聞力生

(東華大學 機械工程學院,上海 200051)

0 引 言

在“中國制造2025”目標指引下,我國服裝企業(yè)正向著自動化、數(shù)字化、網(wǎng)絡化和智能化方向轉(zhuǎn)型, 以實現(xiàn)企業(yè)智能制造。為此,不少學者圍繞服裝智能制造展開相關研究,內(nèi)容涉及服裝、家紡等縫制類行業(yè)智能制造的現(xiàn)狀以及今后的發(fā)展趨勢[1],將智能工位終端應用于服裝生產(chǎn)過程[2],大數(shù)據(jù)下的服裝智能制造系統(tǒng)生產(chǎn)調(diào)度優(yōu)化[3],服裝裁片掛片機器人的控制系統(tǒng)[4]，立體裁剪樣板數(shù)字化修正[5],RFID技術(shù)在服裝行業(yè)智能制造中的應用[6]等。以上文獻都是將智能制造技術(shù)應用于服裝工程中的某個環(huán)節(jié)。文獻[7]針對當前服裝智能化轉(zhuǎn)型的困擾，對服裝智能制造能力的成熟度影響因素做了詳細的分析，并給出一定的智能化轉(zhuǎn)型思路。本文在論述人工智能技術(shù)在服裝企業(yè)十大應用基礎上,進一步說明人工智能技術(shù)在自感知、自學習、自決策、自執(zhí)行、自適應的服裝企業(yè)智能制造中的重要性。

1 人工智能的形成與發(fā)展

1.1 智能制造與人工智能

2015年5月我國發(fā)布的“中國制造2025”戰(zhàn)略目標指出需要30年使我國由世界制造大國轉(zhuǎn)型于世界制造強國。2016年工信部在解讀“中國制造2025”時提到,要實現(xiàn)制造強國，必須在中國制造業(yè)實現(xiàn)智能制造生產(chǎn)方式,因為智能制造是基于新一代信息通信技術(shù)與先進制造技術(shù)深度融合,貫穿于設計、生產(chǎn)、管理、服務等制造活動的各個環(huán)節(jié),具有自感知、自學習、自決策、自執(zhí)行、自適應等“5個自”功能技術(shù),即人工智能技術(shù)。2017年國務院發(fā)布了“新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃”。在規(guī)劃中明確提出,我國人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模在2020年、2025年、2030年要分別達到1萬億元、5萬億元和10萬億元;為了更好地使我國制造業(yè)的智能制造盡快落地, 2019年又發(fā)布了“5G商業(yè)化應用規(guī)劃”,即在2020年“5G商用初期”產(chǎn)業(yè)規(guī)模要達到4 500 億元, 2025年“5G商用中期”產(chǎn)業(yè)規(guī)模要達到1.4萬億元, 2030年“5G商用后期”產(chǎn)業(yè)規(guī)模要達到2.6萬億元。5G商業(yè)化應用使我國的網(wǎng)絡通信在大連接、大寬帶、低延時環(huán)境下運行,加速了“中國制造2025”目標的實現(xiàn),加速了我國智能制造的實現(xiàn)。

在智能制造實踐過程中,人工智能技術(shù)不僅是核心技術(shù),同樣也是應用最多、最廣的技術(shù),在一定程度上智能制造代表著人工智能化制造,服裝企業(yè)智能制造也是如此。所謂人工智能(artificial intelligence,AI), 就是研究開發(fā)能夠模擬、延伸和擴展人類智能的理論、方法、技術(shù)及應用系統(tǒng)的一門新的科學技術(shù)。人工智能從1950年著名的圖靈試驗到現(xiàn)在已經(jīng)有近70年的歷史,這其中的發(fā)展可以分為3個階段[8]。

第一階段是人工智能誕生時期,是從20世紀50年代到80年代,在這30多年中最值得稱贊的是1950年英國數(shù)學家阿蘭·圖靈(ALAN·TURING)證明了計算機的思維能力;其次是模擬人的思維,初步研究了神經(jīng)元模型;為了提供機器具有思維能力的有力理論支撐, 1956年,有人工智能之父之稱的麥卡錫(JOHN MCCARTHY)在美國達特茅斯學院召開了會議,提出“人工智能”這一術(shù)語。

第二階段是人工智能步入產(chǎn)業(yè)化時期, 即20世紀80年代到20世紀末。這個時期由于計算資源的不足,大多研究只限于專家經(jīng)驗、模糊識別等淺層知識的研究,人工智能沒有取得突破性的發(fā)展。

第三階段是人工智能步入爆發(fā)性發(fā)展期, 即21世紀初到目前。“爆發(fā)性發(fā)展期”主要指2015年至今,隨著大數(shù)據(jù)、云計算、深度學習以及計算能力的提高,人工智能出現(xiàn)了爆發(fā)性發(fā)展。這種爆發(fā)性發(fā)展也是由于各國都將其作為競爭的核心技術(shù)。世界各國都意識到人工智能是開啟未來智能世界的密鑰,是未來科技發(fā)展的戰(zhàn)略制高點,誰掌握了人工智能,誰就將成為未來核心技術(shù)的掌控者。因此美、歐、俄、日等發(fā)達國家都紛紛制訂發(fā)展規(guī)劃,謀劃搶占這新一輪科技變革的先機。

1.2 “人工智能+X”應用范式

我國在面對人工智能的爆發(fā)性發(fā)展時期,早在2016年的政府工作報告和2019黨的十九大工作報告中就提出了“大眾創(chuàng)新、萬眾創(chuàng)業(yè)”,要推動“互聯(lián)網(wǎng)+”深入發(fā)展,促進數(shù)字經(jīng)濟加速成長,讓企業(yè)廣泛受益,百姓普遍受惠;要打造好工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺,拓展“智能+”,為制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級賦能。這里說的“智能+”就是指的“人工智能+”, 而“人工智能+X”是人工智能技術(shù)應用范式,且已日趨成熟,人工智能向各行各業(yè)快速滲透融合,進而重塑整個智能社會發(fā)展,這是人工智能驅(qū)動第四次技術(shù)革命的最主要表現(xiàn)方式。

1.3 AI領域技術(shù)與服裝產(chǎn)業(yè)相融合

AI與各行各業(yè)融合包括與服裝智能制造相融合, AI技術(shù)在我國短短幾年的發(fā)展中,已形成較完善的人工智能產(chǎn)業(yè)鏈,見圖1[9]。從圖1可見,在AI的應用層面、技術(shù)層面和基礎層面中的智能機器人、無人機、傳感器、圖像識別、計算機視覺、語音識別、文字識別、機器學習、深度學習等等均是AI技術(shù)研究領域,它們都和服裝智能制造相關。其中的智能機器人、圖像識別、計算機視覺、語音識別、文字識別、機器學習、深度學習等AI技術(shù)在服裝智能制造中應用最為廣泛。

傳統(tǒng)性的機器為了執(zhí)行任務,需要手動編碼帶有特定指令設定的軟件程序來完成某個特殊任務,現(xiàn)在AI技術(shù), 用機器學習來代替編碼寫程序。所謂機器學習(machine learning，ML)就是讓機器具有類似人類的學習能力,能夠自主地獲取知識,即運用算法來分析數(shù)據(jù)，從中學習、測定、預測現(xiàn)實世界某些事。使用大量的數(shù)據(jù)和算法來“訓練”機器,賦予它學習如何執(zhí)行任務的能力。

機器學習的算法通?？煞譃榉诸愊嚓P算法、回歸相關算法和聚類相關算法3種,都是源于“統(tǒng)計學習”的理論基礎。其中最為著名的算法是深度學習(deep learning, DL), 它是一種高級機器學習方法, 也是一種現(xiàn)代的人工神經(jīng)網(wǎng)絡 (artificial neural network, ANN)方法的升級版,就是通常說的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(deep neural netwook,DNN)[10]。利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(DNN)算法可構(gòu)建復雜的非線性關系,讓機器感知周圍的世界。AI能否成功落地要靠深度學習(DL),而深度學習能否順利進行需要海量大數(shù)據(jù)的支撐、先進算法模型和超大的計算機計算能力的技術(shù)支撐[11]。

雖然說由機器學習到深度學習是一大進展,但終究圍繞機器學習研究的算法多而復雜。最近一些AI公司研究了自動機器學習(automatic machine learning,AutoML),旨在對不具備專業(yè)知識背景的情況下可使用低門檻甚至零門檻的機器學習算法,擺脫對機器學習專家的依賴,該技術(shù)正在成為機器學習賦能行業(yè)AI落地的關鍵。目前美國谷歌公司發(fā)布的 Cloud AutoML,我國第四范式公司的 AutoML 技術(shù)均已投入實際工業(yè)應用。

作為我國本土學者對跨文化能力模式的研究成果，對于我國國內(nèi)學者的研究具有特別的指導意義，也為筆者的研究提供了重要的理論參考。

2 AI在服裝企業(yè)智能制造中的應用

AI與制造業(yè)融合主要包括3個方面，一是對制造產(chǎn)品注入AI,使產(chǎn)品成為智能產(chǎn)品;二是向服務注入AI,使服務成為智能制造服務;三是向生產(chǎn)制造注入AI,使生產(chǎn)制造成為智能制造。2019年美國Gartner公司發(fā)布的“2019人工智能發(fā)展報告”提出了人工智能技術(shù)對企業(yè)各個業(yè)務層面的影響度,見圖2。由圖2可見,現(xiàn)在的AI技術(shù)已經(jīng)在企業(yè)的產(chǎn)品和服務、生產(chǎn)制造和服務達到40%以上的影響度。隨著AI技術(shù)不斷成熟，AI技術(shù)在企業(yè)中的影響度會不斷增加。同樣,AI技術(shù)在服裝企業(yè)各項業(yè)務的應用也已經(jīng)全覆蓋,這為今后實現(xiàn)服裝企業(yè)智能制造打下了扎實的基礎。

2.1 在服裝服飾產(chǎn)品智能化中的應用

目前構(gòu)成服裝服飾產(chǎn)品智能化主要依靠服裝織物技術(shù)、電子信息技術(shù)、網(wǎng)絡通信技術(shù)、人工智能技術(shù)和計算機技術(shù),將這些技術(shù)集成于能夠穿帶的服裝服飾產(chǎn)品,才有了市場上的各式各樣的智能服裝服飾產(chǎn)品,見圖3。圖3左是深圳智裳科技公司推出的智能瘦身衣,它由自主研發(fā)的具有生物電、壓力等傳感功能的柔性傳感新材料,通過釋放電子肌肉模擬器(electronic muscle simulator,EMS)脈沖波,模擬大腦神經(jīng)中樞電信號,刺激肌肉自主高效運動,從而達到瘦身效果; 圖3右是其公司推出的帶有監(jiān)測系統(tǒng)的智能文胸,它通過對胸部測量建立乳房周圍溫度場,獲得溫度場大數(shù)據(jù)；通過監(jiān)測,將正常與異常大數(shù)據(jù)對比分析,及時監(jiān)測用戶的乳腺異常情況。另外，還有智能運動鞋襪, 襪子由導電纖維制成,跑步時由傳感器和導電纖維把數(shù)據(jù)傳給腳環(huán), 腳環(huán)再與智能手機對接,就能讀出跑步數(shù)及運動情況;以及利用腦機接口技術(shù)所制作的帽子,帶上它可使大腦始終處于清醒健康狀態(tài)。

2.2 在服裝流行趨勢預測中的應用

英國每年有30萬t過時的舊服裝,如何減少浪費也成了目前研究的熱點。英國Fashion Pocket股份有限公司認為正確把握服裝流行趨勢可以減少服裝浪費,他們收集了超過2 500萬份服裝圖像數(shù)據(jù),利用人工智能機器學習算法分析、預測全球服裝服飾的走向,并計算和預測本國或全球市場服裝產(chǎn)品流行動向。

2.3 智能服裝設計

2019年麻省理工學院利用AI技術(shù)中的生成式對抗網(wǎng)絡(generative adversarial networks,GAN)模型進行服裝設計,是一種深度學習模型。 GAN設計了2個神經(jīng)網(wǎng)絡,通過1個生成、1個判斷進行博弈。例如在連衣裙的設計上,研究人員收集了大約 5 000張過去的連衣裙時裝樣式的圖片數(shù)據(jù),一個為GAN的生成模型,一個為GAN的相對抗的判斷模型,然后進行幾天訓練,就可以得到新設計的連衣裙時裝樣式,見圖4。圖中左側(cè)為過時的服裝圖像數(shù)據(jù),右側(cè)為AI技術(shù)生成的新款時裝。

2.4 服裝表演中的應用

眾所周知,所謂仿真,就是對現(xiàn)有或未來系統(tǒng)及產(chǎn)品進行建模并進行實驗研究的一個過程。在服裝制造業(yè)中。服裝虛擬3D設計、3D試衣、3D走秀及服裝色彩、款式、面料等仿真的主要目的就是讓設計者與客戶通過真實的效果,對服裝作品作出修改與調(diào)整,從而對服裝產(chǎn)品及其他系統(tǒng)達到一致的肯定。AI技術(shù)中的機器視覺技術(shù)、圖像識別技術(shù)的精準度已遠遠大于人的視覺和識別能力,所以AI技術(shù)的仿真效果更好、更真實,見圖5。

2.5 在服裝面輔料及成衣質(zhì)檢中的應用

2019年深圳創(chuàng)新奇智公司以AI的機器視覺技術(shù)為切入點,自研ManuVision工業(yè)視覺平臺,建設包含光學成像、機械自動化、電氣自動化和軟件算法的全技術(shù)棧。在該技術(shù)棧的基礎上,推出支持定位、檢測、測量、識別等4大功能的工業(yè)視覺一體機,目前已應用于紡織服裝、家居板材、無損探傷、磁性材料等領域。圖6是紡織服裝行業(yè)應用的工業(yè)視覺一體機(見圖6左下角),主要對面料和成衣進行質(zhì)量檢測,檢測內(nèi)容包括色差、疵點識別、尺寸大小等。

2.6 服裝縫制加工工藝參數(shù)中的應用

服裝在對各種面料進行縫制加工時首先要進行縫制參數(shù)設置,例如縫紉機車速、縫線張力、線跡形式、線跡大小等等,這些參數(shù)設置的是否準確,會影響到縫制質(zhì)量。因此在縫制過程中,可以利用AI技術(shù)中的機器視覺技術(shù)、機器學習和深度學習技術(shù)來選擇最優(yōu)縫制參數(shù),使縫制質(zhì)量達到最好[11-12]。

2.7 AI+服裝縫制設備和AI+機器人

2018年美國Softwear公司推出的帶視覺的自動縫紉機器人(見圖7),也是利用機器視覺技術(shù),其相機和縫紉系統(tǒng)均裝在機器人手臂上,使機器人成為人工智能的載體。其傳感相機具有1 000 幀/s的高速攝影能力,它捕捉的縫紉軌跡,精度能夠達到0.2～0.5 mm[13]。

2.8 協(xié)同智能縫制單元或系統(tǒng)

上海富山公司推出的HSAT-K2 T恤自動開口下擺包縫無人工作站系統(tǒng)是1個典型的模塊式智能協(xié)同縫制加工單元,該單元采用多種前沿技術(shù),如工業(yè)機器人抓取和傳送技術(shù)、AI技術(shù)中的機器視覺技術(shù)、自動縫紉技術(shù)、機械手自動輸送技術(shù)、自動收料技術(shù)等等。

山東珞石機器人公司與西安標準股份公司聯(lián)合推出了XB7機器人協(xié)同智能縫制系統(tǒng)，采用一臺六軸工業(yè)機器人吸附衣片,通過視覺識別系統(tǒng),機器人進行精準傳送,控制縫制設備完成包縫與平縫的加工,見圖8。

珞石機器人公司自主研發(fā)的AutoGen視覺識別系統(tǒng),可通過辨識衣片輪廓與角度自動生成縫制線跡與機器人運行軌跡。此項技術(shù)攻克了機器人與縫紉機速度協(xié)同控制難題,填補了機器人與縫制設備協(xié)同自動化加工技術(shù)的空白。

同樣,上海威士公司推出了WS-8000襯衫克夫燙、縫、鎖、釘機器人協(xié)同縫制系統(tǒng)。該系統(tǒng)由珞石六軸機器人、克夫定型機、克夫輯明線縫紉機、平頭鎖眼機、釘扣機及相機傳感器等組成。在機器人及圖象識別系統(tǒng)技術(shù)條件下,形成了當今智能化技術(shù)最先進的模塊式的智能協(xié)同加工單元,它為服裝企業(yè)實現(xiàn)智能制造作出了最直接的貢獻。

2.9 實現(xiàn)智能模塊式的制造方式

模塊化生產(chǎn)是在20世紀60年代剛性生產(chǎn)制造系統(tǒng)、 80年代柔性生產(chǎn)制造系統(tǒng)和90年代計算機集成制造系統(tǒng)(CIMS)基礎上發(fā)展起來的,主要是為了適應服裝市場消費需求的變化和服裝個性批量定制的要求, 因此它是21世紀生產(chǎn)的主要方式。模塊化生產(chǎn)系統(tǒng)包括產(chǎn)品模塊化、產(chǎn)品生產(chǎn)過程模塊化和產(chǎn)品供應模塊化。生產(chǎn)過程模塊化是指服裝加工流程中工位的加工設備模塊化,各模塊之間由機器人負責衣料的傳送,因此這種加工方式可以打造無人加工生產(chǎn)線,實現(xiàn)服裝智能制造工廠[14-15]。傳統(tǒng)的服裝加工過程中所用的各種設備經(jīng)過近幾年的自動化、智能化創(chuàng)新,都已形成了具有模塊式、協(xié)同式、智能單元式的系統(tǒng)(見圖9),這些模塊協(xié)同智能縫制系統(tǒng)串連在一起,就實現(xiàn)了智能生產(chǎn)線、智能車間和智能工廠。

杭州凌笛數(shù)碼公司推出的STYLER3D設計與管理服務智能模塊,從3D出發(fā)較好地解決了服裝設計制版及后續(xù)生產(chǎn)問題(圖9(a));浙江寧波經(jīng)緯公司推出的智能裁剪系統(tǒng)模塊,較好地解決了從面料到衣片的全自動化(圖9(b));上海上工申貝、上海威士、上海富山、西安標準、浙江杰克、浙江中捷等公司相繼推出的類似的機器人智能協(xié)同縫制系統(tǒng)模塊, 較好地解決了服裝自動化縫制(圖9(c));上海威士公司推出的智能整燙模塊, 較好地解決了服裝自動化整燙(圖9(d));寧波圣端斯公司推出的成衣自動輸送、折疊包裝、分揀入庫, 較好地解決了服裝智能倉儲物流系統(tǒng)(圖9(e)、(f)),以上這些設備有效集成,便實現(xiàn)了服裝智能制造。

2.10 AI在服裝零售門店的應用

智慧門店是一種新興的概念，它是通過大數(shù)據(jù)的云計算，再將智能設備、軟硬件等相結(jié)合，分析顧客的購買行為，從而指導商家經(jīng)營，實現(xiàn)店鋪的智能化管理[16]。圖10是丹麥綾致時裝(Bestseller)公司在中國的JACK&JONES品牌服裝智慧零售門店[17]。這個智慧零售門店應用了AI中的人臉識別技術(shù)(圖10(a)),并擁有基于人臉識別技術(shù)的客流統(tǒng)計系統(tǒng)(圖10(b))和可用于客戶可視化個性定制服務試衣鏡系統(tǒng)(圖10(c))。

圖11展示的是德國Zalando Research 研究所的研究者在門店用的Style GAN系統(tǒng)[18]。這個AI中的Style GAN技術(shù)就是前文所說的生成對抗網(wǎng)絡技術(shù),它可以幫助客戶展示指定單品混搭后穿在身上(各種姿勢)的效果,用以實現(xiàn)可視化定制服務。

3 結(jié) 語

如今AI技術(shù)幾乎覆蓋了服裝產(chǎn)品研發(fā)設計、生產(chǎn)加工、整燙包裝、倉儲物流和門店銷售等各個環(huán)節(jié),服裝智能制造的全面實現(xiàn)會隨著AI技術(shù)不斷發(fā)展而為期不遠?，F(xiàn)在AI領域中的人臉識別技術(shù)精準度達到99.77%，圖像識別技術(shù)精準度達到95.1%，語音識別技術(shù)精準度達到94.1%，視覺識別技術(shù)精準度達到98.3%,其平均值早已超過人類精準度的平均值95%。AI將在未來幾年成為主要的人機交互界面,這也意味著未來AI 將成為企業(yè)與客戶之間的交互界面。服裝企業(yè)要實現(xiàn)的智能制造其本質(zhì)就是讓AI成為服裝需求端和服裝制造端的交互界面,在服裝需求端企業(yè)為客戶提供高滿意度的服務,在服裝制造端企業(yè)要打造模塊式的眾多智能單元,實現(xiàn)智能制造工廠。

AI技術(shù)正在日新月異地向前發(fā)展,未來的21世紀20年代、30年代價值最大的、占主要位置的是人工智能、互聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)、金融、農(nóng)業(yè)、水產(chǎn)及五金業(yè)。正因為有了最大價值的人工智能,所以可以預測，到2025年,將有97%的企業(yè)應用人工智能。按企業(yè)應用人工智能角度來分,未來企業(yè)只有人工智能企業(yè)、應用人工智能企業(yè)和被人工智能淘汰企業(yè)這3種,所以，所有服裝企業(yè)應該轉(zhuǎn)型于應用人工智能企業(yè),也就是服裝智能制造企業(yè)。