3D数字技术是利用计算机和数学计算方法，通过建立三维空间模型来进行虚拟创意、设计、制作等等的应用技术。通常在工业、媒体制作、电影制作、教育、建筑、医学、游戏等多种场合应用。特别在工业制造场合，通过虚拟构建真实的物体模型，创造逼真的视觉效果和交互体验，具有高度的可视化和互动性，从而可以减少成本，提高效率和品质，为发展现代工业制造科技和文化提供了可靠保证。

广义的3D数字技术和其他许多技术密切柤关，例如：3D打印技术、 3D仿真技术、3D建模技术、增材制造技术、元宇宙技术、数字孪生技术、激光切割和雕刻技术、计算机数控（CNC）技术、快速成型技术、3D材料工程技术、3D传感器技术、智能可穿戴产品技术、AR/VR/MR技术、GenAI技术等等。但我在这里主要说的是在制造业尤其是在服装制造业数智化转型的3D数字技术，因为这是当代制造业数智化转型发展的前沿技术。

2) 应用于服装定制化生产

消费者对服装个性化和定制化的需求越来越高。借助于3D数字技术，制造商可以根据客户的测量数据和喜好，生成定制化的服装模型，并进行虚拟试穿和个性化调整。基于虚拟试衣，用户可以通过网络查看到虚拟的“自己”试衣的效果，极大的提高网上购买服装的便利性。例如我国京东商城推出的“虚拟试衣间”，通过调整身高、体重、肩宽等指标形成“虚拟人形”，在贴图形成“虚拟的自己”;又例如博克科技公司推出的智能服装云平台系统，其中的MTM智能服装定制系统,就是通过3D建模和虚拟试衣完成客户定制的,其业务流程见图四。

图四　客户服装定制业务流程

3) 3D数字技术推动实践服装数字孪生和服装元宇宙

打造虚实同步的数字孪生，是工业实现智能化转型的必经之路。简单来说，数字孪生就是物理世界的虚拟拷贝，具备物理世界的所有特性。拷贝的数据则来自多个数据源，包括CAD 文件的设计数据、物联网数据等等。通过将这些数据导入到软件平台中，我们就能够创建虚拟世界的模型，并赋予其模拟物理世界行为的能力，使之与现实如出一辙。但是，工业是一个庞大且复杂的产业，所涉及的数据源庞杂、多样且不兼容。若不能有效处理数据，会直接导致功能不全、信息不足、项目协同失调等问题，让数字孪生无法发挥其应有的价值。当然，这只是打造数字孪生的第一步。在处理好数据后，如何让虚拟世界的孪生体与现实同步，如何进行逆向控制，如何利用云计算，每一步都困难重重。例如Unity中国凭借全球领先的实时 3D 技术，已经为工业领域的各种工具提供链接口和数据支持，专攻多源异构数据融合难、实时数据接入协议复杂、终端设备渲染等痛点，从产品可视化、市场营销、销售配置器到数字孪生智能工厂，全方位、全流程地提供沉浸式 3D 交互体验，赋能整个工业智能化升级。

我说过数字孪生是服装智能制造的底座，要实现服装制造的智能化，服装的制造加工设备、生产线和整个工厂都要利用3D数字技术构建虚拟的服装加工的设备、虚拟的生产线和虚拟的工厂。有了与现实世界一样的虚拟的生产线和虚拟的工厂，我们就可以虚增实，通过数据采集、优化决策、迭代优化映射到实际生产线等过程，达到实际生产线的优化运行，提高生产效率、质量和灵活性。

图五　服装数字孪生工厂（图源：新工业网）

以虚增实的过程实际上也是数据驱动的过程，现实工厂的数据中心通过3D传感器和工业软件从现实（物理）工厂获得数据构建虚拟工厂，仿真虚拟工厂的优化运行数据，经过分析、决策，再映射到现实（物理）工厂，从而获得更优更高效运行的智能的工厂，见图五。

4) 3D数字技术在服装制造业的其他应用

3D数字技术在服装制造业的其他应用还有：例如使用3D数字技术，制造业可以对服装模型进行全面的质量控制和缺陷检测。通过检查服装3D模型，可以发现并修复潜在的质量问题，避免不良产品进入市场；又例如3D数字技术与生成式人工智能（GenAI）结合可以提供智能可穿戴服饰设备，例如美国Meta与雷朋 (Ray-Ban) 合作，推出的智能眼镜，不但能使用户免提交互，拨打电话、听音乐、拍照片，还能视频三维环境等等，见图六。

图六　雷朋智能眼镜

1）3D数字技术起源于 20 世纪 60 年代的计算机图形学，一般来说，完整的 3D 数字技术涵盖概念设计、3D 建模、纹理 / 材质、动画和渲染等等多个环节。传统3D 数字的获得均需专业艺术家创作，创作时要加⼊了⼤量的⼈⼯经验设计，所以3D 数字的获得是一项非常复杂且耗时的工作。但是如今我国一家专注于通用 3D 大模型的技术研发及产品落地的VAST初创公司，他们为了减少制作高质量 3D数字资产和环境所需的专业知识和成本，让 3D数字内容生成变成一件更容易的事，他们于2023 年12 月推出了 VAST 自研的 3D大模型 Tripo，它只需要几秒钟就能获得3D数字模型，这是生成式 AI 技术在 2D 图像生成基础上发展成3D数字模型的又一里程碑，意义十分重大。

2）现在以 GPT-4为代表的多模态大语言模型（Multi-modal Large Language Model）在自然语言处理、视觉理解、机器人等任务上取得了显著的成功，但这类模型都是基于二维图片文本数据训练得到，在理解三维世界和与三维世界交互方面能力很是欠缺。为解决这一问题，北京通用人工智能研究院联合北京大学、卡耐基梅隆大学和清华大学的研究人员提出了首个三维世界中的具身多任务多模态的通才智能体 LEO。这个具身通用智能体与3D数字人结合才是一个真正类似人类的机器人，它既能够理解人类生活的真实世界，又能够为人类提供各种服务。

文章来源：中国服装协会