行业现状与核心矛盾 - 服装制造业是一个万亿美元级别的巨大市场，但自动化程度极低[5] - 2019年，中国工业机器人总使用量约11万台，但服装行业仅引入157台，形成鲜明反差[5][11] - 全球服装行业营收规模预计到2030年将达到2.3万亿美元[11] - 服装制造中80%的生产时间与成本浪费在物料处理环节（如搬运、抓取、铺平、定位）[1][12] - 在缝制前的准备工序中，67%的人工被用于整理布料、对齐、折叠等操作[1][12] 自动化难题与技术瓶颈 - 处理柔性、易变形材料（如纺织品）是世界性难题，是自动化程度低的核心原因[5] - 传统自动化依赖刚性夹具，无法适应服装款式的快速变化，导致系统通用性差、成本高[5] - 许多涉及柔性材料的复杂工艺流程，如制鞋业中将纤维材料与皮革一起加工，仍主要依靠技术娴熟的工人，难以被自动化[10] - 当前半自动缝纫机在处理柔软面料时，仍需工人使用夹具临时固定材料，一旦产品设计变化，整个系统需重新调整，限制了通用性与响应速度[12] - 大规模生产中的自动化系统往往是固化的，适用于无需频繁更换的设计，而半自动系统则需要针对不同产品进行专门配置[13] 破局思路与关键技术 - 研究团队开发了一系列技术，旨在让机器能像熟练工人一样感知、适应、抓取、裁剪柔软布料[5] - 针对多层裁剪后织物部件的粘连问题，设计了基于被动柔顺机构的抓取器，可稳定拾取单层面料并集成于机械臂末端[14] - 针对压力机平台上的拾取操作，采用双机械臂协同作业，并引入吸力抓取与传感器实时监测物体状态[16] - 集成了基于人工智能的视觉检测技术，能以每秒约120帧的速度进行实时监控、过程控制和后端质检[18] - 开发了专注于改造通用工业缝纫机的技术，通过专用控制器精确控制机针的运动轨迹、穿刺路径和姿态，以解决缝纫自动化的核心运动控制问题[18] - 通过视觉伺服技术，实现对织物纹理的精准匹配对齐，并能处理多种不同类型面料[21] - 使用Transformer模型对织物的动力学行为进行建模，并以此为基础进行运动规划，以处理复杂形状（如3D形状）的织物[22] - 开发了通用控制器架构，使得同一个控制器可以用于处理多种不同形状或材质的织物[23] 商业化路径与市场选择 - 选择汽车座椅作为首要商业化场景[5][23] - 到2028年，全球汽车座椅工业缝纫设备市场规模预计达到36.3亿美元[5][23] - 该场景产品附加值高，市场价值可观，且最大的市场在欧洲，其次是中国、北美、东南亚和日本[5][23] - 欧洲市场因人力成本高昂，对自动化有迫切需求，这为技术转型提供了明确的市场切入点[5][23]