软体操控机器人，能否挽救被自动化「遗忘」的服装业？

2023-02-21 13:02

留住万亿级服装产业。

近日，一家机器人公司梭芯智能Bobbin宣布与跨境母婴服装头部品牌PatPat达成合作，其研发的初代缝纫机器人将于近期部署于PatPat广州番禺工厂进行测试。服装是一个关乎民生的万亿级行业，但在这一领域中创业的机器人公司少之又少，梭芯的定位显得相当独特。

服装机器人一直未形成市场的原因在于，服装生产的场景难以被自动化解决。

在金属、塑料加工或是汽车行业中，机器人的使用已经寻常可见，无论搬起几十公斤的车架，或是快速焊接物体，机械臂都不在话下。但在服装工厂，机械臂面对的是柔软布料——可以拉伸、弯曲和折叠，而目前没有成熟的产品能像人手一样灵活地操控布料，即便有公司想要尝试也要付出高昂的研发成本。

一位服装厂老板在试用机械臂后说到，“它什么都好，唯一麻烦的是没法把一块稍微皱一些的布弄平，还得专门配几个人伺候着。”因此，受制于服装面料的特性，用机器替人来升级服装工厂一直没人能做。

作为创业公司，梭芯试图用最前沿的机器人技术扎进服装这一最为传统的行业，找出场景需求的最优解，来提高服装产业链的整体生产效率。

巨大的需求缺口

服装产业链的用人需求有巨大缺口已然人所共知，服装工厂招工难的消息多到甚至不能成为一条新闻。

在国内最大的服装供应链所在地广州市，就有一片知名的“制衣村”，包括了康乐、鹭江、五凤和大塘等城中村，以往年情况看，春节后都是招工旺季，通过普通招聘会对工人面试招聘即可。

但是近年来开始招工困难，这两年尤甚，“制衣村”一度“一工难求”——虽然路人如织，但应聘意愿寥寥，众多服装厂老板不得不走上街道旁，拿着需要再加工的样衣，等待被人们“挑选”。

一段国内服装从业者数据的变化，也印证着服装产业链的变迁。据国家统计局数据显示，2018年底，纺织服装、服饰业从业人数为335.6万人，而到2022年12月，这一数字已经降至232.5万人，降幅达30%。这意味着仅四年时间，服装产业链从业人员就少了近一百万，供给端正在走向悬崖边。

数据的冰山之下，梭芯创始人王嘉卿对服装工厂的焦虑有着更加深切的感受。

王嘉卿家中经营着一个数千人的服装工厂，耳濡目染下也对此产生了兴趣。为摸清行业脉络，自加州理工学院毕业后，王嘉卿直接下厂工作，参与品牌运营和车间管理。

彼时，他已经想用时兴的工业数字化的方式去改造服装生产流水线，“如果每一件衣服完成一道工序后，通过扫码识别上传到系统中就能实时了解生产状态。”然而人并不是机器，在推行过程中，工人却难以理解为何要有一个“多余”的动作，这让王嘉卿深感传统服装工厂变革之难。

为了更加精确的找到服装制造转型升级的痛点所在，王嘉卿密集走访了长三角、珠三角多家服装工厂进行调研，让他尤其深刻的是一家大规模的头部运动品牌代工厂。

这家工厂内，车间仍然在用传统的工业风扇来缓解夏日的炎热，上千台缝纫机哒哒作响的嘈杂声中，验布工人在机器前目不转睛地盯着缓缓滚动的布匹，缝纫机前的工人上着一个又一个T恤袖子。一天结束了，工位上的工人还是同样的坐姿，同样的动作，与十多年前并无二致。

这是一幕非常典型的缝纫场景，每台缝纫机只负责一道工序，工人按件计费。熟练工借助技巧和经验，可以很快地完成，但是新入职的工人往往需要半年到一年的培训，才能逐渐上手。

“因为缝纫是个熟练工种，所以现在的年轻人大多不愿意进入服装厂，投入产出比太低了，他们更愿意进入这些年发展迅猛的3C和新能源产业，留在服装工厂里的大多是四五十岁的中年。”用王嘉卿的话来形容就是，目前服装制造行业处在严重的青黄不接的状态。

通常而言，服装行业的自动化往往就卡在缝纫这一关。

如果拆分来看，服装生产设备可以分为缝前、缝中和缝后设备，大多数自动化无人化设备是在缝前和缝后，多由外资巨头占据。例如数控裁剪机，简称“裁床”，集成了CAD/CAM 系统，是替代人力裁剪工和电剪刀，实现了布料剪裁工序的全自动化，在服装工厂普及率已经很高。

王嘉卿发现，缝纫已经占到了服装制造流程时间和成本的八成。像是衬衣上领口的一道缝纫工序就有十几种方法，基本上只能依赖熟练工，因为“绝大部分缝中工艺无法实现自动化，相较于其他行业，服装业借助现有数字化和自动化方案，在这方面的提升效率空间着实有限。”

难点亦是转折点，如果能解决“缝中问题”，很可能会带来一场新的“工业革命”。

从缝纫工序破局，撬动服装自动化

隐藏在缝纫车间里的庞大蓝海并非没有人踏足，在劳动力成本异常高昂的欧美国家，也出现过一些缝纫机器人的方案。

缝纫工序的关键之一在于“夹取”，来复现工人在缝纫机前引导布料的操作，真空吸取、静电和针刺等都不能完美解决不同布料的夹取。一家美国缝纫机器人曾推出T恤的自动化产线，价格达千万元，但只适用于简单固定款式的生产，远达不到解决问题的程度。

为了从缝纫工序中破局服装制造的自动化，王嘉卿拉来了在加州理工读博期间专攻机器人方向的校友马文龙。创办公司后，两人连续在工厂中吃住数月。长时间的观察让他们注意到，即使是同一道工序，几乎每个工人都有自己的一套缝纫手法和小诀窍。“例如T恤的侧线包缝，有的工人会单手同时操作上下两片布料，而有的工人则是用双手。”没有一套标准化的操作可供参考。

他们决定由此突破，让机器人像人一样操作。在软硬件设计上，梭芯自研执行机构，例如夹爪等硬件，利用了3D视觉及安全力控，来让缝纫机器人拥有真正的“手”和“眼”，解决多种缝纫工艺的布料操作难题。

具体来说，机器人可以通过深度学习和3D视觉对布料的抓取点位精准定位，来预测裁片的几何形变、颜色和运动轨迹，这就具备了“眼”的功能。在软件层面，梭芯基于机器人和布料的动力学模型开发了非线性优化算法，实现了实时轨迹规划与精准控制，进而可以对裁剪好的布料进行分捡、放置、平铺、翻转和对齐等复杂操作。

梭芯机器人操作柔性面料

布料操作问题只是成衣制造自动化的难点之一。

即使是同种衣服，布料、款式的不同还需要完全不同的生产流程。同样是T恤，根据领口的不同，就会使用不同种类的缝纫机。款式的多样性则是决定快时尚品牌竞争力的核心壁垒。

任意打开一家知名快时尚服饰网站，光是T恤就有百十款。一件简单的T恤，可能只需要10-20个不同步骤，而要让自动化设备完成这些步骤，需要工程师花大量时间来编程。如果针对上百款的衣服都开发自动化专机，其工作量与回报显然不成正比。要真正落地应用，缝纫机器人就必须灵活地应对不同款式的生产需求。汽车、3C行业中只做单道工序的做法在这一场景并不适用。

针对适应性问题，梭芯设计了一套工艺库+快速产线部署软件的架构，来完成不同生产需求的快速组建和部署。

这套架构类似于乐高积木，工艺库能够将一些通用的缝纫工艺打包成随手可用的“积木”，可灵活调整以适应不同的款式。

比如一款T恤有十多个步骤，但其中有好几个步骤是属于同一类工艺，“例如肩线和侧线的包缝工艺，下摆的包边和袖子的包边都一致。”这些相似的步骤组成了单元化的工艺包，让机器人有更高的通用性。

快速产线部署软件则是积木式工艺的流程调度架构，通过调用这些工艺包，服装工厂能够按照需求快速搭建适应不同多种款式和尺寸的生产流程。

梭芯机器人操作柔性面料

此外，为了实现快速和低成本开发和迭代，Bobbin自建高保真仿真环境。Bobbin仿真环境采用高保真物理引擎，用大量数据让机器学习算法快速进化，进而快速检测业务逻辑、软件系统、动力学特性和碰撞等。

“梭芯目前已经搭建起了针对缝纫场景的完整架构，缝纫场景足够难足够有趣，可以帮助梭芯建起很高的壁垒。”梭芯CTO马文龙告诉36氪。

用缝纫机器人，加速服装产业链升级

过去两年在多种外部因素下，品牌直接把工厂或订单迁往东南亚的讨论热度升温，机器替人则不见踪影。

事实上，服装工厂迁往海外的趋势早已发生。越南、孟加拉等东南亚国家依靠中国曾经拥有过的用工优势，服装出口量紧随中国之后。例如在成衣端，作为优衣库、耐克、阿迪达斯和彪马四大品牌主要供应商的申洲国际，在东南亚成衣产能约占总公司的40%。

但就在这同一段时间内，逆势增长的出海品牌又让市场看到了中国服装供应链的效率优势。

这其中有如近年来快时尚品牌新星SHEIN，2021年销售额为1000亿元，增速为89%。SHEIN正是利用海外社媒流量及时捕捉服装市场的流行趋势，运营将有可能爆火的服装款型反向给到工厂，而工厂则能够在7-10天内完成制造。这一闭环的核心正在于后端低成本的服装供应链，以及前端庞大而精准的订单。

“不过长期来看，服装供应链的低价红利显然不可持续，仍然需要以自动化为最终方向。”一位投资人对36氪表示。在供应链的末端，正需要像梭芯这样的机器人公司，为服装制造的升级拼上一块最复杂也是最核心的拼图。

经过了近一年时间的开发，梭芯的初代智能缝纫机器人已经临近落地。据梭芯透露，目前其样机已实现基本款童装缝纫工艺的全自动化，在无人介入的情况将裁片直接缝制为成衣，且成品质量与人工无异。

梭芯近期将部署初代产品至客户工厂现场，并通过实际生产与客户共同验证机器人技术为服装行业带来的价值。“五年后，我们希望Bobbin缝纫机器人可以为全世界缝制100亿件衣服。”梭芯COO史家骏如是说道。史家骏是王嘉卿和马文龙在加州理工的校友，在科技投资领域有多年经验，是梭芯产品及运营负责人。

机器人是一项多学科融合的前沿技术，能将技术快速落地应用到产品，来源于梭芯的产学研基因。

梭芯核心研发团队成员出自加州理工学院、苹果和丰田研究中心。CTO马文龙博士毕业于加州理工，深入研究腿足类机器人和机械臂相关的控制理论和非线形优化算法多年，多次参与NASA JPL、迪斯尼、SRI等机构的机器人研发工作。

首席工程师赵慧华博士毕业于佐治亚理工，在丰田研究中心任高级科学家多年，是机器人控制、机器学习和仿真的专家，他曾领衔设计和研发了多个知名机器人，如AMBER2、AMPRO假肢、Motobot等。

首席产品架构师丁伟毕业于密歇根大学航空系，在苹果就职多年，负责机器人的软件架构设计和运动规划算法的研发，在软件工程和机器人算法落地上有深厚的经验。

搭配产学研一体的团队，梭芯也获得了资本市场的认可，在公司创立同月内便获得了真格基金与松禾资本的数千万元天使轮投资。

这场传统制造业的自动化转型之战，即将拉开帷幕。

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来源: qq

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