广东虎门服装设计城股票配资讯，独立设计师周曼正在准备春季新款。鼠标选中黑色风衣设计稿，输入“人工智能改款、酒红色、袖口花纹重组、领型调整”指令，几秒钟后，数十款风衣样式出现在屏幕上——深浅酒红、多样袖口、各种领型，琳琅满目。
“8年前刚入行时，改款要先用图片软件手动抠图调色，再与版师反复沟通，至少耗时半天。”周曼说，那时每天要花一上午浏览上千张图，下载、分类、筛选可用款式，“一件风衣从收集灵感、画图、修改到打样，至少需要7天，现在只用1天。”
不仅是省时间。周曼继续操作系统，“将简约风衣与拼皮面料结合”，立即生成10种方案，“系列配色”功能搭配出六组符合趋势的色彩组合；“工艺融合”功能则把品牌标识转化为金属效果，实现设计效果实时预览。“以前做工艺小样要开模打版，花两三千元等好几天，现在花几毛钱的人工智能效果就很逼真，确认面料、配色、工艺效果及成衣上身效果后再生产，成本大幅降低。”
在虎门服装设计城，越来越多的工作室成为人工智能技术应用的新场景。“公共区域的入驻商户可免费使用人工智能设计系统、趋势数据库及供应链资源，改变了传统创作模式。”设计城总经理蒋俊介绍，设计城既孵化设计师，也提供贸易展示、供应链对接等服务，“设计师靠翻阅杂志、穿梭秀场和面料市场找灵感，效率低且不易精准把握趋势。人工智能可承担‘趋势分析师+初级设计师’角色，快速生成符合市场需求的方案，提升效率。”
让虎门服装设计城快速“上新”的人工智能系统，来自蝶讯网科技有限公司。蝶讯网总经理龙波介绍，1995年，公司从整理时尚资讯卖给裁缝铺、服装工厂起家，逐渐建立起网站，进行趋势预测，直到2023年研发大模型。“我们有30年的数据积累和行业洞察，了解设计师和市场需要什么。比如‘新中式’，国外大模型可能理解为中国古代服饰，我们通过数据训练和消费分析，能准确提炼出盘扣、刺绣等中国元素，还能在1小时内实现新风格模型的微调上线。”
人工智能生成设计稿后，周曼的工作才刚刚“开始”。对她而言，人工智能只是协助从海量资源中初筛方案和分析趋势，让一件新衣更有灵魂还要靠设计师，接下来就该她优化创意、打磨细节了。
“人工智能不是取代设计师，而是帮助设计师更好工作。”蒋俊介绍，虎门服装设计城65%的服装品牌使用了蝶讯网的人工智能系统，从创意到商品转化成功率提升至少50%，试错成本大大降低——过去上架20个产品，打版的样衣要开发100件，经人工智能模拟优化后，只需要开发30到40件样衣，整体效率提升2到3倍，让“百款齐发”成为常态。独立设计师借助人工智能和共享资源也可专注创意，综合设计成本至少降低80%；年轻设计师快速成长，从助理到独立设计师时间缩短一半以上。
随着服装业“小单快反”柔性模式的发展，数智化正深度融入服装设计产业链的各环节。比如在蝶讯网的人工智能系统上，“面料直通车”功能可实现一键匹配供应商，设计师发布需求后，供应商还能在线竞标，借助广东纺织产业供应链优势，最快当天收样品。
蒋俊认为，消费需求呈现个性化趋势，服装爆款周期短，要求企业快速响应。如果按照传统设计流程，数月才能上市，人工智能则加速了设计、市场反馈、调整生产的整个过程，避免库存积压。
数智化赋能、产业集群协同及新消费趋势，推动广东纺织服装产业结构优化、创新调整加快，2025年营收预计达7000亿元。
延伸阅读
服装业应用数智化新场景
质检安上“火眼金睛”：在纺织企业，人工智能视觉检测系统搭配多光谱分析技术，能在0.5秒内识别花布上的断纱、污渍等瑕疵，准确率超过95%；近红外光谱技术可检测防晒衣紫外线防护涂层完整性、窗帘遮光层比例等功能性参数，将原本40分钟的检测时间压缩至3分钟内，漏检率控制在0.5%以下。
设计迎来“智能搭档”：云端设计系统成为“趋势分析师+初级设计师”。输入关键词，4秒能生成上百张贴合全球潮流的设计图，还能一键生成3D模特试穿效果，同步模拟成本与市场反响。
采购上新“找布神器”：人工智能找布机扫描样布后，2分钟就能从百万种库存中匹配到面料，显示克重、色号、成分比例等关键数据，相较过去效率提升300%，还能联动云平台匹配“有档期有能力”的工厂生产，轻松应对“多巴胺穿搭”等热潮的突发面料需求。
生产配备“数字大脑”：智能吊挂系统搭配专用芯片，从裁片到成衣全程追溯；自动裁床29秒完成200层布料精准切割，效率是传统电剪的17倍；生产管理系统打通9个模块，实时调整排产计划，最快24小时就能实现从接单到出货，人均日产量提升超1倍。
物流升级“智能搬运”：AGV机器人破解布料搬运损耗难题，搬运效率提升300%；智能立体仓储系统实现自动存储、出货与数据管理，出入库出错率大幅减小；工业互联网标识技术助力，让物流信息全链条清晰可追溯。
营销有了“数字人帮手”：数字人可以24小时无间断直播，既克服了跨境直播的时差影响，又可使用120多种语言，帮助服装产品高效走向全球市场。
（本报记者姜晓丹采访整理）股票配资讯
鑫东财提示：文章来自网络，不代表本站观点。
