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人工智能在服装智能制造中的应用(上)
来源:中国服装协会 | 作者:闻力生 | 发布时间: 671天前 | 3191 次浏览 | 分享到:

     

在智能制造实践过程中,人工智能技术不仅是核心,而且是应用最多最广的技术,所以在一定程度上可以说智能制造就是人工智能化制造,服装企业智能制造也是如此。 

       

2015年5月国务院发布的《中国制造2025》中的战略目标,是要用三个十年使我国由世界制造大国转型为世界制造强国。2016年工信部在《中国制造2025》解读中说到,要实现制造强国必须在中国制造业实现智能制造生产方式,因为智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合,贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节,具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。这里所说的新型生产方式要具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等“5个自”功能技术,就是指人工智能技术。2017年,国务院发布了《新一代人工智能发展规划》,明确提出我国人工智能产业规模在2020年、2025年、2030年分别要达到1万亿、5万亿和10万亿。为了更好地使我国制造业智能制造尽快落地,2019年国家又发布了“5G商业化应用规划”,提出在2020年“5G商用初期”产业规模要达到4500亿,2025年“5G商用中期”产业规模要达到1.4万亿,2030年“5G商用后期”产业规模要达到2.6万亿,5G商业化应用使我国的网络通信在大连接、大宽带、低延时环境下运行,大大加速了“中国制造2025”目标的实现。

  在智能制造实践过程中,人工智能技术不仅是核心,而且是应用最多最广的技术,所以在一定程度上可以说智能制造就是人工智能化制造,服装企业智能制造也是如此。那么什么是人工智能呢?所谓人工智能AI(Artificial Intelligence),是研究开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的科学。人工智能从1950年著名的图灵试验起,到现在已经有近70年的历史,在这70年中的发展大致可以分为三个阶段,见图1:

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图1   AI技术发展阶段


  第一阶段是人工智能诞生时期,是从上世纪五十年代到八十年代。在这三十多年中值得称赞的,首先是1950年英国数学家阿兰 · 图灵(ALAN.TURING)做了有名的“图灵测试”,证明了计算机有思维能力;其次是初步研究了神经元模型以模拟人的思维;而后,为了能给机器能思维有力的理论支撑,1956年有人工智能之父之称的麦卡锡(JOHN  MCCARTHY)在美国达特茅斯学院召开了会议,哈佛大学、麻省理工学院、IBM公司、贝尔实验室等地的研究人员参加了会议,会上正式提出“人工智能”这一术语。第二阶段是人工智能步入产业化时期,是从上世纪八十年代到20世纪末,这个时期由于计算资源不足,大多研究只限于专家经验、模糊识别等浅层知识,人工智能并没有取得突破性的发展。第三阶段是从本世纪初到现在,在大数据、云计算、深度学习以及计算能力提高的带动下,人工智能步入了爆发性发展期。现在世界各个国家都意识到人工智能是未来开启智能世界的密钥,是未来科技发展的战略制高点,谁掌握了人工智能,谁就将成为未来核心技术的掌控者,因此美、欧、俄、日等发达国家都纷纷制订发展规划,不惜投入重金,谋划抢占这新一轮科技变革的先机。

  面对人工智能的爆发性发展期,2016年我国政府工作报告和2019年的党的十九大工作报告中都纷纷提出要大众创新、万众创业,要推动“互联网+”深入发展,促进数字经济加速成长,让企业广泛受益,百姓普遍受惠;要打造好工业互联网平台,拓展“智能+”,为制造业转型升级赋能。这里说的“智能+”指的就是“人工智能+”,而"人工智能+X"指的是日趋成熟的人工智能技术应用范式,人工智能(AI)向各行各业快速渗透融合,进而重塑着整个智能社会的发展,这是人工智能驱动第四次技术革命最主要的表现方式。见图2:

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图2   AI与各行各业融合


  AI与各行各业的融合必然也包含了与服装智能制造的融合,那么什么样的AI技术能在服装智能制造中应用呢?我国在短短几年的AI技术发展过程中,已形成较完善的人工智能产业链,见图3。图中可见,AI的应用层面、技术层面和基础层面中的智能机器人、无人机、自动驾驶汽车、智能芯片、传感器、图像识别、计算机视觉、语音识别、文字识别、自然语言处理、知识图谱、机器学习、深度学习等等均是AI技术的研究领域,它们都与服装智能制造相关。而其中智能机器人、图像识别、计算机视觉、语音识别、文字识别、机器学习、深度学习等AI技术在服装智能制造中应用最为关键。

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图3   AI产业链


   众所周知,过去机器为了执行任务,总是要依靠手动编码带有特定指令设定的软件程序来完成某个特殊任务,现在有了AI技术就可以用机器学习来解决问题。所谓机器学习(ML—Machine Learning)就是让机器具有类似人类的学习能力,能够自主的获取知识,也就是运用算法来分析数据,从中学习、测定、预测现实世界某些事。使用大量的数据和算法来“训练”机器,赋予它学习如何执行任务的能力,这就是AI技术所要做的事。


  机器学习的算法通常可分为三类,即分类相关算法、回归相关算法和聚类相关算法,这些都源于“统计学习”的理论基础。其中最为著名的算法是深度学习(DL—Deep Learning), 它是一种高级机器学习方法,也是现代的人工神经网络ANN (Artificial neural network)方法的升级版,就是通常说的深度神经网络(DNN—Deep neural netwook),见图4,图中最左为信息输入层,最右边为信息输出层,中间为神经元组成的隐藏层。利用深度神经网络(DNN)算法可构建复杂的非线性关系,让机器感知周围的世界。

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图4   深度神经网络(DNN)


  AI能否成功落地要靠深度学习(DL),而深度学习能否顺利进行,则需要海量大数据支撑、先进算法模型和超大的计算机计算能力支撑,见图5。

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图5  深度学习的支撑技术


   虽然说由机器学习到深度学习是一大进展,但围绕机器学习研究的算法多而复杂。最近一些AI公司研究了自动机器学习AutoML(Automatic Machine Learning),这项研究的目的旨在在没有专业知识的情况下使用的低门槛甚至零门槛的机器学习算法,摆脱对机器学习专家的依赖,该技术正在成为机器学习赋能行业AI落地的关键。目前美国谷歌公司发布的 Cloud AutoML、我国第四范式公司的 AutoML 技术均已投入实际工业应用,见图6。

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图6 自动机器学习(AutoML)


   我们通常所说的AI与制造业融合,主要是指三大方面。一是对制造产品注入AI,使产品成为智能产品;二是向服务注入AI,使服务成为智能制造服务;三是向生产制造注入AI,使生产制造成为智能制造。在2019年美国Gartner公司发布的《2019人工智能发展报告》中提到的人工智能技术对企业各个业务层面的影响度,见图7:

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图7  AI对企业重大影响度

  由图可见,现在的AI技术已经在企业的产品和服务、生产制造和服务中达到40%以上的影响度。相信随着AI技术不断成熟,AI技术对企业的影响度会不断增加。此外,AI技术对服装企业各项业务已实现了全覆盖,这为今后实现服装企业智能制造打下了扎实的基础。

  1) AI在服装服饰产品智能化中的应用

  目前服装服饰产品智能化主要依靠服装织物技术、电子信息技术、网络通信技术、人工智能技术和计算机技术,这些技术集成于能够穿戴的服装服饰产品,出现了各式各样的智能服装服饰产品,见图8和图9。图8左是深圳智裳科技公司推出的智能瘦身衣,其中自主研发的柔性传感新材料具有生物电、压力等传感功能,通过释放EMS( Electronic Muscle Simulator--电子肌肉模拟器)脉冲波,模拟大脑神经中枢电信号,可以刺激肌肉自主高效运动,从而达到瘦身的效果; 图8是他们推出的带有监测系统的智能文胸,它通过胸部测量建立乳房周围温度场,茯得温度场大数据,然后通过监测,作出正常与异常大数据对比分析,及时监测用户的乳腺异常情况。图9左图是智能运动鞋袜,袜子由导电纤维制成,跑步时通过传感器和导电纤维将数据传送给脚环,脚环再与智能手机对接,显示跑步数及运动情况;图9右图为利用脑机接口技术制作的帽子,戴上可保持大脑始终处于清醒状态。

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图8   智能服装与文胸


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图9  智能运动鞋袜和帽子


   2)AI应用于服装流行趋势预测

  英国每年有30万吨旧服装浪费,如何减少浪费也成了一个研究课题。英国Fashion Pocket股份有限公司认为正确把握服装流行趋势可以减少服装浪费,因此他们收集了超过2500万服装图像数据,用人工智能机器学习算法分析、预测了全球服装服饰的走向,并协助计算和预测本国与全球服装产品流行动向,见图10:

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图10  AI分析服装流行趋势


  3)AI应用于智能服装设计

  2019年,麻省理工学院利用AI技术中的GAN模型进行服装设计。GAN是一种深度学习模型,全称是“Generative Adversarial Networks”,中文为“生成式对抗网络”。GAN设计出两个神经网络,通过一个生成、一个判断进行博弈。例如在连衣裙的设计上,研究人员收集了大约 5000张过去的连衣裙时装样式图片,一个为GAN的生成模型,一个为GAN相对抗的判断模型,在进行几天训练后,就可以得到新设计的连衣裙时装样式,见图11,图中左侧为过时的服装图像数据,右侧为AI技术生成的新款时装。

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图11   用GAN制作服装


(未完持续)