在巴塞罗那举行的FESPA 2026展会上，四位行业领军人物探讨了数字印刷、人工智能、可持续发展要求以及按需制造如何相互融合，从而从根本上重塑纺织行业——从纤维采购到消费者家门口。
数字化转型不会突然降临。它是逐步积累而成的——一次一次的创新——直到整个行业回过头来才意识到，脚下的地基已经发生了变化。这正是纺织业当前所处的境地。
本次专题讨论会由FESPA纺织品大使黛比·麦基根（Debbie McKeegan）主持，汇聚了该领域的四位权威人士： 加特·戴维斯（Gart Davis）、凯瑞·马奎尔·金（Kerry Maguire King）、Premier Textiles公司的米特什·帕特尔（Mitesh Patel）以及爱普生（Epson）的邓肯·弗格森（Duncan Ferguson），他们共同的经验涵盖按需印刷、面料供应、服装装饰、设计以及数字制造技术等领域。 这场在巴塞罗那FESPA大会上进行的现场对话，话题迅速从后疫情时代的市场动态，转向了人工智能驱动的版型设计、数字产品护照，以及真正按需定制的纺织品未来可能呈现的图景。
下文将回顾此次研究中发现的关键主题，并为该领域的从业者提供具体的行动建议。
后疫情时代的纺织业格局究竟是怎样的？
研讨会伊始，与会者就对近年来行业经历剧变后的现状进行了坦诚的评估。此前许多人曾满怀信心地围绕预期中的“回流”浪潮制定产品战略，但这一浪潮如今已陷入停滞。地缘政治局势、关税以及不断上涨的能源成本，共同构成了严峻的经营环境，这对传统纺织生产商而言尤为艰难。
专家们指出，家居装饰、时尚和促销礼品领域正出现显著转变，这些领域有望成为推动经济复苏的主要动力。尽管在此期间“可持续发展”这一话题在头条新闻中的关注度略有下降，但它仍然是一股结构性力量——不过，专家们一致认为，随着监管力度的加强，这一议题将卷土重来。
信息很明确：这次挫折只是暂时的。按需数字印刷、设计和生产正再次加速发展，这不仅源于商业需求，还源于即将出台的法规——这些法规将要求该行业以更加严格的标准来核算其环境足迹。
面料供应商在成本和可持续发展方面如何进行创新？
能源成本上涨和合规要求日益严格，给面料供应商带来了切实的压力。供应商并未在质量上妥协——这一点是专家小组明确强调的——而是正在寻找更明智的方法，从结构上降低成本。
一种日益受到关注的方法是在工厂层面进行预处理，并安排直接向客户发货，从而省去供应链中的一个环节，降低到岸成本。 同样重要的是，绝不能在面料规格上偷工减料：为了节省成本而降低克重（GSM，克/平方米）、改变纱支密度或更换混纺比例，会导致不同印刷平台上的产品质量、耐用性和产量不一致，从而侵蚀长期供应关系所建立的信任基础。
在可持续发展方面，目前推向市场的创新成果确实令人鼓舞：
- 针对印刷生产废料（非消费后废料）的回收服务，将废料粉碎后重新纺成纤维，用于再次织造
- 采用颜料印刷工艺印制的100%再生棉面料，现已实现大规模供应
- 各供应商的产品组合中，有机面料系列正在积极扩充
- 在再生聚酯中加入DNA标记以实现可追溯性，目前该技术正在探索其在棉花领域的应用
数字技术在提高制造业效率方面发挥着什么作用？
正是在这一点上，讨论的节奏明显加快。专家小组将快时尚领军企业作为参照标准：有些公司能在90天内将产品从概念阶段推进到（大规模）销售阶段。还有些公司则通过全数字化模式，将这一周期缩短到了惊人的负10天——即在产品生产前就收取款项，并在订单确认后才发货。 对于大型品牌而言，制造商之间的战略合作如今已不可或缺，这有助于确保生产过程快速、按需、就近进行，并与数据及市场需求保持同步。
将预处理和后处理直接集成到爱普生ML 13,000等数字印刷机中，被视为一项真正具有前瞻性的举措。 几十年来，纺织品数字印刷在很大程度上沿袭了模拟印刷模式，包括其高能耗的后处理要求：蒸汽定型、水洗、定型。通过采用颜料墨水和特制喷墨流体，将这些步骤整合到一台机器中，该行业不仅能大幅降低能源消耗，同时还能开拓新的应用领域和商业机遇。
这一观点得到了有力阐述：纺织品印花过程中的能源消耗很少来自印花本身，而是来自后处理工序。消除或减少这一工序，是生产工厂所能采取的最具影响力的变革之一。
组装环节在按需服装领域中构成怎样的障碍？
直接印花（DTG）和直接转印（DTF）技术已经证明，消费者重视个性化和定制化。这些市场的转化率表明，这些技术确实抓住了终端用户的“甜蜜点”。
然而，服装行业的挑战并不仅限于印花环节。缝制仍主要依靠人工，且是在海外进行的，而这一环节本身就削弱了数字印花和回岸战略原本旨在创造的大部分价值。虽然可以将印花过程转为数字化，但如果仍将成衣送往海外进行组装，那么商业模式就并未发生改变。
专家小组认为，人工智能和机器人技术是突破这一瓶颈的最可行途径。 将机器人技术与视觉及语言处理相结合的“视觉-语言-动作”模型，如今已能够以交互方式折叠和推动布料。缝纫这一过程，若将其分解开来，本质上就是对布料进行折叠和引导的过程。目前涌入此类模型的数十亿美元投资并非空谈：它们直接指向了装配问题。
人工智能如何改变制版和服装设计？
讨论中最具前瞻性的话题之一，聚焦于所谓的“大型版型模型”——这些人工智能系统基于庞大的裁剪与缝制版型库进行训练，能够根据语音提示动态地分解和重建这些版型。
专家小组阐述的愿景是：设计师或消费者可以参考1962年的一款服装廓形，描述自己的体型、偏好以及预期用途，从而获得一份结构完整、量身定制且可直接进行数字化裁剪和缝制的纸样。原材料、表面设计以及组装说明均可通过一次交互操作一并生成。
这并非科幻小说。与会专家特别指出，一年前，这种能力还显得难以置信。而如今，这一目标已明显更近了一步。多模态人工智能、机器人缝纫自动化以及按需数字印刷技术的融合，为实现真正个性化服装的大规模生产开辟了一条切实可行的道路。
什么是数字产品护照？它们为何重要？
数字产品护照已被确立为适用于每一家向全球发货的制造商的议题——这并非未来才需要考虑的问题，而是通过法规迅速到来的当前义务。
一些在产品数据和认证领域工作了三到四年的专家指出，如今详细的数据表、认证记录和可追溯性文件已不再是竞争优势——它们只是基本门槛。在再生聚酯中使用DNA标记来验证纤维来源的技术已投入商业应用。针对棉花的类似应用也已问世。
对于小型品牌和初创零售商而言，实际面临的挑战在于如何应对认证体系。需要哪些文件？哪些认证对哪些市场至关重要？专家小组希望，随着schema.org等框架开始提供结构化框架，供应商可据此进行数据填报，从而使可追溯性数据能够被机器读取并供人工智能代理访问，这一领域将变得简单许多。
人工智能如何将设计、生产与消费者联系起来？
专家小组探讨的最后一个议题，或许对当今在线运营的品牌而言最具商业紧迫性。消费者已经开始使用人工智能助手来搜索和购买产品，但这些助手的工作方式与搜索引擎不同。它们会与用户进行对话，学习用户的偏好，并基于深度、结构化的数据（而非仅凭几个关键词）来推荐产品。
其影响深远：如果您的产品数据匮乏，在日益由人工智能主导的购物旅程中，您的品牌将变得无足轻重。 详细的材质规格、可持续性认证、纤维来源、生产方法、油墨类型——所有这些数据，一旦通过Shopify等平台并采用schema.org标准发布，就能被AI系统检索和引用。据报道，AI辅助的产品发现环节带来的转化率是传统搜索引擎结果的四倍以上。
一位与会专家凯瑞·马奎尔-金（Kerry Maguire-King）分享了一个实际案例，说明如何利用ChatGPT推动趋势研究，并专门针对数字纺织品印花工艺优化印花设计——这表明人工智能不仅在面向消费者的领域有用，作为生产和设计工具同样大有可为。
关键要点与行动建议
在巴塞罗那FESPA展会上，讨论涉及的范围非常广泛。以下是供应链各环节从业者最为关注的核心议题：
- 现在就投资数据基础设施。 准备详细的产品元数据——包括详尽的材料规格、可持续性认证以及可追溯性信息，并以人工智能可读的格式发布。这绝非可有可无；它将决定您在下一代商业中的可见度。
- 了解按需印刷技术。 如果您尚未考虑将数字化技术融入印刷流程，那么由此带来的成本和能源节约，将使这项投资成为您可获得的回报率最高的投资之一。
- 认真对待垃圾问题。 印刷生产废料的回收服务既可行，又具有商业价值，且市场对此的期待日益高涨。目前相关试点项目正在推进中——这是一个值得参与的领域。
- 将人工智能素养融入您的业务。 从趋势研究到版型设计，从产品数据管理到面向消费者的搜索，人工智能正在重塑纺织品价值链的每个环节。保持好奇心绝非可有可无
- 让您的可持续发展故事更简洁。 如果您是供应商或面料合作伙伴，请投入精力确保认证和可追溯性文件便于获取，并能轻松传递给下游环节。对于小型品牌和初创企业而言，这必须简单易行。
- 请思考这个装配问题。 如果按需服装制造是您愿景的一部分，那么缝制环节值得您高度重视。请密切关注“视觉-语言-行动”人工智能模型的发展动态。
该行业的变革速度令人惊叹。当前围绕人工智能、自动化、可持续发展以及数字产品护照展开的讨论并非纸上谈兵，而是正在切实影响着生产一线和董事会会议室中做出的决策。
衷心感谢加特·戴维斯（Gart Davis）、凯瑞·马奎尔·金（Kerry Maguire King）、邓肯·弗格森（Duncan Ferguson）和米特什·帕特尔（Mitesh Patel）与黛比·麦基根（Debbie McKeegan）一同参与本次圆桌讨论，并分享了他们丰富的经验、独到见解以及对行业未来发展方向的展望。 本次对话的质量体现了他们在纺织创新前沿领域多年的耕耘，这些声音的加入让整个行业受益匪浅。
常见问题解答
什么是按需纺织制造，它为何如此重要？
按需纺织制造是指仅在接到订单后才生产服装或纺织品，而非囤积成品库存。这种模式消除了库存风险，减少了浪费，并实现了大规模个性化生产。一些“数字优先”的企业已实现了“负十天”模式——即在生产开始前就收取货款。
将预处理和后处理整合到数字印刷机中，如何降低能耗？
在传统纺织品印花过程中，大部分能耗来自后处理工序——蒸煮、水洗和定型——而非印花本身。像爱普生 ML 13,000 这样的机器将预处理和后处理与颜料墨水结合在单一工艺中，从而省去了这些高能耗工序，或大幅减少了其能耗。
什么是数字产品护照？哪些企业需要它？
数字产品护照是对产品材料、认证、制造地及可持续性资质的结构化、可机读记录。全球各地市场正在推出的监管框架将要求所有跨境流通的制成品都必须具备此类护照。每一家向全球发货的纺织品制造商都需要为此做好准备。
人工智能如何帮助小型品牌应对纺织品认证？
人工智能工具可帮助初创品牌调研认证要求，并了解特定市场所需的文件资料。schema.org 等框架还允许供应商以人工智能代理能够读取并向消费者展示的格式，对认证数据进行结构化处理和发布——从而减轻了缺乏内部专业知识的品牌所面临的负担。
人工智能在服装制版领域的未来发展中将发挥什么作用？
基于人工智能的“大型版型模型”能够摄入海量的裁剪与缝制版型库，将其分解为各个组成部分，并根据语音提示动态重建。结合机器人缝纫自动化技术，这为在商业上可行的规模上实现个性化、按需服装生产开辟了一条切实可行的途径。
