从 PaDY 到智能缝纫：IEEE RAS 主席 Kosuge的「六年之约」丨GAIR 2025

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文章摘要

Kosuge教授在GAIR 2019提出的协作机器人构想，经过六年技术深耕已发展为基于AI的智能缝纫系统。该系统针对服装制造业劳动力短缺与自动化瓶颈问题，通过多项突破性技术创新实现了柔性材料的免夹具3D缝制。核心突破包括：采用AI算法实现三维立体成衣部件的自动化缝制，集成滚轮机构与激光光学传感器实时检测织物边缘，以及开发具备高度可编程性的系统架构，可快速切换不同款式、尺寸和面料的服装生产。

技术实现层面，该系统通过”PAL Grip”无源抓取器和”RollUP”布料对齐装置解决了软材料处理的根本性难题。前者利用摩擦系数差异实现低成本、高适应性的单层布料抓取，后者通过吸附装置与激光厚度传感器的协同工作，确保多层布料精准对齐。缝纫环节的创新尤为关键，团队开发的专用控制器实现了送料系统的线性化控制，配合120Hz高速视觉检测，使3D曲面缝纫精度达到工业级要求，且能自动纠正初始放料偏差。

商业化路径上，Kosuge教授将汽车座椅套作为首要应用场景，该领域兼具市场规模大（2028年预计30亿美元）、产品价值高和3D曲面规律性强的特点。系统设计的”无需编程”特性与模块化架构，使其总成本有望控制在传统方案的一半以下，为”按需付费”的新型商业模式奠定基础。2024年大阪展会后，该系统已引起欧洲车企及中日缝纫设备企业的关注，但传统厂商基于模板的既得利益格局仍构成市场化阻力。

技术推广面临三重挑战：软材料动态规划的算法瓶颈、研发资金与人才缺口，以及制造业漫长的决策周期。团队正尝试用Transformer模型解决布料物理特性建模问题，同时寻求融资加速产品化进程。值得注意的是，该系统并非简单替代人工，而是通过降低技能门槛实现工人赋能——操作者只需完成上下料，即可管理多台设备，显著提升单人产出效率。

展望未来，Kosuge教授认为机器人技术应让制造业更具”人性”，既解放工人从事创造性工作，又帮助企业突破成本约束。这套缝纫系统的演进轨迹，折射出中国制造向智能制造的转型路径——将学术构想转化为商业实体，最终让普通劳动者共享技术进步红利。随着欧盟等地劳动力成本持续攀升，自动化缝纫系统的经济价值将进一步凸显，但其大规模应用仍需克服技术极限与市场惯性双重障碍。