作者丨薛皓皓
编辑丨关雎
图源丨飞榴科技
" 我们已经服务了上千家鞋服企业和数十万位鞋服工人。" 飞榴科技联合创始人刘珂说。
2016 年，刘珂和两位 IBM 同事，费翔和卢维成，一同创立了飞榴科技。飞榴科技成立近 10 年，通过 AI 为传统鞋服行业提效，已成功改造上万条鞋服产线。
通过自研的 AI 大模型算法，飞榴科技打通了鞋服生产、供应链和销售的链条，提升传统鞋服产业链各环节的运作效率，实现服装行业的智能化生产和品牌方的柔性供应链协同。
"2025 年公司营收将实现 2~3 倍增长，出海业务营收尤其增长迅速。" 刘珂表示。
2023 年起，飞榴科技开始海外布局，为中国鞋服企业的海外工厂提供 AI 解决方案，目前海外项目已在柬埔寨、缅甸、埃及、孟加拉等地落地。公司正开辟亚洲和非洲的新市场。
目前，飞榴科技已完成多轮融资，投资方包括华泰证券、招商局资本、软银中国、高瓴创投、纪源资本、字节跳动等。
刘珂、费翔和卢维成三位是 IBM 的同事。刘珂是马里兰大学博士，费翔也是马里兰大学博士，他曾任美国 IBM 沃森研究院 Watson 大模型首席科学家，领导并参与了 Zara、Jcrew 等国际知名服装企业的供应链项目。
他们从工作中发现，鞋服生产对市场需求响应慢，往往陷入 " 高库存 " 困境，即使是国际头部快时尚品牌也不例外。
费翔从小在国内鞋服工厂长大，目睹了工人们的勤劳和辛苦。当时，鞋服工人的工作效率低，时常为赶工而加班到深夜，如今的 90 后、00 后不愿进厂 " 踩缝纫机 "，鞋服厂经常陷入用工荒。
" 对鞋服生产线进行柔性化改造，提升鞋服供应链效率，不仅是国际快时尚品牌的需要，也是众多中国鞋服公司的需求。" 刘珂说：" 虽然中国有四十万家鞋服厂，有四万亿元年产值的市场规模，但是生产鞋服主要靠工人的手工缝制，效率低下。通过数字化改造，不仅可大幅提升工人生产效率，而且能减少‘高库存’问题的发生。"
2016 年，三人共同创立了飞榴科技，费翔担任 CEO、刘珂担任 CPO（首席产品官），卢维成担任 CTO。他们想用 AI 技术提升国内鞋服生产效率。
创立之初，飞榴科技必须克服国外方案落地国内的 " 水土不服 "，这种 " 水土不服 " 主要体现为国内鞋服公司不爱用这套 " 提效 " 方案。
工厂老板害怕这种部署会延误工期，工人害怕这种部署会影响工作效率，继而影响自己的计件工资。
比如，某鞋服厂老板投入数百万改造吊挂产线，结果实施两个月后车间竟无法正常生产，还流失了 200 多名熟练工人，损失惨重。
国内鞋服厂不爱用，飞榴科技就无法生存。
刘珂考虑到国内外的鞋服厂存在本质的区别——国外是人适应机器，国内是机器适应人。于是，他们想到的解决方案是，以人为本，根据工人的技能、工厂工序的要求、车间设备的分布去部署信息系统，然后通过 AI 大模型算法，去适配并迅速落地。
使用这种方式的优势在于，飞榴科技不仅能把部署时间减少到 1 周以内，而且让年纪大的、受教育水平不高的员工都能迅速上手使用。
只有这样，国内鞋服厂才更容易接受。
为了贴合工厂实际需要，刘珂和工人一起住进大棚屋，吃起大锅饭，随时和工人了解情况，哪里有问题马上改。
" 当时我们碰到的一个问题是，工人觉得刚部署的系统，刷卡太影响工作效率。他们工作时需刷两张卡，一张刷身份信息，一张刷衣料信息。了解问题后，我们就把两卡合一，再后来，我们通过系统化设计和底层的大数据模型，工人不需刷卡，就可以顺利开展工作。" 刘珂说。
除此之外，为工人提供工序教学视频，实时追踪工序数据，根据工人能力匹配任务，工序拆解成并联生产……这些都是飞榴科技提升工厂效率、降低招工难度和学习成本的设计。
目前，公司已经服务了上千家鞋服企业，上万条鞋服产线和数十万鞋服工人。除了像阿迪达斯、斯凯奇等知名品牌外，还有数以百计的中小鞋服厂。
02 打通产供销，营收增长 2~3 倍
为工厂赋予柔性快速反应的能力，是飞榴科技开发的 " 针聪明 MES" 产品想解决的问题，也是公司最先研发的 SaaS 产品。此后，飞榴科技还研发出 " 衣览 SCM" 和 " 黑袋子 " 平台。这三个产品在业务和数据上相互打通，让鞋服企业有能力快速响应消费者市场需求。
" 针聪明 MES 为鞋服工厂使用，可对订单、衣服的款式、颜色、尺码及其对应的工序进行拆分和匹配，" 刘珂解释道。
" 比如，封前口袋的张三做得过慢，影响了整条流水线进度。针聪明可为班组长提供三种方案，以供决策：第一，让正做上袋布的李四帮着一起做，而原本李四的活交给王五和赵六；第二，让线外的模板机来代替张三来做这道工序，并计算模板机所需完成的裁片数量，以及模板机所需的运行时间；第三，从其它生产线借调员工来做口袋。"
原本，组上 20 个工人一天可以做一百余件，一周后，一天能做 200 件衣服。鞋服厂的运转效率也大幅提升。" 引入飞榴科技的系统后，工厂平均产能提升 12%，生产效率提升超 30%，不良品率下降近 50%"，刘珂说。
生成解决方案的技术底座来自于飞榴科技自主研发的 AI 大模型——飞天纺织大模型。飞天纺织大模型专门垂直于鞋服生产，已通过国家网信部备案。
据了解，这款 AI 大模型会基于鞋服行业的业务规则、实际场景、生产质量 5 要素——人机料法环（工人、机器、衣料、工艺方法和环境）、以及数据库等，生成各类供服装企业使用的 AI 应用。
研发出针聪明后，飞榴科技的产品线还向上游和下游延伸，依次推出了面向设计师为主的 " 衣览 SCM" 和 " 黑袋子 "。
衣览致力于解决供应链协同的问题，它为鞋服设计师提供从企划设计、制版打样、衣料采购、到大货生产等供应链协同服务。
黑袋子要解决鞋服产业销售过程中供需错配的问题，这款 APP 为批发商提供线上交易，也为工厂接合适的生产订单提供平台。
" 预计今年飞榴科技的营收可实现 2~3 倍增长。" 刘珂说。
03 跟随中国鞋服厂出海
自 2023 年起，飞榴科技加快了出海的步伐。它已和恒田集团、顺康集团等国内外公司合作，开拓东南亚和非洲市场，在柬埔寨、缅甸、埃及、孟加拉等多地，为传统鞋服厂进行智能化改造，提升当地鞋服厂的运营效率。
近年来，国际鞋服供应链受到地缘政治的影响，并不稳定。不少做国际鞋服贸易的中国公司，纷纷在海外建设鞋服厂。这些公司不仅在海外设立工厂，而且建厂地点也分散，地点会设在在东南亚、非洲等地。它们通过分散化的国际布局，对冲潜在的供应链风险。
中国鞋服企业出海，为飞榴科技带来了出海的机会。它率先为一家中国服装品牌的三家缅甸工厂部署了飞榴的系统，方便这家公司进行商品企划、开发、供应链管理和智能化生产。
" 如果当地发生战乱，那么当地工厂无法开工。通过系统后台的智能规划，我们会计算出最佳的替代方案，将剩余订单分配到其它区域的工厂进行生产，从而保证订单履约的平稳。" 刘珂表示。
海外工厂的情况又和国内不同，在项目落地海外的过程中，飞榴遇到不少新的挑战。
" 比如，东南亚的工人不像国内工人一样负责，即使某工序的纽扣被钉歪，后续工序会接着钉歪，连质检通常也不仔细，发现不了问题。" 刘珂说：" 这导致海外工厂的返修率非常高，高达 50%。这在国内是不可想象的，国内终检返修率都会控制到 10% 以下。"
既然无法保证工人拥有足够的责任心，那么只能运用系统规则去规避上述问题。一种做法是，飞榴系统在一些工序后设置了查验功能，查验工序的完成质量。一旦系统发现查验未达标，就将衣服拦截住，不让它进入后续工序流转，并通过视频教学，帮助工人更好地进行返修。
" 今年海外业务增长非常明显。" 刘珂说。
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