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

中國服裝智能制造聯(lián)盟專家組副組長　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(xiàn)服裝智能制造從2016年至2025年的三段式戰(zhàn)略規(guī)劃，在這個(gè)規(guī)劃中的后三年，也就是2023年至2025年提出要實(shí)現(xiàn)服裝智能制造工廠和社會(huì)智能生產(chǎn)。根據(jù)現(xiàn)在國內(nèi)外智能制造進(jìn)展情況來看，我們要在今后短短的三年實(shí)現(xiàn)服裝智能制造工廠是困難的，為什么呢？ 實(shí)現(xiàn)服裝智能制造到底還離我們多遠(yuǎn)呢？我以為服裝智能制造工廠的實(shí)現(xiàn)至少還需要十五年左右的時(shí)間，為什么這樣說呢?
 

　　一、服裝智能制造是一個(gè)十分復(fù)雜的制造系統(tǒng)
 

　　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(shè)計(jì)、生產(chǎn)、管理、服務(wù)等制造活動(dòng)的各個(gè)環(huán)節(jié)，具有自感知、自學(xué)習(xí)、自決策、自執(zhí)行、自適應(yīng)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)來說，要轉(zhuǎn)型于智能制造工廠，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，這意味著智能制造工廠是要建立在所有車間數(shù)字化基礎(chǔ)上的；其次，所有業(yè)務(wù)必須智能化，只有智能設(shè)計(jì)、智能生產(chǎn)、智能管理、智能服務(wù)等業(yè)務(wù)等實(shí)現(xiàn)了，才有可能做到具有自感知、自學(xué)習(xí)、自決策、自執(zhí)行、自適應(yīng)的智能制造工廠，見圖一。
 

圖一 智能工廠架構(gòu)
 

　　智能制造的業(yè)務(wù)智能化是建立在各項(xiàng)具體技術(shù)基礎(chǔ)之上的，也就是大家通常所說的智能制造相關(guān)技術(shù)ABC，請見圖二。由圖可知，要實(shí)現(xiàn)制造業(yè)的智能制造，必須要有人工智能技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)、機(jī)器人技術(shù)、元宇宙、5G、數(shù)字孿生、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)及平臺(tái)技術(shù)、云計(jì)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(tǒng)集成技術(shù)等等的實(shí)現(xiàn)。
 

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》(簡稱CMMM)GB/T39116-2020，它描述了企業(yè)實(shí)施智能制造要達(dá)到的階梯目標(biāo)和演進(jìn)路徑，是引導(dǎo)企業(yè)數(shù)智轉(zhuǎn)型工作的標(biāo)尺。見圖三。
 

圖三 智能制造能力成熟度模型
 

　　目前除了“全球燈塔工廠”作為智能制造工廠的示范工廠之外，我國制造業(yè)尤其是我國服裝制造業(yè)絕大多數(shù)對標(biāo)智能制造能力成熟度模型，還都處在規(guī)范級和集成級之間，也就是說處在數(shù)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(yuǎn)著呢。
 

　　據(jù)賽西數(shù)智化轉(zhuǎn)型調(diào)查，2021年我國智能制造離散型和流程型企業(yè)達(dá)到的智能制造成熟度級別水平占比如下，見圖四。
 

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，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(guī)劃》明確提出到2035年通過“兩步走”，加快推動(dòng)生產(chǎn)方式變革：一是到2025年，規(guī)模以上制造業(yè)企業(yè)大部分實(shí)現(xiàn)數(shù)字化網(wǎng)絡(luò)化，重點(diǎn)行業(yè)骨干企業(yè)初步應(yīng)用智能化；二是到2035年，規(guī)模以上制造業(yè)企業(yè)全面普及數(shù)字化網(wǎng)絡(luò)化，重點(diǎn)行業(yè)骨干企業(yè)基本實(shí)現(xiàn)智能化。由此可見實(shí)現(xiàn)服裝智能制造工廠還尚需時(shí)日、有待發(fā)展。
 

　　二、目前，我國服裝企業(yè)尚處在　數(shù)字化轉(zhuǎn)型階段
 

　　大家知道我國制造業(yè)轉(zhuǎn)型是分三個(gè)階段進(jìn)行的，這三個(gè)階段即信息化、數(shù)字化和智能化，目前我國服裝企業(yè)尚處在數(shù)字化轉(zhuǎn)型階段。2018年麥肯錫公司與世界經(jīng)濟(jì)論壇(WEF)發(fā)起全球評選“燈塔工廠”項(xiàng)目，尋找制造業(yè)中的數(shù)字化轉(zhuǎn)型典范，至今年3月有來自全球多個(gè)國家、不同行業(yè)的 103 家工廠入選“燈塔工廠”(其全球分布見圖五)，而中國就獨(dú)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。
 

圖五 世界燈塔工廠分布
 

　　犀牛工廠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工廠，以及服裝行業(yè)所有軟件在平臺(tái)運(yùn)行，因此，他們是服裝行業(yè)的數(shù)字化示范者。麥肯錫繼2018年尋找制造業(yè)中的數(shù)字化轉(zhuǎn)型“燈塔工廠”典范之后，2021年又在全球范圍調(diào)研了傳統(tǒng)制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型情況，結(jié)果說盡管已有70%的企業(yè)啟動(dòng)了數(shù)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(xiàn)數(shù)字化較大規(guī)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(shù)字化轉(zhuǎn)型的投入只占銷售收入額的0.27%，就是制造業(yè)發(fā)達(dá)的浙江省大企業(yè)，其投入也只有0.56%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于跨國公司的著名企業(yè)，見圖六。
 

圖六  數(shù)字化投入占銷售額比重(來源：先進(jìn)制造業(yè))
 

　　我國的“先進(jìn)制造業(yè)公眾號”2021年在調(diào)研制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型現(xiàn)狀報(bào)告中說，我國企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功率僅為20%，而失敗率高達(dá)80%，這其中很大的原因和認(rèn)知有關(guān)。數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵不是數(shù)字化技術(shù)和設(shè)備，而是企業(yè)組織變革使之具有敏捷性和適應(yīng)性。
 

　　麥肯錫曾總結(jié)，一個(gè)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型一定要堅(jiān)持一個(gè)目標(biāo)、三個(gè)領(lǐng)域和九個(gè)環(huán)節(jié)，一個(gè)目標(biāo)是捕獲增長，提升價(jià)值；三個(gè)領(lǐng)域是業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型、技術(shù)轉(zhuǎn)型、組織轉(zhuǎn)型；九個(gè)環(huán)節(jié)是成立企業(yè)轉(zhuǎn)型辦公室、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)培訓(xùn)、數(shù)字化研發(fā)、數(shù)字化采購、數(shù)字化制造、數(shù)字化供應(yīng)鏈、數(shù)字化業(yè)績增長、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)、前中后臺(tái)數(shù)字自動(dòng)流動(dòng)，只有這樣才能有效的實(shí)現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
 

　　如何界定企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)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(shù)據(jù)管理能力成熟度模型(見圖七)說得很清楚，對照這個(gè)模型，可以看出企業(yè)對待數(shù)據(jù)資產(chǎn)的態(tài)度及管理程度是衡量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型界定指標(biāo)，鑒于目前服裝企業(yè)對數(shù)據(jù)資產(chǎn)的認(rèn)識，可以判定服裝企業(yè)的轉(zhuǎn)型尚處在受管理級和穩(wěn)健級之間，要成功數(shù)字化轉(zhuǎn)型，達(dá)到數(shù)據(jù)量化管理級和優(yōu)化級還尚需時(shí)日、有待發(fā)展。
 

圖七 數(shù)據(jù)管理能力成熟度模型
 

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

　　我們未來的時(shí)代是智能時(shí)代，智能時(shí)代是人的認(rèn)知和以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的機(jī)器認(rèn)知共存時(shí)代，人的認(rèn)知靠人類大腦，機(jī)器的認(rèn)知靠人工智能。例如，同樣要制造一個(gè)產(chǎn)品，人靠觀察思考以及科學(xué)技術(shù)獲得產(chǎn)品，而機(jī)器靠獲取數(shù)據(jù)里的知識和利用數(shù)據(jù)不斷迭代而獲得產(chǎn)品，可見數(shù)據(jù)和知識是一體兩面，數(shù)據(jù)是知識的載體，見圖八。
 

圖八  人和機(jī)器認(rèn)知共存時(shí)代(來源：先進(jìn)制造業(yè))
 

　　機(jī)器靠人工智能就能認(rèn)知，我們把這樣的機(jī)器就叫做智能機(jī)器，在智能制造中我們要使智能機(jī)器會(huì)聽(例如語音識別、機(jī)器翻譯等)、會(huì)看(例如機(jī)器視覺、圖像識別、文字識別等)、會(huì)說(例如語音合成、人機(jī)對話等)、會(huì)思考(例如人機(jī)對弈、決策及定理證明等)、會(huì)學(xué)習(xí)(例如機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、知識表示等)、會(huì)行動(dòng)(例如機(jī)器人、自動(dòng)駕駛汽車)等等。我曾經(jīng)多次說過沒有大數(shù)據(jù)就沒有人工智能、沒有人工智能就沒有智能制造，可見大數(shù)據(jù)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(xiàn)在的大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)、算法、算力。這三者算力在于數(shù)據(jù)中心的建設(shè)及投入，關(guān)鍵在于大數(shù)據(jù)和算法模型及算法。
 

　　2021年我國制造業(yè)大數(shù)據(jù)采集與應(yīng)用情況并不見好，企業(yè)自動(dòng)數(shù)據(jù)采集只達(dá)到40.18%，企業(yè)內(nèi)部各部門間共享數(shù)據(jù)只達(dá)到75%，能應(yīng)用大數(shù)據(jù)平臺(tái)的只有14%，對基于模型開展大數(shù)據(jù)應(yīng)用分析的只有12%，能夠利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行智能決策的只有5%，見圖九。
 

圖九 大數(shù)據(jù)采集與應(yīng)用情況(來源：先進(jìn)制造業(yè))
 

　　由此可見，在我國能夠自動(dòng)采集分析和應(yīng)用大數(shù)據(jù)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(dāng)然好不了多少。
 

　　人工智能的實(shí)現(xiàn)在有了大數(shù)據(jù)以后，便是對大數(shù)據(jù)的分析、建模和計(jì)算，如何分析建模和計(jì)算我在“數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)基礎(chǔ)上靠機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)等實(shí)現(xiàn)的，而這些學(xué)習(xí)又建筑在各種各樣的計(jì)算方法之上。因?yàn)橛?jì)算方法的不同，人工智能技術(shù)中出現(xiàn)了很多門派，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(jī)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、有以內(nèi)核機(jī)器(Kernel Machines)如支持向量機(jī)(Support Vector Machine)主打算法的類比派、有以機(jī)器人技術(shù)模仿人的行為的行為學(xué)派等等，門派越多，競爭越激烈，說明實(shí)現(xiàn)真正的可以相信的人工智能技術(shù)還須時(shí)間；二是僅有算法沒有算力也不行，算力的強(qiáng)弱主要看計(jì)算機(jī)的CPU/GPU/TPU和數(shù)據(jù)中心的建設(shè)。當(dāng)今世界CPU/GPU/TPU誰最強(qiáng)？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(dá)；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(xiàn)，必須要不斷突破算力瓶頸，為此，我國提出“東數(shù)西算”的戰(zhàn)略方針。我國“十四五”規(guī)劃和2035愿景，提出加快構(gòu)建全國一體化大數(shù)據(jù)中心體系，強(qiáng)化算力統(tǒng)籌智能調(diào)度，建設(shè)若干國家樞紐節(jié)點(diǎn)和大數(shù)據(jù)中心集群。2021年5月，國家四部委根據(jù)指導(dǎo)意見部署要求，制定了《全國一體化大數(shù)據(jù)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(jié)點(diǎn)+邊緣節(jié)點(diǎn)的“東數(shù)西算”架構(gòu)，打通網(wǎng)絡(luò)傳輸，提升跨區(qū)域算力調(diào)度水平，確保資源高效利用，見圖十；2021年7月，工信部又發(fā)布《新型數(shù)據(jù)中心發(fā)展三年行動(dòng)計(jì)劃(2021-2023 年)》，進(jìn)一步加快了我國數(shù)據(jù)中心的建設(shè)。
 

圖十 我國數(shù)據(jù)中心八大樞紐與集群
 

　　四、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)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(xù)五年在政府工作報(bào)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(bào)告中首次提出要“發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)”；2019年提出要“打造工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，拓展‘智能+’，為制造業(yè)轉(zhuǎn)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(tái)，提升中小微企業(yè)創(chuàng)新能力和專業(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(shù)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(tái)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(chǔ)上發(fā)展起來的，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(jī)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，說明了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)要解決的問題是工業(yè)革命的成果帶來的無數(shù)的機(jī)器、設(shè)施、機(jī)群和系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)(全球工業(yè)系統(tǒng))的運(yùn)行效率的提升和運(yùn)行成本的降低；解決這個(gè)問題的手段是互聯(lián)網(wǎng)革命中涌現(xiàn)出的先進(jìn)計(jì)算、分析、低成本傳感、控制軟件和互聯(lián)網(wǎng)帶來的新水準(zhǔn)的連接能力；解決這個(gè)問題的途徑是連接，匯合，匯聚(融合)。后來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(簡稱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(jì)深度融合下的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施、新型應(yīng)用模式和全新工業(yè)生態(tài)。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)通過人、機(jī)、物的全面互聯(lián)，實(shí)現(xiàn)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(xiàn)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化發(fā)展的重要基礎(chǔ)設(shè)施，通過人、機(jī)、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(jì)轉(zhuǎn)型升級的關(guān)鍵依托、重要途徑、全新生態(tài)?？梢?，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(nèi)涵擴(kuò)展的較大。
 

　　工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是由網(wǎng)絡(luò)、平臺(tái)、安全三個(gè)部分構(gòu)成。其中，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的核心，平臺(tái)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(tái)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(shè)計(jì)，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(tái)便成為制造業(yè)轉(zhuǎn)型于智能制造的重要抓手。根據(jù)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(jì)總體規(guī)模如圖十一所示，2022年產(chǎn)業(yè)規(guī)?？蛇_(dá)5.874萬億元。
 

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

　　據(jù)工信部統(tǒng)計(jì)到2021年底，我國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)比較有影響力的有100多家，平臺(tái)匯聚工業(yè)APP突破59萬個(gè)，平臺(tái)連接的工業(yè)設(shè)備達(dá)到7600萬臺(tái)，平臺(tái)服務(wù)的工業(yè)企業(yè)達(dá)到160萬家。“十四五”期間工信部還將實(shí)施中小企業(yè)數(shù)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(tái)和數(shù)字化轉(zhuǎn)型服務(wù)商為10萬家以上中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型服務(wù)，推動(dòng)10萬家中小企業(yè)業(yè)務(wù)“上云”。總體來說，當(dāng)前工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)服務(wù)架構(gòu)和容器技術(shù)等相對成熟，但邊緣計(jì)算、產(chǎn)業(yè)協(xié)同、工業(yè)機(jī)理模型、高端軟件研發(fā)、平臺(tái)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(tái)，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(tái)進(jìn)行了研究，提出了紡織服裝行業(yè)級應(yīng)用平臺(tái)的架構(gòu)，見圖十二，后因架構(gòu)的SaaS、PaaS、IaaS以及邊緣層建設(shè)與研究等種種困難，平臺(tái)還沒有成為現(xiàn)實(shí)。
 

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

　　五、服裝智能制造用數(shù)據(jù)智能分析機(jī)器人有待發(fā)展
 

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

圖十三 數(shù)據(jù)智能分析機(jī)器人
 

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

圖十四 智能機(jī)器人今后發(fā)展
 

　　“十三五”期間，我國工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用領(lǐng)域已經(jīng)覆蓋52個(gè)行業(yè)大類，機(jī)器人產(chǎn)業(yè)營業(yè)收入突破1000億元。從技術(shù)上看，近年來，我國攻克了機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制、高性能伺服驅(qū)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(jī)性能大幅提升；從應(yīng)用上看，我國已經(jīng)連續(xù)8年成為全球最大的工業(yè)機(jī)器人消費(fèi)國，2020年制造業(yè)機(jī)器人密度達(dá)到246臺(tái)/萬人，是全球平均水平的近2倍。當(dāng)然與工業(yè)機(jī)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(wěn)定性、可靠性還不夠,所以工業(yè)機(jī)器人還處于行業(yè)的中低端。今年工信部等15個(gè)部門聯(lián)合發(fā)布了《“十四五”機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》，標(biāo)志著我國機(jī)器人產(chǎn)業(yè)迎來自立自強(qiáng)、跨越發(fā)展的戰(zhàn)略機(jī)遇期。
 

　　六、服裝智造設(shè)備的智能化有待發(fā)展
 

　　當(dāng)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(chǔ)物流配送工段來說,實(shí)現(xiàn)數(shù)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(chǔ)物流配送工段，但服裝設(shè)計(jì)、服裝縫制和整理整燙數(shù)字化智能化程度比較差。服裝設(shè)計(jì)智能化在于研發(fā)服裝智能CAD，做到設(shè)計(jì)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(shè)備+人工智能”，使所有縫制設(shè)備成為智能機(jī)器。
 

　　我曾多次說過服裝智能縫制加工流水線、車間和工廠的實(shí)現(xiàn)一定會(huì)沿著下面五個(gè)步驟發(fā)展：1)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，所有縫制設(shè)備要首先要完成數(shù)字孿生，打好智能制造底座基礎(chǔ)；2)所有縫制設(shè)備要成為AI的載體，使縫制設(shè)備具有機(jī)器感知、機(jī)器學(xué)習(xí)、機(jī)器思維、機(jī)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(xiàn)智能化；4)以“人+智能縫制+智能機(jī)器人(含AGV)”構(gòu)建模塊式加工工位及固定的模塊式縫制加工流水線，見圖十五；5)在固定的模塊式縫制加工流水線實(shí)踐基礎(chǔ)上逐步實(shí)踐自學(xué)習(xí)、自決策、自適應(yīng)、自執(zhí)行、動(dòng)態(tài)的模塊式縫制加工流水線，實(shí)現(xiàn)真正意義上的智能工廠和智能生產(chǎn)。
 

圖十五 襯衣領(lǐng)能模塊式縫制(智能機(jī)器人+智能縫制)
 

　　七、服裝企業(yè)實(shí)現(xiàn)智能制造　不是遙遙無期
 

　　由前面可見服裝智能制造系統(tǒng)的確很復(fù)雜性，其復(fù)雜性不僅來自于相關(guān)技術(shù)期待發(fā)展,還來自于服裝產(chǎn)品本身、來自于客戶需求、來自于全球化、來自于供應(yīng)鏈、來自于世界政治經(jīng)濟(jì)環(huán)境的變化等等。我們現(xiàn)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(gòu)體系復(fù)雜性大變革時(shí)代，見圖十六。由于制造業(yè)業(yè)務(wù)復(fù)雜性，它的復(fù)雜性已經(jīng)不是傳統(tǒng)的信息技術(shù)所能解決的，隨著制造系統(tǒng)復(fù)雜性不斷提高，信息技術(shù)的響應(yīng)能力也要不斷提高，智能制造的復(fù)雜性需要智能云端架構(gòu)的信息系統(tǒng)來解決。
 

圖十六 制造業(yè)系統(tǒng)復(fù)雜性大變革時(shí)代
 

　　根據(jù)2019年埃森哲的預(yù)測，現(xiàn)在人工智能已經(jīng)超過人類智能，特別在人臉識別、圖像識別、語音識別上；到2025年全球?qū)⒂?7%的制造業(yè)會(huì)部分使用人工智能技術(shù)；而在未來10年人工智能技術(shù)將成為企業(yè)和客戶之間的主要交互界面(UI)，見圖十七。
 

圖十七 人工智能技術(shù)的發(fā)展
 

　　換句話說，這意味著制造業(yè)以人工智能技術(shù)打造的智能制造將成為客戶與企業(yè)的主要交互界面，而這一切將發(fā)生在未來10年！聯(lián)系到工信部《“十四五”智能制造發(fā)展規(guī)劃》明確提出到2035年通過“兩步走”而實(shí)現(xiàn)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(tǒng)復(fù)雜性的大變革時(shí)代的結(jié)束，不難預(yù)測服裝企業(yè)實(shí)現(xiàn)智能制造不是遙遙無期，它將在今后的15年左右即在2035年到2040年之間實(shí)現(xiàn)!