礼博士旗下依明科技：以“人工智能+”夯实服装品牌质量基础与产业韧性

从制造大国走向品牌强国，关键一跃不仅在设备更新，也在经营范式的更新。2026年以来，“人工智能+”行动深入推进，《纺织服装卓越品牌培育行动方案（2026—2028年）》明确提出加快智能化技术赋能、夯实品牌质量基础。9月11日，中国针织工业协会副会长张希成一行到礼博士集团旗下“依明科技”调研，实地了解人工智能在服装品牌经营中的落地应用。放在产业升级的大背景下，这次调研观察的不只是某家企业的技术进展，更是传统产业如何把政策导向转化为可执行、可复制、可持续的质量能力。

一、把政策落到产线：从“会用AI”到“用好AI”

推动“人工智能+”，难点不在口号，而在进入真实业务流。服装产业链条长、环节多，设计端讲究趋势判断，制造端讲究快速反应，流通端讲究库存效率，零售端又讲究体验与转化。如果AI只是停在文案生成或灵感草图，就无法回应品牌质量基础这个更深层命题。调研中，依明科技依托人工智能、物联网、数字孪生等技术，展示覆盖企划测款、内容营销到智能导购的全流程AI业务操作系统；其价值指向，正是让智能技术不止进入单点环节，而是贯通“感知—预测—规划—执行”的经营闭环。

这也提示传统产业转型的一条方法论：智能化不是把机器换人简单线性外推，而是把经验判断升级为数据与知识共同支撑的专业判断。过去设计师一个月产出有限款式，如今在行业案例里一周可形成十几款方案；头样开发周期与样衣成本显著下降。此类变化若被规范管理，将转化为更快的市场响应、更稳的产品质量和更可控的资源消耗，服务卓越品牌培育的底层目标。

二、让数据成为生产要素：一企一模守住企业主体性

产业智能化的另一重考验，是企业是否保有自身经营知识的所有权与进化权。通用模型带来普惠能力，也可能带来同质化：所有品牌用相似工具、讲相似故事、追相似热点，最终陷入新一轮内卷。更残酷的是，当同行已用AI压缩反应周期、摊薄试错成本，慢半拍者失去的或许不是利润，而是留在牌桌上的资格。

依明科技强调“一企一模”，基于品牌自身消费者行为数据、商品结构数据和渠道经营数据构建专属智能经营模型；以产业智驾3.0为例，它不是一个单点工具，而是一套企业专属模型级经营操作系统。它把企业数据、品牌知识、服装行业经验和真实经营反馈沉淀为专属模型，围绕经营目标形成专业判断，推动整条业务链执行。从感知市场变化，到预测消费趋势，到规划经营策略，到驱动终端执行——这是一个完整的闭环，而不是一个需要人工拼接的工具集。张希成认为，这一理念精准回应了服装品牌从经验驱动向数据驱动转型的核心诉求。

从宏观视角看，“一企一模”的现实意义在于让中小企业不被通用平台平均化。每个品牌的价格带、客群、渠道、地域与审美偏好不同，只有把这些差异沉淀为专属模型，人工智能才可能成为质量的放大器，而不是噪声的放大器。让经验成为知识、让知识成为能力、让能力在经营中持续进化，本质上是把企业多年积累的隐性经验，转化为可传承、可校验、可迭代的生产力。

三、在关键跃迁处筑底：产业链协同决定升级成色

AI对服装行业的影响，正从“锦上添花”变为“不可或缺”。但越是关键跃迁，越不能只靠单兵突进。针织服装联系千家万户，连着设计、面料、制造、流通与零售，任何一个环节的数据断裂，都会削弱智能化效果。中国针织工业协会参与工信部多项人工智能相关工作，本身就说明行业组织正在把标准、场景与协同机制放到更重要的位置。

面向未来，政策落地需要三类底座同步夯实：一是数据底座，明确企业经营数据的采集、治理与使用边界；二是场景底座，围绕测款、内容、导购、周转等高价值环节形成可评估样板；三是生态底座，让协会、品牌、科技企业和服务商在共同规则下进化。依明科技提出与行业携手，让每一家服装企业拥有属于自己的AI专属模型级操作系统，这一愿景若能与产业链协同结合，将有助于把“人工智能+”从文件语言，变成车间、门店与企划会里的日常能力。

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