财π新闻 凌迪科技依托AI与3D工业软件技术，正在为服装产业实现降本增效的核心目标，推动整个行业从传统基于预测的现货生意模式，逐步向基于确定需求的即时生产模式完成演进。在服装产业长期的发展历程中，传统生产链路始终存在诸多难以突破的痛点，品牌商提出设计需求后，制造企业需要在短时间内调动多个岗位与不同系统协同作业，而此前大量服装设计信息分散存储在各类沟通文件、项目文件夹中，工艺判断与交付环节高度依赖从业人员的个人经验，整个产业长期处于基于预测的现货生意模式下，新款服装的市场预测天然存在滞后性与失误可能性，为了让产品研发环节更靠近最终上市节点，服装品牌商不得不极度压缩研发时间，以此降低产出错款服装的概率，同时优化整体库存水平，供需矛盾之下，借助数字化工具提升设计效率成为全行业的迫切需求。

通过AI技术的全面赋能，服装企业在设计审款、视频渲染及打样等核心环节的效率得到大幅提升，设计成本降低约80%，有效缓解了行业长期面临的上新节奏快、综合成本高和库存压力大的普遍痛点。传统设计流程中，从手绘构思、人工打版、制作样衣到反复改版，整个周期长达15至30天，不仅耗费大量面料与人工成本，且难以快速响应瞬息万变的市场潮流变化，而在AI技术的加持下，主流服装品牌借助数字化工具可将新品研发周期缩短60%以上，部分品类的设计效率提升更为显著，传统西装样衣的设计周期从数周直接压缩至2小时，相关环节的成本降低50%，整套数字化设计流程不仅大幅减少面料浪费与人工成本，更有效解决了传统设计模式效率低、损耗高、迭代慢的痛点，推动行业从传统人工模式迈向数字化智能新时代。

当前AI在服装行业的应用已经形成覆盖全链路的四大核心场景，分别对应商品企划与设计生成、研发协同与数字资产管理、商品视觉与营销内容生成、企业级业务全流程协同。在商品企划与设计生成场景中，AI算法可快速完成潮流数据分析、配色方案生成、款式灵感萃取，3D虚拟建模技术则能够覆盖图案、面料、款式等基础设计需求，精准捕捉市场趋势生成符合流行方向的潮流设计，部分快时尚品牌借助该技术将新品设计周期从7天直接压缩至2小时，且生成的效果图直接关联生产数据，避免传统流程中频繁出现的“图货不符”返工风险。在研发协同与数字资产管理场景中，企业可以将过往分散存储的各类静态资料统一沉淀为标准化数字资产，打破不同部门、不同合作主体之间的信息壁垒，让款式、面料、图案和项目文件都能在统一底座上实现高效调取与协同，彻底改变此前信息分散在各类沟通渠道中的混乱状态。在商品视觉与营销内容生成场景中，AI技术能够大幅降低内容素材的创建门槛，借助3D仿真技术在电商场景的深度应用，从服装打样的基础文件开始就采用高仿真技术渲染出图，有效减少实物打样环节，大幅提升上新效率，同时在渲染仿真度、服饰和模特的匹配度、场景表达等方面提供更加可靠高效的技术支持，尽可能减少后期的返工与修正工作。在企业级业务全流程协同场景中，统一的数据底座能够串联起从设计打版、展示陈列到门店转化交付的所有关键环节，连接从创意构思到最终交付的完整业务流程，让AI和3D技术不再是孤立的单点工具，而是真正融入企业日常工作的全链路支撑体系。

凌迪科技近期发布的时尚产业AI全能工作台，将通用大模型与服装垂类知识及3D仿真技术深度结合，使AI从过去被动响应指令的工具，升级为能够主动协同业务开展的智能助手。这款名为StyleWork的AI全能工作台以“Skill + Agent”为核心架构，底层整合服装垂类技能与通用办公能力，交互层则以智能体作为核心入口，企业员工通过自然语言即可完成各类专业任务，同时支持数据底座、模型自定义与系统集成，为企业级智能化应用提供稳定的承载平台。在以往的工作模式中，企业员工制作相关视频内容，需要使用多个不同软件搭建完整的工作链路，操作流程繁琐且耗时较长，有了StyleWork之后，工作人员只需输入提示词、首尾帧，甚至仅上传一张图片，就可以快速生成符合要求的5秒视频，大幅节约时间与成本，让整体工作链路变得更加便捷顺畅。该工作台后续还完成了与Style3D Studio的直连升级，用户只需用熟悉的业务语言描述目标，StyleWork便能精准理解任务、调用Studio功能，并按照要求完成3D渲染、面料替换、图案修改、BOM导出及排料等专业工作，用户无需反复寻找软件命令，也不用在多个功能之间来回切换，AI开始真正进入具体工作环节，帮助用户完成重复、明确且耗时的操作。在球服定制这类典型的高频、批量、差异化场景中，同一批订单里的每件球服可能对应不同的队名、号码、配色和图案，按照传统工作方式，工作人员需要逐款打开3D文件，手动完成修改、渲染，再分别导出图片和BOM，款式数量越多，消耗在机械重复步骤上的时间就越长，现在用户可以直接在StyleWork中提出对应任务，AI理解需求后自动调用相关功能执行批量处理，用户无需逐个切换文件，也不用反复寻找软件命令，AI可以按照要求持续完成所有批量处理工作，在这个过程中，设计人员依然负责款式判断、效果确认和最终决策，AI则承担明确、重复且耗时的执行工作，既保留了设计创意与专业判断的核心价值，又将机械操作环节进一步简化。

从已落地的企业应用案例来看，将各类静态资料沉淀为标准化数字资产并结合AI技术，能够显著降低品牌方与供应商之间的沟通成本，大幅提升款式选中率，进而带动订单金额实现翻倍增长。作为一家成立时间较长的老牌纺织服装进出口企业，杭州锦惠贸易有限公司曾长期受服装设计环节的不确定性困扰，此前在与海外品牌的ODM合作过程中，新服装款式的选中率通常只有10%左右，在国内多供应商的激烈竞争格局下，较低的款式选中率叠加反复改样的成本消耗，给企业经营带来不小压力，在引入相关AI与3D技术体系后，杭州锦惠贸易的设计成本降低约80%，款式选中率从原先的10%提升至30%-40%，样衣研发交货期从传统的30天压缩至3天，样衣物料成本降低60%，后续款式采用率进一步从30%提升至50%，目前企业已经积累超1万个3D款式库、10万余种数字面料库，在纯搭配模式下，仅需十分钟就能设计出一款全新款式。苏豪时尚通过3D建模辅助下单，订单金额预计实现翻倍增长，大量上下游合作企业也在应用相关技术后获得显著成效，欧锦纺织从开发端到销售环节完成面料应用场景展示升级，同步实现市场推广升级；今好纺织实现面料直接查询、直接搜索，向客户推荐产品时可以把产品信息更直观更快地同步给对方；杰凯拉链在企划阶段就结合相关平台，利用趋势色彩和元素流行趋势提前建好辅料模型，大幅减少成衣打样交期；蔚朗纺织让客户可以直观看到面料成衣效果，并搭建完成线上样品间，节省大量时间和成本；东莞博众利用相关工具沉淀资料库、色卡仓，随时完成换色搭色操作，支持消费者和客户随时选款；金博得纺织则大幅减少了寄样环节，与客户的沟通效率得到进一步提升。

AI在工业场景的实际应用过程中，必须兼顾版型、面料工艺及可制造性等多个核心维度，只有将AI技术与3D仿真能力和真实生产数据深度结合，才能真正转化为稳定可靠的生产力。凌迪科技相关负责人表示，服装产业正经历从机器化、数字化迈向数智化的关键阶段，AI感知需求、3D数字孪生验证与智能制造落地，三者共同作用才能推动行业实现真正的模式演进，单纯依靠通用大模型无法满足服装工业场景的复杂需求，必须将行业沉淀的垂类知识、长期积累的真实生产数据与3D仿真技术深度融合，才能让AI生成的内容真正符合生产制造的实际要求，避免出现设计效果无法落地生产的问题。凌迪科技早在多年前就开始布局纺织服装行业的工业软件研发，2015年正式推出Style3D平台，截至目前已经服务超3000家客户，其中包括安踏、波司登、URBAN REVIVO、太平鸟等众多行业知名品牌，2024年凌迪科技入选国家专精特新“小巨人”企业，此前还完成近1亿美元Pre-B+轮融资，由高瓴创投、鼎晖等多家机构持续投资，在全球范围内已持有106项授权专利，依托自研的3D柔性仿真引擎，凌迪科技不仅实现了数字时尚产业的全链路效率革新，更搭建起物理AI落地柔性材料场景的核心底座，成为英伟达Newton物理引擎平台全球唯一形变体模拟相关合作方，逐步构建起覆盖Style3D设计软件、Style3D Fabric数字织物软件、Style3D AI智能平台等完善的核心产品体系，全面覆盖服装数字化全流程。

随着AI技术的持续普及与应用门槛不断降低，未来即使是没有专业设计背景的个人卖家或个体商户，也有望借助该类设计软件创造属于自己的服装品牌。以往个人想要创办服装品牌，启动成本、打样成本、试错成本都极高，普通从业者根本难以负担，如今中小商家、独立设计师使用相关轻量化设计工具，全年投入仅需几千元至一万元出头，以极低的成本就能实现创意落地，催生了大量轻量化“一人服装工作室”。普通没有任何服装设计经验的使用者，只需上传风格参考图，下达简单的文字指令，就可以快速生成对应风格的原创图案，一键替换各类工艺效果、适配对应版型，搭配AI模特生成逼真的成衣大片，仅需数分钟时间，AI便可以根据指令自动生成模特动态走秀视频，让静态款式拥有灵动的动态效果，最后运用AI生成3D建模款式，系统一键输出服装线稿与生产版片，可直接对接打版落地，全程通过AI赋能，完全没有专业设计背景的普通人也能快速完成从创意构思到产出完整服装作品的全流程，整个行业的创业门槛被大幅拉低，更多创意主体能够参与到服装产业的发展进程中，为整个产业生态注入更多全新活力。

(编辑：曹凤芹)