字化研發(fā)、數字化采購、數字化制造、數字化供應鏈、數字化業(yè)績(jì)增長(cháng)、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)架構、前中后臺數字自動(dòng)流動(dòng)，只有這樣才能有效的實(shí)現企業(yè)數字化轉型。
 

　　如何界定企業(yè)數字化轉型是否成功？我國國家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心發(fā)布的具有中國特色的DCMM數據管理能力成熟度模型(見(jiàn)圖七)說(shuō)得很清楚，對照這個(gè)模型，可以看出企業(yè)對待數據資產(chǎn)的態(tài)度及管理程度是衡量企業(yè)數字化轉型界定指標，鑒于目前服裝企業(yè)對數據資產(chǎn)的認識，可以判定服裝企業(yè)的轉型尚處在受管理級和穩健級之間，要成功數字化轉型，達到數據量化管理級和優(yōu)化級還尚需時(shí)日、有待發(fā)展。
 

圖七 數據管理能力成熟度模型
 

　　三、大數據技術(shù)和人工智能技術(shù)　還有待發(fā)展
 

　　我們未來(lái)的時(shí)代是智能時(shí)代，智能時(shí)代是人的認知和以數據為基礎的機器認知共存時(shí)代，人的認知靠人類(lèi)大腦，機器的認知靠人工智能。例如，同樣要制造一個(gè)產(chǎn)品，人靠觀(guān)察思考以及科學(xué)技術(shù)獲得產(chǎn)品，而機器靠獲取數據里的知識和利用數據不斷迭代而獲得產(chǎn)品，可見(jiàn)數據和知識是一體兩面，數據是知識的載體，見(jiàn)圖八。
 

圖八  人和機器認知共存時(shí)代(來(lái)源：先進(jìn)制造業(yè))
 

　　機器靠人工智能就能認知，我們把這樣的機器就叫做智能機器，在智能制造中我們要使智能機器會(huì )聽(tīng)(例如語(yǔ)音識別、機器翻譯等)、會(huì )看(例如機器視覺(jué)、圖像識別、文字識別等)、會(huì )說(shuō)(例如語(yǔ)音合成、人機對話(huà)等)、會(huì )思考(例如人機對弈、決策及定理證明等)、會(huì )學(xué)習(例如機器學(xué)習、深度學(xué)習、知識表示等)、會(huì )行動(dòng)(例如機器人、自動(dòng)駕駛汽車(chē))等等。我曾經(jīng)多次說(shuō)過(guò)沒(méi)有大數據就沒(méi)有人工智能、沒(méi)有人工智能就沒(méi)有智能制造，可見(jiàn)大數據技術(shù)和人工智能技術(shù)對智能制造是多么重要，那么我們現在的大數據技術(shù)和人工智能技術(shù)發(fā)展如何呢？
 

　　人工智能有三要素，大數據、算法、算力。這三者算力在于數據中心的建設及投入，關(guān)鍵在于大數據和算法模型及算法。
 

　　2021年我國制造業(yè)大數據采集與應用情況并不見(jiàn)好，企業(yè)自動(dòng)數據采集只達到40.18%，企業(yè)內部各部門(mén)間共享數據只達到75%，能應用大數據平臺的只有14%，對基于模型開(kāi)展大數據應用分析的只有12%，能夠利用大數據進(jìn)行智能決策的只有5%，見(jiàn)圖九。
 

圖九 大數據采集與應用情況(來(lái)源：先進(jìn)制造業(yè))
 

　　由此可見(jiàn)，在我國能夠自動(dòng)采集分析和應用大數據的企業(yè)的確很少，全國制造業(yè)是如此，低于全國制造業(yè)水平的服裝制造業(yè)當然好不了多少。
 

　　人工智能的實(shí)現在有了大數據以后，便是對大數據的分析、建模和計算，如何分析建模和計算我在“數據是服裝智能制造的資產(chǎn)”一文中已有敘述，此處不再贅述。但還有兩點(diǎn)我們還要弄清楚，一個(gè)是人工智能是在大數據基礎上靠機器學(xué)習、深度學(xué)習、監督學(xué)習、無(wú)監督學(xué)習、強化學(xué)習、深度強化學(xué)習等實(shí)現的，而這些學(xué)習又建筑在各種各樣的計算方法之上。因為計算方法的不同，人工智能技術(shù)中出現了很多門(mén)派，其中有以反向推論(Inverse Reduction)算法為主的符號派、有模擬人腦讓機器獲得知識的連接派、有以基因編程(Genetic Programming)主打算法的進(jìn)化派、有以使用概率論算法的貝葉斯理論派、有以?xún)群藱C器(Kernel Machines)如支持向量機(Support Vector Machine)主打算法的類(lèi)比派、有以機器人技術(shù)模仿人的行為的行為學(xué)派等等，門(mén)派越多，競爭越激烈，說(shuō)明實(shí)現真正的可以相信的人工智能技術(shù)還須時(shí)間；二是僅有算法沒(méi)有算力也不行，算力的強弱主要看計算機的CPU/GPU/TPU和數據中心的建設。當今世界CPU/GPU/TPU誰(shuí)最強？大家一定知道，在CPU時(shí)代，推動(dòng)算力發(fā)展的主力是英特爾；在GPU時(shí)代，這個(gè)主力則變成了英偉達；而TPU目前只有谷歌和我國的華為。為了我國制造業(yè)智能制造的實(shí)現，必須要不斷突破算力瓶頸，為此，我國提出“東數西算”的戰略方針。我國“十四五”規劃和2035愿景，提出加快構建全國一體化大數據中心體系，強化算力統籌智能調度，建設若干國家樞紐節點(diǎn)和大數據中心集群。2021年5月，國家四部委根據指導意見(jiàn)部署要求，制定了《全國一體化大數據中心協(xié)同創(chuàng )新體系算力樞紐實(shí)施方案》，提出8大國家樞紐+省級節點(diǎn)+邊緣節點(diǎn)的“東數西算”架構，打通網(wǎng)絡(luò )傳輸，提升跨區域算力調度水平，確保資源高效利用，見(jiàn)圖十；2021年7月，工信部又發(fā)布《新型數據中心發(fā)展三年行動(dòng)計劃(2021-2023 年)》，進(jìn)一步加快了我國數據中心的建設。
 

圖十 我國數據中心八大樞紐與集群
 

　　四、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺與服務(wù)有待發(fā)展
 

　　大家一定記得，我國國務(wù)院已經(jīng)連續五年在政府工作報告中提出要發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的要求：2018年，政府工作報告中首次提出要“發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺”；2019年提出要“打造工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，拓展‘智能+’，為制造業(yè)轉型升級賦能”；2020年提出要“發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，推進(jìn)智能制造”；2021年提出要“發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，搭建更多共性技術(shù)研發(fā)平臺，提升中小微企業(yè)創(chuàng )新能力和專(zhuān)業(yè)化水平”；2022年提出要“加快發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，培育壯大集成電路、人工智能等數字產(chǎn)業(yè)，提升關(guān)鍵軟硬件技術(shù)創(chuàng )新和供給能力”。在國家如此重視之下，中國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)及其平臺進(jìn)入了快速發(fā)展階段。
 

　　工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是在互聯(lián)網(wǎng)基礎上發(fā)展起來(lái)的，最早提出工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)定義是美國GE公司，GE公司在2012年11月26日發(fā)布的白皮書(shū)中是這樣定義工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的，“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是打破智能與機器的邊界”，它的這個(gè)定義非常深刻，把工業(yè)革命和互聯(lián)網(wǎng)革命中的成果相融合在一起，說(shuō)明了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)要解決的問(wèn)題是工業(yè)革命的成果帶來(lái)的無(wú)數的機器、設施、機群和系統網(wǎng)絡(luò )(全球工業(yè)系統)的運行效率的提升和運行成本的降低；解決這個(gè)問(wèn)題的手段是互聯(lián)網(wǎng)革命中涌現出的先進(jìn)計算、分析、低成本傳感、控制軟件和互聯(lián)網(wǎng)帶來(lái)的新水準的連接能力；解決這個(gè)問(wèn)題的途徑是連接，匯合，匯聚(融合)。后來(lái)GE公司為了推廣工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，于2014年成立了世界上推廣工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的最大組織Industrial Internet Consortium，縮寫(xiě)為IIC，IIC工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)把GE工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)向前推進(jìn)了一步，就成為今天大家所熟悉的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)IoT。
 

　　2016年，我國參考了GE工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和ICC工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)定義之后，也對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行了定義，但我們的定義有兩個(gè)：一個(gè)是由2016年2月成立的中國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟(簡(jiǎn)稱(chēng)AII)作出的，AII的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)定義：工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是新一代信息通訊技術(shù)與工業(yè)經(jīng)濟深度融合下的關(guān)鍵基礎設施、新型應用模式和全新工業(yè)生態(tài)。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)通過(guò)人、機、物的全面互聯(lián)，實(shí)現全要素、全產(chǎn)業(yè)鏈、全價(jià)值鏈的全面連接，將推動(dòng)形成全新的工業(yè)生產(chǎn)制造和服務(wù)體系；另一個(gè)是由中國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究院作出的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)定義：工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是新一代網(wǎng)絡(luò )信息技術(shù)與制造業(yè)深度融合的產(chǎn)物，是實(shí)現產(chǎn)業(yè)數字化、網(wǎng)絡(luò )化、智能化發(fā)展的重要基礎設施，通過(guò)人、機、物的全面互聯(lián)，全要素、全產(chǎn)業(yè)鏈、全價(jià)值鏈的全面鏈接，推動(dòng)形成全新的工業(yè)生產(chǎn)制造和服務(wù)體系，成為工業(yè)經(jīng)濟轉型升級的關(guān)鍵依托、重要途徑、全新生態(tài)?？梢?jiàn)，我國工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的定義賦予了“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”全新的含義，其內涵擴展的較大。
 

　　工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是由網(wǎng)絡(luò )、平臺、安全三個(gè)部分構成。其中，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的核心，平臺是制造業(yè)全要素、全產(chǎn)業(yè)鏈、全價(jià)值鏈的全面連接、匯聚、配置的樞紐。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺最大作用是：①能夠解決智能化生產(chǎn)，提升生產(chǎn)效率，提高產(chǎn)品的質(zhì)量，降低生產(chǎn)的成本；②可以做網(wǎng)絡(luò )化協(xié)同，眾創(chuàng )協(xié)同設計，協(xié)同制造；③個(gè)性化定制；④服務(wù)化延伸。鑒于此，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺便成為制造業(yè)轉型于智能制造的重要抓手。根據我國前瞻產(chǎn)業(yè)研究院研究，2020年至2025年我國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟總體規模如圖十一所示，2022年產(chǎn)業(yè)規?？蛇_5.874萬(wàn)億元。
 

圖十一 我國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規模(單位:億元)
 

　　據工信部統計到2021年底，我國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺比較有影響力的有100多家，平臺匯聚工業(yè)APP突破59萬(wàn)個(gè)，平臺連接的工業(yè)設備達到7600萬(wàn)臺，平臺服務(wù)的工業(yè)企業(yè)達到160萬(wàn)家。“十四五”期間工信部還將實(shí)施中小企業(yè)數字化促進(jìn)工程，爭取到2022年年底組織100多家工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺和數字化轉型服務(wù)商為10萬(wàn)家以上中小企業(yè)數字化轉型服務(wù)，推動(dòng)10萬(wàn)家中小企業(yè)業(yè)務(wù)“上云”?？傮w來(lái)說(shuō)，當前工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺服務(wù)架構和容器技術(shù)等相對成熟，但邊緣計算、產(chǎn)業(yè)協(xié)同、工業(yè)機理模型、高端軟件研發(fā)、平臺安全保障技術(shù)等核心技術(shù)還亟待攻克求得發(fā)展。我們服裝行業(yè)至今還沒(méi)有一個(gè)真正實(shí)用的服裝行業(yè)級工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，幾年前我們曾經(jīng)對打造服裝行業(yè)級工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺進(jìn)行了研究，提出了紡織服裝行業(yè)級應用平臺的架構，見(jiàn)圖十二，后因架構的SaaS、PaaS、IaaS以及邊緣層建設與研究等種種困難，平臺還沒(méi)有成為現實(shí)。
 

圖十二 服裝行業(yè)級工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺架構
 

　　五、服裝智能制造用數據智能分析機器人有待發(fā)展
 

　　2022年美國公布了一份“新興科技趨勢報告”，報告通過(guò)對近700項科目趨勢的綜合對比分析，最終提出了20項最值得關(guān)注的科技發(fā)展趨勢。這20多項科技中有大部分科技都與人工智能、數據智能相關(guān)。其中還特別認定未來(lái)30年(至2045年)顛覆人類(lèi)社會(huì )的潛在技術(shù)之一是數據智能分析機器人與自動(dòng)化系統。
 

圖十三 數據智能分析機器人
 

　　數據智能分析機器人是工業(yè)機器人加上人工智能技術(shù)形成的，成為數據智能分析機器人以后才能具有感知能力、決策能力、業(yè)務(wù)能力、人機交互能力，見(jiàn)圖十三；有了這些能力之后才能在服裝智能制造中實(shí)現“機器人換人”，實(shí)現無(wú)人或少人的服裝智能制造工廠(chǎng)。服裝智能制造工廠(chǎng)中就是應用數據智能分析機器人，其難度也要遠比其他制造業(yè)難得多，其中最難的是衣片的精準的抓取與輸送、加工模塊的協(xié)同、靈巧手的折疊與鋪攤，見(jiàn)圖十四，這要靠今后繼續發(fā)展的。
 

圖十四 智能機器人今后發(fā)展
 

　　“十三五”期間，我國工業(yè)機器人應用領(lǐng)域已經(jīng)覆蓋52個(gè)行業(yè)大類(lèi)，機器人產(chǎn)業(yè)營(yíng)業(yè)收入突破1000億元。從技術(shù)上看，近年來(lái)，我國攻克了機器人運動(dòng)控制、高性能伺服驅動(dòng)、高精密減速器等關(guān)鍵核心零部件的部分難題，自主產(chǎn)品整機性能大幅提升；從應用上看，我國已經(jīng)連續8年成為全球最大的工業(yè)機器人消費國，2020年制造業(yè)機器人密度達到246臺/萬(wàn)人，是全球平均水平的近2倍。當然與工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)世界先進(jìn)水平相比，我國還存在一定差距。例如，材料、核心元器件、加工工藝等方面比較薄弱，核心零部件的穩定性、可靠性還不夠,所以工業(yè)機器人還處于行業(yè)的中低端。今年工信部等15個(gè)部門(mén)聯(lián)合發(fā)布了《“十四五”機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展規劃》，標志著(zhù)我國機器人產(chǎn)業(yè)迎來(lái)自立自強、跨越發(fā)展的戰略機遇期。
 

　　六、服裝智造設備的智能化有待發(fā)展
 

　　當今在我們服裝制造業(yè)的縫前工段、縫制工段、整理整燙工段和倉儲物流配送工段來(lái)說(shuō),實(shí)現數字化、網(wǎng)絡(luò )化和部分智能自動(dòng)化比較好的是自動(dòng)裁剪工段和倉儲物流配送工段，但服裝設計、服裝縫制和整理整燙數字化智能化程度比較差。服裝設計智能化在于研發(fā)服裝智能CAD，做到設計制版少用人或不用人。至于服裝縫制和整理整燙適宜智能制造的發(fā)展還是在于“設備+人工智能”，使所有縫制設備成為智能機器。
 

　　我曾多次說(shuō)過(guò)服裝智能縫制加工流水線(xiàn)、車(chē)間和工廠(chǎng)的實(shí)現一定會(huì )沿著(zhù)下面五個(gè)步驟發(fā)展：1)在數字化轉型過(guò)程中，所有縫制設備要首先要完成數字孿生，打好智能制造底座基礎；2)所有縫制設備要成為AI的載體，使縫制設備具有機器感知、機器學(xué)習、機器思維、機器行為的功能；3)要把服裝產(chǎn)品制造模式改為模塊式制造，這樣有利于實(shí)現智能化；4)以“人+智能縫制+智能機器人(含AGV)”構建模塊式加工工位及固定的模塊式縫制加工流水線(xiàn)，見(jiàn)圖十五；5)在固定的模塊式縫制加工流水線(xiàn)實(shí)踐基礎上逐步實(shí)踐自學(xué)習、自決策、自適應、自執行、動(dòng)態(tài)的模塊式縫制加工流水線(xiàn)，實(shí)現真正意義上的智能工廠(chǎng)和智能生產(chǎn)。
 

圖十五 襯衣領(lǐng)能模塊式縫制(智能機器人+智能縫制)
 

　　七、服裝企業(yè)實(shí)現智能制造　不是遙遙無(wú)期
 

　　由前面可見(jiàn)服裝智能制造系統的確很復雜性，其復雜性不僅來(lái)自于相關(guān)技術(shù)期待發(fā)展,還來(lái)自于服裝產(chǎn)品本身、來(lái)自于客戶(hù)需求、來(lái)自于全球化、來(lái)自于供應鏈、來(lái)自于世界政治經(jīng)濟環(huán)境的變化等等。我們現在正在經(jīng)歷從2020年到2040年的一個(gè)歷時(shí)20年的世界制造業(yè)技術(shù)架構體系復雜性大變革時(shí)代，見(jiàn)圖十六。由于制造業(yè)業(yè)務(wù)復雜性，它的復雜性已經(jīng)不是傳統的信息技術(shù)所能解決的，隨著(zhù)制造系統復雜性不斷提高，信息技術(shù)的響應能力也要不斷提高，智能制造的復雜性需要智能云端架構的信息系統來(lái)解決。
 

圖十六 制造業(yè)系統復雜性大變革時(shí)代
 

　　根據2019年埃森哲的預測，現在人工智能已經(jīng)超過(guò)人類(lèi)智能，特別在人臉識別、圖像識別、語(yǔ)音識別上；到2025年全球將有97%的制造業(yè)會(huì )部分使用人工智能技術(shù)；而在未來(lái)10年人工智能技術(shù)將成為企業(yè)和客戶(hù)之間的主要交互界面(UI)，見(jiàn)圖十七。
 

圖十七 人工智能技術(shù)的發(fā)展
 

　　換句話(huà)說(shuō)，這意味著(zhù)制造業(yè)以人工智能技術(shù)打造的智能制造將成為客戶(hù)與企業(yè)的主要交互界面，而這一切將發(fā)生在未來(lái)10年！聯(lián)系到工信部《“十四五”智能制造發(fā)展規劃》明確提出到2035年通過(guò)“兩步走”而實(shí)現智能制造；再聯(lián)系到從2020年到2040年的一個(gè)歷時(shí)20年的世界制造業(yè)系統復雜性的大變革時(shí)代的結束，不難預測服裝企業(yè)實(shí)現智能制造不是遙遙無(wú)期，它將在今后的15年左右即在2035年到2040年之間實(shí)現!