專注提供智能縫紉方案的深圳速英科技有限公司(以下簡稱速英科技)完成超千萬元天使輪融資，本輪投資方為創新工場前沿科技基金，融資將用于產品研發及客戶驗證。

　　以“縫紉機器人”產品實現服裝生產全流程的智能化，創立于2022年3月的速英科技希望解決困擾紡織服裝行業已久的招工難問題，大幅提高產業生產效率。

　　目前來看，機器人雖已被應用于成衣的大規模生產，但也只涉及激光切割織物或電動縫紉機等非常簡單的任務，行業本質仍處于勞動密集型產業。

　　相比于金屬或塑料加工行業，成衣行業所使用的織物面料因為柔軟、不規則，易于拉伸、彎曲和折疊，使得其縫紉處理及裁片運輸變得尤為棘手。又因該行業直接面對品牌與終端消費者，這就對織物的細節處理提出了很高的要求，最能直觀體現的便是織物各種組件的對準接合(如按鈕和孔的對齊)。而智能化縫紉，貫穿了織物從處理到縫紉的全工序(如布料的抓取、運輸、合片及縫紉環節)，可提升服裝生產的全鏈條效率。

　　長期以來，雖然機器人在各行各業被廣泛應用，但成衣制造行業一直是難以被攻破的難題。即使被應用于成衣的大規模生產，也只涉及激光切割織物或電動縫紉機等非常簡單的任務，行業本質仍處于勞動密集型產業。而智能化縫紉的核心難點在于織物從處理到縫紉的全工序，如布料的抓取、運輸、合片及縫紉環節。

　　相比于金屬或塑料加工行業，柔軟的織物面料十分不規則，且可以拉伸、彎曲和折疊。這使得布料縫紉處理及裁片運輸變得非常棘手。此外因為成衣行業直接面對品牌與消費者，織物的各種組件必須準確對準接合，如按鈕和孔的對齊，次品將直接影響消費者體驗。

　　難以突破的技術難度意味著廣闊的藍海，根據《中國服裝?業“?四五”發展指導意見和2035年遠景目標》顯示，中國目前正處于服裝生產繁榮期，根據國家統計局數據，2021年全國限額以上跨品類針紡織品類零售總額達13842億元，預計2022年全國限額以上跨品類針紡織品類零售總額達14479億元。

　　其中，2020年全國服裝行業工業企業數量17萬家，服裝制造領域從業人數826萬人，而縫紉工數量占總服裝生產工人數量60%。據測算，T恤自動化解決方案市場空間約167億人民幣，跨品類針織自動化解決方案市場空間約3339億人民幣。

　　在人力成本持續抬升和成衣制造“用工荒”難題突出的中國，成衣制造自動化不僅市場空間廣闊，而且成為中國維持服裝制造競爭力的剛性需求。尤其是在新冠疫情持續延燒的當下，服裝制造自動化“保供保需”的壓力陡增。

　　需求端方面，紡織服裝業大量服裝制作訂單外流至東南亞，毀單現象陡增，導致行業營收下滑，此外大批量訂單與小批量柔性生產訂單要求效率優先，都直接刺激了成衣制造自動化的發展。供給端方面，成衣廠長期依靠熟練縫紉工，但縫紉工人培養難、招工難。近5-7年，縫紉工人工資增長近3倍，長期擠壓成衣廠利潤，且存在“用工荒”等突出痛點。上述供需兩端壓力刺激，助推中國成衣制造業也進一步往智能化、自動化轉型升級。

　　市場商用面臨兩大難題

　　不過，前景很美好現實卻不勝骨感，縫紉機器人的確可以通過“機器換人”為行業升級發展貢獻力量，但不是現在!目前，我國制衣龍頭企業對縫紉機器人的應用就表現出兩種極端態度，其中一種就不看好機器人而更看好人工，他們認為眼下機器人發展速度有限，相比于廉價勞動力的競爭優勢還不夠。

　　而從事實來看也確實如此，雖然我國的廉價勞動力越來越少，用工成本在不斷上升，但孟加拉國、越南、印度等國勞動力依然低廉，且從我國發展歷程來看，他們持續低廉的時間還有好幾十年。與這些國家的勞動力成本一對比，機器人的競爭優勢就微乎其微了，企業完全可以通過遷移工廠的形式，來充分利用這段時間的廉價勞動力，待機器人技術更為成熟、價格更為低廉之后再進行應用。

　　除了在成本上競爭不過發展中國家的勞動力之外，縫紉機器人自身技術發展的不足，也成為其在當下難以被大規模商用的又一原因。

　　最明顯的例子就是縫紉機器人的“怕軟欺硬”，在對面料的處理上，機器人雖然能夠輕松縫紉堅硬的材質，但面對一些柔軟的面料就很難處理，不管是承擔衣料運輸還是衣片縫制，都存在抓取和精準輸送等問題。

　　針對這一世界性難題，在抓取上各國雖然已經推出了諸如面料工藝固化法、真空吸附法、靜電吸附法、機械微鉗法、仿真人手法等，但面對精準輸送依然還在研發克服階段。因此，只要抓取和輸送過程中柔軟面料的處理問題沒有解決，縫紉機器人就很難得到商用普及。

　　智能化成未來重要趨勢

　　當然，機器人作為新的生產方式，其未來的價值始終擺在那里，靠著對人工的代替，不久的將來可能會出現縫紉機器人制作大眾消費品，人工勞動力只生產高檔奢侈品的局面。

　　而要讓這個畫面變為現實，機器人還需要朝著智能化的發展趨勢不斷前進。在現有基礎上，縫紉機器人需要綜合運用人工智能、大數據、云計算等多種技術，推動自身的數字化、網絡化、云端化和智能化發展。

　　不僅僅只是體現自身生產設備的自動化，還要實現數據流的自動化，通過與物聯網相連組成模塊化的系統，將生產、追溯、信息交互和傳輸統統納入，以實現物與物、人與物之間實時的信息交換和通訊，以達到智能化識別、定位、跟蹤、監控和管理的生產目的。

　　同時，還要賦予縫紉機器人機器學習能力，讓其能夠在人工智能的加持下，通過實踐學習來滿足不同生產需求，并通過智能化水平的提高增強與人的交互能力，從單純的生產機器變成與人協作、助人生產的好幫手。

　　來源：智能制造網，金融界資訊，36氪