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洪兴股份自研垂直大模型落地纺织服装业

更新 2026-11-02时代财经正文 4074字阅读约 13分钟2 张图片

本文来源:时代财经 作者:周航

服装行业长期陷在一套传统作业逻辑里:款式开发离不开版房、反复打样;工厂的排产调度,不少还停留在表格登记、口头对接的阶段。

过去几年,以希音为代表的企业打破了这套模式,行业从 “靠经验预判爆款” 转向 “用数据验证真实需求”,小单快反、数据驱动生产慢慢成为行业标配。但消费需求持续迭代、AI 技术快速成熟之下,服饰产业的商业模式,又走到新一轮变革节点。

一场由AI驱动的生产力范式转换,正在纺织服装赛道悄然上演。

图片图片来源:视觉中国

近日,时代财经独家获悉,作为国内家居服赛道首家上市公司,洪兴股份其自研聚焦爆款洞察与款式创新的纺服垂直AI大模型,现已投入内部落地应用。这意味着,这家企业对新技术的应用探索,可能成为家居服行业新的颠覆者。

放眼整个纺织服饰产业,AI重构底层作业能力的浪潮已全面铺开。

10月下旬,羽绒服龙头波司登明确提出将AI嵌入经营管理全链条、产业生态全领域和用户服务全场景;9月,万事利推出一站式AI纺织智能体TC68;更早之前,安踏集团落地“AI 360战略”,推出“灵龙”“灵犀”垂直大模型;森马则依托“大森3.0工作台”把全员AI转型推进到组织重构阶段。

政策端同样给出清晰方向。9月工信部等三部门联合印发的《轻工纺织产业发展“十五五”规划》提出,服装产业要布局时尚趋势生成式大模型,开发AI柔性排料、3D虚拟试衣等技术,持续压缩从设计到成衣的交付周期。

这些印象里带着浓厚传统制造底色的老牌纺服企业,正集体走向全链路AI变革。

从15天到2天,AI“入侵”家居服样板间

家居服新品开发,在过去很长一段时间是一场试错生意。

一款新品从企划到落地,常规周期长达15天。反复实物打样、改款,带来约15%的面料损耗;行业爆款命中率常年仅10%。高频上新背后,是居高不下的样衣、物料沉没成本,库存积压拖累周转速度。

这套靠经验驱动的旧模式,早已跟不上当下需求快速迭代的市场节奏。

实际上,在洪兴股份自研大模型正式上线之前,公司就已经在研发设计、商品拍摄等环节持续布局AI改造。通过AI设计生成、3D虚拟建模、虚拟人试穿、智能打版等技术,洪兴股份重构开发链路,把过去依赖实物反复验证的“手绘-打版-车样-试穿”流程,转变为“AI生成设计稿-虚拟建模-数字校验-小批量打样”的数字化闭环。

设计师借助AI,数小时内即可产出数百份贴合流行趋势和品牌调性的设计方案;3D建模可在1天内将设计稿转化为逼真虚拟样衣,实现零面料试错损耗,设计精准度大幅提升。

洪兴股份核心环节的AI技术赋能成效,已落在一组清晰、可量化的数据上。公司旗下品牌单款产品研发周期从15天压缩至2天,效率提升8-10倍,人工投入缩减60%-70%,费用从2000元降至5元,成本降低90%以上,内容产出量是传统模式的10-20倍;在品牌拍摄环节,单款拍摄时间从4个小时压缩至30分钟,费用从单款1500元降到100元以内。按年均开发样衣6000款计算,每年可降低直接成本超2400万元。

近期洪兴股份自研大模型落地,进一步让企业核心研发环节提效,同时也正在重塑家居服产品开发的工作模式。

资料显示,该大模型依托RPA自动抓取多渠道爆款数据,对爆款要素做结构化拆解,搭建起一套精细化的元素标签库。面料、花型、廓形、领型,或是适配人群、季节、风格调性等维度,都可以拆解为可勾选的标签。

它降低了爆款复刻与原创设计的门槛,也把设计师的工作重心从重复性的款式试错中解放出来,让他们把精力投向审美表达、情绪捕捉和消费者深层需求洞察,推动真正有创意的设计脱颖而出。

除了在研发链路实现降本提效,AI的嵌入也为洪兴股份打开了产品创新的更多维度。依托AI能力,洪兴股份开始尝试布局智能家居服赛道,搭载温控芯片、支持健康感知的新品蓄势待发,让贴身衣物跳出传统品类边界,向智能穿戴延伸,打开新的增长空间。

值得一提的是,洪兴的AI改造没有局限在研发单点。集团成立AI专项工作组,推动能力向全业务链条、多业务场景渗透。洪兴股份董事长郭梧文指出,公司的AI布局,从来不是简单以技术替代人力。这套体系的核心思路,是把研发环节里不确定性最高、物料损耗最大的流程迁移至数字空间快速试错验证,让每一次资源投入,都拥有更强的市场确定性。

AI转型带来的正向反馈在洪兴股份的财报数据中初步显现。今年前三季度,洪兴股份归母净利润2100.73万元,同比增长21.99%;扣非归母净利润1578.16万元,同比增幅达50.16%。半年报同时披露,2026年上半年,公司家居服、内衣内裤品类毛利率均同比实现提升。

降本、提效,一套可量化的AI答卷

AI热潮席卷纺织赛道,但落到产业带的车间里,现实难题同样突出。

不少从业者认为,行业AI应用整体尚处在摸索期:前期投入高昂、AI生成款式趋同、数据安全风险、人机协同磨合困难等难题普遍存在。

在广东体量庞大的纺织产业集群之中,尤其是潮汕家居服产业带,大量中小工厂、小众品牌并非拒绝数字化,而是陷入两难困境:自研工具投入巨大,市面上通用AI工具不懂面料特性、版型逻辑,难以适配家居服高频上新的节奏,很难深度嵌入真实生产业务。

资金、技术、人才以及持续的运维成本,共同筑起一道高门槛。如何让AI技术真正下沉到产业带,是整个行业亟待破解的考题。

洪兴股份自研大模型的上线,或将提供一个解题思路。

图片图片来源:视觉中国

通用AI大多采用“参考图+自由提示词”的非结构化生成方式,输出效果高度依赖使用者的专业积累,容易出现描述偏差、效果不可控的问题。而洪兴股份自研大模型则采用“多维元素标签+参考图”的结构化输入范式,随机性更低,输出结果更稳定可控,有效降低使用门槛,适配产业带中小厂商的业务场景。

与此同时,它也瞄准行业痛点:业内厂商长期积累的产品创意、版型经验往往难以留存,无法沉淀为可复用资产。这套模型搭建起完整闭环,打通标签库搭建、款式生成、精准迭代全链路,统一管理素材与产品图像,同时对AI产出效果、资源消耗全程监控,把碎片化的设计经验,转化为可反复调用的数字资产。

轻量化部署,是它另一项具备产业价值的差异化优势。不少同类AI工具,需要数万元的高配主机才能稳定运行,而洪兴股份的自研大模型在普通配置电脑上即可运行,大幅降低硬件准入门槛。除了设计环节,模型能力还可以延伸至品牌企划、销售端等各类场景。

事实上,洪兴股份自研大模型的意义,不在于新增一款大模型应用,而在于完成了B端AI在传统制造场景下的一次完整验证,把线下版房搬进数字世界,把经验拆解成标准化标签,把过去“赌爆款”的被动试错,转变为“算爆款”的可控推演,再把这套跑通验证的能力向外输出,赋能产业带。

这背后,也体现出洪兴股份AI战略层层递进的产业价值。

首先,它输出了一条可复制的转型路径,破解纺服中小企业数字化普遍面临的高成本、高技术门槛困境。依托可量化的降本提效成果与跑通的全链路应用模式,为行业内中小厂商提供一套能够参照、落地的实践范本。

其次,牵引区域产业集群协同升级。作为链主企业,洪兴的数字化探索,带动本地纺织服装产业带同步迭代升级,助力广东“百千万工程”框架下的县域产业融合,推动区域传统集群整体走向智能化、高端化。

放到更长的产业周期看,这套实践也在为培育新质生产力探路。它契合服装工业软件国产化、全产业链数字化的发展方向,推动行业从粗放的规模制造,向“智造+品牌+服务”的综合模式跨越。

从内部革新,走向产业平台化

当下,传统纺服行业的AI转型,正从工具采购,迈入全链路系统再造的关键阶段。

时代财经了解到,今年,洪兴股份作为有限合作人,牵头设立广州粤财聚兴产业股权投资基金,这也是国内家居服赛道首只锚定“主业深耕+AI创新”双主线的产业投资基金。而这只产业基金,正是洪兴股份将AI战略从企业内部能力,放大到整个产业集群的资本放大器。

产业资本的价值,不在于盲目扩张投资,而在于精准补位。

洪兴股份明确,基金的落地运作,建立在公司内部数智化转型已验证成效的基础之上。基金的四大投资方向,本质上也是围绕“面料—品牌—渠道—技术”四大核心环节,搭建完整产业闭环。

具体来看,一是上游优质供应链,并购具备核心面料研发、稳定规模化生产能力的企业,锁定原材料供给、优化采购成本;二是品牌端,挖掘高端轻奢、功能性贴身衣物等细分赛道优质标的,丰富品牌梯队;三是渠道整合,聚焦全域零售布局,整合优质线上内容电商、跨境电商团队及线下终端资源;四是新兴技术,重点投向人工智能、柔性生产、新材料研发等领域的创新企业,夯实公司数智化底座。

四个方向指向同一个底层逻辑。洪兴股份要建立的,是一个“算力+产业应用模型+行业资源”的生态底座,而非一条简单的产能扩张曲线。

从落地节奏上来看,产业基金的战略价值将分阶段有序释放。

短期,首批项目优先落地AI技术应用与优质供应链项目,把技术与产能快速导入主业,作用于毛利改善与运营效率;同时落地1~2个细分品牌项目,补充品牌矩阵。中期,若投资模式跑通,基金具备明确的扩容预期,逐步成为公司外延扩张的核心载体,推动行业集中度提升、“运营+投资”双业务结构成型。

长期来看,洪兴股份有望从产品制造型企业升级为贴身衣物产业平台型企业,输出技术标准、管理体系与品牌运营能力,深度融入区域制造业升级生态。

这也是产业基金为洪兴股份AI战略打开成长上限的核心逻辑。

作为链主,当垂直自研AI工具与产业资本形成合力,洪兴股份便不再只追求自身提效,而是为集群输出标准化、可复用的能力接口,完成从独善其身到赋能产业的跨越。竞争壁垒从产品端上移至平台生态,穿越周期的能力,也迎来结构性跃迁。

从内部业务链的自我革新,到依托产业基金向外赋能集群生态,洪兴股份的AI演化之路,为扎根实体经济的老牌消费制造企业写下答案:AI不是一时用来提效的补丁,而是重塑增长逻辑的底层动力。新技术对传统产业的改造,从来不止是某一个环节的工具升级,它藏在供应链流程重构、产业协同规则迭代,乃至产业资本的重新编排之中。

这家服装企业,正在为区域纺织产业,打磨一条可复制、可放大的数字化转型之路。

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