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AI浪潮蓬勃興起，但究竟應該如何讓技術走出概念，切實破解紡織產業轉型痛點、深度賦能生產決策？

7月27日，AI賦能紡織產業高質量發展大會暨工業決策大腦產品發布會在浙江紹興柯橋舉行。中國科學院自動化研究所副所長曾大軍、中國紡織工業聯合會信息化部主任殷強、常州紡織服裝職業技術學院黨委委員、副校長馬昀、蘇州大學紡織與服裝工程學院院長潘志娟、紹興大學紡織科學與工程學院院長鄒專勇、中科聞歌董事長王磊、中科聞歌CEO羅引等領導嘉賓出席本次大會。

會上，中科聞歌重磅發布了“工業決策大腦”。

作為一套面向AI原生工廠的完整能力體系，工業決策大腦以DOMA技術架構和“基—樞—核—腦—端”決策AI樹為底座，打通工業數據、模型、智能體、智能裝備的全鏈路，讓AI真正讀懂工廠、深度參與決策，打通“感知－決策－行動”的智能化閉環。

工業決策大腦：

讓數據被理解、模型適配準、經驗轉化深

中國科學院自動化研究所副所長曾大軍在主旨報告“決策智能一人工智能新疆域”中指出：隨著工業機器人、智能體、具身智能快速發展，決策主體由傳統以人為中心，轉向人 + 智能體融合協同。智能體與機器人深度參與工業全流程并牽引決策，人智融合的新模式，在數據采集處理、人機協同決策構建等層面，為現有工業體系帶來全新挑戰。

浙江大學管理學院教授、浙江大學信息技術與經濟社會系統研究中心主任劉淵在主旨報告“AI時代傳統產業數字轉型之路”中指出：“AI具備技術能力，并不意味著它能夠自然轉化為產業賦能效果。AI能力主要來自數據、算力和算法，而要真正進入產業、形成現實生產力，還需要與具體的行業場景、業務流程、制度環境和應用模式深度結合。”

曾大軍與劉淵兩位專家的分享，點明了當前工業智能化轉型的核心瓶頸與破局方向，也為中科聞歌“工業決策大腦”的落地實踐提供了理論層面的支撐。

“工廠并不缺設備、系統和數據，真正缺少的是連接‘數據”與‘執行’的決策智能大腦。”中科聞歌副總裁、CTO曹家在發布會上表示。

過去多年來，隨著ERP、MES、PLC等系統廣泛部署，大量工業企業持續推進信息化建設，積累了豐富的數據資源。然而，信息化并不等于智能化。許多企業的數據仍停留在記錄、查詢和展示層面，尚未真正轉化為分析問題、優化生產和輔助決策的能力。

曹家指出，工業AI要真正落地，仍需跨越數據難理解、模型難適配、經驗難沉淀等三重障礙。

曹家表示：首先，工業企業并不缺少數據，真正缺少的是可被AI直接理解和有效使用的高質量數據。其次，工業場景中的數據呈現各種復雜模態，僅依靠通用大模型，難以理解復雜工藝機理和生產規則，更難以支撐生產排程、質量控制、設備協同等專業決策。最后，當前，大量關鍵知識仍沉淀在資深技術人員和專家團隊的經驗之中。難以形成結構化、可傳承、可復制的知識體系。一旦人員發生變化，經驗就可能隨之流失，企業決策效率和能力提升也因此受到限制。

曹家的這番發言，精準點出了當前工業智能化落地過程中卡在“最后一公里”的核心痛點，而中科聞歌推出的工業決策大腦，正是針對這三重障礙給出的系統性解決方案。

工業決策大腦：

兼容現有系統、融通全域數據、輸出落地決策

中科聞歌將DOMA（Data—Ontology—Models—Agents，即數據—本體—模型—智能體）技術架構引入工業場景：匯聚企業真實業務數據，構建設備、訂單、產品、工藝與質量之間的關系，再由專業模型進行理解和推理，最終通過智能體調用業務系統與生產工具完成任務。

在產品層面，中科聞歌“基—樞—核—腦—端”決策AI樹進一步把這些能力組織為完整體系：底層由海匯和DIP負責組織工業數據和知識，中間由雅意、磐石大模型和決策機完成預測、推演與決策，上層通過龍工智能體和工業智能裝備進入具體工廠生產和經營業務。

中科聞歌“基—樞—核—腦—端”決策AI樹

依托決策AI樹，工業決策大腦提供一套面向AI原生工廠的完整能力體系——讓AI理解工廠、參與決策，并把決策轉化為系統任務和設備行動。

這套體系不要求企業推倒重建已經投入使用的系統，而是將訂單、客戶、設備、物料、產品、工藝和質量數據連接起來，讓工廠使用統一的業務語言，并在交期、產能、庫存、成本、品質和能耗等多重約束下，形成可執行的決策方案。

工業決策大腦如何賦能？

從數字決策到具身執行，打通工業智能閉環

曹家介紹，工業決策大腦已進入紡織企業生產經營的多個關鍵環節，并在典型應用場景中取得階段性成效，推動AI從單點工具加速走向貫通生產經營流程的決策閉環。

具體來看：

★貿易智能理單場景：過去，一張外貿訂單需要人工在多個文件之間反復核對，通常耗時30至60分鐘。應用工業決策大腦后，面料規格、顏色、數量、工藝、交期等關鍵信息可被自動識別，數十秒內即可完成理單，關鍵要素提取準確率超過95%。

★織造智能排產場景：傳統織造排產過去主要依賴人工經驗統籌，一份排產計劃需要統籌設備、產能、工藝、庫存和交期等多項因素，往往耗時數小時。接入工業決策大腦后，AI能夠綜合各類生產約束，自動分配任務，并根據現場變化實時重算，排產計劃由數小時壓縮至分鐘級，讓生產計劃更快響應臨時插單、設備異常和訂單調整。

★印染智能配色場景：印染配色原本高度依賴老師傅經驗，往往需要反復打樣和調整。如今，工業決策大腦能夠綜合歷史配方、光譜數據、面料信息和染料屬性生成配色建議，并根據打樣結果持續優化。在典型場景下，打樣由7至8輪降至3至4輪，成本可節省30%至50%，并將老師傅經驗持續沉淀為可復用能力。

★印染智能排缸：以前完成一次排缸通常需要約2小時，訂單或設備情況發生變化后，還要重新協調。接入工業決策大腦后，AI能夠綜合多重約束生成可解釋的排缸方案，將排缸時間由約2小時縮短至約2分鐘，幫助企業更快應對插單、設備變化等生產現場的不確定性。

★完工反饋與訂單交付：過去，一個批次完成生產，生產記錄、質檢結果和原始訂單需要逐項核對，還要聯動銷售、倉儲、質檢和財務等多個部門，費時費力。落地工業決策大腦后，系統自動核對生產記錄、質檢數據與訂單要求，并同步觸發后續業務流程，將原本1.5至3小時的跨部門協作壓縮至約5分鐘。

工業智能不僅要在數字系統中完成分析和決策，還要將決策轉化為生產現場的具體行動。

曹家表示：“中科聞歌本身并不做機器人，而是致力于為各類機器人進入工廠打造統一的工業決策大腦。我們希望在機器人‘會感知’與‘會行動’之間，構建統一的協同決策能力和決策算法，讓不同類型的機器人能夠圍繞同一生產目標協同工作、持續優化，共同推動未來工廠運行模式從自動化走向智能化。”

在工業決策大腦統一調度下，由中科聞歌孵化企業中科巨細打造的智能巡檢、智能掛紗和智能落布機器人，成為AI進入生產現場的具身智能終端。

機器人融合自主導航、視覺識別、任務規劃和協同調度等能力，將系統決策轉化為巡檢、停機、掛紗、轉運等生產動作，并實時回傳現場數據，形成“感知—決策—執行—反饋”閉環。

其中，智能巡檢機器人可識別20余類紡織瑕疵，檢測準確率超過95%，單機續航達8小時；發現嚴重缺陷后，可上傳數據進行風險研判并聯動織機停機。智能掛紗機器人能夠協同完成取紗、定位和掛入，作業高度覆蓋0.5至3米，最大掛載15公斤/卷，重復定位精度達±0.1毫米。智能落布機器人額定負載達300公斤，定位精度達±5毫米，每日可轉運100至150卷布卷，并支持動態避障和多機協同。

通過工業決策大腦與具身智能終端協同，中科聞歌進一步貫通數字系統與物理現場，讓AI從分析生產、輔助決策走向執行任務、反饋結果，推動決策智能與工業具身智能深度融合。

深耕紡織樣板場景拓展多元工業賽道

紡織產業是我國傳統支柱產業，也是吸納就業、保障民生的重要產業，當前正處于轉型升級、向價值鏈高端攀升的關鍵階段，生產流程優化、供應鏈協同、柔性定制等環節都對智能決策提出了迫切需求。

本次發布會選擇在紹興柯橋舉辦，也正是看中了柯橋作為全國紡織產業核心集聚區的產業地位與數字化轉型需求。

中科聞歌也將以柯橋紡織產業為首個深度驗證的樣板場景，聯合當地龍頭紡織企業，驗證工業決策大腦的落地成效，總結可復制推廣的行業解決方案，未來逐步向更多制造業細分領域推廣落地。

目前，工業決策大腦已深入木林森、中輝紡織、東進新材料、舒美針織、龍玉才紡織、福華世家、東丘針紡、華孚時尚等企業的生產經營流程，覆蓋智能理單、生產排程與排缸、印染配色、智能跟單、質量檢測、生產執行等關鍵環節。

不僅如此，在紡織制造業持續驗證應用路徑的同時，中科聞歌正推動工業決策大腦向電力、煤炭、新能源、鋼鐵、船舶、航空航天等重點工業領域拓展，相關能力已應用于輸配電設備預測性維護、電力科研、能源產業投資、鋼鐵低碳研發和氣動仿真優化等場景。

“我們希望通過不同行業場景的持續驗證，沉淀可遷移、可復用的工業決策能力，推動AI從單點應用走向跨行業規模化落地。”曹家表示。

本次活動同步舉辦人工智能賦能工業產業論壇，蘇州大學紡織與服裝工程學院教授劉宇清擔任主持人；能鏈集團創始人董事長戴震、B2B內參負責人馬羽東、環思智慧陳琰、紹興大學紡織科學與工程學院院長鄒專勇、中科巨細總經理總經理葛金寶參與論壇交流。

此次中科聞歌“工業決策大腦”的發布，為工業智能化轉型打通了從數據到決策再到執行的關鍵鏈路，也為傳統制造業擁抱AI、實現高質量發展提供了可落地的新路徑。

期待未來隨著樣板場景經驗的不斷沉淀，中科聞歌工業決策大腦將助力更多紡織企業完成智能化升級，推動我國紡織工業整體向智能化、高端化邁進。