从产业到教学：服装数字化博士谈对人工智能和服装数字技术的思考

专访服装行业数字化实践者黄海峤博士

黄海峤博士

▪ 北京服装学院服装艺术与工程学院副教授

▪香港理工大学服装数字化博士

▪北京市服装产业数字化工程中心的负责人

主要研究方向是服装数字化，服装人工智能，计算机图形等，在《Pattern Recognition》,《Computer in Industry》《Textile Research Journal》等SCI期刊发表20余篇，长期研究服装数字化在企业中的创新与实践。

服装3D数字技术的价值

在教学过程中的思考

在目前的课程体系中，我为北京服装学院本科生开设了《服装 CAD 应用》课程，为研究生开设了《服装智能与数字化》课程，并在2门课程中使用了Browzwear的服装3D数字技术。

在此，我想讨论《服装 CAD 应用》这门本科课程。该课程作为服装工程专业的核心必修课，开展教学多年，学时设置为36学时。

传统的课程内容主要聚焦于服装制版软件的教学，然而，在我的理解来看，所有的计算机辅助设计工具，包括服装3D技术，人工智能AI工具，均可视为服装CAD的一部分。

在早期的教学实践中我就已经加入服装3D数字技术的内容，在这学期，我对课程的内容进行了一些新的尝试。整个课程面向未来的服装研发设计而展开，课程整合了服装传统制版技术，服装3D仿真技术，以及人工智能的技术，学习和使用这些技术，模拟了企业未来服装设计研发的业务场景。学生首先使用人工智能AI技术进行创意设计，接着制作版型，最后通过Browzwear的数字技术完成3D服装设计，并展示出最终的设计表达和试穿效果，该课程尝试打通人工智能技术与服装3D仿真技术，并最后应用在产业实际场景之中。

作品展示

北京服装学院黄海峤博士团队训练的人工智能模型设计的敦煌纹样，以及结合VStitcher设计出的马面裙。

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我认为服装3D数字技术对教学的帮助是非常大的。在原来的教学中，无论学生是在学习传统的制版软件方面还是服装结构方面，是需要相对完整的业务场景来理解所学知识的，而服装3D数字技术可以实现所见即所得的设计，使学生能够更加直观地看到所学知识的成果，相比制作实物服装，学生使用3D数字技术可以帮助提高学习效率和成本。因此无论是从对课程内容的理解上，还是在提升知识结构和技能上，都带来了非常巨大的帮助。

作品展示

北京服装学院本科生郭晓敏的《服装CAD应用》课程部分作业：使用VStitcher和AI工具设计制作的马面裙。

企业应用服装3D数字技术的挑战

然而，企业应用服装3D数字技术也面临着一些挑战，主要来自以下三个方面：

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第一是额外的学习成本。企业的员工需要通过学习以及提升自己的知识结构，才能有效的运用服装3D数字技术在自己的工作岗位上，对于满负荷工作的员工去学习和熟练应用，会增加额外成本，如何激励员工去不断提升自己和推动企业发展，是永恒的话题。

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第二是使用服装3D数字技术既需要学习微观操作，更需要学习宏观思维。因为与传统的平面设计图不同，服装3D数字技术的信息密度大了很多，其中可能包括：版型、工艺、成本以及制造等方面的信息。如何充分使企业内部以及上下游，甚至在市场活动中，有效的使用这些信息，对企业来说是一个挑战，企业如果只应用3D服装模型的外观效果，或者只在样衣仿真环节使用服装3D数字技术，就无法充分发挥出其应有的价值。

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第三方面是人工智能、自动化工具与服装3D数字技术之间的协同工作在实际业务场景中并不清晰，这意味着设计研发工具、AI 工具、市场平台，供应链平台和服装3D技术需要打破信息与流程的孤岛，并在实际业务场景中有效的运用。

因此，我们也努力的在课程当中去尝试解决这些学习成本，宏观思维，以及业务场景如何使用服装3D数字技术的挑战。

行业怎么通过服装数字孪生

实现数字经济的战略发展

我初次接触到Browzwear是在2011年，至今已经有 13 年的时间了，在这期间我一直致力于研究企业如何使用服装数字孪生进行战略升级。

服装数字孪生的概念不仅仅指的是服装3D效果，这个数字孪生是现实的一个平行世界再现，是现实世界的数字增强版，所以数字模型、人工智能算法、制造仿真、销售数字增强都是数字孪生世界的七梁八柱，多重要素构建了数字孪生的生态世界，这是数字经济的基石。

要建立这样的行业数字孪生世界，需要由行业，高校和数字化企业共创联合研发平台，行业提供行业需求、高质量数据，由高校和数字化企业聚集有效的人工智能与数字化团队，共同研发行业解决方案，这对于传统产业数字经济战略转变与发展是一种有效的工作路径。

对于单一企业，就我的经验来讲，要想使用服装3D技术与人工智能技术，可以先从小处着手，逐步应用到设计研发、生产制造、品牌营销等领域。例如，可以先从文生图和3D实现、版型优化、结构或运动功能属性提升等单个目标开始，然后整合相应的技术方案。

总结来说，使用服装数字技术的初期，重点可以放在深度而非广度上。企业应专注于那些能够在业务模式中立竿见影的“小目标”，逐步深化对服装数字技术的应用。这是这些年来我与多家企业共同探索和应用得到的宝贵心得。

人工智能（AI）对服装行业带来的影响

AI技术对服装行业产生了深远的影响。短期内，AI在设计和市场分析领域的应用和效果最为直接和明显。能够快速生成数字内容，并对市场大数据进行处理和判断，这是AI擅长的事情。

中长期来看，AI在制造领域的应用将逐渐显现。产业制造数据是AI发展的重要基础，但在这个过程中需要不断投入时间和精力去沉淀和积累。当前的挑战在于，掌握行业数据的人不懂得如何利用AI，而懂得AI的人缺乏足够的行业高质量数据。此外，现有的数据集也存在准确性和结构性不足的问题，这些都是导致AI在制造业发展充满挑战的原因。

教育机构在促进企业技术革新方面扮演着至关重要的角色。通过与企业建立合作关系，学校可以作为连接理论与实践、数据与应用的桥梁。企业可以通过协议向学校提供关键的产品和销售等数据，以便进行深入研究。我目前也正在进行这方面的研究工作，旨在通过此类项目找到企业业务变革的关键节点，并构建出能够解决这些需求的AI服务。

在这一过程中，服装3D数据和AI之间存在着互为因果的紧密联系。服装3D数据不仅是AI的语料库，为AI的训练提供必要的数据支持；同时，3D也是AI的应用成果，可以生成可驱动制造使用的数据媒介。这种协同作用展现了服装3D数据和AI在制造业中的巨大潜力，预示着未来产业革新的新方向。

对从业者的建议

随着AI和服装数字技术的发展，服装教育正面临着前所未有的变化。我们需要开放的接受这种变化，积极拥抱AI和服装数字技术，通过思考、学习和应用这些技术，将这些新知识传递给学生、企业乃至整个行业，这是我们的责任。

未来的服装行业将因AI和服装数字化技术的介入而出现许多新的业务机会和工作场景，因此我们从教育的角度，不仅要关注行业业务变革，更要探索新技术带来全新的就业场景，人工智能提供新的就业场景是个大话题，这里不展开说了。总之，那些能够充分利用AI和3D数字化工具的人，将有机会进行更大范围的业务模式创新，从而推动整个行业的发展。

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