人工智能正在从内容生成、信息处理迈向业务决策与执行，成为推动传统产业转型升级的重要力量。对于制造业而言，AI的核心价值不再只是提升单点效率，而是深入生产经营全过程，在复杂约束条件下帮助企业实现更精准、更高效、更灵活的智能决策。

当前，纺织产业正面临市场需求变化、供应链复杂化、生产柔性化等多重变化。从生产调度、供应链管理，到质量控制、能效优化，企业需要在动态变化的环境中持续做出决策。如何利用人工智能提升生产经营决策能力，已经成为产业高质量发展的重要课题。

7月27日，“AI赋能纺织产业高质量发展大会”在浙江柯桥召开。大会聚焦人工智能与纺织产业深度融合，围绕工业决策智能、传统制造业智能化转型路径以及AI在纺织生产经营中的应用实践等话题展开深入交流。会上，中科闻歌工业决策大脑正式发布，为纺织产业打造AI原生智能工厂提供了新的技术路径。

AI正从辅助工具走向工业决策核心

中国科学院自动化研究所副所长曾大军以“决策职能——人工智能新疆域”为题，深度解析了人工智能的发展趋势。他指出，“人工智能+工业决策”正在成为培育新质生产力、推动制造业转型升级的重要方向。这不仅是技术应用层面的升级，更代表制造业发展范式的深刻变化。

曾大军表示，未来工业AI的技术路径，主要有4个方向：一是以工业数据为基础，构建自描述、自感知、富语义、自挖掘的数据体系；二是推动工业运营管理智能化，实现“感知－认知－优化－反馈”自闭环；三是突破工业决策智能关键技术，构建基于工业世界模型的复杂系统决策能力；四是发展“工业AI for Science”，利用人工智能推动材料设计、工艺创新和产品研发。到落实层面，需要坚持“四个结合”——虚实结合、人智结合、通专结合、干湿结合。

从“业务数据化”迈向“数据业务化”

浙江数字化发展与治理研究中心主任、浙江大学信息技术与经济社会系统研究中心主任刘渊围绕“AI时代传统产业数字转型之路”进行了分享。他指出，AI赋能传统产业并非简单引入技术，而是需要结合行业特点、企业基础和应用场景，探索差异化转型路径。AI能否形成产业价值，关键在于能否深入业务流程、解决实际问题，并与数据基础、行业知识、制度环境和产业生态相融合。

对于纺织等传统制造业的智能化转型，刘渊认为要进一步推动数据价值释放，从“业务数据化”迈向“数据业务化”，通过打通信息系统、加强数据治理，将分散的数据转化为信息、知识和智能决策能力。未来，AI应用将从局部效率提升工具，逐步进入企业生产、管理、经营和决策全过程，推动企业从流程优化走向智能协同，从内部效率提升走向产业链生态价值创造。实现这一转变，需要政府、企业、高校、科研机构、行业组织等共同参与，“只有将技术创新与产业场景、制度环境和协作机制有效结合，才能推动人工智能更好赋能纺织制造业，助力传统产业实现高质量发展。”

工业决策大脑落地柯桥，助力打造产业智能转型新范式

从数字化工厂迈向AI原生智能工厂，关键在于让AI真正进入生产经营流程，连接数据、决策与行动，形成持续优化的智能闭环。

作为全球重要的纺织产业集聚区，柯桥拥有成熟的产业链体系、丰富的制造场景和大量真实业务需求，为AI赋能工业决策提供了良好产业基础。基于柯桥纺织产业特点，中科闻歌围绕订单多样、工艺复杂、生产高度依赖经验、交付周期紧等行业痛点，持续探索人工智能在真实生产环境中的应用。此次发布的工业决策大脑，旨在通过融合工业数据、行业知识、业务规则和人工智能模型能力，实现跨环节、系统化的智能决策。

覆盖生产经营全流程，工业决策大脑展现应用价值

据中科闻歌CTO曹家介绍，目前其公司已与柯桥多家纺织企业达成合作，工业决策大脑的服务覆盖智能理单、生产排程、印染配色、智能跟单、质量检测、生产执行等关键环节，并在典型应用场景中取得阶段性成果。

与此同时，中科闻歌孵化企业中科巨细打造的智能巡检、智能挂纱和智能落布机器人，依托自主导航、视觉识别、任务规划和协同调度能力，将AI决策转化为现场生产动作，并实时回传现场数据，形成“感知－决策－执行－反馈”的闭环体系。

拓展应用边界，加速AI原生智能工厂建设

在纺织制造领域持续探索应用的基础上，中科闻歌正推动工业决策大脑向电力、能源、钢铁、船舶、航空航天等重点工业领域拓展，并在设备预测性维护、能源分析、低碳研发、仿真优化等场景开展应用实践。曹家表示，通过不同产业场景的持续验证，中科闻歌不断沉淀可迁移、可复用的工业决策能力，推动AI从单点应用向跨行业规模化落地发展。未来，中科闻歌将携手更多制造企业与产业生态伙伴，以工业决策大脑为核心，推动AI从单点应用走向全流程协同，加快AI原生智能工厂建设，为不同产业培育新质生产力、实现高质量发展提供新的技术支撑。

注：文中应用效率与准确率指标来自中科闻歌合作企业试运行及典型场景测试；机器人相关参数为特定测试条件下的产品数据。实际应用成效可能因企业业务流程、设备配置及运行环境不同而有所差异。

（来源：纺织导报官微）