服装行业长期面临一个隐蔽而顽固的技术痛点：信息在产业链流转中的系统性衰减。设计意图在转化为商品结构时发生第一层失真，商品逻辑在转译为门店陈列时产生第二层偏差，门店呈现最终落地为导购话术时又经历了第三层变形。这种衰减并非源于人为失误，而是产业缺乏一种贯穿始终的"统一语义层"。8月25日，首次登陆CHIC 2026的依明科技，以其自主研发的PLM大模型与"感知-预测-规划-执行"四层技术架构，向行业展示了一条从技术底层根治这一痛点的路径。
依明科技此次亮相的核心产品"依明产业智驾"，建立在礼博士自研的人类世界模型之上。该模型的技术内核在于预测人在接收价格、内容、场景、对话、情绪与环境等外界刺激后的行为状态，从而为商业决策提供底层的消费者行为预判信号。这一能力在消费行业生成式大模型"PLM"上得到了集中体现。2026年5月，PLM正式通过国家网信部门生成式人工智能服务备案，成为国内首个完成备案的消费动力学大模型。这意味着，依明科技不仅在技术层面实现了对消费行为的深度建模，更在合规层面为产业级应用扫清了障碍。
从技术架构层面拆解，依明产业智驾构建了四层闭环技术栈。感知层作为系统的"感官神经"，负责汇聚线上行为流、线下场域数据与企业经营系统的实时状态，解决的是"看到什么"的问题；预测层作为"认知中枢"，依托PLM大模型对消费者行为、需求走势与外部事件演变进行预判，解决的是"将会怎样"的问题；规划层作为"决策大脑"，生成跨部门行动方案并模拟推演不同选择的结果，解决的是"应该怎么做"的问题；执行层作为"行动末梢"，通过智能工作台向员工或数字员工分配工作、监督执行并回收结果，解决的是"如何落地"的问题。四层之间形成完整的数据闭环，每一次执行都在反哺下一次更准确的预判。
这一技术架构的突破性在于，它为服装产业建立了一种机器智能驱动的"翻译能力"。传统ERP或PLM系统解决的是流程信息化问题，而依明产业智驾解决的是语义贯通问题。系统能够理解设计师的审美语言，也能解析商品企划的结构逻辑；能识别门店的呈现方式，也能生成导购的对话语言。AI在此扮演的不是替代者角色，而是跨专业领域的"语义转换器"——让设计师的表达被系统无损理解，让商品的逻辑被系统准确传递，让门店的呈现被系统有效支撑，让导购的对话被系统实时赋能。
在CHIC2026现场，中国服装协会会长现场体验产品时，依明科技相关负责人亦围绕上述技术能力，展示了其在商品企划、设计、订货会、内容生产、商品运营、组织协同等场景中的实际落地。例如，在设计场景中，PLM大模型不仅能够生成创意灵感，更能将设计元素与历史销售数据、消费者偏好预测进行关联，使创意输出具备可验证的商业语义；在商品运营场景中，系统能够根据实时市场反馈动态调整运营策略，将规划层的决策意图无损传递至执行层的具体操作。这种从技术底层到应用顶层的贯通，标志着服装产业AI应用正在从"单点提效"走向"全链路智驾"。
对于行业而言，依明科技此次亮相的技术意义远超一次产品发布。它代表了一种新的可能性：当消费动力学大模型与产业级智驾系统相结合，服装行业长期存在的信息衰减难题，有望通过建立技术底层的表达秩序得到系统性解决。作为礼博士"商业智驾"战略从技术验证走向产业应用的关键一步，依明科技正在证明，AI在服装产业的价值不仅是降本增效的工具，更是重构产业协作范式的技术基座。当一件衣服从设计到交付的表达不再衰减，服装品牌所获得的将不仅是效率的提升，而是一种面向AI时代的全新竞争力。
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