人工智能正在深刻重构服装智能制造工厂的生产范式。其核心理论脉络可概括为"感知—决策—执行—优化"的闭环体系。在感知层，计算机视觉与多模态传感融合理论为面料瑕疵检测、人体尺寸快速采集、裁剪路径识别提供基础，使工厂具备"视觉"与"触觉"。在决策层，机器学习与运筹优化理论支撑柔性排产、需求预测与库存协同，通过数据驱动模型替代经验判断，实现小批量、多款式订单的高效调度。在执行层，强化学习与数字孪生理论赋能缝制机器人、自动吊挂系统与智能裁剪设备，使其在动态环境中自主调整工艺参数，降低对熟练工的依赖。在优化层，工业大数据与边缘计算理论构建持续学习机制：工厂运行数据回流训练模型，形成"生产—反馈—改进"的正向循环，推动质量检测从抽检走向全检、设备维护从定期走向预测性。人工智能理论还强调人机协同——通过认知负荷分配与意图识别，让工人聚焦高附加值操作，而重复性工序由智能系统承接。人工智能将服装工厂从劳动密集的线性流水线，转向数据驱动的自适应网络：设计端实现虚拟仿真与个性化定制快速落地，制造端达成柔性换款与零库存偏差，管理端依托数字主线实现全流程可追溯。这些理论落地的关键，在于异构数据治理、领域知识嵌入与边缘算力的协同布局，使工厂具备"自感知、自决策、自优化"的智能制造能力，最终重塑服装产业的成本结构与响应速度。