《化纤行业人工智能技术场景应用指南》编制说明

浙江省企业信息化促进会团体标准

《化纤行业人工智能技术场景应用指南》编

制说明

一、项目背景

随着大模型、具身智能、多模态交互等技术不断发展，

人工智能已成为驱动新型工业化的重要引擎。国务院印发

《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，提出推进工

业全要素智能化发展，助力传统产业改造升级。工业和信息

化部先后发布《智能制造典型场景参考指引（2025年版）》

、《场景化、图谱化推进重点行业数字化转型的参考指引

（2025版）》等文件，推动人工智能技术在制造业全流程的

加速普及与应用。

作为全球最大的化纤生产国和消费国，我国化纤产量占

全球70%以上，其中浙江省贡献全国约40%的产能，形成萧

山化纤、绍兴纺织等千亿级产业集群，培育了荣盛控股、恒

逸集团等一批具有全球竞争力的龙头企业，构建了从原料到

纺丝、织造、染整的完整产业链条，拥有完整的产业链加工

体系和丰富的应用场景。聚焦人工智能技术在化纤行业的应

用，部分企业已在生成式设计、工艺优化、智能物流等方面

开展了初步尝试，但仍面临技术集成难度大、数据治理能力

不足、场景落地路径不清晰等挑战，亟需通过标准化引导，

推动技术、资源、场景等多方面协同突破。

综上所述，本标准旨在明确化纤行业在推进人工智能技

术应用过程中对数据、算力、算法框架及模型等关键要素的

技术要求，规范研发、生产、供应链等重要环节中人工智能

技术的应用场景与实施路径，为行业构建可落地、可评估、

可推广的AI技术应用体系提供标准支撑。

二、工作简况

（一）任务来源

本标准由浙江恒逸集团有限公司提出。

本标准由浙江省企业信息化促进会归口。

本标准牵头起草单位：浙江恒逸集团有限公司、浙江省

图灵互联网研究院、中国纺织信息中心、北京百度网讯科技

有限公司、浙江大学、杭州星传新材料科技有限公司、浙江

恒逸石化有限公司、福建省恒申合纤科技有限公司、泰州职

业技术学院、嘉兴逸鹏化纤有限公司、海宁恒逸新材料有限

公司、福建永荣锦江股份有限公司、杭州企信图灵信息技术

有限公司

本标准主要起草人：彭先涛、傅正、邱奕博、姜伟、王

鹏、李鑫、汪婵媛、范耿、林森、滕亮、陈震、江旭光、田

昭宇、许展瑜、胡嫣楚、肖卫民、付重先、邓强、毛春苗、

王志勇、吴云、张超、邓程薏、胡祖同、韩浙峰、汪榆、许

嘉璐、刘睿桢。

（二）主要工作过程

2025年5月-2025年7月，组织开展前期预研制工作，

系统梳理国内外人工智能技术在化纤行业的应用现状、技术

路径与标准规范，初步构建标准框架。

2025年7月-2025年8月，成立标准编制组，广泛收集、

整理全省化纤企业碰到的问题、难点等，并收集、查阅相关

的文献资料、规范和标准，认真研读相关国家和行业规范标

准、相关书籍、编码文件，起草完成了《化纤行业人工智能

技术场景应用指南》草案。

2025年8月-2025年9月，浙江省企业信息化促进会组

织召开团体标准立项评审会。与会专家一致同意该标准立项，

建议标准编制组根据专家意见对标准文本进行修改完善。

2025年9月-2025年10月，标准编制组在浙江省经济

和信息化厅的组织下，多次召开标准内部研讨会议，且不定

期走访区县化纤企业开展调研，收集整理一批企业实际应用

需求和建议，使得标准编制符合企业实际所需。

2025年10月，标准编制组汇总调研企业和行业专家的

意见和建议，对标准的文本进行了修改和完善，形成《化纤

行业人工智能技术场景应用指南》征求意见稿和征求意见稿

编制说明。

三、标准编制原则和主要内容的依据

（一）编制原则

本标准的编制工作遵循“规范性、科学性、实用性”的

原则，按照GB/T1.1-2020的要求和规定编写。本次标准的

编写主要依据如下编制原则：

1.规范性

本标准是在不违背现行相关规定的前提下，查阅、收集

和整理国内近年来出版的有关资料和文献的基础上，总结人

工智能技术在化纤行业的应用技术规范，并将相关内容纳入

标准之中。本标准参考了国家相关标准、规章制度，结合企

业实际情况进行编制。

2.科学性

本标准对对人工智能技术的应用特性、化纤行业全流程

技术需求及现有智能化标准体系进行深入研究和创新，结合

化纤行业智能化转型的新形势、新要求，提出适配行业特性

的AI技术选型、算力配置及模型构建规范，确保技术应用

与化纤工艺逻辑、现有标准体系无缝衔接。

3.实用性

本标准的编写，深入总结人工智能相关国家级标准研制

与推广过程中形成的理论成果，并充分结合化纤行业龙头企

业的AI应用实践经验，既贴合政府在行业智能化政策制定、

标杆企业评选中的工作需求，也精准匹配企业在技术选型方

面的实际痛点，提供可直接落地的场景方案与实施路径。

（二）编制依据

本标准的制定严格遵循我国《标准化法》、GB/T1.1-2020

《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规

则》和《浙江省企业信息化促进会团体标准管理办法》等有

关规定的要求。

（三）主要内容

本标准分为范围、规范性引用文件、术语和定义、缩略

语、数据要求、算力、算法与模型、应用场景指南9个部分：

1.范围

本部分规定了人工智能（AI）技术在化纤行业典型应用

场景（如生产制造、研发创新、供应链管理等）中，涉及的

数据、算力、算法框架及模型应用等方面的指导,适用于化

纤企业及相关技术服务机构规划、设计、实施和评估人工智

能技术应用项目

2.规范性引用文件

本部分列出了标准中引用其他文件的清单，包含

GB/T41867—2022信息技术人工智能术语；GB/T

45288.1-2025人工智能大模型第1部分：通用要求；GB/T

43018.3-2025纺织装备互联互通与互操作第3部分：化纤；

GB/T42288-2024人工智能风险管理指南；GB/T35273—

2020信息安全技术个人信息安全规范；GB/T17626.2—

2006电磁兼容试验和测量技术静电放电抗扰度试验；

GB/T32910.3—201X数据中心资源利用第3部分：电能能

效要求和测量方法；GB/T20234—20XX人工智能处理器芯

片通用规范；GB/T8960-2015涤纶牵伸丝；GB/T14189-2015

纤维级聚酯切片(PET)；GB/T14464-2017涤纶短纤维；GB/T

16603-2017锦纶牵伸丝；GB/T16604-2017涤纶工业长丝；

IEC62471:2006灯和灯系统的光生物安全性；IEC

60068-2-6:2007环境试验第2-6部分：试验试验Fc：振动

（正弦）；ISO/IEC27001信息技术安全技术信息安全管

理体系要求；ISO/IEC24027:2021人工智能偏差与公平性。

3.术语和定义

本部分介绍了需要界定的术语和定义，包括人工智能、

人工智能系统、应用场景、模型性能漂移、多模态数据。

4.缩略语

本部分给出了标准涉及的相关缩略语，包括AI、DCS、

GAN、GNN、GPU、IDS、LSTM、MARL、NLP、OA、PET、RFID、

RL。

5.总体原则

本部分给出了AI技术应用应遵循目标导向、安全可控、

迭代演讲三大原则。

6.数据要求

本部分给出了化纤行业AI应用的数据相关要求，包括

结构化数据和非结构化数据的具体范畴及数据集构建、数据

质量与数据安全等方面的技术规范与管理要求。

7.算力要求

本部分给出了算力资源配置原则，明确了云端算力和本

地算力部署适用的不同场景。

8.算法与模型

本部分给出了算法框架选型要求，明确了视觉检测、数

据类、智能体、多模态等4种模型类型和合规性、性能、可

监控性等场景模型通用要求。

9.应用场景指南

本部分以示例形式给出了研发、生产制造、供应链与物

流管理等典型场景的完整AI应用方案，旨在为行业提供可

参考的实施路径与方法，并规定了场景实施在数据互通、模

型全生命周期管理、安全与审计等方面的通用要求。

（四）解决的主要问题

伴随工智能技术在化纤行业的初步探索，相关应用已展

现出一定潜力，但整体仍处于起步阶段，仍需标准文件给予

工作指导和规范。

一是解决技术应用缺乏系统性指导的问题。当前企业在

推进人工智能技术应用时，普遍面临技术路线不清晰、实施

框架不统一等困难。本标准通过构建覆盖数据、算力、算法

框架及模型应用的完整技术体系，为企业提供从基础配置到

场景落地的全过程指引，推动AI应用从单点尝试走向系统

化部署。

二是解决数据治理规范性不足的问题。行业在数据分类、

质量控制、安全合规等方面缺乏统一标准，影响AI模型的

训练效果和落地稳定性。本标准明确了结构化与非结构化数

据的管理要求，建立数据质量指标和安全保障机制，为企业

构建规范化的数据治理体系提供技术依据。

三是解决算力资源配置与实际场景需求不匹配的问题。

企业普遍对算力部署方式选择、性能要求认识不清。本标准

区分云端与本地部署的适用场景，明确不同业务场景下的延

迟要求与资源配置建议，引导企业实现算力资源的合理规划

和高效利用。

四是解决模型构建与评估缺乏行业适配性的问题。现有

AI模型未充分考虑化纤工艺特点，且在性能评估、风险控制

等方面缺乏行业共识。本标准提出面向视觉检测、工艺优化

等典型场景的模型分类与性能要求，并强调模型可解释性与

持续运维机制，提升模型在工业环境中的可用性。

五是解决化纤行业AI场景落地路径模糊的问题。化纤

企业在研发创新、生产制造、供应链与物流管理等核心业务

环节应用AI时，普遍面临场景选择困难、实施步骤不明确、

成效评估标准缺失等挑战。本标准通过提供研发、生产制造、

供应链与物流管理等典型应用场景的具体示例，明确各场景

的实施目标、输入数据、AI方法、预期输出、量化性能指标

及风险控制措施，并规定数据互通、模型监控与安全审计等

通用实施要求，为企业提供清晰可操作的落地路径和效果评

估依据。

四、主要试验（或验证）情况分析

本标准已在浙江恒逸集团有限公司、福建省恒申合纤科

技有限公司、嘉兴逸鹏化纤有限公司、海宁恒逸新材料有限

公司、福建永荣锦江股份有限公司、杭州星传新材料科技有

限公司等企业开展实践验证，结合工作过程实际收集的困难、

建议等，对算力配置阈值、模型性能指标等关键技术参数进

行更新完善，对示例场景的实施路径与风险控制措施进行细

化调整，确保标准内容紧贴行业需求，具备良好的可实施性。

五、标准中涉及专利的情况

本标准涉及专利情况如下：

申请号专利名称专利权人状态

纺丝流程中的区域检测

浙江恒逸石化有限公司;海宁

2025107823830模型的训练方法及相关已授权

恒逸新材料有限公司

装置

纺丝流程中的丝线故障

浙江恒逸石化有限公司;绍兴

2025107837208检测模型的训练方法及已授权

柯桥恒鸣化纤有限公司

相关装置

落筒路径规划方法、装浙江恒逸石化有限公司;浙江

2024108980105已授权

置、设备以及存储介质双兔新材料有限公司

纺丝车间的检测方法、

2023118234510装置、电子设备及存储浙江恒逸石化有限公司已授权

介质

出丝状态的检测方法、

2023118067325浙江恒逸石化有限公司已授权

装置、设备及存储介质

物流运单的处理方法、

2023111826283浙江恒逸石化有限公司已公开

装置、设备及存储介质

纺丝车间巡检方法、装

浙江恒逸石化有限公司;浙江

2023112486433置、电子设备及存储介已公开

双兔新材料有限公司

质

申请号专利名称专利权人状态

浙江恒逸石化有限公司;太仓

丝锭包装系统及其控制

2023113443666逸枫化纤有限公司;杭州逸通已公开

方法、控制装置

新材料有限公司

丝锭包装系统及其控制

202311225894X浙江恒逸石化有限公司已公开

方法、控制装置

纺丝工艺的检测方法、

浙江恒逸石化有限公司;浙江

2023110411396装置、电子设备及存储已公开

恒逸高新材料有限公司

介质

丝路巡检设备的控制方

2023111880606法、装置、设备以及存浙江恒逸石化有限公司已授权

储介质

丝锭产品的落筒调度方

2023111589042法、装置、电子设备和浙江恒逸石化有限公司已授权

存储介质

六、产业化情况、推广应用论证和预期达到的经济效果

本标准批准发布后，经宣贯、实施，预期建立起一个可

供政府、行业、企业使用，推动人工智能技术在化纤纺织行

业深度应用，打造一批标杆示范场景，促进化纤纺织行业智

能化升级。

七、与现行相关法律、法规、规章及相关标准的关系

与现行有关法律法规和强制性标准无冲突。

八、重大意见分歧的处理依据和结果

未涉及重大分歧意见。

九、贯彻标准的要求和措施建议

在本标准的后续应用实践过程中，建议做好标准宣贯、

区域验证、全省实施等工作。

十、其他应予说明的事项

暂无其他应予说明的事项。

《化纤行业人工智能技术场景应用指南》标准编制组

2025年10月

浙江省企业信息化促进会团体标准

《化纤行业人工智能技术场景应用指南》编

制说明

一、项目背景

随着大模型、具身智能、多模态交互等技术不断发展，

人工智能已成为驱动新型工业化的重要引擎。国务院印发

《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，提出推进工

业全要素智能化发展，助力传统产业改造升级。工业和信息

化部先后发布《智能制造典型场景参考指引（2025年版）》

、《场景化、图谱化推进重点行业数字化转型的参考指引

（2025版）》等文件，推动人工智能技术在制造业全流程的

加速普及与应用。

作为全球最大的化纤生产国和消费国，我国化纤产量占

全球70%以上，其中浙江省贡献全国约40%的产能，形成萧

山化纤、绍兴纺织等千亿级产业集群，培育了荣盛控股、恒

逸集团等一批具有全球竞争力的龙头企业，构建了从原料到

纺丝、织造、染整的完整产业链条，拥有完整的产业链加工

体系和丰富的应用场景。聚焦人工智能技术在化纤行业的应

用，部分企业已在生成式设计、工艺优化、智能物流等方面

开展了初步尝试，但仍面临技术集成难度大、数据治理能力

不足、场景落地路径不清晰等挑战，亟需通过标准化引导，

推动技术、资源、场景等多方面协同突破。

综上所述，本标准旨在明确化纤行业在推进人工智能技

术应用过程中对数据、算力、算法框架及模型等关键要素的

技术要求，规范研发、生产、供应链等重要环节中人工智能

技术的应用场景与实施路径，为行业构建可落地、可评估、

可推广的