AI织造局丨匡博智造：让机器“摸”懂面料，具身智能叩开柔性材料大门

编者按

当人工智能以前所未有的速度渗透千行百业，纺织这个古老的产业，正站在一个关键的路口。

2026年，一批先行企业已交出AI落地的阶段性答卷。信号已经足够强烈：AI不再是锦上添花的“选修课”，而是关乎生存的“必修课”。但与此同时，数据孤岛、人才短缺、试点难复制……AI在纺织行业的落地，远非一蹴而就。行业需要的不仅是技术的炫目，更是真实的案例、可算的账本、可共享的经验。

基于这样的观察，本刊推出全新深度栏目《AI织造局》 。栏目将聚焦人工智能在纺织行业的落地实践，记录先行者的探索与思考，拆解成功案例背后的逻辑，也直面失败与困惑。我们相信，AI不会取代纺织人，但会用AI的纺织人会取代不用AI的。希望本栏目能为正在思考“要不要转、怎么转”的您，提供一份有价值的参照。

在纺织服装制造的漫长工序中，有一个动作看似简单，却让自动化技术碰壁了数十年——从一叠裁片中，稳稳地取出最上面的那一片。

对熟练工人而言，分开两层布，感受是否带起了第二层，再将裁片摆正，是一气呵成的肌肉记忆。但对机器来说，面料会变形、薄料易粘连、弹性面料易滑移、不同织物的透气性与表面状态千差万别，传统工业机器人依靠预设轨迹“盲抓”，几乎不可能完成稳定作业。

这正是匡博智造（qonvolv Systems）与具身智能公司——立智未来联合研发的切入点。近期，双方共同推出柔性材料具身精控模组及工作站，将“单层抓取”这一长期被行业绕开的难题，推到了产线可验证的层面。

匡博智造是广东匡敦科技有限公司旗下专业品牌，依托40余年时尚产业制造经验，在自动化与数智化领域积累了超700项国家专利。此次发布的具身精控工作站，其核心逻辑是“先判断、再动作”：设备通过视觉、力觉与触觉的多模态感知，在线判别层间状态，先确认是否已分离到单层，再决定拾取力度和姿态，而非用固定轨迹“盲抓”。

“行业里多数纺织企业的AI还停留在‘看’——机器视觉验布、外观瑕疵检测。我们的差异化在于把‘触觉’也数字化。”匡博智造数智创新产品总监罗志鹏道出了这套方案的技术内核。多维力传感器采集搓布全过程的力、振动、摩擦信号，与视觉联合建模，把手感转译为可量化、可复用的数据资产。结合基于面料几何组件的语义草图知识库，小样本即可泛化新品类，无需为每个品种重新积累海量数据。

据悉，该工作站可覆盖平纹布、斜纹布、牛津纺、珠地布等70余种针梭织面料，经过数万次工业现场工况验证，抓取精控成功率超99%。设备支持秒级面料切换，跨品类切换无需更换硬件或重新标定，高度匹配服装工厂小批量、多款式的生产节奏。

物理操作端的突破并非孤立存在。在设计与质检环节，匡博的AI应用已跑出可量化的商业成效。

在设计开发端，Symmde将面料检索、AI花型生成和3D虚拟样衣预览连接起来。设计人员可通过文字或图片寻找面料灵感，生成花型与配色方案，再在3D服装模型上预览效果。根据产品资料，这套系统可将开发周期缩短65%，面料浪费与碳足迹减少50%。这不仅是效率的提升，更是设计逻辑的转变——通过数字化提前筛选，大幅削减了实物打样的资源消耗。

在质量检测端，成衣尺寸AI检测使单件检测时间缩短90%，让质检人员将更多精力用于异常复核。而视觉车缝产量统计则为生产进度提供了更及时的数据依据。

“各客户的整线效率与投资回报周期，仍需结合面料、款式及现场组织方式核算。”罗志鹏强调，这些量化指标对应各自的应用环节，不能简单叠加为整线收益。这种务实的克制，恰恰折射出这家专业智造企业在AI落地上的严谨。

与行业平均水平相比，应用AI后企业究竟建立了什么差异化优势？在罗志鹏看来，答案并非某个惊人的数据，而是“面对变化时仍能保持稳定的质量与交付能力”。

当下游订单越来越趋向碎片化，这一能力的价值被急剧放大。裁片分层、上料和定位等动作实现稳定自动完成后，换款调试的工作大幅减少，自动化设备的价值从“长时间重复生产同一款式”延伸到了“支撑更灵活的订单组合”。同时，随着视觉产量统计与尺寸检测的数据逐步融入生产管理，管理人员能够更早识别产量偏差与工序瓶颈，从“事后汇总”转向“实时预判”。此外，正在开发的AI设备专家与车间管理专家等智能体，正试图将老员工的设备资料与工艺经验转化为一线人员随时可调用的知识库。

谈到此次联合研发的契机，罗志鹏分享了一个具体的工艺痛点：怎样让机器从一叠裁片中稳定取出最上面的一片？

“对熟练工人来说，感受是否带起了第二层，是自然的连续动作。机器面对的情况却复杂得多。”罗志鹏坦言，即使后续缝制已具备自动化能力，只要上料不能稳定完成，工序间仍然依赖人工衔接。

匡博从服装工艺出发，与立智未来共同将视觉、多维力觉和触觉引入裁片操作，让设备在动作过程中判断层间状态并调整夹持策略。从研发到验证，他们关心的不仅是“能不能做对一次”，更是“换一种面料后能否继续做对”，以及“操作人员能否方便使用”。

“我们判断，未来3—5年，最深远的改变将发生在设计与制造的衔接、柔性材料操作，以及车间日常管理三个环节。”罗志鹏的预判，勾勒出了一条清晰的产业演进路径：生产端与零售端之间的信息和响应距离将被大幅压缩。

在匡博智造看来，AI真正赋予纺织服装行业的，是让长期积累的工艺经验与数据、自动化能力发生深度的化学反应。当设计端借助AI更快验证想法，当机器凭借触觉与视觉更细致地驾驭柔性材料，当车间依托实时数据更敏捷地响应变化，生产便真正贴近了真实需求。匡博智造致力于推动的，是一种“由人掌握方向、AI提供辅助、设备稳定执行”的全新制造范式。

纺织作为典型的经验驱动型产业，长期面临“质量靠人、经验难留”的痛点。AI的介入，首次让“看得见的缺陷”与“摸得出的手感”同时进入数据世界。这绝非简单的“机器换人”，而是将最易随人员流失的隐性经验，沉淀为可量化、可传承、可迭代的数据资产。当工艺know-how被彻底数据化、标准化，行业便真正跨越了从“劳动密集”向“知识密集”的鸿沟。在这条重塑标准话语权的道路上，匡博智造正以每一个具体工序的突破为起点，携手合作伙伴，坚定推动着中国智造的产业跃升。