专家观点 | 田坤：以数智赋能 筑袜业新篇

5月23日，百人会“浙江省加快培育制造业AI服务商”圆桌活动在绍举行。浙江阿大互联科技有限公司副总经理田坤出席并做专题分享。百人会秘书处根据现场发言整理如下。

浙江阿大互联科技有限公司副总经理 田坤

尊敬的各位领导，各位专家，阿大互联是绍兴本地的一家传统袜业企业，深耕袜业多年。今年特别荣幸能够和大家分享阿大互联在袜业数智化转型路上的探索和实践，聊一聊我们是如何利用AI技术为传统袜业注入新的活力，也同步汇报我们作为AI服务商的实践探索和发展思考。

一、企业简介

阿大互联是一家集自有品牌、品牌授权、贴牌经营、纱线经营于一体的科技型全产业链袜业平台。自成立以来，始终坚持数字、智能、互联的发展理念，以创新和技术推动袜业产业升级为使命，也收获了行业的广泛认可。先后获得第三届“华彩杯”算力大赛总决赛全国一等奖，入选2025浙商人工智能应用典型案例等多项荣誉，这些成绩既是对我们过往工作的肯定，也是我们持续深耕传统袜业数智化的动力。

二、爱花型——袜业AI综合服务平台

在国家、省市、各级政府鼓励人工智能和制造业融合发展的政策指引下，基于企业前期良好的数智化基础，阿大互联携手绍兴移动将AI技术和袜业实际的场景需求相结合，搭建了“爱花型”袜业AI综合服务平台。

爱花型在2024年10月完成调研和立项，经过了多轮开发迭代，其中一个核心功能模块“在线选款平台”在2025年3月份正式上线，同年8月和10月，“点阵图AI生成系统”和“花型AI设计生成系统”先后上线，通过持续的模型训练、算力升级与版本优化，平台已形成成熟稳定的服务能力，可为袜企提供设计、打样、生产全流程AI服务支撑。

（一）在线选款平台

利用AI模块构建了目前全球最大的花型素材选款库和设计图选款库，累计收录4.7万余款原创花型素材、近5万款袜版设计图，涵盖了各类功能和主题风格，选中即下架，持续上新，上线即可选，选中即可用，确保每一款花型的独家原创性。

（二）点针图AI生成系统

系统集成AI图像处理和在线设计工具，能够实现AI图像和针织工艺的高度匹配，自动完成从图像到帧数点位图的转换；设计工具模块提供画布编辑、绘图工具、颜色管理、历史记录等功能，支持设计师在线精修、导出，彻底解决传统人工绘图耗时久、误差大、效率低的难题。

（三）爱花型AI生成系统

系统基于Flux.1的LoRA风格模型，结合流行趋势和袜品特征，专注于袜子图案智能设计与生成，支持文生图、图生图、风格迁移等多种创作模式，可生成扁平插画、抽象艺术、复古国风等多元风格图案。同时也能够实现袜子设计花型的创意延伸和调整，让传统的袜子设计更加高效且具有创新性。

平台应用成效显著，较传统模式，袜子设计效率提升约70%，设计成本降低50%以上，打样周期缩短约50%。有效打破传统设计局限，助力企业快速迭代产品、摆脱低价内卷、带动产业协同升级。

三、案例落地

（一）诸暨某头部袜企——设计效率革命

该企业每年需出款约1.2万款，配套设计团队15人，在传统人工手绘改稿模式下，单款花型从构思到定稿需7—10天，成本高、原创率低。接入爱花型后，借助爱花型在线选款平台根据品牌特征和市场需求，快速完成选款，直接上机打样；通过使用花型AI生成系统，1小时生成100多款原创花型，设计和打样周期缩短了近80%，原创率达95%，企业每月新增爆款5-8款，订单增长近30%。

（二）海宁某中小袜厂——设计与打样双降本

该企业每年所需设计款式数量不多，全部通过外部设计工作室进行袜款设计，每组袜款设计成本高达800-1000元，设计周期约7天，沟通成本高。接入爱花型后，借助在线选款平台和花型AI生成系统，快速完成选款设计，每组袜款设计成本仅需200-300元；AI设计+AI生成工艺点针图，打样成功率提升至85%；企业每年减少工艺点针图画图成本约8万元，减少材料浪费近20万元。

（三）义乌某电商袜企——赋能企业自主出款，精准预测、库存减半

该企业优势在于通过传统电商渠道进行销售，以往主要跟随市场备货，经常面临爆款缺货、滞销积压等问题。接入爱花型之后，能够实现自主出款，依托自身积累的电商数据，通过AI分析，精准预判爆款，滞销库存减少55%以上。

爱花型自2025年3月推出以来，目前已服务了全国近400家各类袜企，累计生成各类花型100多万款，带动企业降本增效近千万元，成功入选2025浙商人工智能应用典型案例。

四、当前挑战与发展建议

（一）袜业转型挑战

在实践过程中，阿大互联深刻感受到传统袜业在数智化转型过程中面临的挑战，归结为四点：

一是数据获取难。袜业是相对传统的行业，数据分散、标准不一，AI模型训练需要高质量标注数据，但中小企业数据治理能力弱；工艺、织机、打样数据分散，高质量标注数据稀缺，制约大模型迭代。

二是落地成本敏感。袜业中小企业居多，利润薄、规模小，对AI投入价格极度敏感，普遍存在“不敢用、用不起”的顾虑。平台亟需探索和优化“轻量、低价、可租用”的服务模式。

三是信任和标准化不足。袜企AI服务商数量少、规模小、协同不足。存在缺算力、缺品牌、缺渠道的问题，单打独斗现象突出。企业对AI生成的工艺可靠性存疑，缺乏统一的行业验证标准与效果评估机制。

四是复合型人才稀缺。袜企急需的不仅是算法工程师，更是懂袜机参数、懂工艺路径、能向AI提需求、能落地交付的“翻译型人才”。传统纺织院校不教AI，高校AI专业不懂袜业工艺，导致服务商在项目交付中严重依赖“老师傅+工程师”的二人转模式。效率低、成本高、难复制。

（二）发展思考与建议

针对上述挑战，结合行业实践，提出四点建议，希望与政府、行业伙伴协同推进，破解转型难题。

一是支持行业知识库和数据集的建设。依托政府平台，建立袜业行业公共数据集，合规开放共享，支撑垂直大模型持续迭代。鼓励龙头企业和平台共建垂直行业“高质量数据集”，政府可提供标注补贴或数据治理工具。

二是加大垂直行业的专项扶持。对袜业、纺织等传统产业，设中小企业AI应用补贴，降低企业使用门槛，减轻服务商推广压力。

三是扶持本土中小垂直服务商。鼓励算力、平台、研发、生态资源向本土中小服务商倾斜，支持联合共建、协同服务，鼓励AI平台、设备商、软件商、行业专家形成联合服务体，避免“单点技术、无法落地”。形成“大企业做平台、小企业做垂直”的良性生态。

四是加强产教结合。政企校共建AI+袜业实训基地；设立AI+制造企业人才飞地或共享工程师机制；对存量人才实施袜业AI数字工匠培训；编制“AI+袜业”岗位能力标准与技能等级认证。

最后，阿大互联愿以爱花型平台为纽带，携手行业伙伴、政府部门，持续深耕袜业数智化领域，以技术创新赋能产业升级，助力浙江制造业数智化服务商培育，共同推进传统袜业焕发新活力，实现新发展。

谢谢大家！

（注：经专家本人审核）