能夠攻克這個難關，這家公司幾乎做到世界第一！

近幾年，Style3D宛如一匹行業黑馬，滲透進從業者的工作流。Style3D最早憑借全球頂尖的柔性仿真引擎技術，打造3D仿真建模軟件Style3D Studio；進入AIGC時代，則率先在行業中實現AI生成設計靈感、AI生成3D數字樣衣和營銷內容等。

今年6月，Style3D在央視《贏在AI+》節目上斬獲了AIGC+設計賽道冠軍，并從700多家企業中脫穎而出榮獲“2025中國AI創業十駿”。香港科技大學首席副校長、香港工程科學院院士郭毅可評價道：“柔性材料的建模，是計算機幾何上的‘明珠’，Style3D能夠攻克這個難關，絕對是世界第一。”

截至目前，全球已經有超2000家客戶使用Style3D核心軟件，客戶數持續增長，不乏李寧、安踏、波司登、江南布衣、UR、太平鳥、水星家紡等知名品牌。隨著Style3D深入產業鏈、拓展全球布局，客戶覆蓋品牌客戶、制造客戶和面輔料客戶，海外客戶收入占公司營收一半。在6月19-20日第二屆Style3D伙伴大會上，集結了超600位海內外頭部時尚企業嘉賓。

高榕資本與凌迪科技Style3D創始人、CEO劉郴和首席科學家、世界級圖形學專家王華民博士做了對話，聊了聊服裝這一傳統萬億產業如何邁向AI和Agent為先的時代。

11月1日，無錫飛馬水城，混沌2025AI應用成果大課，我們榮幸邀請到凌迪科技Style3D創始人、CEO劉郴老師親臨現場，為大家分享，如何攻克難關，成為細分領域的世界第一！

“AI+3D夢之隊”

10年積累，破譯行業難題

在Style3D伙伴大會上，Style3D核心產品Studio發布了9.0版本預告。新版本能夠通過AI大模型學習行業知識，自動生成3D服裝，從而實現從設計到3D模型的快速轉化。

一批客戶在大會上展示了他們如何利用Style3D實現效率提升。例如太平鳥與Style3D合作后，經3D建模的款式最終復樣比率約為10%，而未采用3D建模的款式復樣比率接近50%。此外，太平鳥還將Style3D技術深度融入產品推廣場景，通過AI技術對模特表情進行精細化優化，使推廣視頻更具真實感與沉浸式體驗。

客戶選擇的背后，是Style3D積累十年的3D仿真技術與AI能力。

在3D仿真技術領域，Style3D自研的基于GPU的3D仿真、光追渲染等核心技術，均屬全球領先。

在3D和AI結合的地帶，“從最早的GAN，到Transformer、Stable Diffusion，再到今天的大語言模型和Agent，我們一直在探索。”

劉郴指出，之所以在AI領域堅定不移投入，“因為我們處在顛覆性技術的發展早期，這個階段技術本身的發展非常重要。我們一定要抓住最關鍵的變量，建立自己的護城河，才能在未來產業變革中取得一定的先機。當技術發展到穩定期或者瓶頸期，商業模式的創新相對會更重要。”

2021年，王華民從俄亥俄州立大學回國，任職凌迪Style3D首席科學家和研究院院長，主持研發柔性仿真引擎和AI技術。他帶領團隊不斷攻克技術難題，多篇論文入選計算機圖形學和AI頂會；更重要的是，“技術最終要為行業服務，真正解決痛點問題”。

王華民介紹，凌迪Style3D研究院近期正在攻堅全球首創的AIGP技術（AI Generate Pattern），即AI生成版片。

版片是服裝領域鏈接設計和生產最關鍵的結構化元素，相當于一件衣服生產出來之前的藍圖。傳統服裝制版是一個非常需要經驗積累的專業工種，且因為流水線分工，很多設計師并不接觸制版環節。王華民說，“如果我們能夠驗證AI制版的有效性，那么服裝產業就可以打破分工的壁壘，更快跑通從創意、設計到制版、生產的鏈路。”

AIGP本質上是實現結構化的AI 3D生成，涉及很多底層技術和算法層面的創新。王華民介紹，AI直接生成3D模型，得到的是非結構化的數據，會丟失很多信息，例如兩件衣服的信息混在一起之后很難再分開。Style3D采取的策略是，AI首先生成2D的結構化數據，再通過自動化建模得到3D模型。

基于AIGP技術，能夠自動生成精確版片，且支持實時修改和優化，識別關鍵生產要素，從而大幅縮短從設計到生產的周期，“這一能力將在不遠的未來實現產品化。”

全球首個服裝時尚領域Agent

DeepModa

隨著大模型推理能力和思維鏈的提升，Agent從研究變為現實，Style3D也開始思考——Agent是否是一個好的方式？通過打造一個覆蓋設計、營銷、生產完整鏈路的端到端模型框架和all in one解決方案，讓服裝行業用戶可以更加順滑地使用先進工具。

今年春節之后，王華民帶領同事著手工作，最終在2個多月的時間內完成AI Agent系統的自研，將其命名為DeepModa。

王華民指出，服裝行業的鏈路長，以往需要不同的角色和分工，從業者要學習很多專業軟件。即便有了大模型，“你要生成一款3D服裝，需要學提示詞、再用模型生圖；有了Agent之后，可以通過自然語言對話的方式，AI自動生成提示詞、腳本，調用模型出圖。本質是讓整個工作變得輕松簡單。”

• 設計階段：AI靈感、AI設計

用戶和DeepModa自然交互，就能獲得實時的流行趨勢分析、智能化款式生成、款式編輯、花型設計等關鍵能力。

• 生產階段：AI輔助制版、生成版單

在交互界面，Agent可以根據用戶的輸入和需求，進行款式解析，生成版型和3D樣衣，并且支持將結構化的服裝數據自動生成標準化版單、對接生產。

• 銷售階段：AI生成效果圖和營銷素材

支持自動生成文案，以及適合多個場景的電商圖/海報/模特穿搭圖和營銷短視頻。

隨著Agent真正交付結果、解決問題，DeepModa超越了單純的服裝設計工具，也標志著AI在服裝領域從輔助工具向智能生產力伙伴的轉變。

“我們對于未來的暢想是，不論你是設計師、制造商、面料商，通過一個Agent入口，可以更加高效解決自己的實際問題。Agent既能聽懂人話，又能根據你的意圖自動執行任務?！?/p>

劉郴強調，DeepModa作為行業模型基座，希望賦能每個客戶打造自己的智能體。他說到：“AI不替代員工，但善用AI的員工會淘汰不擅用者。企業克服AI焦慮的方法，就是迎接它，做到全員AI化、掌握使用AI的能力，以及形成AI作為智能時代企業文化的認知?！蹦壳癝tyle3D已經在和多家客戶合作，幫助客戶本地化部署自己的Agent，預計今年年底就有很多客戶可以擁有自己的Agent。

關于垂直Agent的“非共識”

在劉郴看來，所謂Agent就是利用大語言模型調用各種各樣的專業模型和專業工具，這些模型或工具適合完成具體的、單點的任務，Agent將這些單點的模型和工具API串聯起來，去完成一整套工作流。

根據行業特性，DeepModa采取了多智能體（Multi-Agents System, MAS）架構，構建能力池、數據池、記憶池、響應池、質評池五大核心組件。

王華民介紹，服裝行業鏈條長、角色分工多，DeepModa串聯多個子Agent，這些子Agent分別對應不同的專業任務。“比如生成版片的環節，DeepModa調用AIGP模型；生成3D數字服裝，則要調用Studio工具的API。相當于我們先攻克小的問題，DeepModa再將他們串聯起來。”

在開發DeepModa和與客戶共創的過程中，Style3D團隊也在持續思考，相比通用Agent，垂直Agent的開發有哪些不同。

王華民分享，Agent有自學習能力，“就像是招聘一位新人到公司，你要不斷培養他，幫助他從實習生一步一步成長為優秀員工。服裝時尚行業的Agent也是如此，起初能力可能更偏通用，但基于強化學習，隨著Agent不斷接觸業務、獲得反饋，能力會越來越強。也因此，我們認為垂直領域的Agent需要專業化、本地化部署。”

談及行業里有人認為Agent是“套殼”，王華民強調，“尤其是垂直Agent，對于客戶需求的深度理解，背后調用工具的底層能力，獨家數據，以及創造的用戶體驗，都構成了核心競爭力。Style3D過去的積累到了Agent時代，價值得到進一步凸顯。”

首先，服裝行業產業結構復雜，數據體量巨大，Style3D過往服務了幾千家客戶，積累了大量的行業認知；第二，Agent想要真正解決行業客戶的問題，需要調用大量的行業模型和行業工具的API，這是公司獨有的；第三，Style3D在公司成立時就創立內容部，至今已經積累了行業最大的數字面輔料、數字款式和版型數據。

Style3D始終回歸到產業思維去審視Agent。劉郴強調，在服裝時尚行業，僅僅有AI很難在實際業務中work，而工業軟件是鏈接行業客戶業務場景和AI新技術之間的抓手。“也就是說，AI再強大，要和工業軟件做結合，才能幫助客戶完成具體業務需求。”

當然，“未來所有的CAD軟件都會AI化，在AI時代實現一次全新的升級?！?/strong>

王華民強調，Agent更大的價值在于改變了行業工作方式?！耙苍S未來并非一定要用Agent技術，可能是一種相對智能或者自動化的工作流，核心是解決業務問題。”

服裝產業進入Agent-first時代

在與客戶交流過程中，劉郴和團隊愈發認知到，“在服裝時尚行業，技術和產業做深度結合的公司不是太多了，而是太少了。技術迭代速度太快，而產業對于技術的理解和認知相對慢?！?/strong>

疊加同質化競爭、貿易戰等背景，Style3D觀察到客戶的兩大需求愈發迫切——對外打糧食，拓展全球化市場；對內增肥力，降本增效。

市場拓展角度，劉郴介紹，“服裝時尚企業對全球供應鏈布局的需求已經非常迫切，很多時候是客戶主動找過來，希望利用我們的工具，讓海外工廠具備和總部一樣的設計研發能力?！盨tyle3D也跟隨全球化客戶的腳步，積極進行海外布局。

效率層面，基于Style3D，客戶從創意到生成營銷物料的時間被大幅壓縮、以小時計，從而實現更快產品設計、更快測款、更快獲得反饋、更多訂單的增長飛輪。“以Shein、Halara這類出海快時尚品牌為例，他們需要非?？焖俚漠a品設計、驗證和迭代，因此對新技術、新工具有迫切需求。”

伴隨服裝行業邁入Agent-first時代，劉郴展望，“機會窗口已經開啟。工業軟件加上AI能力，Style3D有望迎來客戶數大幅增長的拐點，并逐步發展成為產業的基礎操作系統。”

左手產業，右手技術。Style3D不僅還原了人們對垂直Agent的想象，也通過鏈接真實需求和創新技術，在價值鏈上孕育獨特的競爭壁壘。

11月1日，無錫飛馬水城，混沌2025AI應用成果大課，我們榮幸邀請到凌迪科技Style3D創始人、CEO劉郴老師親臨現場，為大家分享，如何攻克難關，成為細分領域的世界第一！