人工智慧（Artificial Intelligence）亦稱智械、機器智慧，指由人製造出來的機器所表現出來的智慧，通常人工智慧是指透過電腦程式來呈現人類智慧的科技，而人工智慧使用於紡織業發展如下：
紡織業是一個勞動密集型行業，人工智慧和物聯網（Internet of Things）等技術有助於簡化資料處理、預測分析、開發智慧服裝，高效地承擔大量工作。許多行業已經使用人工智慧來實現數位化（Digitization）並獲得業務增長，紡織業也不例外，正採用人工智慧來改善設計、製造、供應鏈、營銷等範圍，如下介紹：
(a) 織物缺陷檢驗
檢測布料的瑕疵，確保能生產高質素的面料。一直以來，企業多依賴以肉眼目測的方式檢查紡織品的瑕疵，然而檢測效果參差，效率頗低，人工智慧技術有助於織物的缺陷（瑕疵）檢測，減少人為錯誤，提高生產效率，例如，市場已推出自動檢測織物，主要是利用基於機器視覺的技術，利用人工智慧可用於織物疵點檢測，透過機器學習（Machine Learning）技術學習面料的瑕疵，分類、品質等要求等，對織物進行單獨分析來瞭解其品質標準評級，減少低效率人手動檢測[1。
(b) 人工智慧在時裝設計、製造、供應鏈及銷售店的應用
1. 人工智慧在時裝設計的應用
通過人工智慧參與時裝設計，每一件時裝都是獨一無二的設計，不存在「撞衫」的情況發生，也能提升時裝行業的專業化及附加值，人工智慧可以根據需求預測新時裝市場信息趨勢，減少預測誤差，令設計的成品符合當下的潮流走勢。另一方面，人工智慧透過圖像分析，設計流行的時裝款式，在分析了服裝圖像設計後，人工智慧會利用這些資料來瞭解什麼產品在目標市場的接受性，並推薦企業在市場上推出怎樣的新時尚時裝設計[2]&[3]。
2. 人工智慧在時裝製造和供應鏈的應用
在時裝製造是需要大量人力資源的產業，但現在從縫製到成品中的部分工序或全部生產工序（視乎時裝設計的複雜性而定），人工智慧可代替工人完成，減少聘用工人數量及人為錯誤，人工智慧縫製機器，可以精確地縫合服裝組件，還可以檢測面料或配件中的瑕疵，保證產品素質。在庫存管理和供應鏈管理中運用人工智慧，有助尋找更好的運輸路線、加快交貨速度、降低物流供應和運輸成本[3]。
3. 人工智慧在時裝銷售的應用
人工智慧和機器學習，可為銷售業提供智慧化時裝零售營運對策及解決方案，透過追查零售商店的顧客流量或記錄顧客的購物個別方式，觀察及分析顧客在採購時裝的行為及要求等，瞭解顧客的偏好，以改善零售服務模式及範圍，來迎合即時快反應的顧客採購時裝的行為及要求等。人工智慧還可以為零售店保存庫存記錄，並在店內對商品進行分類及評估，提供自動化解決方案來管理其庫存，減少零售店存貨及改善資金流[3]。
4.具人工智慧技術的時裝「試穿」鏡子
時裝零售店使用具人工智慧技術的智慧鏡子，即使顧客沒有將衣服實際放在自己身上搭配，可通過3D試衣鏡前，預視衣服的外觀，不用穿著及脫衣，只要選擇屏幕上這款，簡單的揮揮手旋轉屏幕上的按鈕，便可以輕鬆換衣，簡化及滿足顧客購物體驗，縮短顧客購物時間，這類智能鏡子能使顧客選擇的時裝顯示在鏡中，人工智慧鏡子的原理，是向顧客展示「試穿」的時裝，將其疊在鏡子中他/她的身體圖像上，跟隨他/她的體姿的移動，或通過語音命令改變時裝的顏色及圖案，人工智慧鏡子的觸控式螢幕，令時裝零售店獲取有關個別顧客對商品的資料，例如對衣服設計、款式、顏色及圖案、價格等的偏好[3]。
5. 把人工智慧用於時裝搜索
現時市場有不少手機的應用程式，都具有人工智慧圖像搜索系統，消費者可以使用手機的相機功能，拍攝時裝並線上搜索該時裝。實際上，人工智慧圖像搜索模型是通過大量資料搜集的，從而使衣服可以被人工智慧系統識別。對於企業而言，圖像搜索是把時尚網站轉變為個性化購物體驗，消費者可就個人偏好用圖像搜索他/她喜歡的時裝，讓網上購物變成更普遍及大眾化時裝購物模式[3]。
(c)智能服裝
未來的紡織業將利用人工智慧來開發更多的創新，比如智慧服裝，智慧服裝具感測器和電子集成技術於一身，如通過人工智慧實現以及低功耗藍牙（Bluetooth Low Energy）、邊緣計算（Edge Computing）、雲資料（Cloud Data）、超低功耗（Ultra-low Power）等技術，令智慧紡織服裝可監控和傳達穿戴者的資訊，監測穿戴者的健康狀況包括血壓、心率、汗液、體溫等資料。此外，這項科技將有助於自我檢測心率異常，而持續的監測甚至可以幫助醫護人員診斷與心臟相關的疾病，智慧服裝可以通過跟蹤運動者訓練進度、監測身體狀態、預測受傷情況以及分析運動者近期的健康狀況，提昇體育及健身行業發展[4]。
資料來源:
[1] https://ai.51cto.com/art/202103/647847.htm;
[2] http://it.people.com.cn/BIG5/n1/2019/1111/c1009-31447694.html
[3] https://www.textechgalaxy.net/TTG/news/trad/_%E6%96%B0%E8%81%9E?Id=131
[4] http://www.34iot.com/a/peixun/188.html
香港紡織商會榮譽顧問何繼超博士