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通过王雪峰专家科研成果探究服装产业

发展

近年来，随着我国经济的快速发展、社会水平的不断提升以及科学技术的不

断进步，人工智能和大数据技术等新一代高新技术得到了广泛应用，为各行各业

带来了新的改革点。然而纵观传统的服装生产行业，已然与时代的发展拉开了距

离，面对新挑战、新环境，业内诸多资深专家们都在积极地进行创新改变，王雪

峰先生正是其中的杰出代表。

作为我国服装生产领域的著名技术专家，王雪峰先生借助高新技术，自主研

发出了一系列在行内处于领先地位的技术成果，解决了服装生产领域内的生产调

度、质量检测、服装设计、展示等诸多环节存在的痛点、热点问题，为推动服装

行业的数字化、信息化、智能化发展作出了巨大的贡献。文章主要就王雪峰在服

装生产环节的科技成果进行分析和应用研究，为广大服装企业提供应用参考和借

鉴。

该篇文章旨在通过对王雪峰专家部分成果的分析，探究中国服装产业与尖端

科技的深入融合方向，启迪中国服装产业数字科技研发发展路线。

关键词：服装生产、神经网络、大数据、智能生产

一、王雪峰专家的部分科研成果概述

王雪峰，我国著名服装生产与营销领域的技术科研与实践专家，在服装行业

从业多年，具有丰富的营销与生产管理实践经验，同时在高新技术领域的探索研

究方面也具有突出的造诣，对人工智能、大数据、云计算、物联网等先进科技应

用也有诸多自身独到理解，相继研发出基于大数据的服装智能制造生产调度优化

系统、基于神经网络中的注意力机制的服装成品关键点检测系统、基于大数据的

服装领域销售信息智能分析系统、基于生成对抗神经网络图像风格迁移与服装设

计系统等多项用以解决行业发展困境、填补行业技术空白的先进性科研成果，在

服装生产行业创造了巨大的经济效益和社会效益，有力地推动了行业发展。

通过王雪峰专家的科研成果，可以清晰观察到其对于服装产业的

数字转型有着独到的理解，而通过这些成果的实践效果，更是对服装产业未来发

展具有很强的指导价值，以下是部分成果的阐述与分析。

1、基于大数据的服装智能制造生产调度优化系统【1】

具体来看，该系统分为大数据预处理模块、时序分析模块、关系网建模模块

和生产调度状态预测模块。其中，大数据预处理模块是建立在海量高维多元异构

数据预处理基础之上的，可以实现过滤规则的组合与优化、数据建模以及多维视

图的构建等多项功能；时序分析模块会根据智能制造系统相关数据所具有的时序

特征，针对系统的运行过程，构建多维数据时间序列模型，并且应用多网络蒙特

卡罗法，对时序数据集进行离散化和均匀化处理，旨在对时序数据集进行改进和

优化，提升时序模型的性能；关系网建模模块能够根据服装智能制造系统与复杂

网络在时间拓扑结构方面的相似性，构建两者之间的映射关系，并在复杂网络模

型中完成对时序数据的数学描述，进而形成数据关系网络模型；生产调度状态预

测模块旨在对生产调度性能进行改进优化，明确生产过程的参数聚类，借助系统

生产调度预测方法，对系统生产调度性能开展预测活动，并且通过对比系统调控

目标，确定静态及动态误差，将系统误差作为适应度函数的输入，使系统生产调

度过程的稳态误差得以消除，完成生产调度优化过程。

目前，国内主流的服装生产过程仍是以人工来进行工序分析与安排。存在很

大的资源安排错位，造成资源浪费。东华大学信息科学与技术学院;东华大学信

息科学与技术学院刘雁、耿兆丰【2】认为通过智能技术消除人为因素的不确定性，

实现供应链一体化的智能管理和各环节无缝衔接，实时、准确的掌握生产信息与

数据。

王雪峰专家的这项系统可以说与他们所论述的不谋而合，并且展现了更为强

大的能力，可以将根据不同的服装类别自动分析生产工序，利用人工智能规划工

序细节，实现全自动的工序优化与工作分配，这证明了人工智能在处理复杂服装

生产中是具有很大效果的。通过该系统可以觑见人工智能极大降低生产事件与成

本，并且产生更为标准化的产品。

2、基于神经网络中的注意力机制的服装成品关键点检测系统【3】

该系统针对服装图像关键点检测遮挡问题，充分利用服装丰富的先验结构信

息，提出了一种基于双向树结构模型。该系统首先利用神经网络提取服装特征，

接着在特征层上设计一种树状结构来建模关键点之间的空间位置信息和对称关系，

树状结构中的信息流的传递方法可以通过卷积实现，使得关键点特征可以接收来

自其他关键点信息，关键点自身特征与空间位置和对称关系是端到端联合学习的。

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