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凌迪科技推 DeepModa，帶領服裝智能化變革
凌迪科技推 DeepModa，帶領服裝智能化變革
在可持續發展成為全球共識的背景下，“DeepModa” 也為服裝行業的綠色轉型提供了有力支持。其背后依托的 3D 虛擬設計和仿真技術，采用了先進的物理引擎與高精度算法。系統能夠對服裝面料的力學性能進行精細模擬，比如當設計師選擇絲綢面料設計禮服時，“DeepModa” 可以精確計算出絲綢在不同剪裁、不同重力環境下的垂墜角度、褶皺形態，從而幫助設計師在設計階段就精細預估面料用量，減少因設計失誤或過度生產造成的面料浪費。據某機構調研數據顯示，采用該系統的企業平均面料利用率可提升 15% - 20% ，某大型服裝集團在使用 “DeepModa” 后，每年只面料節約成本就高達數千萬元，這對于降低服裝行業的資源消耗、減少環境污染具有重要意義。此外，“DeepModa” 支持的虛擬試衣功能，運用了計算機視覺與人體建模技術，能夠根據消費者輸入的身高、體重、三圍等數據，快速生成逼真的虛擬人體模型。消費者無需實際試穿即可在線體驗服裝效果，不僅提升了消費體驗，還在一定程度上減少了實體店鋪試衣環節產生的資源浪費和物流成本，某電商平臺引入該功能后，退貨率降低了 12%。
從產業鏈協同的角度來看，“DeepModa” 正在重塑服裝行業的合作模式。以往，設計、生產、銷售等環節是分開的，信息傳遞存在滯后性和誤差。而 “DeepModa” 搭建起了一個數字化協同平臺，其運用了云計算與大數據技術，實現了數據的實時存儲、處理與共享。品牌商、設計師、面料供應商、制造商以及零售商可以在同一系統中實時共享數據和信息。例如，某快時尚品牌在夏季新品開發時，品牌商根據市場反饋提出設計需求，設計師利用系統快速完成設計方案后，面料供應商能立即根據設計參數推薦合適的面料，制造商也可同步獲取生產數據，提前做好生產準備。在這個過程中，“DeepModa” 的智能數據分析功能，還能根據歷史銷售的數據、庫存數據，為各環節提供決策建議。比如建議面料供應商調整生產計劃，避免庫存積壓；提醒制造商優化生產排期，提高設備利用率。這種無縫銜接的協同模式，極大提高了產業鏈的整體效率，讓服裝產品能夠更快地從設計概念轉化為市場商品，該品牌新品上市周期從原來的 45 天縮短至 28 天。
隨著 “DeepModa” 的推廣，服裝行業的人才需求結構也在發生變化。傳統的服裝專業人才需要不斷學習數字化設計技能，掌握 AI 和 3D 技術的應用。中國服裝協會專業人員指出：“在智能化時代，服裝設計師不僅要具備藝術審美，更要能熟練運用數字化工具，將創意高效轉化為可落地的產品。” 同時，市場對既懂服裝設計又熟悉智能操作系統的復合型人才需求激增。為應對這一變化，凌迪科技 Style3D 計劃與東華大學、浙江理工大學等十余家院校展開深度合作，共同開發面向產業需求的課程體系。課程內容涵蓋 AI 設計原理、3D 建模實操、“DeepModa” 系統深度應用等模塊。此外，還將與頭部職業培訓機構合作，推出定制化的培訓課程和認證體系，通過線上線下相結合的教學模式，培養適應行業智能化發展的新型人才，為行業的持續發展提供人力保障。
值得關注的是，“DeepModa” 在國際市場也展現出巨大的潛力。目前，凌迪科技 Style3D 已與 某品牌、H&M 等多個國際服裝品牌展開合作洽談，計劃將 “DeepModa” 推向全球市場。該系統的多語言支持和國際化設計理念，使其能夠滿足不同國家和地區的服裝企業需求。在歐洲市場，“DeepModa” 針對當地注重環保和高端定制的需求特點，強化了可持續設計模塊和個性化定制功能；在東南亞市場，則結合當地快時尚產業需求，優化了快速設計與生產協同功能。通過將中國的先進服裝數字化技術推廣到全球，“DeepModa” 有望提升中國服裝行業在國際市場的競爭力，推動中國服裝產業從 “制造大國” 向 “科技強國” 轉變。
當然，“DeepModa” 在推廣過程中也面臨著一些挑戰。一方面，部分傳統服裝企業對新技術的接受度較低，存在對系統操作難度、數據安全性等方面的擔憂。例如，一些中小企業缺乏專業的技術人員，擔心難以掌握復雜的系統操作；部分企業對數據存儲在云端存在顧慮，害怕數據泄露。另一方面，隨著行業智能化程度的提高，市場競爭也將日益激烈。對此，凌迪科技 Style3D 表示，將進一步加強技術研發，投入專項團隊研發更簡潔易用的操作界面，同時采用區塊鏈加密技術保障數據安全，實現數據的全流程可追溯。此外，還將提供完善的售后服務和技術支持，包括定期開展線上線下培訓、設立 7×24 小時技術咨詢熱線、為企業定制專屬的技術解決方案，幫助企業消除顧慮，順利完成數字化轉型。未來，“DeepModa” 還將不斷迭代升級，探索與元宇宙、區塊鏈等前沿技術的融合，比如在元宇宙場景中構建虛擬服裝秀場，為消費者帶來沉浸式的購物體驗；利用區塊鏈技術實現供應鏈數據的透明化，提高消費者對產品的信任度，為服裝行業創造更多可能，持續帶領行業邁向智能化發展的新征程。
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