1）在十三五期間,由于服裝機械的數字化、自動化的發展,滿足了下游服裝企業數字化轉型的需要,特別在工信部的七個智能制造示范服裝企業(南山、紅領、迪尚、愛帝、報喜鳥、柒牌、九牧王)內, 滿足了他們進行以個性及批量定制、柔性生產、產線“單件流”的數字化、網絡化、自動化服裝制造模式的設備需求；

       2) 在服裝機械數字化、網絡化、自動化硬件發展同時,相應軟件也取得了很大發展,現在服裝專用3D-CAT、3/2D-CAD、CAM、FMS(吊掛柔性縫制) 、CAPP、FPS(柔性整燙整理)、WMS等軟件可以進行有效集成,特別以MES作為數字化工廠的骨干系統，來支持流水生產線的集中式控制與調度,實現了MES向上與ERP(SCM,CRM)的連接，向下與設備層PLC、CNC的連接；

       4) 按我國工程院推出的智能制造范式來看,服裝機械由于擁有在數字化、網絡化、自動化技術,為服裝企業實現第二代智能制造范式作出了貢獻；

       5) 眾多縫制設備企業為服裝企業能夠提供智慧縫制車間與工廠需要的整體解決方案,做到了軟件與硬件兼施發展,為服裝企業提供了一站式服務。例如深圳盈瑞恒推出的“服裝CAD/CAM成套計劃解決方案”、元一公司推出的“云端智能裁剪服務系統(平臺)”、寧波舒普公司推出的“多層衣片智能定位系統”、浙江杰克公司推出了“成套物聯網縫制系統”、上海威士公司推出的“智能后整理與倉儲系統”、南通明興公司推出的“基于工業云的智能生產系統解決方案”、上工申貝推出的“QONDAC網絡在線監控生產系統”、上海富山公司推出了“基于IOT技術構架的數據化工廠技術系統”等等。

       1) 我國有11.8萬個服裝企業,其中97%以上的是中小微企業,而目前由于服裝機械隨著數字化、網絡化、自動化、信息化、智能化水平的提高,其價格也在不斷提高,這是廣大中小微企業用不起的,因此如何讓他們能夠共享,有待進一步研究；

       2) 由于目前服裝機械處于第二代智能制造范式需要水平,尚沒有做到高效、高質、高滿意的智能化制造的設備需要。例如,如何使設備智能化滿足服裝個性化定制的超柔性需求、如何從根本上解決“機器換人”,提高生產效率等等是需要進一步需要開發的；

       3) 目前縫制工段使用吊掛和縫紉機組成的固定剛性流水線,尚不是真正意義上的自學習、自適應、動態的、超柔性的智能縫制生產流水線；

       在上個世紀八十年代、九十年代,世界上最先進縫制設備技術主要在美國、日本、德國、意大利等國，為了發展我國縫制設備技術,我們借乘改革開放的東風,以引進、消化、吸收和再創新這些技術,發展了我國自已的縫制設備技術。不但如此,進入21世紀,我國不少縫制設備企業還收購了很多國際著名縫制設備品牌,例如,我國上工申貝集團收購了德國杜克普、KSL、STORE、百福等縫紉機和機器人縫紉機等品牌；浙江杰克公司收購了德國奔馬自動裁剪機品牌；上海和鷹機電科技公司收購日本天鳥自動裁剪機品牌等等。所以可以說我國目前擁有國際先進的縫制設備技術。當然從總體上說，我國縫制設備在質量上、使用壽命上、數字化、自動化、智能化水平上還與國外有一定差距，主要表現在以下主要方面：

       1) 在研究“人工智能(AI)+服裝產業”范式上,我們還沒有取得象美、日、英、德等國家的先進成果。研發“AI+服裝產業”就是要讓服裝企業的研發設計、生產加工、產品倉儲物流、產品銷售以及企業管理都要智能化,也就是人工智能化。近年來, 英國研究成功人工智能AI預測服裝流行趨勢系數、美國MIT的應用人工智能AI在服裝設計和服裝面輔料及成衣質量的檢驗研究取得成功、日本研究人工智能AI技術對服裝縫制加工工藝參數調優獲得成功、德國杜克普.阿得勒研究人工智能AI技術和縫制設備與機器人組成協同縫制加工系統獲得成功、丹麥綾致時裝(Bestseller)公司研究人工智能AI技術在服裝另售門店的應用取得成功等等，這些具有AI技術的軟硬件,正是我國服裝企業當下急需的。

       2) 研究“人工智能技術AI+服裝縫制設備”和“人工智能技術AI+機器人”,使它們成為智能縫制設備和智能機器人方面我們還跟不上國外水平。2018年，美國推出的帶視覺的自動縫紉機器人,它是利用機器視覺技術,其傳感器相機和縫紉系統均裝在機器人手臂上,於是機器人便成了人工智能的載體,成為智能機器人。由于它的傳感相機用的是具有1000幀/秒的高速攝影機,因此它捕捉縫紉軌跡精度能夠達到0.2～0.5mm之間。目前我國尚無自主知識產權的3D機器人縫紉機。

       3) 在工業物聯網IOT應用上還沒有做到所有縫制設備與工業互聯網連接,特別是對遠程設備在線監控和運行維護方面。我國上工申貝推出的“QONDAC網絡在線監控生產系統”目前運行得最好,在這個系統下運行的縫紉機,最多的一臺縫紉機有16個傳感器,不但可以做到遠程設備在線監控和運行維護,還可對故障進行修復和運行參數調整。而目前我國大多在物聯網上運行只在遠程監控取得較好效果，這就是差距。

       1) 要研究“AI+服裝產業”范式,為實現服裝智能制造打好基礎;人工智能AI是研究開發能夠模擬、延伸和擴展人類智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學;而"人工智能＋X"說的是人工智能技術應用范式,它現在已日趨成熟，人工智能AI向各行各業快速滲透融合,進而重塑整個智能社會發展，這是人工智能驅動第四次技術革命的最主要表現方式;“AI+服裝產業”就是要讓服裝企業的研發設計、生產加工、產品倉儲物流、產品銷售以及企業管理都要智能化,也就是人工智能化。從人工智能領域看,研究其領域內無人機、 智能機器人、圖像識別、計算機視覺、語音識別、文字識別、機器學習、深度學習等技術在服裝企業中應用最為相關,最終形成“AI+服裝產業”==服裝智能制造。

       2) 要研究如何以“機器換人”工程轉換為“機器人換人”工程；自2015年以來,由于我國機器人產業取得空前未見的發展,我國勞動力成本已與工業機器人成本相當,我國工業機器人產業將進入高速發展期。預計我國工業機器人應用密度從現在68臺/萬人到2020 年將超過200 臺/萬人，因此, “機器換人”工程必然轉變為“機器人換人”工程。機器人在實現服裝智能化制造時,服裝衣片的抓取、傳送和各種工序的操作,一般均需要有視覺、觸覺、力覺等人工智能機器人的介入才能完成,因此，適用于服裝智能制造的智能機器人的研究應用才是真正意義上的“機器人換人”工程。

       3) 要研究模塊式智能單元,建立由縫制設備、機器人及AI技術構成的智能協同縫制單元(或系統)；模塊化生產是在上個世紀60年代剛性生產制造系統、 80年代柔性生產制造系統和90年代計算機集成制造系統(CIMS)基礎上發展起來的,主要是為了適應服裝市場消費需求的變化和服裝個性批量定制的要求, 因此它是21世紀生產的主要方式。模塊化生產系統包括產品模塊化、產品生產過程模塊化和產品供應模塊化。生產過程模塊化是指服裝加工流程中工位的加工設備模塊化,各模塊化之間由機器人負責衣料的傳送,因此這種加工方式可以打造無人加工生產線,實現服裝智能制造工廠。

       4)進行人工智能AI在服裝行業應用的軟硬任務研究。進行人工智能AI在服裝行業應用的軟硬件任務有:具有人工智能的服裝服飾產品、具有人工智能的服裝流行趨勢予測系統、具有人工智能的服裝設計GAN系統、具有人工智能的縫制設備和機器人、具有人工智能的服裝整理整燙系統、具有人工智能的立體倉儲系統、具有人工智能的門店銷售系統等等。

       5) 建設和集成服裝加工各個環節的智能模塊式單元,實現真正意義上的具有自感知、自學習、自決策、自執行、自適應功能的服裝智能制造生產方式。服裝加工過程所用的各種設備經過近幾年的自動化智能化創新,都已形成了具有模塊式、協同式、智能單元式的系統了,這些模塊協同智能縫制系統串連在一起,那就有了智能產線、智能車間和智能工廠的實現。我國杭州凌笛數碼公司推出的STYLER3D設計與管理服務智能模塊,從3D出發較好地解決了服裝設計制版及后續生產問題；浙江寧波經緯公司推出的智能裁剪系統模塊,較好地解決了從面料到衣片的全自動化；上海上工申貝、上海威士、上海富山、西安標準、浙江杰克、浙江中捷等公司相繼推出的類似的機器人智能協同縫制系統模塊, 較好地解決了服裝自動化縫制；上海威士公司推出的智能整燙模塊, 較好地解決了服裝自動化整燙；寧波圣瑞思公司推出的成衣自動輸送、折疊包裝、分揀入庫, 較好地解決了服裝智能倉儲物流系統,以上這些設備有效建設與集成,就能真正實現服裝智能制造生產方式。

       “十四五”期間實踐“AI+服裝產業”范式告訴我們,AI技術在服裝產品研發設計、生產加工、整燙包裝、倉儲物流和到門店銷售應用已經全覆蓋,在這些AI技術應用基礎上, 實現服裝智能制造會隨著AI技術不斷發展而為期不遠。現在AI領域中的人臉識別技術精準度達到99.77%、圖像識別技術精準度達到95.1%、語音識別技術精準度達到94.1%、視覺識別技術精準度達到98.3%,其平均值早已超過人類精準度平均值95%了。根據2019年埃森哲預測,AI將在未來幾年計成為主要的人機交互界面,正因為有了最大價值的人工智能AI,可以預計到“十四五”計劃收官的2025年,將有97%的企業應用人工智能。按企業應用人工智能角度來分,未來企業只有人工智能企業、應用人工智能企業和被人工智能淘汰企業這三種，所以我們所有服裝企業、服裝機械企業都應該是應用人工智能企業。