除了汽车、电子、机械、仓储物流、智能家居等已形成较大规模机器人应用的领域，新技术的涌现，以及多个地方产业协同共谋生态加速打造跨区域产业生态圈，使得越来越多行业进入深度转型期。

当前,中国很多传统制造业普遍是劳动密集型产业,人工依赖程度高,供应链周期长,加上工作环境恶劣,工人劳动强度大,长期以来面临招工难、招工贵,以及控制成本、提高质量、加快周转等痛点,纺织行业尤甚。由于生产工艺要求,纺织车间是典型的高温高湿作业,并且纺织过程中极易产生粉尘和噪音污染,恶劣的工作环境影响着工人的身体健康。再加上纺纱时经常出现断线现象,由人工频繁接线,工人的劳动强度也较大。

聪明的资本闻风而动，开始关注一些机器人正在初步应用同时潜在需求比较旺盛的领域，例如矿山、农业、电力、应急救援、医疗康复等具体场景都在机器人行业的整体火爆下被迅速带动，更多企业开始开发细分领域的机器人产品和解决方案。

纺织无疑是一个构建产业生态圈推动高质量发展绕不开的行业。由于纺织行业属于劳动密集型产业，产业链上下游关联度较大，这种产业模式更容易实现产业生态圈。在全球消费复苏的大背景下，用机器人这种新动能、新优势，牵引建设纺织产业功能区，成为地方政府和品牌希望持续引领纺织行业发展的新选择。

近日，国内一家专注提供智能缝纫机器人方案的初创企业——深圳速英科技有限公司完成上千万元天使轮融资，投资方为创新工场前沿科技基金，融资将用于推动产品研发及客户验证。这家企业的融资可以说非常具有代表性，因为从官方资料可以发现，速英科技非常年轻，创立于今年3月，创始人刘帅为前大疆云台算法负责人。

创新工场执行董事兼前沿科技基金总经理任博冰将投资原因归结为，聚焦能抓住中国在机器人和AI方面的技术、工程和供应链优势进行落地的创业团队值得更多关注。由此可见对于纺织这部分机器人细分领域，如果有着技术和团队的护城河，资方开始展现出极高的兴趣度。

那么，机器人+纺织产业真的是一门好生意吗？

1、纺织行业门道多

从纺织产业链来看，机器人纺织市场与建筑行业有着非常多的类似点。纺织业作为一个门类较多的细分行业，同样涉及面非常宽阔，也必然有着较多的商业可能性。

纵向来看纺织行业，其上游原材料包括棉花、蚕茧丝、化学纤维等，这涉及农业种植、养殖、化工等相关行业，中游是纺织行业的加工及制造环节，下游产业主要有服装业、家用纺织品、产业用纺织品等。可以发现其产业链条长工艺链多样，涉及机器人能够切入的部分也较多，如果再进一步延伸，例如在汽车仪表台与内饰生产、飞机舱门复材缝纫、整流罩、风电风叶层间加强等方面，纺织用的机器人也有很大的发挥空间。

横向而言，纺织又是一个劳动密集型的产业，规模效益带来的优势非常明显，我们仅就其下游的中国鞋服市场来看，2021年规模就达到4272亿美元，同比增长24.0%，中国的纺织行业在2016年以来出口额一直占比巨大，其中美纺织原材料采购中居于统治地位，特别是纤维和服装附着物。因此，即便2019年中美贸易战开启，世界纺织品贸易额也仅仅同比下降2.4%，服装贸易额下降0.4%，整体萎缩程度并不明显，行业韧性非常强。根据世贸组织的报告，中国在世界纺织品出口中所占份额一直超过30%。

由此可以初步判断，捆绑这种波动较小和周期轮转不快的大行业，机器人企业必然能够获得较为稳定的营收，也相对更容易形成市场护城河，许多企业开始将目光对准了这个行业。

然而，机器人并不是最早切入这个行业的必选品，这种关乎国民生计以及进出口额的巨大行业，早在机器人技术刚开始突飞猛进之前，随着人力成本开始出现上升趋势，头部企业工厂里已经开始加入自动化程度较高的设备辅助完成部分工艺。

例如在棉纺、化纤等纺织加工中游，2010年前后就有企业大规模进行清梳联、高效并粗、高效紧赛细砂长车、制动络筒机等技术的改造，引入细砂智能落砂机等设备，通过加入各类传感器实现柔性化技术智能化改造，大幅减轻了落丝、包装等部分工种工人的劳动强度。

在功能性纺织品制造、鞋服制造等下游行业，2013年前后则大量引进高性能自动化经编机、针织横机、大圆机以及配套后整理装备，开发各类服装、鞋材、家纺等新型产品以满足国际市场需求，同时采取机器人进行人工铺布、搬运等流程。这种市场引导的机器换人进程，使得许多生产企业就已经初步完成了对人工的替代以及形成了流程自动化理念。

到了2016年后，国内外企业更加注重设计理念提升以及数字化、智能化的制造方式，对于服装的功能性、艺术感要求更加多元，设计和缝制加工的精细度也不断提高，这就导致传统的横机设备很难满足要求。同时，进口设备的成本较高，维护成本高，从工艺流程到生产流程的重构复杂等问题也导致纺织行业整体的产能升级进程并不迅速。

随后国内的纺织集群化、梯队化形成，国产替代成为这一时间的主要方向，国内例如慈星股份快速进行相关产品研发生产，后续诞生的一款新型“一线成型”电脑横机，只需一根纱线进去，一件成衣便能在45分钟内全自动生产制造完成，这也是当时国内首款全成型织可穿电脑横机。机器人切入纺织市场，解决的要么是纺织工艺中的空白，要么就是以更低的成本实现替代。

但机会依然存在，因为一件衣服的制作，除了设计外，还需要将布料按照标准剪裁，然后进行缝纫，最后才能制作成衣服。虽然机器在制作衣服的许多步骤中都很熟练，从印花纺织品到裁剪面料以及折叠和包装成品服装。新的问题却出现了：纺织服装行业的自动化往往都具有很高的针对性，它们只能让某个特定的流程实现自动化，主要涉及激光切割织物或自动缝纫机中一些非常简单的任务。

而且传统机器制造的衣服，由于是在机器内一体成型和缝制，线条以及设计并不优美，一般没有扣子，机器制成感非常明显。在埃森哲的《全球外包报告》中指出，在服装制造的差异化模式中，裁剪和缝纫自动化将在投资规模上领跑所有的其他的技术，因为这两部分工艺很难由机器完成。

为此，许多制造商开始试图制造出一款新机器，脱离2D的平面，在3D空间中完成更柔软面料的更精细工艺裁剪、缝纫和制作，同时兼容更加柔性化的设计。机器人开始越来越多进入创新者的眼中。

2、难点与解决办法是什么？

从2013年美国3D缝纫这种新技术发现，那么鞋服此类产品的机器人制造为什么如今依然没有大范围铺开，就连跟随者都寥寥无几，其核心难度在什么地方？机器人大讲堂了解到，其实与纺织产品的原材料有关。

由于人类衣物的布料多种多样且大多非常柔软，一旦受到外力推动或者移动，非常容易变形，这导致如果只是将机器人简单按照程序布设到产线上，必然会面对面料形态难以固定的问题。想象一个画面，机器人抓起一块棉布，但由于机器人的手臂通常很难处理松软而柔韧的面料，A-B点移动的时候棉布滑动，下一个加工的轨迹就已经出现偏移，同时，机器人很难将两块布料精准对齐并进行缝制。

因此原先的机器人只能加工诸如坐垫这类形状简单的物件，但要生产一件完整的衣服几乎不可能，由于纺织品在加工时会聚拢和拉伸，当织物通过缝纫机时，只有人的手才能保持织物的有序进行，一直以来缝纫很难自动化。

这两大难题，国外两家的公司的解决方法比较典型，其思路也具有一定代表性。

SoftWear公司的方法是从本质上提高缝纫机器人的精准度提高处理布料的能力，而Sewbo公司的解决方法是研究布料的软硬度，让布料本身更利于机器人处理。

简单来说，SoftWear公司的缝纫机器人依赖于两个秘密武器，一是高速高分辨率视觉系统，二是软件。他们的工作流程是先把一件衣服设计好并变为机器人程序，随后将不同种类、不同尺寸的面料首先被切割和分成小块，扣子等多个部件被装载到各条工作线上，之后物料进入到真空系统中，机器人拉伸和移动材料，并由视觉系统精确地监控到布料上每一条线的运动，然后用软件将其变成为描述布料的变形和方向，用以指导机器人的下一步操作完成缝纫和组合。

这种自动缝纫机器人的创新之处，在于其是把针头移到不同布料上，而不是把布料移到针头上，这一创新解决了服装缝纫中最难解决的张力平衡问题，并可以最大追踪精准到为半毫米误差的缝纫针位置。

Sewbo公司的方法则是通过前置供需实现喂料的标准化。他们通过聚乙烯醇这种水溶性增稠剂，将织物布料变硬和固化，机器臂将其拿起、放下、交给缝纫机操作，或者在布料即将送达到缝纫机针头下的时候，在缝纫机针头的附近涂上一层聚乙烯醇。在面料拼接过程中，机器人并不是使用缝衣针，而是用一台超声波焊机缝合硬挺的织物片边缘，再将面料进行加热，使之变得柔软，这个时候可以根据需要对其衣服进行重塑，待冷却后定型。

根据Jonathan Zornow的描述，固化后的布料，就像是汽车厂里的金属板一样，就能够很容易很精确地缝在一起。这个硬化的进程几乎对一切的织物都有作用，包括棉、涤纶、牛仔布、蕾丝以及一些家具布等。因此这项技术在购物袋、坐垫、病号服等方面都有应用的空间，甚至有望用于制服的制作，但这项技能关于不能打湿的织物不能发生作用，比方皮革和防水织物等，为此Sewbo也在努力提高材料试剂的适应性。

即便两家企业都有自己的解决方案，最后成品的缝制细节非常不错，但问题依然不少。

例如SoftWear公司因为考虑到织物折叠、线头缺陷、边角不规则等，对机器人的算法要求非常高，这种算法还需要针对不同的材料以及工艺进行不断的训练和调整。

其次，由于产线如果要跟踪线条并实时确定下一针的落点，对于成像速度要求非常高。一个操作女工在一分钟可以完成5000次缝针，为了用机器人解决这个问题，Softwear系统使用一台每秒捕获超过1000帧的专用相机，利用视觉来捕捉面料状态，通过缝纫机器人来引导缝纫针工作，并配合图像处理算法检测针头位置，使其精度在半毫米的精度范围内。这导致多条产线设备的改造成本一直居高不下，几十万美元的设备价格，让许多服装制造商望而生畏。

尤其是针对换产较为频繁的OEM企业，工艺单一的自动化设备和机器人并不如想象中那么好用。因为每当机器人切入细分工艺，都会发现各行各业都有着自己的独门秘诀，机器人的系统集成和技术都需要及时改变。

例如目前机器人缝纫大多只能在全球每年约200亿市场的T恤和短裤上，类似生产出一件78个独立步骤的带胸袋的连衣裙衬衫，或者38道工序的牛仔裤就很难做到，棉质 Polo 衫的缝制方式与涤纶裤的构造方式也大不相同，这种转变对机器人来说更具挑战性，为不同面料剪裁开发新的工作线并设计不同针迹的复杂且成本高昂。

为此，Softwear也在不断改变和思考，包括2018年推出了“机器人即服务”的租赁业务，5000美元可以租用1个机器人，以便大力推广这项技术的使用，同时SoftWear 也在尝试开设自己的服装工厂。在技术上SoftWear还开发了机器人操纵器，用于模拟缝纫机操作者工作。最终让操作器的精准线性制动器记录下人类的操作轨迹，从而引导布料以亚毫米等级精度穿过缝纫机，防止材料扭曲，虽然他们在不断尝试和创新，但收效却并不那么明显。

3、全产业链数智化，迎难而上

毋庸置疑，随着越来越多的纺织工厂的探索，纺织产业数智化升级的大幕已然拉开。

但单个工厂的数智化升级只是第一阶段，把产业链上极具分散的工厂链接起来，才是整个行业的未来发展方向。

在致景科技副总裁管瑞峰看来，优化产业链的方式，不仅是改变了大家传统思维模式，更多的是通过产业链串联起更多中小企业，让他们在「数智化」改革的过程中，不会成为一座「孤岛」。

只是知易行难，要想真正推进数智化在低利润、高度分散且竞争的纺织产业中全面落地绝非易事。

迎难而上，走一条难而正确的路，是致景科技在纺织产业数智化升级过程中的选择。

事实上，基于飞梭智纺，致景科技建立「全布」工业互联网平台，在数智化基础上不断为产业链上游提供从生产到经营的360度全方位服务，比如供应链集中采购、订单智能分配、科技金融赋能等，推动产业链的高效协同。

不止如此，致景科技还在中游、下游都不断进行革新，实现全产业链的链接与覆盖。

例如布料采购环节，致景科技推出了百布「对布机器人」，通过运用云计算、大数据、物联网、人工智能等技术，提供服装面料识别、匹配推荐等服务，让客户能够通过该设备快速准确查找所需面料。

而「易菲」——服装制造数字化系统，则聚焦成衣制造环节，打通订单、生产、交付等各个环节信息孤岛，通过对生产各流程进行全程实时控制和跟踪，助力服装生产企业数智化转型，实现降本增效与柔性化生产。

在首席数智官看来，纺织行业上游的数智化，是打通服装全产业链数智化升级的最后一环。这其中蕴含着巨大的市场商业价值。

2021年，我国整个传统服装市场规模约为2.24万亿元，再创历史新高。也就是说，道阻且长的纺织产业链数智化，未来前景广阔。

4、结语与未来

欧美一直都在尝试制造业的回归，作为美国“再工业化”的重要战略计划，美国国家制造创新网络（制造业USA）中的“先进织物研究院”从2016年投资近2亿美元开始就一直在开发新一代智能纺织。虽然服装的生产地在很大程度上取决于劳动力价格和材料的获取，这使得中国在人口和资源红利下能够占据全世界绝大部分的市场占有率，但是随着自动化系统的发展，制造更少人工参与的服装将变得更加可行。

客观而言，机器人3D缝纫无疑为更高效地生产服装铺平了道路，也让那些企业能够更靠近最终产品的销售地点，减少了整个供应链的成本。同时对于个人而言，定制化的成本开始变得异常简略和廉价，而这也将会带动一般消费者购买衣服方式的革新。

但就目前而言，无论是荷兰Waalwijk小镇的企业还是阿迪达斯等多家尝试过机器人制造的世界级巨头却依然不得不继续回到手工参与制作衣服和鞋子，因为在机器人的工艺中仍然有非常多的技术难题，这使得他们在机器人产线完成后需要非常多的人力物力进行精筛。

随着我国经济发展步入新常态，十四五全新目标设立，自动化、智能化转型趋势明显，对于中国来说，服装自动化生产，更是一个要为之长久奋斗的目标。毕竟，教育和打扮，人们永远不嫌多。

来源：机器人大讲堂，牛华网，首席数智官