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缝纫合格率超98% 缝制机械行业加速迈入具身智能时代

缝纫合格率超98% 缝制机械行业加速迈入具身智能时代

  • 分类:新闻动态
  • 发布时间:2026-08-26 13:27:52
  • 访问量:3

缝纫合格率超98% 缝制机械行业加速迈入具身智能时代

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  • 发布时间:2026-08-26 13:27:52
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本文转自:消费日报

□ 本报记者 王薛淄 文/摄

人形机器人已经可以干缝衬衫的活儿了。

在刚刚结束的2026世界机器人大会上,艾图科技攻克了柔性物料分离、抓取、对齐、摆放等行业难题,并在展会现场1∶1还原真实服装工厂作业场景,沉浸式演示了Aitu人形机器人与模板机联动作业全流程——从面料识别、抓取定位到对接缝制全程自主完成,高度拟人化的精细操作精准匹配服装“小单快反”生产趋势。这款服装垂域人形机器人的亮相,让缝制机械行业的智能化转型成为关注焦点。

现场直击:

机器人“裁缝”上线

观展当日,记者走到展位最前排,只见Aitu人形机器人站立于料堆旁,视觉系统快速扫描面料边缘位置,机械臂末端柔性夹爪缓缓靠近最上层裁片,轻巧掀起一角,确认无误后平稳闭合,将整片裁片从料堆中分离出来——整个过程没有出现粘连、褶皱或滑脱。随后,机器人转身将裁片送往模板机工作台,在台面上方短暂悬停完成二次定位,接着缓缓下降,将裁片平整铺放在模板定位线内,边缘对齐误差肉眼几乎无法察觉。上料、下料整套工序均由机器人独立完成,动作连贯如熟练缝纫师傅。

图为观众在拍摄艾图科技展区人形机器人作业。

“在单一品类、单一面料条件下,Aitu人形机器人裁片分离成功率达到97%,缝纫合格率超过98%。”浙江艾图具身智能科技有限公司总经理娄灵通介绍,以此效率测算,该款人形机器人的投资回报周期约18个月。

据现场工作人员介绍,Aitu人形机器人的核心优势源于艾图全自研缝制VLA垂域具身大模型,专为服装缝制场景深度训练,可自主理解、规划、执行各类缝制任务,精准处理不同材质、厚度、状态的柔性面料,攻克柔性物料分离、抓取、对齐、摆放等行业技术难题,同时具备强泛化能力,无需反复编程调试,适配多款式、小批量、快迭代的柔性生产需求。

在一旁的VR数采互动体验区,观众佩戴VR眼镜,手持手柄即可实时同步控制机器人双臂,采集柔性面料作业数据,为垂域大模型训练积累样本数据。工作人员介绍,现场柔性材料数采互动区、AI数字孪生体验系统同步开放。数字孪生系统依托物联网打通实体设备,构建车间实时虚拟映射,全链路生产数据可视化呈现,实现生产全流程可视可控,助力工厂精细化管理。

行业观察:

缝制机械行业加速具身智能落地

服装制造业是典型的劳动密集型行业,长期面临招工难、人工成本上涨、生产效率不稳定等难题。裁剪、缝纫、分拣等核心环节大多依赖老师傅的实操经验。人形机器人在柔性面料上的精细化操作,正是行业智能化升级从“设备换新”走向“经验替代”的关键一步。据介绍,艾图人形机器人已完成裁片分离、柔性抓取、平整铺料、精准对位整套作业流程验证,现阶段已落地几家国内服装工厂,多条产线同步开展实地部署与量产试运行。

中国缝制机械协会理事长杨晓京在接受记者专访时表示:“服装制造业的智能化升级,难点从来不在于设备换新,而在于如何用技术替代老师傅的经验。”在他看来,Aitu科技用自研缝制VLA垂域具身大模型攻克柔性物料分离、抓取、对齐、摆放等行业技术难题,代表了一个清晰方向:用AI和数据打破经验制造瓶颈。

杨晓京表示:“AI赋能、人形机器人辅助生产已崭露头角,成为未来行业发展趋势。”“十四五”期间,中国缝制机械行业已经实现从“规模领先”向“数智引领”的跨越。中国缝制设备生产占全球87%以上的份额,数控设备占比超90%;行业科研投入占营收比重平均达5.43%,明显高于制造业平均水平。在协会组织推荐下,“自主缝制作业机器人研制及应用验证”已被纳入国家重点研发计划任务。“具备自主知识产权的智能缝制技术创新成果、跨领域融合的缝制具身机器人、AI缝纫机等‘人工智能+缝制设备’正不断涌现并实现量产落地。人机协同的智慧缝制新生态已初具雏形。”杨晓京表示。

市场空间同样可观。民生证券行业测算数据显示,纺织服装人形机器人市场年销量预计从2028年的6万台增长至2040年的89万台,对应市场空间从75亿元跃升至894亿元。

对于正在考虑智能化转型的服装制造企业,杨晓京建议,首先要坚定信心,未来五年是行业发展的战略机遇期;其次要找准路径,智能化不是简单的设备采购,而是借助人工智能重构产业架构;同时要深化产业链协同创新,整机企业、机器人公司、服装工厂之间形成合力。

“行业正站在从‘规模领先’向‘能力领先’战略转向的关键节点。人形机器人规模化应用将带来全新的竞争维度。”杨晓京说,未来谁能在柔性面料处理、复杂缝制工序的智能化上率先突破,谁就能在新的产业格局中占据主动。

具身智能开辟风险治理新模式

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