《国企》杂志融媒浙江讯（党建好故事  江风 据浙江省智能制造专家委员会消息）8月19日，浙江省智能制造专家委员会主任徐纪平，副主任凌云、董建伟带队调研柯桥区人工智能赋能制造业试点工作。绍兴市柯桥区政府副区长柯洪炜，柯桥区经信局党组书记、局长张海峰，柯桥区数字经济发展中心主任杨君陪同调研和座谈。

从“老师傅”到“智能体”：

一个分色工序

上午九点半，调研组到达浙江宝纺印染有限公司。这家企业主要做非洲市场的印花面料，花型复杂、颜色套数多，过去最头疼的环节是“分色”——把客户提供的一张设计稿，按颜色分层，再描出轮廓，做成制网用的底片。

“这个活全靠老师傅。”宝纺信息部负责人说，一个复杂花型分色可能要两三天，而且谁也不敢保证一次到位。“最怕的是老师傅离职，带走一身经验，新人三年都接不上手。”

现在宝纺试点的AI花型分色，原理并不复杂：用深度学习做图像分割，把花型里的不同颜色自动“拆开”，再用算法优化边缘。但预期效果让调研组有些意外——原本两三天的活，现在压缩到几小时，而且分色精度比人工更稳定。

徐纪平在生产现场停下脚步，问了一个很具体的问题：“原来人工做，最容易出什么问题？”

“凭感觉分，有些颜色很接近，老师傅凭经验判断，但有时候会分错。一旦分错，后面制网、调浆全跟着错，报废一单就是好几万。”负责人回答。

旁边的凌云副主任接过话头，问了一句：“那AI分完色之后，后面的制网环节，硬件跟得上吗？老的激光制网机，精度够不够？”

这个追问切中要害。因为分色再准，如果后续的制网、印花设备不能匹配，整个链条还是断的。宝纺方面坦言，老设备确实存在匹配问题，这也是他们下一步要攻克的。

调研组记录下这个细节。在他们看来，宝纺的场景代表了一种“现实主义的AI路径”先找准一个最痛的环节，用AI把它“打透”，再逐步向上下游延伸。

布车的“视觉定位”：

车间里的无人调度试验

第二站是浙江维艺实业股份有限公司。这家企业更“硬核”一些——他们已经在自己成品仓库跑了多年AGV小车，预期要做的是24小时无人出入库，和ERP系统完全打通。

车间里的情况比仓库复杂得多。印染车间有上千辆布车，装着不同订单的半成品在各道工序之间流转。过去全靠人工推，经常出现“车找不着”“订单堆在一起”“催货时发现货还在某个角落”的情况。为了找一辆车，工人经常要在车间里转半天。

维艺的方案是：在车间部署高清摄像头，通过视觉识别定位每辆布车，再结合ERP里的订单进度，用算法调度AGV把布车从上一道工序自动送到下一道工序。“预计6到7个月可以投用，目标是减少30%的布车积压。”企业负责人说。

这个场景让调研组眼前一亮。因为仓库里的AGV调度已是成熟技术，但车间里的“人机混行”环境完全不同——工人随时可能把布车临时挪走，机器人的固定路线经常被打乱。维艺的解法是“视觉优先”：先靠摄像头实时判断某个工位有没有布车、布车在哪里，再结合调度算法下单，而不是让机器人按固定路线傻跑。

“你们这个做法很聪明。”凌云副主任在一旁评价了一句。“车间里不能搞得太死板，视觉识别先确认‘有’还是‘没有’，再让机器动，这样即使工人临时挪了车，系统也能反应过来。”他同时提醒了一个容易被忽视的问题——“项目落地过程中，IT部门和业务部门必须绑在一起干，不能让搞技术的人自己关门做方案，最后现场用不起来。”

调研组注意到一个细节：这个项目是维艺自己的信息部主导的，他们已经有五个人，而且早在七年前就完成了仓库自动化——企业自己先“懂”了技术，再带着服务商一起“做”项目，而不是全盘外包。

二十三个场景的背后：

当“试点”不再是口号

下午的座谈会上，柯桥区经信局汇报了一组数据：全区规上工业企业数字化水平1.0全覆盖，印染行业2.0及以上覆盖率达90%以上，高于全省近30个百分点。而最让调研组关注的是，柯桥通过“揭榜挂帅”，已在印染行业确定了10家企业、23个AI应用场景。

这个数字不算大，但调研组看重的是“质地”。23个场景不是凭空想象的“示范项目”，而是企业自己申报的、真实存在的痛点。有企业要做染色工艺曲线优化，因为老工人退休后没人能调出最优的升温曲线；有企业要做定型机工艺智能推荐，因为不同布种、不同克重，定型机温度、车速、风量的组合千差万别，全靠“老师傅”说了算；还有企业要做安全生产AI管控，因为有限空间作业、定型机着火风险是印染厂永远的“心头病”。

但调研组也听出了一些“弦外之音”。舒美针织的李茂林说了一个对比：“广东那边，坯布一到厂就有二维码，一路扫码流转，每道工序都有记录。但在柯桥，很多厂还是手写布号，有些甚至只用黑色粗笔在布头上划一下。”他苦笑了一下，“想做在线品质管理，第一个环节——识别这卷布是谁的——就被卡住了。”

这个细节让会议室安静了几秒。徐纪平放下手里的资料，说了一句话：“数据是AI的燃料。燃料掺了水，后面所有模型都是白练的。这个问题，求人不如求己——先从自己的厂做起，白胚进厂就编码，就做这一个动作，花不了多少钱，但后面全链条都能通。”

数码印花的“意外”爆发：

一个被低估的方向

座谈会进行到后半段，一个话题被反复提及——数码印花。屹男印染的负责人叶总提到，他们已经把50%以上的传统印花产能切换到了数码印花，“而且这个比例还在快速上升”。数码印花的设备投资是传统的好几倍，但客户愿意买单，因为“一米起印、小单快反、不备库存”的模式完全改变了供求关系。他还说了一个更“刺激”的数字：“柯桥现在的数码印花产能占比，可能已经接近30%了。”

这个数字让调研组有些意外。因为两年前，数码印花还只是“概念级”的存在。两年时间，从零到30%——这个速度意味着什么？意味着生产方式的底层逻辑已经变了。传统印花的优势是“规模成本”——开一次机就得上千米，否则不划算。而数码印花的优势是“柔性响应”——一米也能做，客户不用压库存、不用拍大单，先试再说。

“这就是AI最该发力的地方。”徐纪平听了大家的发言后说，“数码印花本身就是数字化的生产方式，和AI天然匹配。过去我们说印染行业转型升级，讲的是去产能、淘汰落后设备，那是‘量的变化’。现在数码印花带来的，是生产方式、市场定位的‘质的变化’。这件事，值得柯桥专门做一次系统性的研究。”

方向对了，剩下的就是坚持

徐纪平在座谈最后强调：

第一，要高度重视数据质量问题。“很多企业搞数字化搞了好几年，积累的数据不少，但真正干净的、可用的不多。甚至有些是编出来的假数据、填出来的应付数据。拿这种数据去训练AI模型，结果可想而知。”

第二，要敏锐捕捉数码印花带来的系统性机遇。“技术的突破、市场的接受、国产设备的成熟，这三个条件已经同时具备了。柯桥作为全国印染产业最集中的区域，完全有能力在这个方向上走在全国前列。”

第三，要有“长期主义”的心态。“AI赋能不是一锤子买卖。项目做完了，乙方离场了，甲方自己的人能不能接得住？所以从一开始就要混班干活，企业自己的人必须参与全过程。否则项目验收那天，就是系统开始‘变僵’的那天。” 

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