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AI风又吹到万亿服装产业,带来噱头还是变革?

执牛耳传媒
执牛耳-面向全球的数字营销商业信息门户,创办于2015年。以#连接数字商业 赢在数字营销#为核心理念,旨在为行业带来“更懂营销的科技商业报道”。
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2023-10-12 17:53
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自2023年以来,我国服装消费虽然呈现恢复态势,但是回暖速度远弱于消费大盘。限额以上服装鞋帽针纺类1-7月零售额同比2021年仅增长1.3%,而社零总额同比增长 7.1%。
现阶段,服装行业上下游各企业均面临着企业效益下降、消费者需求波动等一系列因素带来的挑战,加快供应链数字化从而提升企业平稳运营能力已成为行业共识。


就在这种趋势下,今年爆火的AIGC技术对供应链数字化进一步催化,从生成设计图到赋能生产制造,AIGC以不可阻挡的势头渗透到供应链环节中。然而,对于已经经历多轮AI技术洗礼的供应链,本次AI技术能否引起行业变革?随着技术发展,供应链服务商们又呈现怎样的竞争格局?CBNData通过整理数据与观点尝试对此进行解答。


定制化需求高涨
服装企业挑战愈发严峻


我国是服装消费大国,消费者对服装的大量消费需求使得服装行业拥有庞大的市场规模。近几年来,服装、鞋帽、针纺织品类每年社消零售额始终超万亿元并且零售额仅次于汽车、石油及制品和粮油食品三个品类。此外,随着渠道端的变化与消费方式的转变,服装鞋帽针纺织品也成为最热门的线上消费品类。商务部大数据显示,服装鞋帽针纺织品在2020-2022年在全国网络零售额占比都超过20%,始终保持在占比最高的消费品类的位置。
然而,在庞大的消费规模下,整个服装市场已进入存量竞争阶段,尤其自疫情以来,由于外部多种不确定因素的叠加,竞争尤为激烈。根据国家统计局数据,2019年服装鞋帽针纺织品零售额同比增速仅有2.9%,并且自2020年以来,服装鞋帽针纺织品成为受到疫情波及最严重的品类并且恢复远不及预期。


除此之外,疫情结束后,受需求端不景气的影响,服装企业运行承压,盈利难度大、库存积压等一系列亟待解决的问题变得愈发突出。国家统计局数据显示,今年每月行业规模以上企业亏损面在30%左右,每月亏损企业占比均高于去年同月。经营利润率方面,2023年规模以上企业的每月经营利润率都低于去年同期,并且2月-5月营业利润率不足4%。
库存方面,绝大多数企业面临存货积压、存货周转速度慢的情况。根据各公司公告,相较于2021年同期,除报喜鸟和比音勒芬外,其他企业今年二季度的库存周转天数均有不同程度地延长,其中森马服饰更是增加了76.36天。
与此同时,消费终端需求趋势多变,对产需协同程度提出了更高要求。随着Z世代近年来登上消费舞台,越来越成熟的消费者开始关注自身,大众对于定制化服饰需求水涨船高。麦肯锡调研结果显示,我国超5成Z世代消费者偏好个性化产品与定制服务。


在未来,独特的产品和服务或成为Z世代消费者的主流,就需要服装企业更高效地收集消费者需求、更敏捷地制造个性化产品,这无疑对品类多深度大、时尚更迭迅速的服装市场加大了挑战。
人工智能赋能细分环节
数据打通成供应链变革核心问题


面对重重关卡,如何利用使用技术力量实现服装供应链迭代成为行业最迫切的需求。“不管是服装行业,还是其他行业,确实要充分认识到发展数字化的迫切性”中国物流与采购联合会副会长蔡进在2023服装物流与供应链行业年会上致辞。


在我国,供应链数字化进程先后经历了前端信息化、客户数字化,现已来到广义供应SaaS阶段,如何打通系统,整合供应链资源,实现协同管理成为服装企业需要讨论的命题。“为保障产品在终端的竞争优势,公司致力于供应链的资源整合,积极输出管理、培育和扶持优质供应商,协同参与供应商的信息化建设、产品研发、面辅料采购、产品生产、质量管控、成本核价、供应商评价等各个环节,做到了全流程的把控”海澜之家在2022年年报中提到。
在供应链数字化转型的过程中,人工智能技术的发展也起到一定驱动的作用。如今,机器学习、决策支持系统、专家系统等相应的人工智能分支技术已借转型之机深入供应链的细分环节,并且随着人工智能技术几经迭代也为服装供应链的“优化”提供了更优解。据亿邦动力报道,此前的服装AI均基于一种通过两个神经网络相互博弈的方式进行学习的生成模型——生成对抗网络(GAN),但是该模型具有可控性较差、多停留在理论层面等特点。如今AIGC的落地,其背后的Diffusion模型的优势凸显——只需要训练生成模型就可以实现更好的训练稳定性。参与全国首批数字时尚领域国家标准制定企业凌迪科技的首席科学家王华民对亿邦动力表示,“Diffusion比GAN更容易训练,同时将可控性整体上了一个台阶,训练效果也有了很大提升。”
然而,人工智能技术也仅仅对服装供应链的细分环节进行了改造,例如今年爆火的GPT就是主要在企划、设计和零售环节有赋能企业提速的作用。在企划环节,利用数据进行规律性、针对性预测,提高服装设计爆款率;在设计环节,利用图像生成工具辅助效果预判,助力设计落地;在零售环节,利用文案生成工具和智能导购提高运营效率与用户体验。


对于多品类的服装供应链整体来说,实现在流程上各环节智能化协同仍有很多问题需要解决。凌迪科技合伙人陈梦婕在播客《扩博智聊》中提到“在服装的链路上,当前AI在每一个细分环节可能都有发挥作用的空间,但是如何把整个链路串起来,这件事情还是非常有挑战的”。


要引起整个供应链变革,什么是当前的瓶颈?多家服务商认为数据打通是当前最为核心的问题。服装供应链条冗长,参与者众多,数据往往分散在的企划、设计、生产和流转等众多过程中的细碎分解环节里,并且由于参与者以管理方式较为落后的中小企业为主,受到不同动力和能力的影响,数据也很难从中小企业中获得。在接受亿邦动力采访时,2021年杭州市准独角兽企业知衣科技创始人兼CEO郑泽宇认为,服装行业的数据极度分散,掌握在不同参与者手上,几乎不共享也不传递。陈梦婕在《扩博智聊》中也同样表示,现在细分环节数据的结构化程度非常低,如果在淘宝收集布料、辅料、工艺等关键标注的话,会发现这些数据并非原始的、真实数据。


赛马阶段竞争激烈
拥有数据先发优势的企业
更有可能成为头部玩家


近期服装产业链智能化的相关动作频频出现,服务商开启新一轮在人工智能领域的角力,希望借此次机会引导产业变革。西湖心辰与知衣科技联合推出了一款面向服装设计行业的AI大模型“Fashion Diffusion”;凌迪科技发布Style3D AI产业模型;深图智能科技发布服装行业垂直领域专精大模型“匠衣深造”。


在目前服装供应链中,各环节均有使用人工智能赋能的服务商,其中既有像致景科技、妙优科技、凌迪科技等服务商主要在某一服务环节深耕,还有得体科技、知衣科技、酷特智能等企业提供一站式柔性供应链管理服务平台,利用数字化协作,从设计、打版、采购、生产、交付等一系列环节赋能,从而提高供应链整体运行效率。
那么,在众多服装供应链AI服务商中,是否有领导者企业产生?这个答案恐怕是否定的。“服装行业还没有一个用人工智能改变行业的角色”郑泽宇对数字经济发布说到。作为传统制造业,服装行业信息化与数字化水平较低,有大量的工作需要服务商们从0到1开始做起,这无疑是个非常艰辛的过程。


不过值得一提的是,拥有数据先发优势的企业更有可能成为行业龙头。众所周知,算力、算法、数据是人工智能三大要素。算力方面,虽然国内尚处于GPU受限的情况,但是服务商多在应用与模型上发力,算力并非服务商争抢的核心资源;算法方面,90%人工智能算法属于开源项目,复制成本低,对于服务商来说,算法很难成为自身壁垒;数据方面,数据的飞轮效应显著,高效准确地获取数据可以训练更专业的模型,从而可以吸引更多的客户资源。此外,数据竞争存在先发优势,占据特定的应用场景,更早地获取数据的服务商才能构建牢固的“护城河”。


永远变化的消费者需求仍会倒逼上游产业链,台前的效率战与规模战仍在继续。如何帮助服装企业解决台后的产能问题?利用AI技术串联各环节似乎是供应链服务商们提供给服装企业的未来解决方案。随着这个解决方案真正落地时,数据在各环节中实现流转,人人穿“高定”的时代应该也就到来了。


参考材料:


【1】亿邦动力《AIGC风暴来袭:4万亿服装产业掀起巨浪》


【2】扩博智聊《AI x时尚 | 只要有服装梦,谁都能到服装设计师吗?》


【3】方正证券研究所《GPT将如何改变服装行业?》


【4】数字经济发布《知衣科技郑泽宇:服装产业的数字化升级,是我一生一遇的机会 | 解码数字新浙商No.89》


来源|第一财经商业数据中心,封面图来源 | unsplash 撰稿 | 元宵 审校 | 逆光 。执牛耳获授权转载


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越南免税美国货,美国加税转口货:谁赢了?
美国“解放日”的“对等关税”三个月的暂缓将在7月9号到期。看主流媒体的报道特朗普政府和主要贸易伙伴包括欧盟、日本、加拿大、印度的谈判都应该进入了冲刺阶段。 特朗普本周也吐槽日本谈判太强硬,威胁加征35%的关税 - 而日本首相石破茂政府多位阁员也出来表态无奈的同时捍卫自己的立场。不过,昨晚,特朗普宣布和越南达成协议了。如下是特朗普昨天在TruthSocial上面兴冲冲的推文:我非常荣幸地宣布,我刚刚与越南社会主义共和国达成了一项贸易协议,此前我与越南共产党总书记、备受尊敬的苏林进行了会谈。这将是我们两国之间一个极好的合作协议。
重磅!亚马逊要给中国税局报卖家数据了!
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从昨天开始,整个跨境电商行业都炸锅了!一项新规悄咪咪搅动了整个行业的神经,从亚马逊到 Temu,不管平台在境内境外,只要和中国卖家沾边,都得按照新规,这场税务监管的大变局,正让跨境生意的玩法迎来关键转折。一亚马逊平台要向国内报税了据悉,近日国家税务总局发布了《国家税务总局关于互联网平台企业报送涉税信息有关事项的公告》(2025年第15号),首次以公告形式明确规定:无论平台设在境内还是境外,只要为中国卖家提供服务,或向中国用户开展交易撮合活动,都必须依法报送涉税信息。
为什么Vine没人领,一些关于Vine你可能不知道的冷知识
如题关于这个问题,我总结了下面两个原因1. 本身产品问题比较冷门的类目或者非日常消费品,我自己之前的产品,开30个vine几个月下来都没有人领,除了类目比较冷门,我怀疑这种类目的vine测评者是不是也比较少这个原因大家都很容易理解,主要说说第二个原因2. 定价问题实际上,高客单的产品,很多vine测评者反而会酌情领取我不知道大家对这个怎么理解因为有些人可能会说Vine不是免费送的吗,高客单不是更容易被领取吗实际上对于美国站的vine来说,他们领取Vine产品也是要计税的,而且是按原价交(这是一个重要的知识点,下面会展开说说)所以,Vine对于他们来说不是免费的以他们的视角来说,这是他们通过交税得来的,而且他们同时
TikTok Shop 5月收入排名前十:唇线笔、颈霜等销售额破千万
AMZ123获悉,近日,Charm.io发布了5月TikTok Shop美国站美妆个护品类收入排名前十产品、对应的头部创作者及其销售报告。从2024年4月至2025年5月,美国TikTok Shop美妆个护品类涌现出一批既“出圈”又热销的产品。这些商品不仅在平台上获得高曝光率,更在创作者内容的助推下,实现了可观的销售成绩。数据显示,即便是价格较高的产品,只要内容真实、有说服力,消费者依然愿意下单。销售额最高的是WavyTalk Blowout Boost负离子热风卷发棒,在12个月内带来2000万美元的销售收入,单价为32.08美元。
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AMZ123获悉,近日,据外媒报道,截至2025年,亚马逊在仓库内部署的机器人数量已超过100万台,与人类员工数量基本持平,标志着其自动化进程迈入新阶段。亚马逊表示,目前全球约75%的配送环节都在某种程度上由机器人参与完成,进一步提高了运营效率,缓解了员工流动率高的问题。亚马逊仓库中常见的自动化设备包括金属机械臂和轮式移动机器人,分别负责从货架取货、运送商品、分拣包裹及打包发货等工作。较新的Vulcan机器人甚至配备了触觉功能,可从多个货架中精准挑选商品。亚马逊也在逐步整合机器人之间以及机器人与人工之间的协作流程,提升订单履约效率。这一趋势正在改变仓库员工的工作内容。
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今天我们也来做一期热门“生物”鉴赏(跨境电商版),来鉴赏一下那些小红薯上热推的海外商品:感官沙球一种用于冥想、正念的工具,也可以称之为感官游戏,带有一点娱乐性质,十分美观,关键词是textured sensory sand spheres(纹理感官沙球)。热门红薯帖写的文案是“在🇺🇸居然被一个球给治愈了,每个球都能滚出不一样的花纹,实在太有意思了,又美又治愈”。帖子发布时长仅1周,目前已获9.3万点赞。图源@bananaO select纹理感官沙球在海外有许多独立站在售,各种大小、材质的都有。
《2024中国塑料及相关行业海外拓展现状与趋势分析报告》PDF下载
“出海”不仅为中国企业打开了更广阔的市场空间,有效缓解国内市场内卷带来的压力,更是企业提升品牌国际影响力、塑造卓越品牌形象的关键举措·通过多元化市场布局,企业能够更好地应对单一市场波动带来的挑战,确保业务的稳定与持续增长。
《2024年3C消费电子出海解决方案白皮书》PDF下载
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《中国企业在欧盟发展报告(2024-2025)》PDF下载
欧洲对于中国企业而言具有十分重要的战略意义,中国企业在德国、匈牙利、西班牙等地设立了大量的研发中心、设计中心、数据中心、安全设施和生产基地,在为欧盟贡献税收、投资和就业机会的同时,也在产业升级、技术革新和可持续发展方面发挥着积极作用。这些项目的落地,使双方经贸合作达到了前所未有的高度,也助力中欧关系长远发展。
《2025年中国对外贸易潜力产品分析报告》PDF下载
贸易潜力产品指一国对外贸易中具有潜在贸易优势和发展空间的产品,贸易潜力产品包括的范畴有很多,既包括国内生产技术已经成熟但海外市场尚未完全开发的产品,也包括国内技术趋于成熟但尚未达到出口阶段的产品。
《2026春夏女鞋色彩趋势预测》PDF下载
随着消费者将目光转向百搭、耐看、治愈的色彩,深色仍然至关重要。值得注意的是,社媒对于色彩中性色的趋势愈发强烈。在此趋势下,受创新混搭文化启发彩色中性色势必会日益流行。基调色目前任是市场主流,如沙色、浆果红、南瓜布丁,既可保持配色创新,又承载着基础人群需求。
《2025年全球电商营销趋势报告》PDF下载
在全球零售市场增长趋于平稳的背景下,电商依旧保持增长的韧性。根据 Statista 数据,电商市场以 7.8%~9.7% 的增速,高于全球零售市场 4%~5%的预期增长率。这意味着,电商将持续在全球零售市场中占据更大的份额。同时,2025年电商用户全球渗透率将达到42.4%,预计到2029年进一步提升至 49.1%,电商购物逐渐成为全球日常消费的主流选择。
《2026春夏女装防晒属性单品报告》PDF下载
2026春夏女装防晒属性单品报告
《2025年亚太服饰与护肤品牌全球数字广告投放洞察》PDF下载
美国依然是服饰品牌数字广告投放最高的市场,近12个月支出超62亿美元
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数据打通成供应链变革核心问题


面对重重关卡,如何利用使用技术力量实现服装供应链迭代成为行业最迫切的需求。“不管是服装行业,还是其他行业,确实要充分认识到发展数字化的迫切性”中国物流与采购联合会副会长蔡进在2023服装物流与供应链行业年会上致辞。


在我国,供应链数字化进程先后经历了前端信息化、客户数字化,现已来到广义供应SaaS阶段,如何打通系统,整合供应链资源,实现协同管理成为服装企业需要讨论的命题。“为保障产品在终端的竞争优势,公司致力于供应链的资源整合,积极输出管理、培育和扶持优质供应商,协同参与供应商的信息化建设、产品研发、面辅料采购、产品生产、质量管控、成本核价、供应商评价等各个环节,做到了全流程的把控”海澜之家在2022年年报中提到。
在供应链数字化转型的过程中,人工智能技术的发展也起到一定驱动的作用。如今,机器学习、决策支持系统、专家系统等相应的人工智能分支技术已借转型之机深入供应链的细分环节,并且随着人工智能技术几经迭代也为服装供应链的“优化”提供了更优解。据亿邦动力报道,此前的服装AI均基于一种通过两个神经网络相互博弈的方式进行学习的生成模型——生成对抗网络(GAN),但是该模型具有可控性较差、多停留在理论层面等特点。如今AIGC的落地,其背后的Diffusion模型的优势凸显——只需要训练生成模型就可以实现更好的训练稳定性。参与全国首批数字时尚领域国家标准制定企业凌迪科技的首席科学家王华民对亿邦动力表示,“Diffusion比GAN更容易训练,同时将可控性整体上了一个台阶,训练效果也有了很大提升。”
然而,人工智能技术也仅仅对服装供应链的细分环节进行了改造,例如今年爆火的GPT就是主要在企划、设计和零售环节有赋能企业提速的作用。在企划环节,利用数据进行规律性、针对性预测,提高服装设计爆款率;在设计环节,利用图像生成工具辅助效果预判,助力设计落地;在零售环节,利用文案生成工具和智能导购提高运营效率与用户体验。


对于多品类的服装供应链整体来说,实现在流程上各环节智能化协同仍有很多问题需要解决。凌迪科技合伙人陈梦婕在播客《扩博智聊》中提到“在服装的链路上,当前AI在每一个细分环节可能都有发挥作用的空间,但是如何把整个链路串起来,这件事情还是非常有挑战的”。


要引起整个供应链变革,什么是当前的瓶颈?多家服务商认为数据打通是当前最为核心的问题。服装供应链条冗长,参与者众多,数据往往分散在的企划、设计、生产和流转等众多过程中的细碎分解环节里,并且由于参与者以管理方式较为落后的中小企业为主,受到不同动力和能力的影响,数据也很难从中小企业中获得。在接受亿邦动力采访时,2021年杭州市准独角兽企业知衣科技创始人兼CEO郑泽宇认为,服装行业的数据极度分散,掌握在不同参与者手上,几乎不共享也不传递。陈梦婕在《扩博智聊》中也同样表示,现在细分环节数据的结构化程度非常低,如果在淘宝收集布料、辅料、工艺等关键标注的话,会发现这些数据并非原始的、真实数据。


赛马阶段竞争激烈
拥有数据先发优势的企业
更有可能成为头部玩家


近期服装产业链智能化的相关动作频频出现,服务商开启新一轮在人工智能领域的角力,希望借此次机会引导产业变革。西湖心辰与知衣科技联合推出了一款面向服装设计行业的AI大模型“Fashion Diffusion”;凌迪科技发布Style3D AI产业模型;深图智能科技发布服装行业垂直领域专精大模型“匠衣深造”。


在目前服装供应链中,各环节均有使用人工智能赋能的服务商,其中既有像致景科技、妙优科技、凌迪科技等服务商主要在某一服务环节深耕,还有得体科技、知衣科技、酷特智能等企业提供一站式柔性供应链管理服务平台,利用数字化协作,从设计、打版、采购、生产、交付等一系列环节赋能,从而提高供应链整体运行效率。
那么,在众多服装供应链AI服务商中,是否有领导者企业产生?这个答案恐怕是否定的。“服装行业还没有一个用人工智能改变行业的角色”郑泽宇对数字经济发布说到。作为传统制造业,服装行业信息化与数字化水平较低,有大量的工作需要服务商们从0到1开始做起,这无疑是个非常艰辛的过程。


不过值得一提的是,拥有数据先发优势的企业更有可能成为行业龙头。众所周知,算力、算法、数据是人工智能三大要素。算力方面,虽然国内尚处于GPU受限的情况,但是服务商多在应用与模型上发力,算力并非服务商争抢的核心资源;算法方面,90%人工智能算法属于开源项目,复制成本低,对于服务商来说,算法很难成为自身壁垒;数据方面,数据的飞轮效应显著,高效准确地获取数据可以训练更专业的模型,从而可以吸引更多的客户资源。此外,数据竞争存在先发优势,占据特定的应用场景,更早地获取数据的服务商才能构建牢固的“护城河”。


永远变化的消费者需求仍会倒逼上游产业链,台前的效率战与规模战仍在继续。如何帮助服装企业解决台后的产能问题?利用AI技术串联各环节似乎是供应链服务商们提供给服装企业的未来解决方案。随着这个解决方案真正落地时,数据在各环节中实现流转,人人穿“高定”的时代应该也就到来了。


参考材料:


【1】亿邦动力《AIGC风暴来袭:4万亿服装产业掀起巨浪》


【2】扩博智聊《AI x时尚 | 只要有服装梦,谁都能到服装设计师吗?》


【3】方正证券研究所《GPT将如何改变服装行业?》


【4】数字经济发布《知衣科技郑泽宇:服装产业的数字化升级,是我一生一遇的机会 | 解码数字新浙商No.89》


来源|第一财经商业数据中心,封面图来源 | unsplash 撰稿 | 元宵 审校 | 逆光 。执牛耳获授权转载


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