宏大智慧、旭荣、美欣达、业林、万事利正在用AI翻耕印染的“数据原野”

董笑妍 /文

印染是一个高度依赖“老师傅”的行业：定形温度调多少，超喂量给多大，染色助剂加几克……长期以来靠的是经验判断和反复试错。但当订单越来越碎、交期越来越短、环保标准越来越严，经验驱动的生产模式逐渐开始失灵，AI之所以近年来在这个行业加速落地，正是因为印染车间里积累了大量“说不清楚靠经验，但机器学得会”的工艺数据。

定形、验布、染色：

AI如何啃下印染能耗关键环节

在印染的产线上，定形机是耗能大户。宏大智慧科技董事长、总经理兼研发总监顾仁给出的数据是，定形工序能耗占印染生产总能耗的45%以上，而一次成功率仅约70%，两个数字叠在一起，意味着这里是亟需改造的关键环节。

传统定形机的控制逻辑很直接：操作工根据布种和工艺单设定温度、车速、超喂量，机器就按照这个设定值跑。但织物在烘房里的实际状态是动态变化的：含水率在变、门幅在变、纬密在变，固定参数无法实时匹配这些变化。

顾仁用一个比喻来描述宏大的技术路线：传统自动化是在“替代手脚”，AI要做的是“延伸大脑”。宏大在定形机上部署了一套“感知—决策—执行—优化”的闭环系统，用机器视觉实时采集织物克重、纬密、纬斜、含潮率等关键指标，再通过AI算法动态调整工艺参数。

顾仁把这套体系称为印染定形的“自动驾驶技术”。实际运行效果显示，定形一次成功率直接提升了约15%，综合节能率约12%。截至2025年底，这套技术已在国内外约500家企业内实现应用，提升产能10%、降低能耗15%、优等品率提升5%，是实打实的AI改变生产。

验布是印染车间里最依赖人力的环节之一。传统验布靠人眼，一分钟最多只能看10到20米，而且工人容易疲劳，漏检不可避免。烟台业林纺织科技有限公司董事长卫金龙对质检环节的投入逻辑是“用AI替代那些让人疲惫且容易出错的工作”。

为此，这家位于烟台的印染企业投入5亿元建设了国内首家针织印染全流程绿色数字化智能工厂。其AI视觉质检系统覆盖30余种瑕疵类型，综合瑕疵检出率达90%以上，检测精度达0.05mm。

值得注意的是，业林纺织的AI能力覆盖了从质检到工艺决策的多个环节。其“AI超级智能体”能够实现从“人找信息”到“信息找人”的转变，在生产管理、采购合规、知识传承等场景中效率提升超过50%。

在浙江美欣达纺织印染科技有限公司，AI视觉检测系统的准确率高达99.5%，远超人工检测水平，配合自动裁剪设备准确率可超99%。更值得关注的是，美欣达的AI配色库和面料数字孪生库，让打样环节发生了质变：系统扫描颜色后30秒自动出配方，染色一次合格率超过95%。

公司副总经理靳熠成对此有一个很直观的对比：“染色环节上，以前老师傅用肉眼调色，染出来色差大了再修，修一次能耗翻一番”。这句话背后是一个容易被忽略的事实：印染行业的很多能耗并不是消耗在正常生产中，而是消耗在“试错—返工—再试错”的循环里。

“AI长”、智能体与绿色账本：

印染企业的“软改造”

相比前面几家企业在装备侧的AI技术输出，旭荣集团则展示了数据积累对AI落地的基础性作用。这家拥有超过50年历史的纺织印染企业，历经了初始化、数字化、整合化、自动化、智能化BI、智能化AI六个阶段，积累了大量工艺数据和系统化管理经验。

2025年，旭荣在成立50周年之际做了一件备受瞩目的事：设立“AI长”一职，成为纺织行业中首家设置该职位的企业。旭荣集团执行董事、常州旭荣针织印染有限公司董事长黄冠华的态度很明确：“AI的价值不仅是技术力，更是沟通协调与人机协作的能力，这将重塑整个产业运作模式”。

旭荣的AI落地带有鲜明的“工具化”特征。以跨部门痛点最集中的成衣样品“制作单”为例，由于客户用词不统一，新人学会看单要半年到一年，即便资深人员转译也需要约2小时。引入AI Agent后，同样的工作缩短到约20分钟。目前，旭荣集团已在线上部署了80多个AI Agent，每周可节省数千小时工时。

黄冠华对领导者在AI时代的角色转变也有一个判断：要从“火车头”转型为“教练”。在他看来，AI像一个勤勉的幕僚团，能把构思之事逻辑化地深思熟虑后回报，但最终决定仍然在人。

美欣达的AI变革也发生在车间之外的管理和组织层面。公司总经理龙方胜提出了一个框架性的判断：数字工厂建设应分为“塑形、铸魂、启智”三个阶段。

“塑形”是工厂形态的重构，“铸魂”是建立企业数据文明、打通物流、工艺与能源三条数字化链路，“启智”则是培育企业专属的智能决策大脑。

美欣达的“启智”阶段已经有了具体形态，企业搭建了一体化智算平台，打通PLM、MES、ERP、SCM、WMS、能碳管控系统，衍生出采购、排产、生产、销售、流行趋势五大智能体，形成统一的企业决策中枢。

龙方胜还特别强调了数字化的人文底色：“零碳工厂不是冰冷的能耗指标，终极目标是尊重客户、善待员工、守护生态。”

在烟台业林纺织科技有限公司的工厂里，AI的渗透同样是分层的。自动化层面，染化料助剂全自动配送系统配液精度达±0.5%，化学品用量减少12%，人工成本降低60%。数字化层面，“业林云脑”工业互联网平台贯通全流程，数字孪生工厂使非计划停机率下降40%。

卫金龙把业林纺织的实践总结为一句话：印染行业的未来工厂之路，不是选择题，而是必答题。在他看来，行业正处在深度洗牌期，“早转早主动，观望意味着落后，落后意味着被淘汰”。

此外，印染行业的环保压力无需赘述，而AI在这条线上的贡献往往被低估。‌万事利集团有限公司党委书记、董事长屠红燕给出的数据很有冲击力：公司研发的无水印染一体机通过人工智能精确控制染料用量，污水排放减少99%，印染节能40%—50%，染料用量降低20%—30%。她对此的解读是，AI赋能关乎企业存续，是传统产业通过技术重塑竞争力的关键。

这些企业动态指向的是一个更大的判断：印染行业的AI转型正在从“单点工具”走向“系统能力”。顾仁谈的是感知与决策的闭环，黄冠华谈的是组织与人才的协同，龙方胜谈的是从塑形到铸魂再到启智的递进，卫金龙谈的是从工厂设计阶段就嵌入AI的原生架构，屠红燕谈的是AI伴随环保全链路。这些视角共同指向一个正在发生的事实：印染行业的竞争力评价标准正在从“设备新旧”转向“数据密度”，其中AI不可或缺。