配图来自Canva可画
AI和服装，这两个看似不相干的领域摩擦出了不一样的火花。
过去几年，国潮风口带动了汉服、马面裙、旗袍等等不少“新中式”服装的兴盛，有的商家借此契机赚了个盆满钵满，也有的商家苦于追不上风口。
以马面裙为例，得益于“新中式”风潮的兴起，马面裙销量不断上涨，市场规模呈持续扩大趋势。根据魔镜洞察统计，2023年3月至2024年2月，马面裙的线上市场规模达到了23.5亿元，同比增长503.1%。
风口之上，许多嗅觉敏锐的服装企业开始切入马面裙赛道。仅仅一个曹县，马面裙企业就有1500家左右，从业人数达6万人，马面裙产业的占比超六成，不过曹县之外的绝大多数的追风者都没能如愿，主要原因是产能不匹配。
为了提高服装整体供应效率，服装供应商们打起了AI的主意，智能化、数字化成为服装产业发展的关键词。
“快”需求下，服装供应显疲态
受社交媒体影响，新一代年轻消费者对各类穿搭爆款产品，表现出了很高的兴趣和需求，如流行的鞋子、包包、外套等等。消费者希望能够跟上最新的穿搭潮流趋势，展示自己的时尚品味，所以对上新速度有了更高的要求。
为了满足年轻人“快时尚”需求，服装供应商需要缩短设计、生产和上市时间，加快服装产品供应速度。这意味着服装供应商要建立高效的供应链体系，但是传统服装供应链条繁琐而复杂，如何加快供应链效率是一个难题。
一来，传统供应链周期长难以灵活调整生产和供应计划，无法迅速响应市场变化。二来，传统服装供应链涉及多个主体，协调管理的效率低、难度较大。三来，传统服装供应链库存成本压力大，难以应对快速变化和适应小批量生产的需求。
传统服装供应产业周期长、成本高、管理难等特性，使其难以适应“快时尚”的生产和供应需求。在这种趋势下，服装供应商积极对服装供应链进行改进和创新，加快供应链数字化成为行业共识。
设计端：AI提效率
从市场认知度来说，AI设计不是一个新鲜事物。早在AI兴起的年代，就有不少企业将AI作为辅助设计的工具，服装AI设计工具如雨后春笋般涌现。
据不完全统计，初创企业魔鱼AI上线了服装AI设计工具魔鱼GPT；AI服装设计公司CHIMER AI（嵌合体智能）推出AI设计平台；上海本土创业企业图蝇AI发布图蝇AI生图软件；致景科技自主研发打造Fashion 3D软件，通过数字技术实现高仿真的3D数字样衣建模。
服装AI设计平台、软件和工具百花齐放，AI在服装设计领域的作用越来越凸显，商业化价值不断提升。
对于设计师来说，服装AI设计产品融合了AIGC大模型的能力，可以提供灵感和创意、加速设计过程、优化服装尺寸和剪裁，帮助设计师提高设计效率和产品质量，高效产出符合市场需求爆款。
以Fashion 3D为例，Fashion 3D提供海量款式库、版型库、参数库，提供多元化素材，还提供数字样衣、3D线上打版，设计师可以通过云端联动设计、版师、服装厂，多方协同办公提升推款速度和效率。目前已有10000 设计师、版师、服装厂使用Fashion 3D。
对于服装供应商来说，引入服装AI设计工具可以提高设计效率和创新能力，降低成本和风险，提升设计质量和符合度，增强市场竞争力。
要知道，服装供应产业是一个十分内卷的领域，设计效率比别人快一步，生产效率就能提高一些，供应商也就可以更好地把握市场趋势和需求，这也是服装供应商和服装品牌商积极布局AI服装领域的原因。
近期，服装供应链企业“云快反”完成天泽金牛资本领投的数千万元Pre-A 轮融资，计划该资金将用于采购设备，扩大数码印花产能和加大AI应用产品开发。在此之前，云快反将AIGC应用于设计制版环节，在48小时内可完成整个设计开发、生产、面料交付流程。
AI时代，使用AIGC工具辅助或自动生成服装设计已是市场常态。或许在不远的将来，随着AI技术的发展，服装设计领域或将出现完全AI化的服装设计过程，指示AI干活赚钱也将成为现实。
制造端：AI扩生产
AI不只被广泛应用于服装设计和创意层面，还被融入服装制造端为提高生产效率献力。
前文提到，满足“快时尚”需求的条件是，短时间内捕捉潮流趋势并建立产品生产线。这也就要求服装制造工厂能够及时洞察消费者需求、按需生产、灵活交付，而传统服装制造工厂显然没有相应的生产能力。
在传统服装制造工厂苦于长周期、高成本、不灵活等行业性痛点之际，快时尚电子商务公司SHEIN构建的柔性供应链体系，可以说是为服装制造产业带来的一次正向指引。
据了解，2023年上半年，SHEIN宣布5年投入5亿继续深化供应商赋能工作，并建立了首个服装制造创新中心（被SHEIN内部人士称作“智慧大脑”），持续输出柔性供应链标准。截至2023年底，SHEIN已累计帮助超130家合作供应商工厂43万平方米的厂房实现了升级改造。
相较于传统服装制造供应链，SHEIN的柔性供应链有两个关键能力：小单快返的生产模式、数字化管理工具。
一方面，SHEIN采用小订单生产模式，可以根据实际需求进行快速生产和返工，避免库存积压和滞销风险。相较于传统供应链，SHEIN不需要等待大批量订单的到来才开始生产，而是及时响应、按需生产，这种模式使得SHEIN能够更加灵活地应对市场需求的变化。
另一方面，SHEIN自建一套供应链的数字化工具，能够实时监控供应链各个环节的情况，以及准确预测市场需求，从而更好地调整生产和供应链流程，提高效率和准确性。SHEIN为供应商提供数字化技术工具、打造全链路信息化，打破了传统服装供应链信息不透明、沟通不及时的局限。
不仅如此，SHEIN还开展经营管理、企划开发、生产排单、运营备货、质量管理等业务辅导培训，确保供应商能够顺利适应技术变革。今年上半年，SHEIN已累计新开展专场培训超240场，2023年全年，SHEIN计划总计开展480场专场培训。
随着AI技术的发展和普及，“老古董”服装制造工厂有望逐渐适应和应用AI技术，提升生产效率，扩大产能。
销售端：AI促销量
和设计端、制造端的AI应用相比，销售端的AI应用更“显眼”。
在销售端，AI扮演多重角色，它是智能搭配工具、智能客服、服装模特，也可能是电商主播，这些应用的共同作用是提高购物的便利性，以及提供更好的购物体验，从而增加销售额和客户满意度。
对于服装品牌商来说，各类AI工具的出现提供了一种“降本增效”的可行性方案。比如，使用智能客服、智能搭配工具，可以提升用户提高购买服装的体验。使用AI服装模特、AI电商主播则可以更好的展示服装效果，还减少了人工和租用场地的各类成本。
以美图为代表的科技企业顺势而为，不断推出和升级服装AI应用，帮助服装品牌商大幅提升营销效率，节省成本。
美图公司旗下美图设计室AI商拍上线“AI服装换色”“AI商品图”“AI模特试衣”等功能，结合美图设计室的“智能抠图”、“电商海报”等工具，可实现为服装品牌商提供一站式AI营销服务。
无独有偶，专注于人工智能与搭配美学融合的人工智能企业爱搭，推出的服装美学量化解构系统和智能搭配系统两大系统，主张让AI学习服装美学特征，将AI训练成服装搭配师，让人人都拥有AI穿搭师。
无论是美图的AI服饰矩阵，还是爱搭的两大AI穿搭系统，它们都利用人工智能技术帮助消费者更好地了解和选择合适的服装，提高购物的准确性和效率。换句话说，它们的共同目标都是帮助用户更好地选择和搭配服装，提高购物的便利性和满意度，进而促进销量的增长。
打破旧秩序，重构AI供应新边界
AI大行其道，服装供应链旧秩序面临崩塌，服装产业全渠道供应链数智化协同是大势所趋。根据第一新声调研分析，2022年中国服装产业供应链数字化市场规模达707.16亿元，到2025 年将增长至1030.4亿元，2020年-2025年复合增长率为13.66%。
首先，以AI、大数据、云计算、物联网等技术为基础的数字化供应模式，正在拓展服装供应的边界。
供应链的长周期性限制了服装企业上新速度，而数字化供应模式通过实时数据共享、预测分析、优化供应链等方式，解决供应链效率低、管理难等问题，使得服装企业更敏捷地响应市场需求，提高自身的竞争力和盈利能力。
其次，AI驱动下新渠道、新营销和新业态逐渐形成，将进一步推动服装供应市场的升级和变革。
新技术的介入往往会引发传统行业的变革，AI技术应用于服装供应产业，将会带来更多创新和智能化的解决方案。例如，通过AI智能化推荐系统，消费者可以获得更加个性化和精准的产品推荐；基于AI的虚拟试衣技术可以提供在线试衣服务……
当然，AI与服装供应产业之间的关系是相辅相成的关系。一方面，服装供应产业是AI技术的重要应用场景之一，为AI技术的落地和商业化提供了“温床”。另一方面，AI技术的不断发展也将促进服装供应链产业的转型升级，拓宽服装供应边界。
综上所述，AI正一步一步渗透服装设计、生产制造和销售中，复杂而低效的传统服装供应链将被AI解构和改进，而美图、云快反、SHEIN等企业持续探索“AI 服装供应链”，为品牌商家和消费者创造新价值，也将获得正向反馈。
