當下，從服裝制造業數智化制造實踐情況來看，我們還遠未達到數智化制造目標。從落實2023年工信部等六部門發布的《智能工廠梯度培育行動實施方案》和《智能工廠梯度培育要素條件》所規定的任務要求來看，也必須繼續努力。因此，數智化制造仍是服裝制造業“十五五”主要任務。
“十五五”服裝業數智化制造任務的具體化實踐，可以從以下五點展開。
一、要從八個方面打造新質生產力驅動服裝制造業向高端化智能化綠色化方向發展
服裝制造業應該著眼于高效生產力、高質生產力和綠色生產力，從八個方面來打造新質生產力，來驅動我們服裝制造業向高端化、智能化和綠色化可持續方向發展。這八個方面是：實踐服裝制造企業數智化深度轉型；實踐AI大模型及其相關技術；實踐數據資產的有效管理和利用；實踐個性和批量定制的柔性制造模式；實踐服裝制造數字孿生技術；實踐服裝綠色化制造；實踐共享工廠（也稱共享制造）新模式；實踐與“低空經濟+”模式融合。
“十五五”要按照《數字化轉型管理 參考架構》五個等級的十個檔次要求和《智能工廠梯度培育要素條件》四個梯度等級要求，動員服裝企業在現有基礎上，實踐各自企業五個等級的十個檔次分步實施和四個梯度等級的升級。其中規范級5檔（見表一）、場景級3檔（見表二）、領域級3檔（見表三）、平臺級3檔（見表四）、生態級3檔（見表五），各個檔次的轉型廣度和深度以及關鍵技術都有不同要求，因此各個企業可根據自己的現狀選擇適合的級別與檔次進行轉型工作。
表一 規范級檔次要求
表二 場景級檔次要求
表三 領域級檔次要求
表四 平臺級檔次要求
表五 生態級檔次要求
2023年工信部等六部門發布的《智能工廠梯度培育行動實施方案》和《智能工廠梯度培育要素條件》是對《智能制造能力成熟度模型》補充，目的是為了加快我國智能制造的步伐，所以在智能制造能力成熟度三級也就是集成級基礎上再形成一個具有四個梯度等級的行動方案，這四個梯度等級便是基礎級、先進級、卓越級和領航級，它們在工廠建設、研發設計、生產作業、運營管理以及建設成效要求各有不同，見表六。因為有了這樣的等級要求，我們各個服裝企業可根據自己的現狀選擇適合的級別進行轉型工作。
表六 智能工廠梯度等級要求
服裝制造業進行數字化轉型以來，其實我們只做了數字化轉型的上半場工作，也就是主要聚焦于信息化建設來探索和實踐數智化轉型，其核心是業務流程的數字化和智能化，隨著業務流程的數智化，企業開始積累大量數據，從企業數據資產來說這僅僅是個起點；數字化轉型的下半場工作也就是我們現在要進行的工作，那就是在數據資本化的推動下，企業能夠在產業中構建新的價值鏈位置，甚至重塑產業生態，實現在數字經濟中的領導地位，從數據價值賦能向數據資產運營轉變，實現數據資產金融信用再造和金融中介成本再造。
四、要抓緊做好通用人工智能AGI和AI大模型在服裝制造業智能化的賦能應用
(1)盡快應用我國發布的DeepSeek- R1和Manus智能體為制造企業服務2025年初我國杭州深度求索AI公司發布了DeepSeek- R1推理大模型，3月初肖弘的公司發布了一款通用型Manus智能體，這兩者一個在AIGC領域、一個在AGI方面都取得了引發全球轟動的業績。DeepSeek通過強化學習RL，突破了傳統大模型依賴算力和數據的限制，展現了集成式創新的大優勢。因為它開源的推理模型，擅長處理復雜任務且可免費商用。DeepSeek可以接面向用戶或者支持開發者，提供智能對話、文本生成、語義理解、計算推理、代碼生成補全等應用場景，支持聯網搜索與深度思考模式，同時支持文件上傳，能夠掃描讀取各類文件及圖片中的文字內容。DeepSeek平臺還為服裝制造業服務，如：智能制造生產產線優化、質量管控升級、 智能視覺質檢、設備預測性維護、供應鏈智能管理、能耗與成本控制、數字孿生與仿真、智能倉儲與物流、安全與風險管理、數據驅動決策、產品智能售后服務等。Manus作為產品發布后，由于在穩定性方面存在一點問題而受過部分非議，但近期通過技術升級和應用場景擴展，新增了多項功能，如：新增了多代理協作模式與設備接管能力——Manus引入了多代理模式，能夠調用多個子智能體分工協作，模擬人類團隊的執行流程工作，在處理復雜任務時，不同代理負責拆解子任務、調用工具、生成結果等環節，顯著提升了復雜工作流的處理效率；新增了任務執行能力的強化，做到復雜任務閉環——Manus新增了對復雜任務的全流程執行能力，用戶只需下達指令，系統可自動完成文件解壓、數據提取、分級排序及報告生成，無需人工干預；新增了硬件與交互體驗升級——在一體化設計與續航優化中，針對智能設備用戶，Manus優化了硬件設計，延長了電池續航能力，確保長時間任務執行中無需頻繁充電；新增了在垂直場景的應用擴展——如新增針對跨境電商的定制功能，自動分析銷售數據、生成市場策略報告，并直接提供可執行的運營建議，部分功能被評價為“堪比五年經驗運營人員”；新增了企業級工具集成——支持與Excel、編程軟件等工具的深度交互，例如自動編寫代碼、操作表格數據，進一步降低非技術用戶的使用門檻等。所以Manus完全可為我制造業數智化制造所用。（2）服裝制造業要融合具身智能人形機器人，為自主縫制和替人縫制做好充分準備眾所周知，作為人造的智能機器人，不但要具有感智能力、運動能力、操作能力、交互能力、續航能力，還要有可靠性和安全性，具備可控制系統等，而作為具身智能人形機器人還要具有擬人智能（比人腦更聰明的云腦）、類人形態（能適應執行各種復雜任務）和廣泛適用性（解決未來腦力與體力之需）。正因為具身智能人形機器人有了這些特征，所以在服裝縫制中能為我所用，例如：應用具身智能人形機器人對服裝進行折疊；又例如：利用具身智能人形機器人和縫制設備組成自主縫合系統，做到自動、高效、省人的縫制加工系統。
今年我們國家已經把“智能機器人自主縫合系統”和“自主縫制作業機器人系統研制與應用驗證”兩個項目作為我們服裝制造業重點攻關研發項目，旨在攻克智能化縫制的核心技術難題，進一步為我國服裝制造業數智化制造升級賦能。
五、要繼續堅持實踐少人或無人的服裝智能制造產線、車間、工廠
在過去的十年，我們服裝制造業一直堅持我們數智化轉型的目標，那就是實踐少人或無人的服裝智能產線和車間，乃至工廠。到現在為止，在襯衫克夫，襯衫左右前片和襯衫領子我們完成了模塊式智能縫制系統，建成了高效少人的智能模塊式襯衫生產線。今后，在十五五期間我們可以仿模塊式智能襯衫生產線建設方式，完成其他各類服服裝產線的建設，但在這個基礎上我們必須堅持以下三條原則：堅持多工序模塊式智能系統的建設；堅持模塊式智能產線設備運行監控與控制和DeepSeek、Manus相融合；堅持模塊式產線應用智能多臂或人形機器人替人原則。總之，在AI與服裝產業深度融合的浪潮中，企業要像智能變色龍一樣,隨著AI技術的不斷進步而進步。企業只有保持對AI技術趨勢的敏銳感知，同時堅守服裝產業本質價值，率先完成數字基因重組和構建新型人機協作關系，企業才能在未來站到整個服裝產業前沿。與此同時，服裝制造業數智化轉型必須堅持以數據治理為基礎，以頂層設計為先行和分階段實施的原則；必須堅持從單點數字化起步到企業各業務鏈打通、到最后重構企業生態級轉型的核心策略。“十五五”時期，全球正站在一個前所未有的變革臨界。數智化技術驅動未來，從國家戰略到企業生存，數智化轉型不再是企業的選修課，而是必修課，更是未來企業競爭力的核心法碼。“十五五”時期注定會成為人類與數字文明深度融合的里程碑。（本文有刪節）
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