技术的发展是一个大趋势，有专业的知识在这样的情况下是优势而非劣势，不同的人对于技术的理解、应用、表达都是不一样的，不管是对客户的理解更透彻、色彩体系更完善还是服装风格款式更特别。“对于设计的表达是只可意会不可言传，人工智能并不能完全取代人的想象力和创造力，它能做到像收音机一样，调到跟你一样的频率，同频共振，人类需要学会如何跟技术进行有效的沟通。”钟跃崎教授强调道。

　　人工智能助推实现更全面的定制化营销推广

       1、二维虚拟试衣技术

　　前面提到，从纺织行业厂商的角度来说，二维虚拟试衣技术有利于展示成衣，实际模拟顾客的穿衣效果，另一个角度来说，这种“模拟”本身是绝佳营销推广手段，让顾客根据自己的情况实际将“成衣上身”，帮助顾客迅速做出购买决策，实现定制化的营销推广。

　　服装的购买是“冲动型消费”，需要让消费者大量地尝试，二维试衣就提供了海量试衣的可能性。“发展到现在，服装单品直接转换成试衣展示的效果，可以直接把‘买家秀’展示出来，助推顾客做出购买决策，甚至对于虚拟服装，也可以通过这种方式，等到有了具体的订单后在去生产，这对于卖家来说是一个利器。”钟跃崎教授补充道。

　　目前还有一个研究热点是个人号型的预测。服装的退货除了产品本身品质问题以外，还有一个大小合适的问题，所以号型的预测在二维虚拟试衣也已经成为了一个研究的热点。

　　2、全流程面料企划创新

　　传统面料企划主要关注如何展示和销售面料，需要进行客户分析和预测定位，而AIGC技术通过仿真小样帮助设计师准备合适的商品。从“推荐面料”发展到“帮设计师准备合适的产品”。此外，面料企划也能通过人工智能实现，利用大模型的多模态能力，输入色彩和文字空间的描述，即可通过迭代优化满足用户需求。钟跃崎教授强调：“如果想要走高端的产品定制化路线，人工智能是绝佳的选择。不同面料、不同图案、不同场景的转化能够为用户提供成千上万种可能性，虽然还未能达到触感的实现，但视觉效果已经包罗万象，生成速度也比三维设计生成更快。”

　　提高AI应用效果的挑战及未来发展趋势预测人工智能推动纺织服装行业数字化应用，需要强调数据质量、模型可靠性以及结果的可控性。同时，域外泛化和复杂工序的回归与推理也是应用的关键。其中对于私有知识或者领域知识的部署，是今后每个企业级用户需要格外关注的重点。钟跃崎教授分享了他的经验：“企业需要学会相应的技术，第一道坎就是数据质量要高、模型要可靠，第二道坎就是结果的可控性。再有一个就是域外泛化，同一个工艺、同一套设计上形成的模型要实现可持续的应用，避免在下一个任务时候从头再去训练。”除了人工智能技术本身，二维虚拟及三维建模之间的“隔阂”也亟待打通，二者结合能达到逼真的虚拟现实效果以及多模态的表现。

　　未来，纺织行业数智化必然是大趋势，从产品线本身设备的升级、统筹运营，到设计层面智能“助理”上线，增强现实与设计相融合，再到整体营销宣传的销售企划制定，大模型的嵌入以及多模态的体现，人工智能的应用仍然需要面对“一线”具体需求，在“数智化”过程中以用户、消费者的需求为导向，做“接地气”的高科技。钟跃崎教授补充道：“以前我们是先有面料才有服装，现在可以先有预期效果，再反推纤维、纱线、面料等。当然，有了大模型的加持，二维和三维的打通，增强现实以及多模态的设计工具，最重要仍然是面向一线，要‘接地气’，对纺织服装行业才是有意义的。”