专注提供智能缝纫方案的深圳速英科技有限公司（以下简称速英科技）完成超千万元天使轮融资，本轮投资方为创新工场前沿科技基金，融资将用于产品研发及客户验证。

以“缝纫机器人”产品实现服装生产全流程的智能化，创立于2022年3月的速英科技希望解决困扰纺织服装行业已久的招工难问题，大幅提高产业生产效率。

目前来看，机器人虽已被应用于成衣的大规模生产，但也只涉及激光切割织物或电动缝纫机等非常简单的任务，行业本质仍处于劳动密集型产业。

相比于金属或塑料加工行业，成衣行业所使用的织物面料因为柔软、不规则，易于拉伸、弯曲和折叠，使得其缝纫处理及裁片运输变得尤为棘手。又因该行业直接面对品牌与终端消费者，这就对织物的细节处理提出了很高的要求，最能直观体现的便是织物各种组件的对准接合（如按钮和孔的对齐）。而智能化缝纫，贯穿了织物从处理到缝纫的全工序（如布料的抓取、运输、合片及缝纫环节），可提升服装生产的全链条效率。

长期以来，虽然机器人在各行各业被广泛应用，但成衣制造行业一直是难以被攻破的难题。即使被应用于成衣的大规模生产，也只涉及激光切割织物或电动缝纫机等非常简单的任务，行业本质仍处于劳动密集型产业。而智能化缝纫的核心难点在于织物从处理到缝纫的全工序，如布料的抓取、运输、合片及缝纫环节。

相比于金属或塑料加工行业，柔软的织物面料十分不规则，且可以拉伸、弯曲和折叠。这使得布料缝纫处理及裁片运输变得非常棘手。此外因为成衣行业直接面对品牌与消费者，织物的各种组件必须准确对准接合，如按钮和孔的对齐，次品将直接影响消费者体验。

难以突破的技术难度意味着广阔的蓝海，根据《中国服装⾏业“⼗四五”发展指导意见和2035年远景目标》显示，中国目前正处于服装生产繁荣期，根据国家统计局数据，2021年全国限额以上跨品类针纺织品类零售总额达13842亿元，预计2022年全国限额以上跨品类针纺织品类零售总额达14479亿元。

其中，2020年全国服装行业工业企业数量17万家，服装制造领域从业人数826万人，而缝纫工数量占总服装生产工人数量60%。据测算，T恤自动化解决方案市场空间约167亿人民币，跨品类针织自动化解决方案市场空间约3339亿人民币。

在人力成本持续抬升和成衣制造“用工荒”难题突出的中国，成衣制造自动化不仅市场空间广阔，而且成为中国维持服装制造竞争力的刚性需求。尤其是在新冠疫情持续延烧的当下，服装制造自动化“保供保需”的压力陡增。

需求端方面，纺织服装业大量服装制作订单外流至东南亚，毁单现象陡增，导致行业营收下滑，此外大批量订单与小批量柔性生产订单要求效率优先，都直接刺激了成衣制造自动化的发展。供给端方面，成衣厂长期依靠熟练缝纫工，但缝纫工人培养难、招工难。近5-7年，缝纫工人工资增长近3倍，长期挤压成衣厂利润，且存在“用工荒”等突出痛点。上述供需两端压力刺激，助推中国成衣制造业也进一步往智能化、自动化转型升级。

市场商用面临两大难题

不过，前景很美好现实却不胜骨感，缝纫机器人的确可以通过“机器换人”为行业升级发展贡献力量，但不是现在！目前，我国制衣龙头企业对缝纫机器人的应用就表现出两种极端态度，其中一种就不看好机器人而更看好人工，他们认为眼下机器人发展速度有限，相比于廉价劳动力的竞争优势还不够。

而从事实来看也确实如此，虽然我国的廉价劳动力越来越少，用工成本在不断上升，但孟加拉国、越南、印度等国劳动力依然低廉，且从我国发展历程来看，他们持续低廉的时间还有好几十年。与这些国家的劳动力成本一对比，机器人的竞争优势就微乎其微了，企业完全可以通过迁移工厂的形式，来充分利用这段时间的廉价劳动力，待机器人技术更为成熟、价格更为低廉之后再进行应用。

除了在成本上竞争不过发展中国家的劳动力之外，缝纫机器人自身技术发展的不足，也成为其在当下难以被大规模商用的又一原因。

最明显的例子就是缝纫机器人的“怕软欺硬”，在对面料的处理上，机器人虽然能够轻松缝纫坚硬的材质，但面对一些柔软的面料就很难处理，不管是承担衣料运输还是衣片缝制，都存在抓取和精准输送等问题。

针对这一世界性难题，在抓取上各国虽然已经推出了诸如面料工艺固化法、真空吸附法、静电吸附法、机械微钳法、仿真人手法等，但面对精准输送依然还在研发克服阶段。因此，只要抓取和输送过程中柔软面料的处理问题没有解决，缝纫机器人就很难得到商用普及。

智能化成未来重要趋势

当然，机器人作为新的生产方式，其未来的价值始终摆在那里，靠着对人工的代替，不久的将来可能会出现缝纫机器人制作大众消费品，人工劳动力只生产高档奢侈品的局面。

而要让这个画面变为现实，机器人还需要朝着智能化的发展趋势不断前进。在现有基础上，缝纫机器人需要综合运用人工智能、大数据、云计算等多种技术，推动自身的数字化、网络化、云端化和智能化发展。

不仅仅只是体现自身生产设备的自动化，还要实现数据流的自动化，通过与物联网相连组成模块化的系统，将生产、追溯、信息交互和传输统统纳入，以实现物与物、人与物之间实时的信息交换和通讯，以达到智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的生产目的。

同时，还要赋予缝纫机器人机器学习能力，让其能够在人工智能的加持下，通过实践学习来满足不同生产需求，并通过智能化水平的提高增强与人的交互能力，从单纯的生产机器变成与人协作、助人生产的好帮手。

来源：智能制造网，金融界资讯，36氪