2025中國縫制機械行業(yè)大會上，特邀杰克股份輪值總裁胡文海、山東大學機械工程學院胡天亮教授兩位專家，圍繞“擁抱人工智能，創(chuàng)新縫制未來”的主題，進行了精彩的專題演講，對行業(yè)未來搶抓機遇、擁抱人工智能提供了建設(shè)性意見。協(xié)會融媒體平臺將兩位專家的觀點整理刊出，供行業(yè)企業(yè)參考借鑒。
人工智能（AI）是一種讓計算機模擬人類智能的技術(shù)，具備學習、推理、解決問題等能力。它的技術(shù)范疇涵蓋了機器學習、深度學習、自然語言處理和計算機視覺等多個領(lǐng)域。AI的能力，基本假設(shè)是可以用人工神經(jīng)元部分模擬生物神經(jīng)元的推理記憶等功能；基本思路是設(shè)計能夠模仿人類語言能力的算法框架，然后使用各類海量數(shù)據(jù)加以訓練；與傳統(tǒng)算法相比，生成式AI具有泛化能力，通用性強，需要大量數(shù)據(jù)進行訓練，呈現(xiàn)知識涌現(xiàn)能力。
目前，AI已經(jīng)在縫制設(shè)備領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了一定的應用和功能，如AI驗布機、AI縫紉機、人形機器人等。AI驗布機搭載穩(wěn)定的AI算法，采用專業(yè)級線掃相機具備數(shù)據(jù)傳輸速度快、適合高速檢測、檢測精度高達0.2MM、抗干擾性強等特性，配合工業(yè)級線性光源，精細化調(diào)節(jié)光源亮度，保證光源無頻閃且穩(wěn)定。設(shè)備已經(jīng)實現(xiàn)針織純色面料多達120種疵點的全自動檢測、其他面料半自動驗布。過程中可以自動判斷疵點種類、自動貼標（布邊&疵點）、一鍵忽略可接受疵點、自動實時檢驗面料門幅、自動測量面料克重。
AI縫紉機，讓設(shè)備通過AI掌握車工、機修工等人類經(jīng)驗，很好的去理解員工在整個從事作業(yè)過程中的作業(yè)質(zhì)量和手勢，能夠感知到每次操作的動作序列，通過端正模型去理解動作：一方面，通過AI視覺對手掌手指建模，識別手勢動作，采集最優(yōu)工人手勢建立縫制動作視頻數(shù)據(jù)庫，通過AI攝像頭實時實現(xiàn)錯誤動作監(jiān)測和動作分析可視化，用最好的動作視頻訓練更多技能工；另一方面，配合海量的面料數(shù)據(jù)庫，通過識別面料，利用4個電機快速調(diào)機器參數(shù)，實現(xiàn)縫紉過程短線頭、少鳥巢。
2024年開始，杰克啟動基于人形機器人的研發(fā)，目前完成了基于模板機的縫制人形機器人設(shè)計、開發(fā)、運動控制調(diào)試、VR/遙操作臂的遙操作算法、深度視覺伺服算法、模仿學習算法適配開發(fā)及應用。現(xiàn)在已經(jīng)實現(xiàn)模仿學習算法適配開發(fā)及應用打通全流程，通過縫前縫后的動作進行拆解，組成不同的模式，讓人形機器人學習、訓練，通過末端操作能夠?qū)θ嵝悦媪线M行操控，測試了裁片分層、抓取及放置。
接下來，AI在杰克科技的應用，將圍繞具身智能與大模型的結(jié)合、色彩計算技術(shù)、人體姿勢識別、排產(chǎn)調(diào)度（APS）、人工智能云平臺、智能線柜比色、機殼外觀檢測等方面，分別開展。
具身智能與大模型的結(jié)合層面，將通過結(jié)合視覺-語言模型（VLM）和機器人數(shù)據(jù)，訓練視覺-語言-動作（VLA）模型，以提高機器人泛化能力并實現(xiàn)新興的語義推理。其一是泛化能力：RT-2在未見過的物體、背景和環(huán)境中表現(xiàn)出顯著的泛化能力，能夠解釋機器人訓練數(shù)據(jù)中不存在的命令（例如，將物體放置在特定的位置上）；其二是語義推理：RT-2能夠根據(jù)用戶指令執(zhí)行基礎(chǔ)推理（例如，根據(jù)指令拾取最小或最大的物體，或最靠近另一個物體的物體）；其三是多階段語義推理：通過引入CoT推理，RT-2能夠執(zhí)行多階段語義推理。
色彩計算技術(shù)層面，數(shù)學模型采用基于脈沖神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的NeuCube。實驗顯示：相比不熟識商標，NeuCube模型對熟識商標產(chǎn)生更多的神經(jīng)元間連接，以及更廣泛的神經(jīng)元活動動態(tài)時空模式；總共120個商標，SNN模型的識別精度達83%，遠超目前在用的主流方法。
人體姿勢識別層面，通過人體關(guān)鍵點識別模型識別人體關(guān)節(jié)位置，再由圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等深度學習模型完成相關(guān)人體動作識別的任務：一、生成工時實際耗時，通過攝像頭與模型獲取工人做工序的實際耗時、拿取放回耗時、每件間隔點等信息；二、監(jiān)控工藝完整度，通過攝像頭與模型監(jiān)控員工的工藝動作是否標準、有無遺漏等信息。
排產(chǎn)調(diào)度（APS）層面，將諸如后道分揀、調(diào)化等產(chǎn)線的具體執(zhí)行，車間級的排產(chǎn)等，以數(shù)據(jù)的方式，采用逆化易化計算，最后統(tǒng)一結(jié)合到企業(yè)的MES系統(tǒng)中，提供產(chǎn)前、產(chǎn)中的智能化分析和調(diào)度。
智能線柜比色層面，傳統(tǒng)生產(chǎn)過程，車工、縫線管理人員需要靠經(jīng)驗費時費力的尋找縫線顏色。杰克通過機器視覺裝置和AI算法，自動化匹配縫線或推薦樣衣布料適配的縫線，提升縫線管理和制衣工作效率。
AI應用在服裝制造場景，首先要有合理預期，AI是要與人結(jié)合，去改善人的所有環(huán)境，并非是簡單的取代。其次，CISMA2025出現(xiàn)了很多初步具備AI功能的設(shè)備，未來可能很多企業(yè)都會朝向這個方向發(fā)展，行業(yè)在設(shè)備端就形成部署能力。第三，要不斷的用數(shù)據(jù)去訓練AI，在有限空間里，數(shù)據(jù)量是可以被約束的，訓練就是要把參數(shù)穩(wěn)定下來，模型越復雜它的數(shù)據(jù)通道場景就越大，就越需要更多的訓練過程。第四，通過訓練和學習，讓設(shè)備去理解和掌握人類經(jīng)驗，讓服裝制造的工作節(jié)奏更加輕松。
以上就是這次介紹的主要內(nèi)容。最后，希望能夠集全行業(yè)、全產(chǎn)業(yè)鏈之力，用AI賦能，開拓全新的服裝智造新生態(tài)。
