AI浪潮蓬勃兴起，但究竟应该如何让技术走出概念，切实破解纺织产业转型痛点、深度赋能生产决策？

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7月27日，AI赋能纺织产业高质量发展大会暨工业决策大脑产品发布会在浙江绍兴柯桥举行。中国科学院自动化研究所副所长曾大军、中国纺织工业联合会信息化部主任殷强、常州纺织服装职业技术学院党委委员、副校长马昀、苏州大学纺织与服装工程学院院长潘志娟、绍兴大学纺织科学与工程学院院长邹专勇、中科闻歌董事长王磊、中科闻歌CEO罗引等领导嘉宾出席本次大会。

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会上，中科闻歌重磅发布了“工业决策大脑”。

作为一套面向AI原生工厂的完整能力体系，工业决策大脑以DOMA技术架构和“基—枢—核—脑—端”决策AI树为底座，打通工业数据、模型、智能体、智能装备的全链路，让AI真正读懂工厂、深度参与决策，打通“感知－决策－行动”的智能化闭环。

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工业决策大脑：

让数据被理解、模型适配准、经验转化深

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中国科学院自动化研究所副所长曾大军在主旨报告“决策智能一人工智能新疆域”中指出：随着工业机器人、智能体、具身智能快速发展，决策主体由传统以人为中心，转向人 + 智能体融合协同。智能体与机器人深度参与工业全流程并牵引决策，人智融合的新模式，在数据采集处理、人机协同决策构建等层面，为现有工业体系带来全新挑战。

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浙江大学管理学院教授、浙江大学信息技术与经济社会系统研究中心主任刘渊在主旨报告“AI时代传统产业数字转型之路”中指出：“AI具备技术能力，并不意味着它能够自然转化为产业赋能效果。AI能力主要来自数据、算力和算法，而要真正进入产业、形成现实生产力，还需要与具体的行业场景、业务流程、制度环境和应用模式深度结合。”

曾大军与刘渊两位专家的分享，点明了当前工业智能化转型的核心瓶颈与破局方向，也为中科闻歌“工业决策大脑”的落地实践提供了理论层面的支撑。

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“工厂并不缺设备、系统和数据，真正缺少的是连接‘数据”与‘执行’的决策智能大脑。”中科闻歌副总裁、CTO曹家在发布会上表示。

过去多年来，随着ERP、MES、PLC等系统广泛部署，大量工业企业持续推进信息化建设，积累了丰富的数据资源。然而，信息化并不等于智能化。许多企业的数据仍停留在记录、查询和展示层面，尚未真正转化为分析问题、优化生产和辅助决策的能力。

曹家指出，工业AI要真正落地，仍需跨越数据难理解、模型难适配、经验难沉淀等三重障碍。

曹家表示：首先，工业企业并不缺少数据，真正缺少的是可被AI直接理解和有效使用的高质量数据。其次，工业场景中的数据呈现各种复杂模态，仅依靠通用大模型，难以理解复杂工艺机理和生产规则，更难以支撑生产排程、质量控制、设备协同等专业决策。最后，当前，大量关键知识仍沉淀在资深技术人员和专家团队的经验之中。难以形成结构化、可传承、可复制的知识体系。一旦人员发生变化，经验就可能随之流失，企业决策效率和能力提升也因此受到限制。

曹家的这番发言，精准点出了当前工业智能化落地过程中卡在“最后一公里”的核心痛点，而中科闻歌推出的工业决策大脑，正是针对这三重障碍给出的系统性解决方案。

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工业决策大脑：

兼容现有系统、融通全域数据、输出落地决策

中科闻歌将DOMA（Data—Ontology—Models—Agents，即数据—本体—模型—智能体）技术架构引入工业场景：汇聚企业真实业务数据，构建设备、订单、产品、工艺与质量之间的关系，再由专业模型进行理解和推理，最终通过智能体调用业务系统与生产工具完成任务。

在产品层面，中科闻歌“基—枢—核—脑—端”决策AI树进一步把这些能力组织为完整体系：底层由海汇和DIP负责组织工业数据和知识，中间由雅意、磐石大模型和决策机完成预测、推演与决策，上层通过龙工智能体和工业智能装备进入具体工厂生产和经营业务。

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中科闻歌“基—枢—核—脑—端”决策AI树

依托决策AI树，工业决策大脑提供一套面向AI原生工厂的完整能力体系——让AI理解工厂、参与决策，并把决策转化为系统任务和设备行动。

这套体系不要求企业推倒重建已经投入使用的系统，而是将订单、客户、设备、物料、产品、工艺和质量数据连接起来，让工厂使用统一的业务语言，并在交期、产能、库存、成本、品质和能耗等多重约束下，形成可执行的决策方案。

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工业决策大脑如何赋能？

从数字决策到具身执行，打通工业智能闭环

曹家介绍，工业决策大脑已进入纺织企业生产经营的多个关键环节，并在典型应用场景中取得阶段性成效，推动AI从单点工具加速走向贯通生产经营流程的决策闭环。

具体来看：

l贸易智能理单场景：过去，一张外贸订单需要人工在多个文件之间反复核对，通常耗时30至60分钟。应用工业决策大脑后，面料规格、颜色、数量、工艺、交期等关键信息可被自动识别，数十秒内即可完成理单，关键要素提取准确率超过95%。 

l织造智能排产场景：传统织造排产过去主要依赖人工经验统筹，一份排产计划需要统筹设备、产能、工艺、库存和交期等多项因素，往往耗时数小时。接入工业决策大脑后，AI能够综合各类生产约束，自动分配任务，并根据现场变化实时重算，排产计划由数小时压缩至分钟级，让生产计划更快响应临时插单、设备异常和订单调整。 

l印染智能配色场景：印染配色原本高度依赖老师傅经验，往往需要反复打样和调整。如今，工业决策大脑能够综合历史配方、光谱数据、面料信息和染料属性生成配色建议，并根据打样结果持续优化。在典型场景下，打样由7至8轮降至3至4轮，成本可节省30%至50%，并将老师傅经验持续沉淀为可复用能力。 

l印染智能排缸：以前完成一次排缸通常需要约2小时，订单或设备情况发生变化后，还要重新协调。接入工业决策大脑后，AI能够综合多重约束生成可解释的排缸方案，将排缸时间由约2小时缩短至约2分钟，帮助企业更快应对插单、设备变化等生产现场的不确定性。

l完工反馈与订单交付：过去，一个批次完成生产，生产记录、质检结果和原始订单需要逐项核对，还要联动销售、仓储、质检和财务等多个部门，费时费力。落地工业决策大脑后，系统自动核对生产记录、质检数据与订单要求，并同步触发后续业务流程，将原本1.5至3小时的跨部门协作压缩至约5分钟。

工业智能不仅要在数字系统中完成分析和决策，还要将决策转化为生产现场的具体行动。

曹家表示：“中科闻歌本身并不做机器人，而是致力于为各类机器人进入工厂打造统一的工业决策大脑。我们希望在机器人‘会感知’与‘会行动’之间，构建统一的协同决策能力和决策算法，让不同类型的机器人能够围绕同一生产目标协同工作、持续优化，共同推动未来工厂运行模式从自动化走向智能化。”

在工业决策大脑统一调度下，由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，成为AI进入生产现场的具身智能终端。

机器人融合自主导航、视觉识别、任务规划和协同调度等能力，将系统决策转化为巡检、停机、挂纱、转运等生产动作，并实时回传现场数据，形成“感知—决策—执行—反馈”闭环。

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其中，智能巡检机器人可识别20余类纺织瑕疵，检测准确率超过95%，单机续航达8小时；发现严重缺陷后，可上传数据进行风险研判并联动织机停机。智能挂纱机器人能够协同完成取纱、定位和挂入，作业高度覆盖0.5至3米，最大挂载15公斤/卷，重复定位精度达±0.1毫米。智能落布机器人额定负载达300公斤，定位精度达±5毫米，每日可转运100至150卷布卷，并支持动态避障和多机协同。

通过工业决策大脑与具身智能终端协同，中科闻歌进一步贯通数字系统与物理现场，让AI从分析生产、辅助决策走向执行任务、反馈结果，推动决策智能与工业具身智能深度融合。

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深耕纺织样板场景拓展多元工业赛道

纺织产业是我国传统支柱产业，也是吸纳就业、保障民生的重要产业，当前正处于转型升级、向价值链高端攀升的关键阶段，生产流程优化、供应链协同、柔性定制等环节都对智能决策提出了迫切需求。

本次发布会选择在绍兴柯桥举办，也正是看中了柯桥作为全国纺织产业核心集聚区的产业地位与数字化转型需求。

中科闻歌也将以柯桥纺织产业为首个深度验证的样板场景，联合当地龙头纺织企业，验证工业决策大脑的落地成效，总结可复制推广的行业解决方案，未来逐步向更多制造业细分领域推广落地。

目前，工业决策大脑已深入木林森、中辉纺织、东进新材料、舒美针织、龙玉才纺织、福华世家、东丘针纺、华孚时尚等企业的生产经营流程，覆盖智能理单、生产排程与排缸、印染配色、智能跟单、质量检测、生产执行等关键环节。

不仅如此，在纺织制造业持续验证应用路径的同时，中科闻歌正推动工业决策大脑向电力、煤炭、新能源、钢铁、船舶、航空航天等重点工业领域拓展，相关能力已应用于输配电设备预测性维护、电力科研、能源产业投资、钢铁低碳研发和气动仿真优化等场景。

“我们希望通过不同行业场景的持续验证，沉淀可迁移、可复用的工业决策能力，推动AI从单点应用走向跨行业规模化落地。”曹家表示。

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本次活动同步举办人工智能赋能工业产业论坛，苏州大学纺织与服装工程学院教授刘宇清担任主持人；能链集团创始人董事长戴震、B2B内参负责人马羽东、环思智慧陈琰、绍兴大学纺织科学与工程学院院长邹专勇、中科巨细总经理总经理葛金宝参与论坛交流。

此次中科闻歌“工业决策大脑”的发布，为工业智能化转型打通了从数据到决策再到执行的关键链路，也为传统制造业拥抱AI、实现高质量发展提供了可落地的新路径。

期待未来随着样板场景经验的不断沉淀，中科闻歌工业决策大脑将助力更多纺织企业完成智能化升级，推动我国纺织工业整体向智能化、高端化迈进。