Synflux 的算法高定在制版阶段减少面料浪费（访谈）

衣服是从平整的布料上裁剪出来的，因此边角料浪费不可避免；川崎将浪费不断累积的制版阶段视为可持续性的着力点，而不是改用新材料。

利用机器学习和 3D 模拟来优化服装版型，使原本会在裁片之间被丢弃的面料在裁剪之前就被设计掉。

机器学习加 3D 模拟生成优化的版型布局，并嵌入品牌自身的生产之中：HATRA 的原型、A-POC ABLE ISSEY MIYAKE 的 TYPE-IX Synflux 项目夹克、Goldwin 为 The North Face 产品线供货的 SYN-GRID 项目，以及 Kanadevia 为大阪-关西世博会“未来城市”展馆提供的工作人员制服。

川崎表示，这种优化使材料用量减少了 10-15%（访谈中的自述数据）；2026 年 5 月，Synflux 成为首家获得全球时尚峰会 Trailblazer Programme 大奖的日本公司，并于 2026 年 1 月完成了一轮 5.2 亿日元的融资。

在 2026 年 10 月 9 日发表的《WIRED Japan》访谈中，思辨时尚设计师、Synflux 首席执行官川崎和也介绍了 Algorithmic Couture——一套在裁剪布料之前应用机器学习和 3D 模拟来优化服装版型的设计系统，旨在解决将平整面料裁成贴合身体部件时不可避免的边角料浪费。他表示，仅靠这种优化就能使材料用量减少 10-15%（访谈中的自述数据），而无需承受更换材料所需的长达十年的等待和成本压力。

该系统源于一个单张版型纸的想法，该想法在 2018 年《WIRED Japan》的 CREATIVE HACK AWARD 中获得特别奖，随后与时尚品牌 HATRA 合作，用约六个月时间制作了原型，此后已被嵌入 A-POC ABLE ISSEY MIYAKE 的 TYPE-IX Synflux 项目夹克、Goldwin 的 SYN-GRID 量产项目——其 The North Face 产品线采用了该方案——以及在大阪-关西世博会“未来城市”展馆展出的 Kanadevia 工作人员制服。

川崎将 2026 年视为突破之年：1 月完成 5.2 亿日元融资，2 月出版他的第一本书《Fashion for the Planet》，5 月哥本哈根全球时尚峰会认定 Synflux 为首家获得其国际 Trailblazer Programme 大奖的日本公司——他指出，这一成果恰逢可持续投资面临政治和经济逆风之际。

制版是面料浪费积累最多的地方，然而大多数可持续努力都针对材料，而更换材料需要十年时间，并推高成本。

该系统嵌入现有生产之中——不需要新材料，也不需要新机器——因此品牌可以在没有成本压力的情况下采用它。

川崎的路径是他所称的“共犯关系”：在品牌的产品线内部（ISSEY MIYAKE、Goldwin）共同开发，而不是从体系外部销售成品 SaaS。

最大的浪费位于裁剪台的上游：优化版型而非仅仅优化材料，可持续就不再意味着更昂贵的衣服。

在访谈中，川崎描述了从学生想法到量产的历程：与 Goldwin 的合作让 Synflux 学到了每年将数千件服装推向世界所肩负的责任，他现在主张，要改变这个行业行星尺度的供应链，需要在体系内部建立“共犯关系”，而不是从外部提供工具。《WIRED》2026 年创新奖访谈系列将他定位为将这一主张带入制造业的设计师之一。