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AI赋能制鞋行业 新旧动能转换冲击传统制造

发布时间:2025/4/18 9:11:00 文字来源:

近两年来,人工智能(AI)已经成为各行业关注的焦点。从智能手机到智能家居,从医疗健康到金融服务,AI的身影无处不在。而如今,制鞋行业也在AI的赋能下悄然发生着变化,引发人们对技术革新与应用前景的思考。



“以前画图全靠手,现在AI能根据脚型数据秒级生成3D鞋样,还能模拟不同面料的褶皱效果。”近日,晋江某制鞋企业设计部门负责人正在试用一款AI鞋设计软件,新技术的突飞猛进让他备感冲击。

设计是AI最先切入鞋业的领域。比如,耐克早在2024年就推出了由13款概念运动鞋组成的A.I.R系列鞋款,通过AI技术实现了从概念设计到3D打印的快速转化。

在传统的鞋样设计中,一双鞋子的设计要经过画稿、上色、3D建模等多道工序,整个过程就算非常顺利,往往也需要两天时间。而如今,引入了AI,设计过程被缩短至半天。康奈集团数字科创设计部负责人戴炜说,只要提供需求,DeepSeek大模型就能很快地生成精准的绘画提示词,然后再将绘画提示词输入绘画AI软件,十几秒后AI就可以生成4张样鞋初稿。“AI给出的初稿,为设计师提供了大量灵感,我们也可以根据鞋材的实际情况生产样鞋,提高了工作效率。”据了解,康奈集团在多个领域进行了智能化升级,例如用AI辅助产品设计、生成文案脚本创意、辅助制作视频等,通过AI的全链路赋能,在效率和创新上实现新的突破。


鞋业生产车间的AI“浓度”也在逐步提升。
“车中底时压脚要稳,AI系统会自动识别针脚密度,大家跟着屏幕上的数据调整参数……”在双源鞋业车间里,制鞋工人和学徒围在智能操作台旁,跟着高级技师学习AI车缝机的操作。“老手艺讲究‘手感’,新技术靠的是‘数据感’。”高级技师一边演示,一边提醒学员:“拉帮时力度要均匀,AI系统会同步生成操作评分,大家看屏幕上的绿色曲线,保持平稳就对了。”如今,智能设备不是代替人工,而是帮工厂把手艺“量化”了,师傅带徒弟也更有标准了。
一些头部企业纷纷引入AI装备及产业。361°引入的AI智能鞋面视觉画线机,通过电脑屏幕实时显示绘制线条,并将数据通过5G回传至MES系统,同时利用蓝光检测确定线条位置,相比传统人工或半自动化画线方式,效率提升数倍。
在供应链管理方面,百丽时尚与滴普科技合作,构建Agentic AI,优化AI模型在产业中的应用。百丽时尚摒弃传统静态标签化思维,建立了动态数据标注体系,如“热销”标签基于实时销量、试穿率等动态生成,实现了数据资产化。通过优化数仓管理,百丽时尚将经验判断转化为智能决策体系,借助Data Fabric(数据编织)架构升级为动态智能数仓,从“人工规则”迈向“AI创造规则”。其以补货流程为切入点,推动大模型产业化落地,显著提升了实时效率。
耐克与光博士(GBOS)已就共建AI数字裁剪中心及打造开放式工业生态系统的合作方向达成共识,旨在通过AI技术提升裁剪效率和精度,推动行业整体效率提升和品牌间创新合作。

此外,制造供应端的腾宇龙推出了TYL-2201AI+3D视觉打粗机器人,通过3D视觉系统和AI控制器实现自动化的打粗工艺,减少人工操作误差,提升产品质量



当鞋子生产出来,到了电商领域,AI的应用拓展已快速铺开,比如文生图、图生图、图生视频、智能导购等。欧洲最大在线时尚平台Zalando近年来积极利用人工智能技术优化购物体验,通过分析用户上传的照片提供个性化尺码推荐,使相关商品的退货率降低了10%,显著提升了购物便利性和满意度。

红蜻蜓创始人钱金波创立的鞋革产业互联网S2B2C平台——惠利玛,目标则是打通产品、企划、设计、商品、零售全链条。据介绍,该平台通过深度分析消费者偏好和购买意向,不仅提供个性化推荐,还能生成市场趋势分析,助力企业优化产品设计。该平台自成立以来,通过打造鞋业AI垂直大模型Vali及爆款抓取、好货通、好采通等16个人工智能模块,可帮助企业降低生产成本10%,提升销售额20%。

在技术成熟的前提下,AI工具能够快速处理复杂的图像编辑任务,如抠图、背景替换等,大大降低人力成本和时间成本。例如,某图片平台宣称利用AI高效的图像处理方式,帮助电商卖家减少90%以上的图片制作成本,不仅能够提高商家的运营效率,还能提升用户的购物体验。而另一个图片网站应用AI和DeepSeek结合,能够生成自定义商品图。

不过,从目前来看,一些AI工具的使用效果仍有待完善。有人对文心一格进行了测试,以一双白鞋子为例导入白底图。结果显示,文心一格生成的商品图总体效果不错,但抠图不精准的地方会出现黑点。测试还发现,商品与背景颜色需有明显区分,否则抠图就会有瑕疵,影响商品图的可用性。

从各大鞋业厂商对AI的应用尝试来看,AI技术将为制鞋行业带来革新动力,从设计端的3D建模与虚拟试穿技术,到生产端的实时质检与材料优化算法,效率与精准度的提升正在重塑行业标准,而动态数据分析和跨品牌协作(如开放式AI平台)正在优化供应链,减少资源浪费。


但鞋业AI进阶也面临多重挑战。如AI设计工具在复杂鞋款结构优化、材料适配等环节,可能会因算法数据偏差出现设计误差,所以仍需人工干预。同时,个性化定制涉及的脚型扫描、消费行为等敏感数据,如何平衡利用与隐私保护成为关键,一旦泄露可能引发信任危机。
行业转型阻力同样不容忽视,传统制鞋业长期依赖经验与人工,既懂AI技术又熟悉设计、生产的跨界人才稀缺,中小企业在技术认知与资金投入上的短板,进一步加剧了智能化进程的分化。AI智能设备虽能大幅提升效率,但高昂的部署成本令许多厂商望而却步。

匹克(中国)有限公司总经理、福建省鞋业行业协会会长许志华表示:“对于AI带来的变化,我们现在能看到的是先从优化效率开始,不管是客服,还是产品销售,或是产品的创造,制鞋行业很多环节都可以跟AI进行结合,但它肯定不仅仅是效率的优化,也许还能诞生出一些新的机会,这点是我最为关注的。”


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