实验室近期在印染行业开展AI配色方向的实验性探索，核心问题是：在历史配方数据有限的条件下，色差预测模型能否为打样环节提供可靠参考。实验以某中型印染厂约4000条历史打样记录为基础构建回归模型，输入目标色Lab值、坯布材质与染料组合，输出首样色差预测及配方修正建议，以辅助传统"经验+试染"流程。进展要点：1. 模型对首样色差ΔE的预测平均绝对误差为0.8，其中ΔE≤1.5样本的判断准确率约82%；2. 引入坯布批次特征后，同一配方跨批次色差漂移的预测误差下降约15%。实验同时暴露出两点不足：深色系样本占比偏低，模型在该区间偏差明显；部分历史记录缺少标准光源条件标注，数据清洗仍依赖人工。下一步计划与合作厂补充采集浅色、深色样本各500条，并将预测模型与配方检索结合，搭建"相似配方推荐+色差预估"的辅助打样工具原型，验证其对首样一次合格率的实际影响。
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