作者 林易
编辑 重点君
在很长一段时间里,全球消费者对中国纺织服装业的认知停留在一张模糊的画像上:巨大的产能、低廉的成本、极快的反应速度,以及相对匮乏的核心技术。
这种刻板印象,也是中国体育用品企业在过去三十年发展中的隐痛。
过去三十年,这个行业完成了从代工制造到品牌崛起的第一次跨越,如今正站在从规模扩张向技术驱动二次跃迁的关口。当传统的增长曲线趋于平缓,人口红利让位于技术红利,行业的竞争维度正从货架上的比拼,转移到底层技术创新与生态协同能力的较量。
12月12日,在安踏集团与璞跃中国(Plug and Play China)联合举办的“体育用品产业创新加速器”颁奖典礼上,9家初创企业从全球300多个竞争者中突围,接过了“安创新星A-Star”奖杯。
如果仅看表象,这似乎只是一场常规的企业创投活动。但若将视线拉长,置于中国体育产业正在集体冲破“低端”的宏观背景下,这场颁奖典礼释放的信号极为明确:
作为中国体育用品产业的“链主”级企业,安踏集团正试图打破行业长期以来单打独斗的惯性,以开放姿态,重构全球体育用品产业的创新规则。
而这种“大手牵小手”模式背后,更是中国品牌从规模领先迈向技术领先,最终定义全球行业标准的深远布局。
推倒围墙:安踏集团决心做那个“架桥”人体育用品行业是一个极其特殊的赛道。它既传统,本质上仍是材料与制造的艺术;但又极度前沿,微纳米级的材料突破、AI驱动的柔性制造,都可能瞬间改变市场格局。
对于众多大企业而言,面临着经典的“创新者窘境”:内部研发体系虽然完善且稳健,但往往难以在边缘领域产生颠覆性的革新。与此同时,大量拥有独门绝技的初创企业散落在产业链的各个角落,它们手握硬核技术,却苦于没有应用场景,最终倒在量产上市前。
安踏集团的选择是:推倒围墙,做那个“架桥”的人。其初衷非常纯粹,那就是带领整个行业在创新的路上越走越远,直到中国的服装纺织行业真正做到世界领先。
这种开放的姿态在今年6月启动的加速器项目中得到了集中体现。安踏联合全球顶尖创新平台璞跃中国,将目光投向了那些行业隐形冠军。
历经6个月,从120多场对接会议、3场硬核的路演中筛选出的9家“安创新星”,分别对应了先进材料、物流智造、数字智能三大核心赛道。
需要强调的是,这些创新并非孤立的技术成果,而是与安踏集团的战略方向深度契合,并为产业升级提供了可落地的解决方案。
通过订单、资金、供应链资源和庞大实验场景的注入,安踏让这些初创企业的创新技术迅速走出实验室,变成货架上可感知的竞争力。
材料革命:在微观世界里重塑中国质造在体育用品行业,材料是那颗皇冠上的明珠。过去,顶尖的功能性材料技术往往掌握在欧美日韩巨头手中。而此次加速器在“突破先进材料”赛道选出的三家企业——绿宇纺织、源天生物与相变储能,展现了中国企业在源头技术上突围的进展。
长期以来,印染环节是纺织行业“高耗水、高污染”的顽疾,也是中国纺织业面临环保压力的主要来源。传统的印染工艺,不仅需要消耗大量水资源,后续的污水处理更是巨大的成本负担。
绿宇纺织带来了一项名为“硅氧烷D5溶液非水介质染色”的技术,堪称对传统工艺的降维打击。与传统水染不同,这项技术利用介质循环染色,几乎不产生污水。更重要的是,它解决了一个长期困扰行业的技术难题:通用性。
过去,无水染色技术往往难以在亲水性纤维(如棉、丝、羊毛)和疏水性纤维(如涤纶、尼龙)之间通用。而绿宇纺织的技术,不仅适用于棉、丝等天然纤维,也能完美解决聚酯、尼龙等合成纤维的低压无水染色难题,且已开发并落地了三种不同的染色技术。
对于全行业而言,如果这项技术实现规模化落地,将从根本上改变成本结构和ESG(环境、社会和治理)表现,帮助企业在履行“双碳”责任的同时,推动纺织业迈向绿色制造。
除了绿宇纺织,源天生物实现废旧纺织品在常温常压下的“从布到布”循环,探索废旧纺织品的闭环再生;相变储能公司的智能温控纤维,为运动服饰舒适性调节开辟了全新的物理调控路径。
当一件衣服的科技含量深入到分子结构和酶催化层面,外界对中国制造低技术含量的刻板印象,自然会随之瓦解。
智造重构:给供应链装上大脑、眼睛和躯体如果是材料是体育用品产品的灵魂,那么制造与物流就是产业的筋骨。
在“重塑物流智造”赛道,三家优胜企业是智元机器人、图灵深视与同温层,分别代表了具身智能、AI鉴别与工业视觉质检三大前沿方向。
在体育用品行业,尤其是涉及潮鞋、箱包等非标商品时,鉴别真伪和品质管控长期依赖人工经验。这不仅效率低,且难以标准化。图灵深视,这家由清华姚班教授、年轻博导唐平中领衔的团队,给出了一个基于算法的答案。
图灵深视基于自研视觉识别技术与全球商品外观数据库,提供非标商品的智能鉴别与质检支持。其核心逻辑是将物理世界的非标品特征转化为数字化的标准语言,通过图片信息的识别对非标商品做出鉴定。这项技术如果嵌入像安踏这样产业龙头的供应链质检与流通体系,可以显著提升对瑕疵商品的检测效率,以及帮助消费者买到更称心满意的商品。
此外,智元机器人的通用具身机器人解决方案正逐步应用于仓储物流等场景;同温层信息则深耕纺织服装领域,通过多相机集群与深度学习框架构建瑕疵算法大模型,实现从面料检测到成品质控的全流程视觉赋能。
从图灵深视的智能鉴别与质检,到智元机器人的具身智能,再到同温层的AI质测,“AI+制造”正在为中国制造供应链装上大脑、眼睛和躯体。
数字智能:从经验决策到全链路智能当行业进入存量竞争,谁能更懂消费者,谁就能赢,因此数字化及智能化能力就极为重要。
在这次加速器的“领跑数字智能”赛道中,小马有数脱颖而出。
电商时代,品牌习惯了拥有详尽的点击率、转化率数据。但在占据安踏营收大头的线下门店,长期存在一个巨大的“数据黑盒”:品牌知道卖了什么,却不知道顾客拿起了什么、试穿了什么、最后为什么没买。
小马有数通过软硬件结合的方式,试图彻底打开这个黑盒。他们通过传感技术捕捉门店商品全链路数据,为零售运营提供决策支持。小马有数利用自研的重力传感器智能标签、智能工牌以及RFID自动巡检机器人,实现了一项突破性创新:精准捕捉SKU级的“出样 - 触摸 - 拿起 - 试穿 - 进出试衣间”全链路行为数据。
这无疑是一次对线下零售逻辑的重构。我们不妨带入服装行业的真实业务场景试想一下,如果能够实时知道:
哪款鞋被拿起的次数极多,但试穿率很低?(可能意味着外观吸引人但重量或手感劝退)
哪件衣服进了试衣间很多次,却鲜少成交?(可能意味着版型或上身效果有问题)
等等。
这些微观数据的洞察,将不再依赖店员的经验,而是直接转化为数据决策。它不仅能优化单店的陈列与选品,更能反哺到产品设计迭代中。
小马有数的方案还包括智能工牌记录销售语音、RFID机器人自动巡检陈列位置等,真正实现了实体门店运营的精细化与智能化闭环 。
与小马有数侧重线下不同,知衣科技凭借全球超10亿款式数据库及AI能力,为产品企划与趋势洞察提供数据智能服务;ContaAI的社媒营销智能化工具,将为内容生成与账号管理提供一体化AI解决方案。
这三家企业的技术创新,分别从零售终端、产品研发、品牌营销三大核心环节切入,与安踏集团构建的“数字驱动全价值链” 战略深度同频,勾勒出体育用品产业的全链路数字化图景。
众行致远:一张“九曜星图”里的产业决心此次加速器的成功举办,并非安踏的一时兴起,而是其庞大创新版图中的关键一环。
早在2024年10月,安踏便牵头成立了国内首家“体育用品产业创新联合体”,集结了清华大学、东华大学、申洲国际等34家产学研顶尖机构。
安踏为这个联合体制定了一张宏大的“九曜星图”:涵盖高性能材料(天玑)、运动科学(玉衡)、功能性设计(开阳)、奥运科技(天权)、智能可穿戴(天璇)、智能制造(左辅)、颠覆式工艺(天枢)、环保可持续(瑶光)、AI应用(右弼)九大攻坚方向。
这是一张中国体育用品产业向技术深水区进军的作战地图。
在这个体系中,安踏的角色发生了本质变化。它不再仅仅是一个从供应商处采购材料、在渠道中售卖产品的品牌商,而是进化为整合全产业链资源的“链主”。
为此,安踏做了三件事:
出题:基于对市场和运动科学的深刻理解,定义关键技术清单,如无氟透湿膜、耐高温聚乙烯、智能发光纤维。
解题:通过联合体攻克基础科学难题,通过加速器挖掘应用层面的颠覆性创新。
验题:开放安踏庞大的供应链和零售网络,为新技术提供从实验室到货架的“绿色通道”。
这种“产业出题、人才解题、市场验题”的闭环模式,极大地降低了中小企业的创新风险,也让安踏建立起了极高的技术壁垒。
数据是最有力的注脚:过去十年,安踏集团累计投入创新资金达200亿元,未来五年计划再投入200亿元。目前其累计申请专利已超6600件,位居行业首位。更值得一提的是,安踏集团已成为全球行业首个获得ISO56001国际创新管理体系认证的企业。
安踏集团不仅在做创新,更在输出创新的管理标准。
结语在商业世界里,企业的竞争通常经历三个阶段:做产品、做品牌、做标准。
很长一段时间,中国体育用品企业在国际舞台上扮演的是追随者的角色。我们习惯了Gore-Tex定义防水标准,习惯了Vibram定义大底标准。但安踏正在试图与中国全产业链一起改变这一切。
通过此次加速器挖掘出的无水染色、高准确度AI神经网络、自研传感器与低功耗通信技术等技术,摆脱了简单的跟随式创新,具备了在全球范围内定义下一代体育用品形态的潜力。
安踏不仅要自己跑得快,还要带着产业链一起跑。当中国中小企业在细分领域做到世界第一,当中国材料和工艺成为全球标准,中国体育产业才算真正站起来。
12月12日的颁奖典礼,是安踏创新生态的一次集体检阅,更是一个新的起点。在“安创新星”们的背后,我们看到的是一个正在摆脱低端标签、向硬科技和可持续迈进的中国体育用品产业新群像。
在这个寒冬里,安踏选择用开放+深耕的方式,为行业点燃了一把火。这把火,不仅照亮了初创企业的前路,也照亮了中国品牌通往世界级企业的进阶之路。