中国服装智能制造联盟专家组副组长、东华大学教授闻力生/文当下，从服装制造业数智化制造实践情况来看，我们还远未达到数智化制造目标从落实2023年工信部等六部门发布的《智能工厂梯度培育行动实施方案》和《智能工厂梯度培育要素条件》所规定的任务要求来看，也必须继续努力。

因此，数智化制造仍是服装制造业“十五五”主要任务

“十五五”服装业数智化制造任务的具体化实践，可以从以下五点展开 一、要从八个方面打造新质生产力驱动服装制造业向高端化智能化绿色化方向发展服装制造业应该着眼于高效生产力、高质生产力和绿色生产力，从八个方面来打造新质生产力，来驱动我们服装制造业向高端化、智能化和绿色化可持续方向发展。

这八个方面是：实践服装制造企业数智化深度转型；实践AI大模型及其相关技术；实践数据资产的有效管理和利用；实践个性和批量定制的柔性制造模式；实践服装制造数字孪生技术；实践服装绿色化制造；实践共享工厂（也称共享制造）新模式；实践与“低空经济+”模式融合。

二、分步实施数字化转型和智能工厂培育“十五五”要按照《数字化转型管理 参考架构》五个等级的十个档次要求和《智能工厂梯度培育要素条件》四个梯度等级要求，动员服装企业在现有基础上，实践各自企业五个等级的十个档次分步实施和四个梯度等级的升级。

其中规范级5档（见表一）、场景级3档（见表二）、领域级3档（见表三）、平台级3档（见表四）、生态级3档（见表五），各个档次的转型广度和深度以及关键技术都有不同要求，因此各个企业可根据自己的现状选择适合的级别与档次进行转型工作。

表一 规范级档次要求

表二 场景级档次要求

表三 领域级档次要求

表四 平台级档次要求

表五 生态级档次要求

2023年工信部等六部门发布的《智能工厂梯度培育行动实施方案》和《智能工厂梯度培育要素条件》是对《智能制造能力成熟度模型》补充，目的是为了加快我国智能制造的步伐，所以在智能制造能力成熟度三级也就是集成级基础上再形成一个具有四个梯度等级的行动方案，这四个梯度等级便是基础级、先进级、卓越级和领航级，它们在工厂建设、研发设计、生产作业、运营管理以及建设成效要求各有不同，见表六。

因为有了这样的等级要求，我们各个服装企业可根据自己的现状选择适合的级别进行转型工作表六 智能工厂梯度等级要求

三、要抓紧部署企业数据资产的治理与管理工作服装制造业进行数字化转型以来，其实我们只做了数字化转型的上半场工作，也就是主要聚焦于信息化建设来探索和实践数智化转型，其核心是业务流程的数字化和智能化，随着业务流程的数智化，企业开始积累大量数据，从企业数据资产来说这仅仅是个起点；数字化转型的下半场工作也就是我们现在要进行的工作，那就是在数据资本化的推动下，企业能够在产业中构建新的价值链位置，甚至重塑产业生态，实现在数字经济中的领导地位，从数据价值赋能向数据资产运营转变，实现数据资产金融信用再造和金融中介成本再造。

四、要抓紧做好通用人工智能AGI和AI大模型在服装制造业智能化的赋能应用(1)尽快应用我国发布的DeepSeek- R1和Manus智能体为制造企业服务2025年初我国杭州深度求索AI公司发布了DeepSeek- R1推理大模型，3月初肖弘的公司发布了一款通用型Manus智能体，这两者一个在AIGC领域、一个在AGI方面都取得了引发全球轰动的业绩。

DeepSeek通过强化学习RL，突破了传统大模型依赖算力和数据的限制，展现了集成式创新的大优势因为它开源的推理模型，擅长处理复杂任务且可免费商用DeepSeek可以接面向用户或者支持开发者，提供智能对话、文本生成、语义理解、计算推理、代码生成补全等应用场景，支持联网搜索与深度思考模式，同时支持文件上传，能够扫描读取各类文件及图片中的文字内容。

DeepSeek平台还为服装制造业服务，如：智能制造生产产线优化、质量管控升级、 智能视觉质检、设备预测性维护、供应链智能管理、能耗与成本控制、数字孪生与仿真、智能仓储与物流、安全与风险管理、数据驱动决策、产品智能售后服务等。

Manus作为产品发布后，由于在稳定性方面存在一点问题而受过部分非议，但近期通过技术升级和应用场景扩展，新增了多项功能，如：新增了多代理协作模式与设备接管能力——Manus引入了多代理模式，能够调用多个子智能体分工协作，模拟人类团队的执行流程工作，在处理复杂任务时，不同代理负责拆解子任务、调用工具、生成结果等环节，显著提升了复杂工作流的处理效率；新增了任务执行能力的强化，做到复杂任务闭环——Manus新增了对复杂任务的全流程执行能力，用户只需下达指令，系统可自动完成文件解压、数据提取、分级排序及报告生成，无需人工干预；新增了硬件与交互体验升级——在一体化设计与续航优化中，针对智能设备用户，Manus优化了硬件设计，延长了电池续航能力，确保长时间任务执行中无需频繁充电；新增了在垂直场景的应用扩展——如新增针对跨境电商的定制功能，自动分析销售数据、生成市场策略报告，并直接提供可执行的运营建议，部分功能被评价为“堪比五年经验运营人员”；新增了企业级工具集成——支持与Excel、编程软件等工具的深度交互，例如自动编写代码、操作表格数据，进一步降低非技术用户的使用门槛等。

所以Manus完全可为我制造业数智化制造所用（2）服装制造业要融合具身智能人形机器人，为自主缝制和替人缝制做好充分准备众所周知，作为人造的智能机器人，不但要具有感智能力、运动能力、操作能力、交互能力、续航能力，还要有可靠性和安全性，具备可控制系统等，而作为具身智能人形机器人还要具有拟人智能（比人脑更聪明的云脑）、类人形态（能适应执行各种复杂任务）和广泛适用性（解决未来脑力与体力之需）。

正因为具身智能人形机器人有了这些特征，所以在服装缝制中能为我所用，例如：应用具身智能人形机器人对服装进行折叠；又例如：利用具身智能人形机器人和缝制设备组成自主缝合系统，做到自动、高效、省人的缝制加工系统。

今年我们国家已经把“智能机器人自主缝合系统”和“自主缝制作业机器人系统研制与应用验证”两个项目作为我们服装制造业重点攻关研发项目，旨在攻克智能化缝制的核心技术难题，进一步为我国服装制造业数智化制造升级赋能。

五、要继续坚持实践少人或无人的服装智能制造产线、车间、工厂在过去的十年，我们服装制造业一直坚持我们数智化转型的目标，那就是实践少人或无人的服装智能产线和车间，乃至工厂到现在为止，在衬衫克夫，衬衫左右前片和衬衫领子我们完成了模块式智能缝制系统，建成了高效少人的智能模块式衬衫生产线。

今后，在十五五期间我们可以仿模块式智能衬衫生产线建设方式，完成其他各类服服装产线的建设，但在这个基础上我们必须坚持以下三条原则：坚持多工序模块式智能系统的建设；坚持模块式智能产线设备运行监控与控制和DeepSeek、Manus相融合；坚持模块式产线应用智能多臂或人形机器人替人原则。

总之，在AI与服装产业深度融合的浪潮中，企业要像智能变色龙一样,随着AI技术的不断进步而进步企业只有保持对AI技术趋势的敏锐感知，同时坚守服装产业本质价值，率先完成数字基因重组和构建新型人机协作关系，企业才能在未来站到整个服装产业前沿。

与此同时，服装制造业数智化转型必须坚持以数据治理为基础，以顶层设计为先行和分阶段实施的原则；必须坚持从单点数字化起步到企业各业务链打通、到最后重构企业生态级转型的核心策略“十五五”时期，全球正站在一个前所未有的变革临界。

数智化技术驱动未来，从国家战略到企业生存，数智化转型不再是企业的选修课，而是必修课，更是未来企业竞争力的核心法码“十五五”时期注定会成为人类与数字文明深度融合的里程碑（本文有删节） 信息来源：中国服装协会