由中国科协立项支持、中国流行色协会主办的小型高端品牌交流活动——生成式AI驱动纺织服装全链路色彩智能交互与应用创新研讨会9月23日在中国科技会堂举办，20余位来自高校、科研院所及产业界的一线专家围绕相关议题开展交流研讨。本次活动围绕“人工智能+”行动和纺织服装产业数字化转型需求，推动人工智能、色彩科学与设计艺术交叉融合，促进色彩创意与制造工艺协同创新。浙江理工大学服装学院院长崔荣荣担任执行主席，南开大学曹傲博士担任学术秘书。

研讨会设三个主旨报告。清华大学贾玺增教授结合色彩设计案例，阐述了生成式AI赋能服装品牌色彩叙事的实践方法。他指出，传统色彩不仅是色名与色值的集合，更是承载文化语义与品牌价值的叙事语言。设计师应先建立文化逻辑与主题结构，再由AI开展创意推演，通过人机协同避免色彩逻辑碎片化和审美表达空心化。中国科学院空间应用工程与技术中心谢浩高级工程师围绕AI色彩技术的行业落地，提出应将关注重点从模型能力转向系统可用性，构建融合任务规划、专业工具调用、上下文管理与结果验证的智能体系统。他强调，应将专家决策、纠错过程与真实反馈转化为可利用的数据，使模型能力转化为专业任务的可靠交付能力。凌迪（浙江）科技股份有限公司教育事业部总经理董灵丽围绕AI与三维技术融合，介绍了纺织服装全链路数字化升级与产学研应用创新的实践情况，以及在校企合作、人才培养等方面的探索。她提出，应加强技术团队与行业专家、用户的共同开发，将真实场景与工作流程融入垂直工具研发。

自由交流环节，与会专家围绕色彩生成与工艺适配、虚实色彩一致性、行业知识组织与设计教育等话题，结合研究基础和产业实践发表了各自观点。其中，江南大学薛元教授从纺织加工过程中的颜色传递出发，分析了混配比例与实物成色之间的非线性映射关系，提出应加强加工过程建模与数据积累，支撑由配方预测颜色、由目标颜色反求配方。北京服装学院周绍恩副教授结合服装研发案例指出，AI生成方案与纱线、织物组织、印染等生产环节仍存在脱节。北京邮电大学李霞教授分析了显示终端之间、屏幕与实物面料之间的色差，以及材质、光源与感知差异对数字展示的影响，建议通过标准化采样建设常用面料数字孪生库，探索兼顾应用精度与开发成本的技术路径。专家们还就通用大模型与垂直领域模型的技术路线选择、行业数据共享与企业专有知识保护、AI生成成果权属等非共识问题进行了讨论。

与会专家一致认为，生成式AI在纺织服装色彩领域的应用，既需要模型与算法创新，也离不开行业知识、工艺数据与真实场景的支撑。一是坚持以产业问题为导向，将材料、组织结构与加工工艺等条件纳入AI设计流程，推动色彩智能化由图像生成向可制造、可验证的方案转变。二是夯实行业数据与知识基础，推进色彩采集、表征及数据接口的规范化，加强存量色彩资源的数字化保存，并将专家判断、操作过程与验证反馈转化为可利用的行业知识。三是加强色彩传递机理与智能方法的协同研究，探索通用模型、垂直模型与专业测色、配色、仿真工具的协同应用，通过实物验证明确技术适用条件，提高数字设计与实体生产的一致性。四是推动传统色彩研究与设计教育改革相结合，在文献考证、科学表征与审美训练的基础上，探索我国色彩知识体系的当代表达，培养具备文化理解、工艺认知与技术协作能力的复合型人才。五是加强产学研联合攻关，围绕代表性材料、工艺与产品开展应用验证，探索学术成果授权使用与知识价值回报机制，兼顾基础知识共享与专有数据保护，推动研究成果服务更多企业。

中国科协科学技术创新部 供稿