一、 摸底调研发现共性问题

（一）产业发展现状概述

泉州作为全国重要的纺织鞋服生产基地与中国休闲服装名城，纺织鞋服产业成绩卓著。目前，泉州拥有1.3万家纺织鞋服企业，产业产值超7000亿元，构建起了从“一滴油”到“一件衣”的全球最完整鞋服产业链。其运动鞋产量占全国40%、全球20%，运动服产量占全国三分之一，在国内外市场都占据着重要地位。

作为全国重要的纺织鞋服生产基地与“中国休闲服装名城”，泉州纺织鞋服产业早已铸就亮眼成绩单。目前，泉州集聚了1.3万家纺织鞋服企业，产业产值突破7000亿元大关，更构建起从“一滴油”到“一件衣”的全球最完整鞋服产业链。在市场份额上，泉州运动鞋产量占全国40%、全球20%，运动服产量占据全国三分之一，无论是国内市场还是国际舞台，都牢牢占据核心地位。

不过，产业发展并非毫无短板。尽管泉州纺织鞋服产业链完备、企业数量庞大且分工精细，但在数字化设计与材料研发领域，与国际先进水平仍有差距，部分高端材料依赖进口的问题，成为制约产业向更高质量发展的关键瓶颈。

（二）联动省市两级科协，面向园区、企业广泛开展重点产业链发展难题等征集评估

2025年7月1日，中国流行色协会“科创中国”纺织鞋服数智科技服务团联合福建省科协、泉州市科协、石狮市科协、晋江市科协，对泉州市石狮高新技术开发区、泉州市鲤城高新区、泉州市晋江经济开发区内的纺织服装企业的数智设计水平及其他需求进行摸底调研。收集企业需求问卷，发现众多纺织鞋服企业均在服装设计、功能性材料及面料研发方面存在短板与困境。

服务团专家对企业难点进行分析，总结共性需求5项，并提出与之对应的解决办法，快速形成工作方案。同时专家团将需求企业按程度进行分层，遴选重点需求企业5家，普遍性需求企业近20余家。以下是企业共性问题。

1. 数字化设计领域共性技术问题

（1）信息壁垒明显：户外、运动纺织鞋服产品设计涉及多个环节，如织造、印染、缝制等，各环节的数据结构、接口标准等存在差异，导致数据交互延迟、尺度不对齐和追踪困难，难以实现全流程数据无缝协同。

（2）跨系统互操作性差：在数字化设计过程中，不同的设计软件、生产管理系统等异构数字化系统之间数据格式和存储方式各不相同，进行数据传递时容易出现数据丢失、格式不兼容等问题，阻碍了协同工作效率。

（3）材料性能模拟复杂：户外、运动产品对材料性能要求较高，如防水、透气、耐磨等。数字化设计系统在模拟纺织材料在不同的染色、加工和环境条件下的性能时，由于材料本身的复杂性和多样性，难以精确预测材料性能。

（4）人体运动与服装适配模拟困难：人体在运动过程中的姿态变化多样，要准确模拟服装与人体运动的适配性，包括贴合度、运动自由度等，需要考虑大量的参数和变量，目前的技术还难以完全精准地实现。

（5）技术更新压力大：数字化设计技术发展迅速，软件和工具不断更新，设计师需要不断学习新的功能和操作方法，这对于设计师和企业来说都面临着较大的时间和成本压力。

2. 智能材料、面料研发的共性技术问题

（1）功能集成与舒适性平衡难题多功能集成困难：智能材料和面料需要集成多种功能，如传感、温度调节、防水透气等，但不同功能的材料和技术之间可能存在兼容性问题，难以在同一面料中实现高效协同。

（2）材料性能与稳定性问题性能衰减明显：智能材料在户外环境下，如长期暴露在阳光下、经受风雨侵蚀等，容易出现性能衰减，如材料老化、变色、导电性能下降等，影响产品的使用寿命和功能发挥。

（3）规模化生产与成本控制障碍生产工艺复杂：智能材料和面料的生产往往需要特殊的工艺和设备，生产流程复杂，导致生产效率低下，难以实现大规模量产。

二、 共性问题的困境与成因

（一）数字化设计领域困境与成因

1. 技术层面

（1）软件功能有限

现有数字化样版设计软件在智能化设计方面存在不足，难以实现自动匹配人体体型和服装款式，且提供的工具和功能较为单一，数据交互性差，难以满足复杂服装样版设计的需求。

（2）硬件设备不足

部分企业尚未配备高性能的计算机和图形工作站，计算能力有限，影响样版数据的采集和处理，限制了数字化样版设计的发展。

（3）技术更新困难

新技术快速迭代，服装企业需应对人工智能、大数据分析、云计算等新技术的发展，在选择合适的技术和平台时容易陷入纠结，且企业技术基础薄弱，难以跟上技术发展步伐。

2. 人才层面

（1）专业人才匮乏

服装数字化样版设计需要专业人才进行操作和优化，但目前相关专业人才较为匮乏，既懂服饰业务又懂信息技术的复合型人才更是供不应求。

（2）员工培训成本高

新技术的引入需要员工具备相应的知识和技能，但很多企业的员工并没有经过系统的培训，提升现有员工的数字化能力需要大量时间和资源投入。

3. 资金层面

（1）研发投入不足

许多服装企业对数字化样版设计研发的资金投入不足，难以支持技术更新和设备升级。同时，政府对服装行业数字化转型的扶持政策不足，风险投资因数字化样版设计研发周期长、投资回报不确定而意愿降低。

（2）设备购置与维护成本高

高性能的数字化样版设计设备价格较高，且维护保养费用也较高，随着技术的快速发展，设备折旧速度加快，增加了企业的财务压力。

4. 供应链层面

（1）设计与生产脱节

部分服装企业过于注重数字化样版设计的技术层面，忽视了对市场需求的研究，且样版数据在传递过程中容易出现误差，生产流程不规范，导致设计与生产脱节。

（2）供应链协同性差

服装供应链涵盖多个环节，各环节之间的协同性不佳，信息共享困难，设计师依赖经验判断流行元素，缺乏市场数据支撑，导致设计款与消费者需求错位。

5. 企业管理层面

（1）信息化基础薄弱

许多服装企业的信息化水平还停留在较低层次，业务流程尚未实现标准化和数字化，数据孤岛现象普遍存在，信息流通不畅，严重制约了企业的运营效率。

（2）组织与文化变革困难

传统服装企业组织结构相对保守，难以适应数字化转型所需的灵活性和创新性，员工对变革的抵触情绪也可能影响数字化转型的推进。

（二）智能材料、面料领域困境与成因

1. 技术层面

运动户外场景对材料的需求呈现“高复合、多维度”特征：既需满足防水、透气、耐磨等基础防护功能，又要集成温控、传感、抗菌等智能属性，还需保障轻盈、亲肤的穿着体验，但不同功能的实现路径往往存在根本性矛盾。部分企业陷入“功能堆砌”误区，盲目叠加功能模块却忽视兼容性，进一步加剧性能冲突。

智能面料研发需无缝衔接纺织工程、材料科学、电子信息等多学科技术，但当前跨领域协同仍处于初级阶段。纺织企业对电子材料的生物相容性、信号传输稳定性研究不足，而电子企业缺乏对纺织面料柔性、耐磨性需求的认知，导致功能模块与面料基体的适配性差，难以实现“技术协同”向“性能协同”的转化。

2. 产业层面

智能材料的研发与生产成本显著高于传统面料，同时，专用生产设备（如功能纳米涂层机、智能检测设备）单台造价超千万元，进一步推高企业投入门槛。高昂成本最终传导至终端，搭载智能面料的运动服装售价普遍在千元以上，而大部分消费者不愿为智能功能支付高昂溢价，形成“技术先进但市场遇冷”的供需失衡局面。

同时，智能面料的产业化需要定制化生产设备与适配性工艺体系，但当前纺织装备企业的研发聚焦于传统产能提升，对智能材料生产需求的响应滞后，导致“设备-工艺-材料”的匹配度不足。同时，面料企业在产业链中议价能力弱，品牌方对高成本的承担意愿低，导致面料企业难以通过规模效应摊薄研发成本，形成“研发投入高-量产规模小-单位成本高”的恶性循环。

3. 研发层面

智能面料研发涉及纤维选型、工艺参数、环境测试、市场反馈等多环节数据，但多数企业存在数据采集碎片化、标准不统一的问题。即便头部企业，也尚未建立覆盖全产业链的研发数据平台，难以通过数据建模优化配方与工艺。

同时，目前国内外尚未形成统一的智能面料研发数据标准、性能评价标准，不同企业的测试方法与数据格式差异显著，技术参数差异高达40%。行业长期缺乏跨企业、跨领域的共性技术平台，企业多处于“闭门研发”状态，导致数据资源无法共享、重复研发问题突出。同时，低成本的数字化研发工具供给不足，中小企业难以开展精准的材料性能模拟与工艺优化，进一步拉大与头部企业的技术差距。

三、 关于解决户外运动纺织鞋服数字化设计与智能材料研发问题的政策建议

针对户外、运动纺织鞋服领域在数字化设计与智能材料研发中存在的技术瓶颈、产业壁垒、人才短缺等突出问题，结合行业发展实际与政策导向，现从技术创新、产业生态、人才培育、要素保障四个维度提出以下政策建议：

（一）强化技术创新体系建设，破解核心技术瓶颈

1. 构建共性技术协同创新平台

依托国家制造业创新中心建设规划，重点支持纺织行业组建数字化设计与智能材料联合创新平台，整合高校、科研院所、龙头企业资源，聚焦信息协同、材料模拟、运动适配等关键共性技术开展联合攻关。平台需建立覆盖织造、印染、缝制全流程的技术研发体系，针对数据接口不统一、材料性能模拟不准等问题设立专项攻关项目，力争3-5年内形成一批原创性技术成果。

实施“揭榜挂帅”与“一条龙”应用示范机制，围绕大丝束碳纤维应用、智能温控面料研发、人体运动数字建模等重大需求，发布技术攻关榜单，鼓励企业与科研机构联合申报，对突破关键技术的团队给予最高千万元级资金支持，并优先纳入行业技术推广目录。

2. 加快标准体系与数字基础设施建设

由市场监管总局联合工信部牵头，组织行业协会、龙头企业制定纺织行业数字化转型标准体系，重点规范数据结构、接口协议、性能评价等关键指标，统一织造、印染、设计等环节的数据交换格式，解决信息壁垒与跨系统互操作性差的问题。建立标准动态更新机制，每年根据技术发展修订完善相关标准内容。

推进纺织产业数字基础设施升级，支持产业集群与园区建设5G全连接工厂、工业互联网平台，鼓励企业接入行业级数据共享平台。对企业购置高性能图形工作站、智能检测装备等数字化设备的，给予不超过设备投资额30%的补贴，单个企业年度补贴上限不超过500万元。

3. 提升智能材料与装备研发能力

聚焦智能材料功能集成与稳定性难题，设立专项研发资金，支持企业开发原位聚合、多组分共聚等先进工艺，突破功能模块与面料基体的适配技术。重点扶持抗菌抗病毒、相变储能等高性能纤维研发，对达到国际先进水平的新材料产品给予一次性奖励。

鼓励纺织机械企业与智能材料企业联合攻关，开发功能纳米涂层机、柔性电子纺织设备等专用装备。建立首台（套）装备保险补偿机制，对采购国产首台（套）智能纺织装备的企业，给予保费全额补贴，降低企业技术应用风险。

（二）优化产业生态布局，促进产学研用融合

1. 推动产业链协同联动发展

构建“设计-生产-市场”协同机制，支持龙头企业牵头组建产业联盟，开放数字化设计平台与研发数据资源。建立供应链信息共享体系，打通市场需求、设计参数、生产标准等数据链路，对实现全链条数据协同的联盟给予年度运营补贴。

实施智能纺织品推广工程，拓展其在户外运动、医疗健康、国防军工等领域的应用场景。搭建供需对接平台，组织智能纺织产品进商场、进赛事、进景区等推广活动，对采购智能纺织产品的下游企业给予采购金额15%的补贴。

2. 破解规模化生产与成本控制难题

支持建设智能纺织材料中试基地与量产示范线，对符合条件的基地给予最高2000万元的建设补贴，鼓励基地向中小企业开放共享。推行“研发+生产”一体化扶持政策，对实现智能材料规模化量产的企业，按年产量给予阶梯式奖励。

建立智能纺织产业专项投资基金，重点支持中小企业技术改造与产能扩张。鼓励金融机构开发“研发贷”、“设备贷”等专项金融产品，对智能材料企业给予利率优惠，将贷款期限延长至5-8年，缓解企业资金压力。

3. 加强知识产权保护与技术转化

建立纺织领域知识产权快速维权中心，设立智能材料与数字化设计专利池，简化专利授权与维权流程。严厉打击知识产权侵权行为，对恶意侵权企业纳入失信名单，实施联合惩戒。

完善科技成果转化服务体系，建设纺织科技成果数据库与转化平台，制定科学的成果评价体系。对企业转化高校院所科技成果的，按技术合同金额的20%给予补助，单个转化项目补助上限不超过300万元。

（三）健全人才培育体系，强化智力支撑保障

1. 培养复合型专业人才

优化高校专业设置，支持纺织工程、材料科学与信息技术等专业开展跨学科融合教学，设立“数字化纺织”、“智能材料”特色专业方向。对开设相关专业的高校，给予实训基地建设补贴，每校补贴不超过200万元。

实施“纺织人才专项计划”，面向全球引进顶尖专家团队，给予最高500万元的安家补贴与科研启动资金。建立人才评价特殊机制，将数字化设计能力、材料研发成果等纳入职称评定核心指标，破除学历、资历限制。

2. 加强从业人员技能培训

建立政企联动培训机制，由行业协会牵头制定培训标准，组织开展数字化设计、智能设备操作等技能培训。对参加培训并取得职业资格证书的人员，给予全额培训费用补贴，对组织员工培训的企业给予每人次500元的奖励。

推行“新型学徒制”，支持企业与职业院校合作开展定向培养，企业每接收1名学徒给予1000-3000元的补贴。建立纺织行业技能竞赛制度，对获奖选手授予相应职业资格等级，并给予物质奖励。

（四）强化政策保障措施，夯实发展基础

1. 加大财政金融扶持力度

提高纺织行业研发投入强度，建立财政投入稳定增长机制，确保年度研发专项资金增幅不低于15%。落实研发费用加计扣除政策，对智能材料与数字化设计领域的研发费用，按175%的比例在税前加计扣除。

完善政府扶持政策体系，将智能纺织材料、数字化设计装备等纳入《产业结构调整指导目录》鼓励类条目。对符合条件的企业给予房产税、城镇土地使用税减免优惠，期限不超过3年。

2. 深化体制机制改革创新

推动传统纺织企业组织与文化变革，开展数字化转型试点示范，培育60个以上数字化转型标杆企业、30个典型产业集群。总结推广试点企业的组织重构经验，对成功转型的企业给予一次性奖励。

建立跨部门协调工作机制，由工信部牵头，会同发改委、科技部、财政部等部门形成政策合力。建立政策实施效果评估体系，每年度开展政策落实情况督查，及时调整优化扶持措施。

3. 扩大国际交流与合作

支持企业参与国际标准制定，鼓励加入国际纺织协会等组织，对主导制定国际标准的企业给予最高100万元奖励。加强与“一带一路”沿线国家的技术合作，共建纺织数字化联合实验室。

举办国际智能纺织产业博览会，吸引全球技术、人才与资本集聚。对参加国际展会的企业给予展位费全额补贴，支持企业引进国际先进技术并进行消化吸收再创新。