“纺织装备成套性强、结构复杂、关键零部件多。而基础零部件和元器件是纺织装备的基本单元，其质量对装备的精度、性能、可靠性起着决定性作用。但目前我国与国际先进工业水平在材料、工艺、元器件等工业基础方面存有差距。”中国工程院院士、东华大学教授孙以泽在近日召开的纺织基础零部件高质量发展（化纤专用基础件）论坛上说。

中国工程院战略咨询中心制造业研究室主任屈贤明表示，根据中国工程院对26类制造业主要产业存在短板的分析，在当前及今后的一段时间内，产业基础的薄弱环节聚焦于基础零部件/元器件（包括高端芯片和传感器）、基础材料、基础检测检验设备和平台、基础制造工艺和装备、基础工业软件，统称“五基”。并提出四条推进“五基”发展的路径，包括“链式”推进；“一揽子”推进；以培养一大批“专精特新”巨人企业，甚至是“隐形世界冠军”为主要抓手；建设平台，形成持续创新能力。

在介绍复合涂层的机械表面改性强化技术时，武汉纺织大学二级教授、俄罗斯自然科学院院士梅顺齐表示，目前武汉纺织大学在纺织装备领域拥有多个平台，包括湖北省数字化纺织装备重点实验室、湖北省加捻技术研究中心、湖北省高端纺织装备先进制造学科引智基地、湖北省高端纺织装备先进制造关键技术国际科技合作基地、科技部/教育部高端纺织装备先进制造学科创新引智基地(111基地）、教育部先进制造与纺织装备教师团队（2023）、纺织行业加捻成形技术与装备重点实验室、纺织清洁生产国家工程实验室等。

“企业应加强对工况-性能要求分析、失效形式分析，探索适宜的表面强化方法，优化涂层组方、工艺参数，达到改善摩擦磨损、耐腐蚀性，提升表面硬度、改善润滑性能、提高产品的热稳定性。”梅顺齐说。

就转型升级过程中引起企业普遍重视的试验检测能力建设问题，东华大学机械工程学院副教授冯培表示，人工智能技术和信息处理技术的快速发展，为智能检测技术提供了强有力的条件。微电子和微型计算机技术的发展为检测过程自动化、测量结果智能化处理和检测仪器功能的仿人化等提供了技术支持。

冯培说：“智能检测就是能够智能判断及信息处理，智能检测技术就是将人工智能技术和方法应用于数据检测。智能检测技术是实现产品质量控制检验的重要手段，有助于更好地监测系统安全经济运行。机器学习则是实现智能化的关键，其最大的特点是利用数据而不是指令来进行各种工作，本质是数据科学。依托智能检测可实现化纤长丝卷装外观质量检测的12种瑕疵特征快速准确提取，并可使系统实时在线检测正确检出率≥99.2%。”

作为下游企业，新凤鸣集团股份有限公司研发经理崔利表示，当前包括组件自动化组装、喷丝板、异形孔环保清洗助剂开发技术、熔体直纺柔性添加功能粉体关键技术与产业化、外观检测后自动打结以及FDY/DTY在线质量评判等技术为纺机企业普遍关注。纺机企业在研发中应多了解客户需求，生产出满足市场需求的产品。

就化纤装备未来发展趋势，崔利表示，企业应关注化纤全流程碳感知网络构建，设备监测、评估和预知性维修场景以及智能制造。

恒天重工股份有限公司副总经理李新奇表示，随着中国化纤产业的发展，化纤专用基础件已基本实现国产化替代，但许多基础件相较于世界先进水平仍有很大提升空间，也是目前影响装备整体性能的重要因素，值得给予更多关注。

对于产业未来发展，孙以泽提出了五点建议：加强科技攻关，构建行业发展新优势；加强转型升级，增强国际竞争力； 加强标准体系建设，引领行业规范发展；加强核心技术联合攻关，促进协同创新；加强学科融合，破解创新发展难题。