下次自动登录

其它账号登录：新浪QQ微信

老怪:今日投资消息早知道潘益兵:周二早间市场信息

徐小明:周二大盘操作策略财智:大反弹后防出现分

龙头:反弹预示结构性行情存在灵枝:再次冲刺3100

梦回:盘前聚焦热点板块李清远:围绕3000展开震荡

吴西:此时需寻找低位绩优股纤虹:反弹仍存两大隐忧

拾金客:短期定呈现震荡格局一狼:重点把握三个方向

彬哥:今日重点关注一件事灯塔:今日开盘前参考提示

'+n.title+'

广告:'+data.html.image_description+'

7日年化收益率'+res[i]["LatestWeeklyYield"]+'

近3月涨幅'+res[i]["RRInThreeMonth"]+'

2025年3月11日，上海国家会展中心CHIC展现场，一场关于AI与时尚产业融合的变革风暴正在上演。Style3D展出自研的时尚行业通用型AI智能体DeepModa内测版，凭借其覆盖设计、生产、营销的全链路智能化能力，成为展会焦点。参展观众、品牌商、设计师及行业专家纷纷驻足体验，热议“AI+时尚”的无限可能。这场“技术破壁”的背后，不仅是国产AI技术的崛起，更标志着服装行业从“数字化”向“智能化”跃迁的关键一步。

国产技术迎来“爆发时刻”

时尚成为技术落地最佳战场

随着DeepSeek大模型的“横空出世”与Manus智能硬件的“一夜爆火”，全球AI产业格局被重新定义，国产技术正式迈入爆发期。AI不再局限于实验室与互联网场景，而是深入实体产业，成为效率革命的“新引擎”。其中，与创意、趋势紧密相连的时尚行业，成为AI技术落地的最前沿战场。

“时尚产业对技术变革的嗅觉最为敏锐。”CHIC展现场一位资深行业观察者表示，“从3D设计到智能制造，再到AI赋能，每一次技术突破都能快速转化为商业价值。”从设计端的创意生成，到生产端的流程优化，再到消费端的个性化体验，AI正在以前所未有的方式改写整个产业链的逻辑与节奏。而这，仅仅是序幕——一个由技术驱动的全新时代，正在徐徐拉开帷幕。

作为全球服装数字化解决方案的领军者，Style3D（凌迪科技）以“AI+3D”技术为核心驱动力，早在2023年便推出了自研的时尚产业AI模型，并结合全球领先的3D柔性仿真引擎，共同赋能时尚行业数字化转型与创新升级。截至2024年，已服务超2000家品牌与制造商，覆盖运动服饰、奢侈品、快时尚等多个领域，帮助行业平均缩短设计周期60%、降低打样成本50%。

“AI与3D的深度融合，是时尚产业数字化的必然方向。”Style3D创始人兼CEO刘郴在现场强调，“3D技术构建了服装的‘数字孪生’，而AI赋予其‘智能灵魂’。二者结合，才能真正解决行业分散性高、数据割裂、人才短缺等长期痛点。”

从“浅层出图”到“全链路智能”

Style3D发布时尚产业AI智能体

尽管AI已在时尚领域崭露头角，但行业仍面临诸多挑战：设计环节依赖人工反复修改、生产流程信息割裂、营销退货率居高不下……“AI出图虽快，但设计成果常被诟病‘审美太AI’、‘货不对板’，难以触及产业研发核心需求。”某服装品牌研发负责人坦言。

更深层的矛盾在于，纺织服装行业分散性强、数字化程度低。尽管3D技术已被部分企业用于设计提效，但其应用门槛高、依赖经验丰富的专业人才，且产业链设计、生产、营销环节仍有部分处于“数据孤岛”状态。“行业需要的不只是工具，而是能打通全链路的智能解决方案。”刘郴强调。

在行业迫切需求下，Style3D推出的DeepModa给出了答案。这款基于多智能体（Multi-Agents System, MAS）架构的AI Agent，深度融合Style3D积累十年的3D仿真技术与AI大模型能力，首次在CHIC展亮相便引发轰动。其以“能力池、数据池、记忆池、质评池、响应池”五大核心组件为支撑，实现了从创意到交付的全流程智能化闭环。

DeepModa内测版引发热议

AI+3D复合技术颠覆产业逻辑

·?智能设计：3D仿真+AI生成，让灵感精准落地

展会现场，设计师通过DeepModa演示了新款运动卫衣的创作过程：系统实时抓取社交媒体与电商平台数据，生成数十款潮流设计草图，并通过Style3D独有的高精度3D仿真引擎，自动匹配面料物理属性与版型参数，生成可即时审版、可直连生产的数字样衣。“过去设计师需在平面图纸与实物样衣间反复验证，现在AI+3D技术让‘所想即所得’成为现实。”一位品牌设计总监评价道。

·?智能制造：数据驱动，破解“经验依赖”困局

在生产端，DeepModa展示了其颠覆性能力：AI自动解析设计手稿，结合Style3D行业级版型数据库，生成适配多体型的2D版型；通过3D物理仿真预演样衣效果后，系统自动生成标准化工艺单，并同步至工厂MES系统。“传统打版依赖老师傅经验，而DeepModa让新手也能快速输出专业级成果。”某供应链企业代表表示。

·?智能营销：3D资产复用，激活数据价值

针对电商退货率高的问题，DeepModa依托Style3D AI技术积累及海量3D数字资产库，可一键生成商品售卖文案、产品图、模特穿搭图甚至营销短视频。某快时尚品牌负责人透露：“利用历史款式的3D数据，AI能快速生成符合新趋势的衍生设计，营销素材制作成本将得到前所未有的下降。”

在CHIC展4.1馆X901，DeepModa的演示区人潮涌动，吸引 了众多服装从业者驻足咨询。“我认为这不是替代设计师，而是让人从重复劳动中解放，专注于创意本身。未来能善用AI和3D能力的设计师更有前景。”独立设计师王女士在体验后表示。

“尽管此次DeepModa还是在内测版本，但已是Style3D‘AI+3D’技术战略的里程碑。”Style3D创始人兼CEO刘郴表示，“我们始终聚焦技术如何‘从产业中来，到产业中去’——3D技术解决数字化的‘形’，AI赋予智能化的‘神’，二者结合才能构建真正可持续的产业生态。”

CHIC展现场，Style3D这场DeepModa热潮，或许正是AI落地时尚产业的风浪。

关于Style3D

凌迪科技Style3D是一家以“AI + 3D”技术为核心驱动力的科技企业，专注于自主研发适用于时尚产业的AI模型，凭借其在人工智能和3D仿真领域的深厚积累，其产品已在全球范围内实现了广泛的应用与部署，助力全球时尚行业实现数字化转型与创新升级。

从面料测量、AI创意、3D仿真设计、推款审款、在线改版、AI视效展示到直连生产，Style3D为泛时尚及CG行业提供全链路数字化解决方案，目前，Style3D已与安踏、波司登、URBAN REVIVO、太平鸟、江南布衣、爱慕、森马、凯乐石等全球超过2000家时尚企业达成合作。

Style3D DeepModa五大核心组件解读

Agent 是人工智能领域的一种能够自主感知、决策和执行任务的智能系统，其本质是通过“规划+记忆+工具+行动”自主执行任务。与传统数字化系统相比，Agent 更强调自适应、自动决策和任务协调，能够像人一样理解、规划和优化整个流程。

Style3D 凌迪研究院团队，构建出一套高效 AI Agent 系统「DeepModa」，针对设计、生产、营销等服装生命周期的核心环节，让服装企业从“数字化”升级为“智能化”。DeepModa 可以实现诸多智能任务，如AI设计、趋势分析、款式生成、版型处理、3D样衣、生产解析、营销内容生成等。

DeepModa 基于多智能体（Multi-Agents System, MAS）架构，构建能力池、数据池、记忆池、响应池、质评池五大核心组件，实现服装全生命周期的自动化、智能化和优化迭代。

其中，能力池，作为智能体系统的工具箱，是任务执行的基础设施，囊括了设计、生产、营销等三个环节的关键能力。典型的如，Style3D iCreate 灵感设计产品能力、iWish 营销素材产品能力等，以及3D模拟渲染、AIGP版型解析等技术能力。每项产品或技术能力都是智能体系统的最小协作单元。如同裁缝手中的缝纫机、剪刀、卷尺，缝纫机将布料缝合为成衣，都针对特定任务高效运作。

数据池，Style3D 基于长期植根于服装时尚行业，积累了大量的专业知识库和3D数字资源库。其覆盖了面料、款式等各个维度。跨越设计、生产、营销等环节，形成完整数据闭环；结合外部数据（市场趋势、竞品分析）进行优化决策。同时通过权限管理、加密存储、数据脱敏等方式确保数据安全，避免企业敏感信息泄露。这为智能体系统提供了核心支撑。

记忆池，作为智能体系统实现智能决策与动态优化的关键模块，通过优化短期记忆和长期记忆；过程型记忆和目的型记忆。其存储智能体的长期经验，使系统具备学习能力；记录设计偏好、生产最佳实践、营销策略优化路径；通过 AI 训练，持续提升智能体的决策能力。

质评池，作为智能体系统的质检员，是智能体主动学习、自我进化的必备模块。Style3D 通过构建覆盖创意、美学、专业性、精确性、以及安全合规等多方面的评估标准，不仅关注智能体独立执行任务的质量控制，还具备实时评估、反馈分析和智能优化的能力，指导智能体对需求响应的输出质量。

响应池，作为智能体系统的核心大脑，是对客户需求的智能化分析和任务分解，协调规划不同智能体执行行动。Style3D融入了 DeepSeek R1 等大模型的强大任务规划和推理能力，并结合能力池、数据池、记忆池，规划生成最佳执行方案；支持动态化策略调整，优化任务执行的效率和性能。

智能体协同工作，利用五大核心池进行知识共享和流程优化，实现从设计到生产再到营销的全链路智能化协同。

申请创业报道，分享创业好点子。点击此处，共同探讨创业新机遇！

“掌”握科技鲜闻 （微信搜索techsina或扫描左侧二维码关注）

新浪科技意见反馈留言板

All Rights Reserved 新浪公司 版权所有