物理AI如何塑造时尚行业的未来?

时尚产业每年产生9200万吨废弃物，这并非生产过程中的副产品，而是生产系统设计方式导致的结果。

这种情况正在发生改变。在世界各地的工厂车间里，一种新型的人工智能（AI）正在兴起，它不仅能生成文本或图像，还能与材料进行实际交互、感知环境并实时做出调整。物理人工智能（Physical AI）正在着手破解困扰纺织制造业数十年的难题。这是一种不同以往的AI创新：复杂的制造自动化不仅缩短了生产周期，实现了更快的迭代，还减少了库存积压，并从源头上削减了浪费。

消费者喜好瞬息万变，而传统的生产周期从设计到上架却需要数月之久。这种错位迫使品牌不得不过度生产，因为在短期内，错过趋势所付出的代价比库存过剩更高。由于制造商无法对实际需求做出足够快速的反应，这些滞销的服装最终的归宿往往都是被从仓库丢弃，并被送往垃圾填埋场。

据估计，2023年时尚产业的库存积压量高达50亿件，造成高达1400亿美元的销售损失。但过度生产只是问题的一部分。面料裁剪也会产生浪费，造成大量无法投入实际生产的边角料，而生产后期才发现的缺陷则意味着整批产品都只能遗憾报废。

纺织业曾求助于自动化以降低成本并提高效率，但传统系统遇到了一个根本性的障碍：它们无法处理织物。大多数自动化机器只能执行单一的重复性任务，例如沿预定线裁剪或移动刚性材料，但仍需要人工操作员来操作、对齐和定位织物。这种“协作机器人（cobot）”模式虽然提高了工人的产出，却未能显著提升生产速度或减少废弃物的产生，因为这些机器不够精密，无法处理柔软易变形的材料，而这些材料的特性会因织物类型、织法和环境条件的不同而有所差异。

通过高精度摄像装置与传感设备，智能物理系统在”感知-决策-执行-优化”的闭环机制下运作，达成高效精准的定制化生产。这种模式不仅提升了制造商的应变能力，还能有效降低资源浪费和产品积压。其核心优势体现在：

即时瑕疵识别：与成品检验的传统质控方式不同，物理AI技术能在瑕疵产生时立即发现。这种早期预警机制有效避免了生产过程中材料、人力和能源的持续损耗。在材料利用方面，常规服装制版会产生大量无用的布料残余，而智能系统能显著改善这一状况。采用智能物理系统能够实时监测布料属性，动态调整剪裁策略从而降低材料损耗。以The Mills Fabrica投资的Unspun公司为例，其运用立体编织工艺制造无缝筒状面料，确保成衣与织物形态高度吻合。Unspun创新性地采用直接成型技术，省去了传统制衣中先裁剪后缝合的繁琐步骤，能够一次性生成与服装造型完全匹配的织物。这种智能化生产方式不仅显著降低了材料损耗，还能提升成衣的贴合度。借助物理AI技术，该系统大幅优化了生产效能：通过最小化资源浪费和产品瑕疵，使得小规模、高频次的生产方式具有经济可行性，助力品牌商减少预估性订单，实现按需精准生产。企业可依据当前时尚潮流推出限量产品，有效缓解产能过剩问题，防止大量积压服饰被废弃处理。环保与经济效益双赢：借助智能技术实现本地化生产，显著减少运输里程。此举不仅降低了碳排放和物流周期，同时节省了跨境运输及税费支出。

虽然物理AI系统具备显著优势，但要确保其在工厂实际环境中长期稳定处理各类织物仍面临重大挑战。不同于可虚拟扩展的生成式AI，这类系统必须获得实地测试条件、工厂数据采集许可，并需找到愿意配合产线测试的制造企业作为合作伙伴。

这一进程的实现有赖于多方协同，不仅需要创业者和投资方的参与，还需制造商配合，在真实生产环境中对方案进行反复检验、优化及最终确认。

南丰作坊(The Mills Fabrica)专注于对全球时尚科技(Techstyle)及农业食品领域初创公司的投资，其评估标准主要基于商业价值与技术影响力的双重维度。优质投资机会通常需满足三个关键条件：扎实的专业技术积累、经过验证的工业场景适配能力，以及可量化的经济和环保效益。在自动裁切、布料运输和瑕疵识别等专项领域，这些专业解决方案的表现普遍超越通用型平台。

当前纺织业恰逢引入物理AI技术的良机，该领域正承受着三重挑战：资源浪费与产能过剩的不可持续现状；供应链危机倒逼采购模式革新；以及消费者环保意识觉醒带来的减碳诉求。作为全球纺织制造中心的亚洲地区，厂商们正身处前所未有的剧烈变革漩涡中。面对贸易政策和关税的频繁调整，企业被迫拓展新的采购与生产基地，导致利润缩水并推高了终端售价。为应对政治不确定性带来的风险，生产商正积极提升供应链弹性，通过多渠道采购策略实现供应来源的多样化布局。

当代制造业对物理AI技术的需求日益凸显，主要体现在快速响应、高度适应、品质稳定及可循环验证等方面。面对国际品牌对小批量定制化生产、缩短交付周期及降低生态足迹的迫切需求，该技术通过优化资源利用率、确保产品一致性、压缩生产周期等方式，持续展现显著的经济效益。其核心价值在于将效能提升机制深度整合至制造体系，实现从源头减少损耗、提升良率并加速流程的闭环优化。

智能物理系统现已广泛应用于工业领域。要实现长期稳定运行，除掌握核心技术外，还需深入了解亚洲生产实况，这就要求将其与传统设备相融合。走在创新前沿的企业正携手技术研发机构，共同开发出能适应实际生产环境（而不仅限于实验室条件）的解决方案。面对时尚产业资源浪费日益严重的现状，基于物理的AI技术开辟了创新路径，或将推动该领域突破长期依赖的过量生产范式，完成转型升级。

本文作者

Cintia Nunes

南丰作坊（The Mills Fabrica）总经理兼亚洲区主管

图文编辑：李晶