SunSirs : 섬유 및 의류의 생산성을 재정의하는 것 --- 인공 지능의 역할

12 월 5 일 오후, 강서성 구강시에서 섬유 및 의류 산업의 2025 년 디지털 전환 회의가 열렸습니다.회의에서 중국 섬유산업연합회 당위원회 비서 겸 회장인 손류제 (Sun Ruijie) 는 "인공지능이 섬유산업의 새로운 품질 생산성을 주도한다 " 라는 연설을 했다.그 연설의 전체 내용은 다음과 같다.

중국 공산당 제 20 기 중앙위원회 제 4 차 전원회의는 미래를 위한 청사진을 개괄적으로 내놓았다.이번 회의는 ' 현대 산업체계 구축과 실체경제 기반 공고확장 ' 을 전략적 과제 최우선으로 삼아 ' 실체경제와 디지털경제의 심층적 통합을 추진 ', ' AI + ' 의 행동을 전면적으로 이행 ' 할 필요성을 강조했다. 또한 "AI 산업의 적용의 지휘 고도를 포착하여 수천 개의 산업을 전면적으로 강화 " 하고 있다.이것은 새로운 시대의 섬유 산업을위한 현대 산업 체계를 건설하기위한 근본적인 지침과 중요한 지침을 제공합니다.

디지털 트랜스포메이션은 더 이상 단순한 기술적 반복이 아니라 생산 모드, 산업 형태 및 가치 모델에 영향을 미치는 패러다임 혁명입니다.현재를 바라보고 미래에 직면하여이 컨퍼런스는 복잡한 기술 현상을 통해 AI 가 가져올 산업 변화와 기회를 탐구하기 위해 디지털 트랜스포메이션의 문제에 중점을 둡니다.이는 제 19 기 중앙위원회 제 4 차 전원회의 정신을 이행하는 긍정적인 실천일 뿐만 아니라, 핵심 노드에서 산업 업그레이드의 길을 찾는 데 유용한 토론이기도 하다.이 회의의 열리는 것은 큰 의의가 있다.이 기회에, 나는 몇 가지 이해점을 공유하고 싶다.

고품질 발전의 요구 사항에 둘러싸고 섬유 의류 산업은 "혁신 중심의 기술 산업, 문화 중심의 패션 산업, 책임 지향의 녹색 산업 및 사람 중심의 건강 산업" 으로 도약을하고있다.이 과정에서 디지털 트랜스포메이션은 단순한 기술 업그레이드가 아니라 현대 산업 시스템을 구축하기위한 전략적 레버이자 핵심 변수입니다.

첫째, 권력 메커니즘을 재구성하여 "요소 주도" 에서 "혁신 출현" 으로의 체계적인 업그레이드를 추진합니다.디지털 경제는 완전히 새로운 혁신 생태계를 구성하며, 디지털화는 "신경망" 으로서 기술, 데이터 및 비즈니스의 깊은 통합을 통해 재료 혁신, 프로세스 혁신 및 제조 혁신을 연결합니다.그것은 산업 체인의 정보 장벽을 허물었을 뿐만 아니라 단일 기술 돌파구에서 전체 체인을 따라 체계적인 혁신으로 산업 혁신의 논리를 진화시킵니다.

둘째, 가치형식의 재구성은 ' 물질적 생산 ' 에서 ' 문화적 리더십 ' 으로의 패러다임 전환을 주도한다.디지털화는 데이터 요소의 권한을 부여함으로써 보이지 않는 문화적 가치를 계산 가능하고 감지 가능한 생산성으로 변환합니다. AI 지원 디자인의 소스 혁신에서 가상 현실의 시나리오 구축에 이르기까지 디지털화는 제품에서 서비스로 업계의 초점을 확장하여 실제에서 가상으로의 가치 생태계를 구축합니다.

셋째, 거버넌스 모델을 전환하여 ' 거친 성장 ' 에서 ' 린 거버넌스 ' 로의 근본적인 전환을 달성해야 한다.지능형 알고리즘을 사용하여 공정 매개 변수 및 관리 시스템을 최적화함으로써 디지털 기술은 원천에서 자원 효율성을 크게 향상시키고 오염 물질의 발생을 억제합니다.블록체인으로 구축된 투명한 공급망 시스템은 탄소 발자국 추적 및 녹색 인증을 위한 신뢰할 수 있는 기반을 제공할 뿐만 아니라 녹색 금융 및 무역의 핵심 지원 역할을 한다.이로 인해 업계는 "탄소 감축, 오염 통제, 녹색 확장 및 성장" 을 조율 된 방식으로 추진하는 새로운 린 거버넌스 패턴을 수립 할 수있었습니다.

넷째, 서비스 속성을 승화시켜 "제품 공급 " 에서 " 건강 보장 " 으로의 전환을 완성한다.섬유 산업은 큰 건강 시나리오에 깊이 통합되어 삶의 건강, 생활 및 직업 건강을 보장하는 가치 네트워크를 구축하고 사람들에게 봉사하는 산업 가치와 인본주의적 배려의 회귀를 실현하고 있습니다.예를 들어, 스마트 웨어러블을 통해 인간의 건강에 대한 실시간 인식을 달성하고, 스마트 트랜스포메이션을 통해 작업 환경을 최적화합니다.

섬유 산업은 두 가지 현대화의 통합을 실천하는 가장 초기에 가장 완전히 발전한 산업 중 하나입니다. 2025 년 9 월 현재 업계의 두 가지 현대화의 통합 수준은 64. 8 에 도달했습니다.디지털 기술의 적용 범위는 지속적으로 증가하고 있습니다. 2025 년 9 월 현재, 연구개발 및 설계, 생산 및 제조, 운영 및 관리 등 핵심 비즈니스 링크에서 완전히 디지털화 된 섬유 의류 산업 기업의 비율은 64. 9% 에 달하여 전국 제조업 평균 61. 3% 보다 높습니다. 핵심 공정의 수치 제어 비율은 65. 3% 에 달하여 전국 소비재 산업 평균 64. 4% 보다 높았다.산업용 소프트웨어의 응용 프로그램 인기는 꾸준히 증가하고 있다. 2025 년 9 월 현재 디지털 R & D 및 설계 도구, ERP, PLM 및 섬유 기업 MES 의 보급률은 각각 84. 9%, 71. 1%, 30. 2%, 32. 3% 에 도달했으며 모두 급속한 성장을 달성했습니다. 섬유기업의 생산설비 디지털화율 및 디지털설비 네트워크 연결률은 59. 1% 에 달했다. 각각 53. 5% 로 전국 제조업 평균 57. 9% 와 52. 6% 보다 높은 수치다.섬유 산업 기업의 네트워크 및 협업 비율과 산업 전자 상거래의 보급률은 각각 51. 3% 와 72. 2% 에 달하여 전국 제조업 평균 47. 2% 와 71. 9% 보다 높았다.섬유 기업의 지능적이고 네트워크화 된 전환 수준이 지속적으로 향상되고 있습니다.섬유 산업의 디지털 전환의 결과는 결실을 맺고 있으며 최전선에 있습니다.

첫 번째는 표준 생산에서 유연한 제조로 전환하는 것입니다.데이터에 의해 주도되는 생산은 지능형 제조를 통해 "소 배치, 다 품종, 개인화 및 맞춤형" 의 요구를 충족시키는 중요한 트렌드가되었습니다.풀 링크 스마트 공장의 건설으로 Postny 는 "판매 기반 생산" 의 유연한 공급망을 구축했으며, Nanshan Intelligent Technology 는 3 D 설계 소프트웨어로 "72 시간 빠른 응답" 을 달성했으며 사용자 정의 주문 비율은 35 % 에 도달했습니다.유연한 제조 능력의 배후에는 디지털화의 심층적 인 권한 부여가 있습니다.

두 번째는 단점 돌파구에서 체계적인 통합으로 전환하는 것이다.기업들은 "두통을 위해 머리를 치료하고 발을 위해 발을 치료하는" 로컬 전환에서 전체 프로세스, 모든 요소 및 모든 시나리오를 체계적으로 재구성하는 것으로 이동했습니다. Ruo Le Life 는 MES / WMS 시스템을 구축하여 공급망 협업의 효율성을 80% 향상시켰습니다.데이터 흐름, 비즈니스 흐름 및 가치 흐름이 심층적으로 통합되어 기술, 조직 및 관리 모델이 포괄적으로 재구성됩니다.업계는 지능형 플랫폼을 구축함으로써 전체 가치 사슬 전반에 걸쳐 체계적인 도약을 이루고 있습니다.

세 번째는 폐쇄적인 경쟁에서 개방적인 협업으로의 전환이다.디지털 경제는 기업, 산업 및 지역의 경계를 허물고 새로운 협업 모델을 탄생시킵니다. Huafu Technology 는 상하이와 우룸치를 연결하여 상호 연결 및 기업 간 컴퓨팅 협업의 부가가치 공간을 창출하는 "동서 교육" 모델을 시작했습니다.사물 인터넷, 혁신적인 협업 및 가치 증폭은 현대 섬유의 중요한 형태가되고 있습니다.

인공 지능은 현재의 디지털 전환에서 가장 큰 변수입니다.올해부터 ' AI + ' 행동의 실시 심화에 관한 의견 ' 에서 ' 소비재의 수요와 공급의 일치를 더욱 강화하고 소비를 더욱 촉진하기 위한 이행계획 ' 에 이르기까지 일련의 관련 정책이 집중적으로 발표됐다.각 지방의 초점이 촉진되었고 지능형 경제는 빠른 개발 경로에 진입했습니다.

중국 섬유연합회 (China Textile Federation) 는 인공지능을 산업의 미래 발전, 서비스 심화 및 실습 안내의 핵심 영역으로 확인했습니다.수직 분야와 세분화 시나리오에서 AI 기술의 보급과 적용을 적극적으로 추진합니다. ' 섬유산업의 디지털 전환과 인공지능 적용의 경로 ' 에 대한 특별연구를 실시하고, ' 섬유산업의 인공지능 적용 분석보고서 ' 를 발표하여 업계에 권위 있는 지침을 제공한다. 도구 혁신을 촉진하고, 섬유 제품 개발 데이터 분석 및 의사 결정 플랫폼, AI 패턴 디자인 플랫폼 DPI SPACE 를 최적화합니다. 색상, 패턴, 직물 및 터미널 제품의 개발을 강화; AI 응용 모델 AiTA 를 출시하여 산업을위한 고가치 데이터베이스, 지식 기반 및 모델 기반을 제공합니다. 중국 최초의 면화 의류 AI 디자인 대회, 중국 최초의 옥외 섬유 의류 AI 디자인 대회 및 기타 많은 대회를 실시합니다. 기술의 보급과 적용을 가속화하다.관련 작업은 긍정적인 결과를 얻었다.섬유 산업에서 인공 지능의 적용은 개념 검증에서 대규모 구현으로, 단일 시나리오에서 시스템 통합으로 빠르게 전환하고 있습니다.

(I)AI 중심의 디자인 및 R & D, 제품 혁신을 위한 디지털 프로세스 창출

AIGC 와 다른 신세대 AI 기술은 전통적인 설계 모델을 변화시키고 있습니다.스타일 생성, 패턴 디자인, 색상 매칭, 디지털 샘플 및 기타 기술은 디자인 속도를 크게 향상시키고 디자인 혁신 능력을 크게 향상시킵니다. 3 D 디지털 샘플과 직물 시뮬레이션은 샘플 개발을 빠르고 저렴하게 해줍니다.예를 들어, Wanshili 의 패턴 디자인의 대형 모델은 맞춤형 맞춤화를 달성하고 Lingdi 의 style 3 D 플랫폼은 샘플 설계 주기를 크게 줄이고 Qingdao Light Chain 플랫폼은 설계 비용을 크게 절감합니다.빅 데이터와 AI 알고리즘을 기반으로 한 섬유 의류 산업의 추세 예측 모델은 기업이 시장 변화를 이해하는 데 도움이됩니다. AI 는 전통적인 경험적 설계 모델을 "데이터 기반 + 지능형 세대" 의 새로운 패러다임으로 변화시키고 있습니다.

(II)AI 를 지능형 제조에 통합하여 적응형 정밀 생산 모델을 실현합니다.

인공 지능 기술은 생산 프로세스를 경험 중심에서 데이터 중심으로 발전시켰습니다.섬유 생산 장비의 예측 유지 보수는 가동 중지 시간을 효과적으로 줄이고 생산 효율성을 향상시켰습니다.생산 공정은 AI 에 의해 자동으로 조정되어 프로세스를 최적화하고 에너지 절감과 소비 절감을 달성합니다.의류기업의 생산은 AI 알고리즘에 따라 비례적으로 분할 및 매칭되어 주문을 최소화하고 비용을 효과적으로 절감합니다. 예를 들어 Shenzhen Boyi Technology 의 지능형 절단 시스템으로 의류기업의 원자재 비용을 평균 1. 5% 절감했습니다. AI 지능형 검사는 직물 기업의 결함 검사 문제를 해결하여 제품 통과율과 효율성을 향상시켰으며 광동 Yida 에지 직물 및 검사 시스템 및 지능형 직물 검사 기계와 같은 결함 직물의 비율을 효과적으로 줄였습니다. AI 기술은 기업의 제품 품질을보다 안정적으로 만들고 에너지 소비를 줄이며 비용을보다 통제 할 수있게합니다.

(III)AI 는 유연한 공급망을 구축하여 효율적이고 협업적인 스마트 생태계를 만듭니다.

AI 중심의 데이터는 섬유 및 의류 공급망이 유연하고 효율적이며 협업적으로 될 수 있도록합니다.생산 공정에서 AI 비전 품질 검사 및 지능형 스케줄링은 프로세스 흐름을 최적화하여 제조 능력과 제품 품질을 향상시킵니다.예를 들어, Tongkun Group 은 25, 000 개 이상의 장치와 150 만 개 이상의 주요 프로세스 데이터 수집 지점을 연결하여 장치, 시스템, 캠퍼스 및 지역에 걸쳐 "전 세계 가시성" 을 달성합니다. AI 와 ' 산업용 두뇌 ' 의 결합은 정보 사일로를 연결하여 정확한 패브릭 매칭, 유연한 용량 스케줄링 및 전체 링크 데이터 가시성을 가능하게 하며 업스트림 및 다운스트림 공급망 파트너 간의 심층적 협업을 위한 생태적 네트워크를 구축합니다.이를 통해 실시간 시장 수요에 따라 신속하게 대응할 수 있으며, 예를 들어 Keqiao 의 "AI Fabric " 대형 모델은 30 만 개의 직물 데이터, 전국 인쇄 및 염색 산업 데이터의 40 %, 인쇄 및 염색 용량 데이터의 28 % 를 기반으로 전체 산업 체인을 강화합니다.

(IV)AI 는 브랜드 개발을 강화하고 소비자 중심의 제품 도달 범위를 형성합니다.

AI 는 섬유 및 의류 브랜드의 마케팅 및 소비자 도달 범위를 심오하게 재구성하고 있으며, 소셜 미디어 및 검색 트렌드와 같은 거대한 데이터를 분석하여 패션 수요를 정확하게 예측하고 제품 개발 및 시장 출시를 안내하며, AIGC 를 사용하여 개인화 된 마케팅 콘텐츠 및 가상 시운전 경험을 배치 생성하여 창의적인 효율성과 몰입형 상호 작용을 달성하고 사용자 행동 데이터를 기반으로 동적 초상화를 구축합니다. 전자상거래 및 소셜 플랫폼과 같은 전체 채널에서 ' 수천 명의 사람, 수천 명의 얼굴 ' 의 정확한 도달 범위와 추천을 달성하여 소비자를 중심으로의 민첩한 폐쇄 루프 마케팅을 구축하여 예측에서 도달까지의 지능으로 전환율과 브랜드 충성도를 크게 향상시킵니다.

(V)AI 는 녹색 개발을 촉진하고 정교한 관리와 자원 재활용을 촉진합니다.

AI 는 전체 체인에 걸쳐 정교한 관리와 기술 혁신을 가능하게함으로써 섬유 산업의 녹색 발전을위한 핵심 원동력이되었습니다.생산 공정에서 AI 알고리즘은 에너지 소비를 최적화하고 염료 및 보조제의 첨가를 정확하게 제어하며 시각적 검사를 사용하여 직물 결함과 폐기물을 줄이고 에너지 절약과 배출량을 줄일 수 있습니다.자원 활용 측면에서 AI 는 새로운 원형 섬유 재료의 개발을 지원하고 폐수 및 폐기물의 지능형 모니터링 및 재활용 계획을 통해 자원 재사용의 효율성을 향상시킵니다.에너지 절약 최적화에서 화학 감축에 이르기까지, 탄소 발자국 관리에서 순환 재제조에 이르기까지 AI 는 산업이 고에너지 소비 전통적인 모델에서 추적 가능, 재활용 가능 및 지속 가능한 개발 모델로 체계적으로 전환하도록 이끌고 있습니다.

현재 인공 지능의 급속한 혁신, 빠른 반복 및 세 가지 주요 진화 트렌드가 등장하여 업계의 운영 논리와 가치 창출 모드를 크게 변화시키고 있습니다.

(I)Implementation logic "proxy": Business model reconstruction from "traffic entrance" to "service interface" (프로키: 트래픽 입구에서 서비스 인터페이스로의 비즈니스 모델 재구성)인공 지능은 의도를 이해하고, 작업을 분해하고, 자율적 인 결정을 내리고, 폐쇄 루프를 실행하는 능력을 강화하고 있습니다.수직 모델의 전문적인 능력은 지속적으로 향상되고 있습니다.가트너 (Gartner) 는 2028 년까지 매일 업무 결정의 최소 15% 가 AI 에이전트에 의해 자율적으로 완료될 것이라고 예측했다.이는 소비 결정을 내리는 사람을 대체하는 AI 에이전트와 같은 비즈니스 논리의 재구성을 촉발시켜 소비 패턴이 "검색 (Search) " 에서 " 프록시 (Agency) " 로 전환하도록 촉진 할 것입니다.기업은 알고리즘 신뢰를 더 잘 구축하기 위해 검색 엔진 최적화 (SEO) 에서 생성 엔진 최적화 (GEO) 로의 전환을 탐구해야합니다.

(II)정 피곤와 관련검색온라인어디서나수 있습다운로드 전자의 책장 The Extension of the "Embodyment" of Capabilities: From "Understanding the World" to "Transforming the World" , 가필요니다. ' 실체형 지능 (Embodied Intelligence) ' 과 ' 공간형 지능 (Spatial Intelligence) ' 의 획기적인 발전은 가상과 현실의 장벽을 허물고 있다.로봇은 회전, 감전 및 실린더 교환과 같은 실제 생산 공정에서 성공적으로 적용되었습니다. Xin Feng Ming 의 5 G 공장의 지능형 순찰 로봇은 실시간으로 정확한 장비 상태 경고를 달성합니다. AI 의 능력은 디지털 공간을 이해하는 것에서부터 물리적 실체를 제어하는 것에 이르기까지 확장되고 있습니다. World Labs 의 Marble 시스템과 SenseTime 의 "Puffin" 과 같은 대표적인 공간 지능 기술은 로봇을 "프로그램에 적응하는" 에서 "환경에 적응하는" 으로 이끌고 있습니다.미래에는 바느질, 다림질 등 비표준적인 유연한 공정이 무인운동을 실현할 것으로 예상된다.

아, 아.€€(III) 응용 기반 "포괄적" : "기계가 인간을 대체" 에서 "인간 - 기계 결합" 으로의 생산 관계의 전환.알고리즘의 반복 (DeepSeek 와 같은) 과 오픈 소스 생태계의 성숙함에 따라 AI 추론의 비용은 기하급수적으로 떨어지고 있으며 전력만큼 접근 가능하고 지불 가능한 "포괄적 인프라" 로 진화하고 있습니다.베인 (Bain) 은 2035 년까지 휴머노이드 로봇의 BOM 비용이 60 ~ 70 % 감소할 것으로 예상합니다. ' 디지털 노동자 ' 가 현실이 되고 있다.인간의 역할은 ' 실행연계 ' 에서 ' 감독과 의사결정 ' 으로 뛰어넘고 있으며, ' 공존, 공동 거버넌스, 공동 번영 ' 의 인간 - 기계 관계가 형성되고 있다.기업은 인간 지향을 고수하고 인간 - 기계 관계의 거버넌스를 개선하고 인간 - 기계 협업의 잠재력을 최대한 발휘해야합니다.

그러나 전반적으로 스마트 경제는 아직 초기 단계와 탐구 단계에 있습니다. MIT 보고서에 따르면 95% 의 조직은 AI 투자로부터 실질적인 가치를 얻지 못했습니다.산업 인텔리전스의 발전은 여전히 병목 현상에 직면하고 있다.대부분의 기업은 아직 디지털 트랜스포메이션의 계단 단계에 있으며, 관리 및 장비의 디지털 기반이 아직 튼튼하지 않으며, 인공 지능의 실질적인 구현과는 상당한 ' 능력 생성 격차 ' 가 있습니다. "데이터 섬" 현상이 여전히 두드러지고 있으며 산업 생산 분야의 핵심 데이터 표준 및 주석 프로토콜이 부족하여 데이터 수집이 어렵고 대규모 모델 교육이 어려워지고 AI 모델 정확도 향상과 산업 응용 프로그램의 심층적 인 개발을 제한합니다.우리는 디지털화의 단점을 보완하는 데 중점을 둘뿐만 아니라 데이터 순환의 표준화 막힘을 뚫고 지능형 배당금을 더 잘 방출하기 위해 함께 노력해야합니다.

앞으로 업계는 ' 스마트 네이티브 ' 의 사고방식을 구축하고 최우선 원칙을 고수하며 산업의 디지털 전환을 체계적으로 추진할 필요가 있다.

(I)산업 대모형과 시나리오 소모형의 조율적인 발전을 촉진한다.

섬유 산업은 공정 최적화, 결함 탐지 및 스케줄링에서 "직유 지능형 대형 모델" 을 구축하고 수많은 "작은 모델" 을 형성해야합니다.대형 모델은 공통 지식과 일반적인 기능을 제공하고 전체 산업 체인의 데이터를 통합하며 크로스 링크의 지능형 의사 결정 지원을 제공합니다.작은 모델은 수직 시나리오의 미세 조정에 중점을 두고 특정 시나리오를 통해 지속적으로 반복하여 실용성과 응답 정확도를 향상시킵니다.이 두 회사는 복잡하고 변화하는 섬유 시나리오에서 AI 의 심층적 구현과 대규모 적용을 촉진하고 자율적 인지각, 동적 최적화 및 예측 유지 보수로 섬유 제조의 진화를 촉진하기 위해 협력합니다.이는 업계의 고품질 발전을위한 견고한 기술 지원을 제공합니다.

(II)단일 지점 인텔리전스에서 전체 프로세스 협업 인텔리전스로의 진화를 가속화합니다.

AI 는 디자인, 생산, 물류 및 판매를 포함한 섬유 및 의류 산업의 전체 공급망에 침투하여 크로스 링크 데이터 연결 및 지능형 의사 결정을 달성 할 것입니다.기업들은 더 이상 단점 개선에만 국한되지 않는다.업계급의 지능형 시스템을 구축함으로써 업스트림과 다운스트림의 정보 섬을 연결하고 전반적인 운영 효율성을 향상시킬 수 있습니다.엔드 엣지 - 클라우드 협업 아키텍처가 개선됨에 따라 실시간 및 지연 시간 짧은 AI 서비스가 산업 공장에서 널리 사용되어 유연한 제조 및 맞춤형 맞춤형 모델의 개발을 촉진할 것입니다.소비자 수요의 변화는 생산 끝의 지능형 구조조정의 역동성을 가속화할 것이며, AI 는 ' 생산 지향 판매 ' 에서 ' 수요 지향 생산 ' 으로의 패러다임 전환을 실현하는 데 도움이 될 것이다.미래에 섬유 산업은 점차적으로 "데이터 중심, 모델 기반 및 협업 진화" 의 지능형 생태계를 형성하여 생산성을 지속적으로 발휘하고 기술 반복 및 응용 심화를 통해 생산 요소의 효율적인 할당 및 가치 재구성을 달성 할 것입니다.

(III)인공지능과 녹색 제조의 깊은 통합을 강화하다.

인공 지능은 섬유 산업의 녹색 전환에 깊이 통합되어 에너지 소비, 배출 및 자원 활용의 지능형 관리를 촉진 할 것입니다.전체 산업 체인을 포괄하는 탄소 발자국 추적 모델을 구축함으로써 원자재 조달에서 완제품 납품에 이르기까지 전체 수명주기의 환경 영향 평가를 실현합니다. IoT 인식 데이터와 결합된 AI 알고리즘은 염색 및 마무리 공정 매개변수를 최적화하고 물 소비와 에너지 소비를 줄이며 폐기물 발생을 줄일 수 있습니다.재활용 링크에서 지능형 분류 시스템은 폐기물 섬유의 재사용성을 향상시키고 폐쇄 루프 생산을 지원합니다.동시에 디지털 트윈 기술을 기반으로 녹색 제조 시뮬레이션 플랫폼을 구축하여 생산 라인의 생태적 이익을 미리 예측하고 최적화합니다.정책 지침과 기술 권한 부여는 섬유 산업을 저탄소화 및 지속 가능한 발전으로 촉진하고 새로운 녹색 생산력을 창출하기 위해 함께 작동합니다.

(IV)개방적이고 협업적인 AI 혁신 생태계를 완성합니다.

미래의 섬유 및 의류 산업의 AI 권한 부여는 섬유 산업 체인의 업스트림 및 다운스트림 기업, 연구 기관 및 기술 플랫폼이 AI R & D 자원을 공동 구축하고 공유하며 데이터, 알고리즘 및 컴퓨팅 성능과 같은 요소의 개방적 협업을 촉진해야합니다.새로운 지능형 혁신 동맹을 통해 지식과 기술 혁신의 흐름을 가속화하고 공동 연구, 결과 공유 및 위험 공유의 생태 메커니즘을 형성합니다.섬유산업은 선도기업이 주도하고, 연구기관의 지원을 받고, 중소기업이 조율하는 혁신모델 형성을 가속화하여 섬유연구개발, 녹색인쇄 및 염색, 지능형 창고 등 핵심연결구소에서 AI 기술의 돌파구를 촉진하고, 전통적인 제조산업이 지능적이고 녹색적이며 고급으로 도약할 수 있도록 돕는다.

문의 사항이나 구매 요구 사항이 있으시면, SunSirs 에 문의해 주십시오. support@sunsirs.com.