## 736｜如何用鸡毛做出“羊绒”大衣？AI纺织产品把分子打散重组

你好，我是快刀青衣。欢迎收听快刀广播站，每天带你看AI。

提起经典小品，当年赵本山、宋丹丹和牛群在春晚合作的《策划》一定占有一席之地。可能提到这个节目的名字，或者具体情节你早就不记得了，但那句经典台词“下蛋公鸡，公鸡中的战斗机，欧耶”，一说出来相信你立刻就想起来了。

不过让公鸡下蛋，目前对人类科技来说还比较困难。我只说比较难，是因为科技大潮滚滚向前，以前不可能的事，不代表未来做不到。比如我今天要和你介绍的这家公司，做的事就很开脑洞。他们的业务一句话就能说清：“用鸡毛做出羊绒大衣”。听到这里，我相信你的第一反应和我第一次听时差不多——这不像是个科研项目，反倒像中世纪欧洲的炼金术。

我今天之所以和你聊这个项目，主要是觉得他们解决问题的思路很有意思、也很有启发，分享给你做参考。

首先，全球每年会产生约800万吨家禽羽毛废料，这些鸡毛、鸭绒大多被焚烧或填埋。与此同时，价值几十亿美元的全球羊绒市场正面临一个尴尬困境：一只山羊一年只能产出113-170克羊绒。为满足市场需求，牧民不得不过度放牧，进而导致草场退化、土地沙化。

在研究这个项目的时候，我这个平时不怎么购物的直男还了解到一个冷知识。以前我一直不懂，为什么商场里很多顶级品牌的羊绒大衣，售价动不动就上万元。原来羊绒只有特定品种的山羊身上才有，这是它们为了抵御寒冷，会在羊毛根部生长的极细内层绒毛。牧民只能通过梳毛的方式收集这些绒毛，所以制作一件羊绒大衣，至少需要10-20只山羊的羊绒产量。这一下就让我明白，羊绒大衣为什么能卖这么贵了。

那么，鸡毛、鸭绒和羊绒大衣到底有什么关系？美国这家叫Everbloom的公司，用AI把它们连到了一起。他们就在做把鸡毛变成“羊绒”的事。

提到羊绒大衣，我们首先想到的其实是这种材料给我们带来的独特手感。而这家公司从分子结构和数据指标出发，让AI逆向工程出一种全新材料。

传统做羊绒的逻辑是“从养羊到剪毛到纺织”，整个过程依赖几千年积累下来的经验。市面上也有一些便宜点的羊绒大衣，但其实是用软羊毛假冒羊绒，甚至有品牌打出“绵羊绒”的营销概念，但绵羊是没有羊绒的。Everbloom研究团队的逻辑则是去分析羊绒为什么这么柔软？最终得出结论，关键在于它的角蛋白分子结构。而鸡毛中也含有角蛋白。

这就很有意思了。那么现在的问题变成：如何把鸡毛中的角蛋白，重组成和羊绒相同的分子结构？

这个问题如果放在十年前基本无解。因为角蛋白的分子排列方式有成千上万种可能，每种排列对应的柔软度、强度、光泽都不一样。传统材料科学家只能靠试错：今天调整下温度，明天换种试剂，后天改变下纺丝速度，然后做出样品，测试，再调整。这个过程可能需要几百上千次实验，耗时数月甚至数年。

但AI改变了游戏规则。Everbloom内部开发了一个名为Braid的AI平台，Braid的意思就是“编织”。这个AI系统学习了大量材料科学知识，清楚什么样的蛋白质结构能带来极致柔软，什么样的分子排列能让纤维既强韧又有弹性，以及如何通过调整工艺影响纤维的光泽和保暖性。当你输入原料信息和目标参数，比如柔软度、强度、保暖性，AI会飞速模拟计算，从成千上万种可能的配方和工艺参数中找到最优解。

更关键的是，AI不仅能告诉你“这个配方可行”，还能预测最终纤维的手感、性能和外观。传统方式可能需要几百次物理实验、耗时数月，AI却能在几天内完成数万次虚拟筛选。这意味着研发人员能在虚拟环境中预先筛选出最可能成功的方案，再开展物理验证。

这就是为什么Everbloom能在7年时间里，把“鸡毛变羊绒”这种听起来天方夜谭的想法，变成实验室里可稳定生产的高品质纤维。他们的创始人西蒙·古拉蒂（Simardev Gulati）之前就是一名纺织企业家，家族一直经营纺织生意，也算是我们口中的“纺三代”。说实话，有这样背景的人，按常理应该会用数据优化传统羊绒生产线，比如提高羊绒的稳定产量。但他偏偏选了一条完全不同的路：从数据指标出发，让AI重新定义“羊绒”。他的这个选择本身就很有意思。

接下来我详细说说他们具体是怎么做的。这个AI平台的能力可以分为三个层次理解。

第一层是预测性建模。你可以把这个AI平台想象成一个虚拟实验室。传统材料研发中，研究人员要在真实实验室里一次次调整配方、改变工艺参数，然后制作样品，测试性能。每次实验都要消耗真实的原料、时间和人力。而Braid.AI能在虚拟环境中，对每一批废料进行“数字化建档”：通过光谱分析，记录这批鸡毛的角蛋白分子量、杂质含量、物理结构等数据。这就像给每一批鸡毛做了份“体检报告”，记下它们的“身高体重”、“血型”、“过敏史”，然后AI再根据这份报告定制专属“治疗方案”。然后AI会预测：如果用这批原料，搭配某个配方和工艺参数生产，最终纤维的纤度、强力、卷曲度、染色率会是多少。

这个能力看似不起眼，但意义重大。因为生物废料本质上具有高度异质性，也就是不同品种的鸡、不同部位的羽毛、不同来源的废料，角蛋白特性都不一样。传统化学处理方法面对这种不稳定性基本束手无策，所以很多人工实验方法往往是对一批鸡毛原料有效，换一批不同的鸡毛可能就发现无法跑通了。但AI能针对每一批原料实时调整配方，确保产出纤维质量稳定。

第二层是闭环工艺优化。Braid.AI不只是预测工具，还扮演着“中央大脑”的角色，实时控制整个生产过程。当原料进入挤压机后，AI会根据这批原料的实时特性，自动控制“火候”、“力度”、“速度”，以及专有化合物的添加比例。这个过程是动态的、闭环的，AI会持续监测产出纤维的质量，如果发现偏差就立即调整参数。

第三层是材料编程平台。这是最具颠覆性的部分。那什么叫“编程平台”呢？就是你输入目标参数，比如“我要一种比羊绒更柔软、比丝绸更强韧的纤维”，AI就会逆向推导出原料配比和工艺路径。

这就像从“在乐高现有积木库里翻找材料”，变成“直接画出想要的形状，让AI帮你3D打印专属积木”。这意味着，这套体系不只是“复制羊绒”，还能创造出自然界不存在的全新材料。

这个思路也让我想到谷歌DeepMind在2023年11月发表在《自然》杂志上的一个项目。他们开发了一款名为GNoME的AI工具，专门用于发现新晶体材料，结果一次性发现了220万种新材料，相当于约800年的研究知识量。

更关键的是，这些材料不是随机生成的，比如它发现的锂离子导体数量是此前研究的25倍，可用于提升充电电池性能。论文里还提到，当时DeepMind将GNoME的预测结果与全球现有的实验数据库进行回溯比对，发现有736种AI预测的新结构已经被外部实验室独立合成出来了。

你看，这两个项目，一个关乎羊绒，一个关乎晶体，表面上差异很大，但本质上是一致的：它们都不是从“这种材料能做什么”出发，而是从“我需要什么性能指标”入手，再让AI找到实现路径。这是一种完全不同的思维方式。

你想想看，这个思路的启发意义，远远超出了材料科学本身。比如药物研发，不再从已知化合物库中筛选，而是直接定义“我要一种能抑制某个蛋白质、副作用低于某个阈值的药物”，让AI逆向设计分子结构。再比如建筑材料，不再在混凝土、钢材、木材中选择，而是定义“我要一种强度是混凝土3倍、重量是钢材一半、可完全降解的材料”，让AI给出解决方案。

这个逻辑，几乎可以复制到所有需要“设计”的领域。

当然，我们也要保持清醒。Everbloom目前还只完成了实验室阶段，离真正的量产还面临很多挑战。而且这件事最大的风险不在技术层面，而在市场接受度上。试想一下，你愿意花上万元买一件“鸡毛做的羊绒大衣”吗？这不仅需要技术团队，还需要一支强大的市场叙事团队，让消费者愿意接受产品背后的故事。

但这些都不是咱们今天的重点，跟咱们也没太多关系。今天分享这个案例的重点在于这个思路本身：AI让我们可以跳过“经验”，直接从目标倒推解决方案。这种能力，正在让很多我们以前想都不敢想的事，变成可能。

更关键的是，随着AI能力不断增强，当它们能自主拆解任务、自己设计实验、自己发现并合成新材料时，整个游戏的难点就变了。以前的难点是“反复实验”，你得做几百上千次试错，可能才找到一个可行方案。但现在AI能在虚拟环境中完成这些试错，物理实验只是最后的验证环节。

那新的难点是什么？是你最初的目标设定。 比如你想要“比羊绒更柔软”的材料，但“柔软”怎么量化？是纤维直径小于15微米，还是摩擦系数低于0.2？再比如你想要“保暖性好”，但保暖性取决于纤维的卷曲度、空气层厚度，还是热传导系数？

如果你的目标定义不清晰、不精确，AI就没办法帮你找到最优解。这种转变，对很多行业来说都是颠覆性的。以前的核心竞争力是“能做出来”，未来则是“知道要什么”。谁能把需求定义得更清晰、更精确，谁就能让AI发挥更大价值。

> 项目地址：https://www.everbloom.bio/

---

最后再说两件咱AI学习圈的事儿。

第一件事，大福老师的AI营销入门实战系列课第二讲已上线。这一讲，大福老师将带你了解产品文案的底层逻辑，提炼产品卖点并进一步转化为能打动用户的文案和场景海报。推荐你现在点开文稿末尾的链接，开始学习。

点此学习《如何快速提炼卖点，并转为打动用户的文案？》

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2026012019/1899350542137959792/012019.jpeg)

第二件事，和你预告一场线上教育沙龙。1月26日晚6:00，我和罗老师组了一个局，请来了10位教育大咖。我们不讲空话，只想把AI时代下，关于孩子天赋识别、专业选择、学科辅导、家庭教育、兴趣探索和解决问题能力的真知灼见，毫无保留地分享给你。

如果作为家长的你正感到迷茫，不妨来听听大咖们怎么说。推荐你扫描文稿内的二维码预约这场直播，也欢迎你将直播分享给同样关注孩子教育的家人朋友，我们直播间见。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2026012019/1899350461606169680/012019.jpeg)

好，今天广播就到这里。明天咱们接着聊AI。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2026012019/1899350482007247456/012019.jpeg)
