问题——纺织业是我国的传统优势产业，也是重要的民生产业，覆盖广、链条长、吸纳就业能力强。随着消费需求从“有没有”转向“好不好、个不个性、绿不绿色”，供给侧仍存一些结构性短板：其一，创新供给与消费偏好衔接不够紧，原创设计和快速迭代能力偏弱；其二，绿色工艺和绿色产品的市场认可度不足，缺少统一、可验证、可追溯的标准体系，消费者建立信任的成本较高；其三，数字化改造呈现“点上有进步、链上不顺畅”，中小企业普遍面临“不敢转、不会转、不能转”的现实约束。 原因——业内人士认为，设计端长期依赖经验驱动、分散作业，数据、算法、版权与工艺知识难以高效汇聚，导致新品开发周期偏长、爆款概率偏低。绿色转型上，工艺装备升级投入大、回收周期长，而标准、认证与标识体系不完善，使绿色价值难以被清晰识别和合理定价。产业链协同方面，纺织服装涉及原料、纺纱、织造、印染、成衣与零售等多个环节，信息系统标准不一、数据难共享，柔性生产难以规模化落地；中小企业资金、人才、算力与应用场景上短板更明显。 影响——这些堵点直接制约供给质量提升和消费潜力释放：一上，难以及时响应“小批量、多款式、强个性”的新需求，库存与浪费风险上升；另一方面，绿色消费缺少“看得见的凭证”，消费者对绿色产品的支付意愿难以转化为实际购买；同时，链路不畅削弱产业应对外部波动的韧性，不利于形成以科技创新驱动、以绿色低碳支撑的现代产业体系。 对策——围绕加快人工智能智能体赋能产业链升级，屠红燕提出多项建议。 一是推动“原创设计”能力提升，增强高品质供给。她建议设立纺织领域人工智能融合创新专项，支持建设国家级纺织生成式内容创新平台，整合行业花型数据库与生成算法等资源，向中小企业开放轻量化设计工具，降低原创设计门槛，提高设计效率与命中率，推动供给端更快对接细分消费需求。 二是以“标准—补贴—场景”联动，建立绿色消费信任。她建议将具备智能化能力、绿色工艺的关键装备纳入设备更新支持范围，推动无水印染等节水减排技术加快应用；同时，将采用个性化设计与绿色工艺生产的纺织品纳入消费促进政策工具箱，通过补贴与场景化推广，引导企业把绿色能力转化为消费者可感知、可比较、可选择的产品优势。 三是建设“智能体+柔性供应链”示范工程，带动链式转型。她提出遴选具备快反与定制能力的龙头企业建设国家级示范工厂，对“快速响应、个性化定制”各上成效明显的项目给予资金、税收与创新激励，形成标准化、可复制的转型方案，并通过“一地试点、全国复用”推广，将高门槛转型拆解为模块化、低成本、易配置服务，帮助中小企业跨越资金、人才与技术门槛。 前景——多位业内人士表示，人工智能智能体在纺织业的价值，不仅在于单环节降本增效，更在于推动“数据贯通—智能决策—柔性制造—精准触达”的系统性变革。随着设备更新政策推进、绿色低碳要求趋严以及国内消费向品质化升级，纺织业有望在设计创新、绿色制造与供应链协同上形成一批可复制的行业样板。下一步关键在于完善数据与标准体系，强化应用牵引与人才支撑，并在保护知识产权、守住安全合规底线的前提下，推动新技术从“示范”走向“规模化应用”。
屠红燕代表的建议为纺织产业抓住新技术机遇、推进转型升级提供了清晰路径；以“设计—生产—消费”全链路视角统筹发力，通过政策工具、技术赋能与示范带动等举措，有望缓解产业发展的结构性矛盾，释放产业与消费的新动能。也可以看到，传统产业的增长空间往往来自对新技术的有效应用，以及对市场需求变化的及时响应。进入新发展阶段——只有坚持创新驱动——推动产业链各环节协同升级，才能加快从“制造”走向“智造”，推动中国制造向中国创造迈进。