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阿里人工智能算法对传统纺织服装业是推动还是颠覆?
时间:2018-07-11 12:55:31    来源:中国纺织报  

几日前,阿里“FashionAI概念店”在香港落地。据悉这是全世界第一家人工智能服饰店。



从外部看起来,FashionAI概念店和普通服饰店并没有太大差异——丰富的货架、宽敞的试衣间。那么这家阿里服装店到底有什么不同?小编为大家简练总结一下:

1.顾客需要通过扫描淘宝ID,绑定身份信息后进入店铺。

2.消费者任意拿起一件衣服,货架边的“镜屏”(镜子屏幕)就会给出若干种搭配选择。

3.镜屏会把顾客之前在淘宝的网购数据联系起来,用作个性化搭配,比如将去年买的鞋搭配新看上的裙子。

4.消费者若想试穿,点击屏幕操作,仓库会自动配货,店员直接把衣服送到试衣间;如试穿过程中想换码或颜色也通过点击屏幕操作。

5.结账方式为扫码购买,可选择在店提货或者快递到家。

6.回到家后,任何心仪、犹豫不决却没有购买的商品都被记录在淘宝中,方便二次浏览。



FashionAI是如何给出搭配建议的?阿里相关人士表示,过去一年,FashionAI学习了50万套来自淘宝达人的时尚穿搭,归纳了一整套理解时尚、理解美的方法论,通过机器学习与图像识别技术,把复杂的时尚元素、时尚流派进行了拆解、分类、学习,这背后不仅是新零售体验,更是一套完整的算法。


阿里还表示,FashionAI已经初步搭建出女装的认知模型,接下来就是攻克男装、配件等其他时尚领域。


听到这样的新零售概念让不少服装企业感到隐隐不安,暂且无法判断这对自身来说是好事还是坏事。当FashionAI搭建出所有服装品类模型,到底会怎么样?


阿里方表示,淘宝希望将用户无论是线上的还是线下的“衣橱衣柜”打通,使消费者可以通过FashionAI获得更高效的服装搭配、购买建议,还希望能帮助制造商、零售商更加了解用户行为、偏好。



对产业影响仅此而已吗?《中国纺织报》记者在看待这个问题上,产生了分歧,基本分为两大阵营:

红队:把服装企业进一步逼上绝境

蓝队:为企业开辟了新的通途


第一回合——平台依赖问题


蓝队


服饰行业的产业规模高达3万亿,却还远远没有被科技所渗透。按阿里所说,FashionAI可以帮助B端商家管理“商品数据”,哪件衣服拥有极高试穿率却很少被购买,哪件衣服让消费者拿起又放下,哪些服饰是万能百搭产品,哪些可以搭配其他商品一起售出,过去这些秘密在销售员心中“只可意会,不可言传”,而如今,FanshionAI将其数据化、透明化。


红队


FashionAI的确帮助制造商、零售商更加了解用户行为、偏好,但这前提是服装企业完全依赖平台,与平台深度合作。FanshionAI只支持淘宝用户购买,也就是说服装企业如果不在天猫销售,就不可能得到数据。大家都知道近两年“猫狗”大战很严峻,阿里、京东纷纷发力服装产业的同时,逼迫服装品牌对平台进行二选一,这对品牌是深深的伤害。


第二回合——有关算法和库存


蓝队


传统制造业最大的痛点就是库存问题,以前品牌很难预知市场需求和消费者偏好,造成高库存,即便赢利能力很高依然被库存拖垮的服装企业比比皆是。而互联网的出现正是改变了这种局面,网红卖服装为什么库存低,就是因为反向操作,通过互动预知粉丝喜好,再向工厂下单。FashionAI同样可以做到这点,淘宝有5亿用户,品牌越了解消费者越容易掌握下一步生产。同时,FashionAI是通过算法向消费者做推荐,这样的做法可以平衡库存,像传统导购一样给客户推荐适合的和品牌想卖的产品。



再举个例子,来自日本的时尚人工智能平台SENSY坐拥13万用户数据,通过学习用户的偏好,能迅速地为用户推荐时尚单品、服装搭配。除此之外,服装零售商也能通过SENSY系统分析顾客、购买和库存数据,再输入天气、社交网络等外部数据从而预测用户的购买行为,根据预测的数据进行生产和销售,能有效地减少由库存过多、废弃、库存不足所引起的经营损失。


红队


首先,冰冷的算法本身就是违背时尚规律的。时尚的背后应该是个性化,每个人都找到适合自己的特色产品,如果消费者发现FashionAI算法给大部分人推荐的都是类似的产品,对于工作繁忙的人或者对时尚不敏感的人或许可以接受,但如果真的对时尚有要求的人不会跟着推荐走,这样就失去了平衡库存的意义。


其次,正如小米董事长雷军曾指出中国商业核心问题是效率低下。他还举例男士衬衣,最贵的生产成本只有120块钱,最便宜的是15块钱,但品牌进商场的时候卖的都是1500块起。越来越多消费者认识到,他们购买的东西其实成本是非常低的,这将严重影响大家的幸福感。更悲哀的是东西越卖越贵,却每道环节都不挣钱。问题就出在效率低下,看着加了十几二十几倍的价钱,消费者不买单,进商场的人少了,买的东西少了,摊销不掉,每一层都不挣钱,就要求定更高的价钱,结果就成了死循环。所以,算法不能直接解决库存问题。


第三回合——品牌冲击


红队


同时,这样的平台会侵蚀品牌的力量。大部分消费者都以性价比为最重要的购买因素。在这样的平台下,对于特色不鲜明的品牌很容易就被消费者淡忘。FashionAI对快时尚品牌和定位于年轻消费群体的品牌引起的冲击应该最大。四五十岁的人不会轻易去这样的店尝试购物,三四十岁的人基本有稳定的审美和品牌倾向。十几、二十岁的人最喜欢追逐潮流且最重视性价比。


蓝队


品牌影响力萎缩和平台没有关系,没有特色的品牌注定被淘汰。对于一般品牌来说,不能提供性价比也无法存活。国内很多品牌都想做“中国版ZARA”,但时尚度却难以企及,质量也不能超过,这样的性价比就很低了。还有一点就是服务意识,很多国内品牌服务意识不够。去年的乌镇互联网大会上,马云提出未来制造业一定是服务业这个观点。人工智能发展对制造业就业会产生巨大的影响,制造业必须是服务业。举个例子,获得腾讯25亿元投资的海澜之家。之前,美团外卖也宣布将与海澜之家开展合作,由美团外卖人员前往海澜之家线下门店拿货,承诺一小时送达用户。这就是服务意识。


第四回合——共识


FashionAI让我们看清两件事:一是线上+线下是一种必然趋势;二是供应链效率对于行业利润起决定性作用。


从新零售提出第一天起,人们就认识到线上+线下是一种必然。消费者一边享受网上购物的便捷,一边怀念实体购物的快感,对于服装消费更是,线上终究需要线下提供一个真实的场景,用手摸摸面料、上身感受一下舒适度。


FashionAI就是以线下方式与线上淘宝形成闭环,将消费者、商家锁定在一个平台上。这背后除了算法,还必须有一套效率极高的完善的供应链体系支撑。足够优秀的供应链系统能够利用数据精准洞察消费趋势,辅助企业进行快速、贴切的商品企划决策,根据市场需求及时调整生产节奏,控制库存短缺或过剩造成的负担。


FashionAI的普及会引起更多人对上游产业的关注,甚至是有可能让上游工厂翻身。据说,阿里正在筹建自有服装智造工厂。服装加工可以自己完成,但全产业链的配套一定要涉及全国更多的纺织企业。


这让我们看到供应链前段改造空间巨大。尽管近几年服装制造业,以及上游面料、纱线都在进行柔性化生产,生产速度在加快,生产周期在缩短,但总体来看目前供应链的精力通常集中在靠近消费者的后端,对前端的智能化升级投入不够。原材料采购、工厂采购与生产控制、配送中心与货运代理、批发、增值服务都是数字化的潜在空间。


纺织上游企业中不乏一些已经在行动,例如在布局网链总部的华孚时尚点击阅读),就要建立集新型纱线、新型面料、新型服装、全球服装设计师及电商交易的垂直服装平台,真正解决后端生产环节的市场痛点,契合纺织服装产业发展新趋势,开创时尚产业新格局。


还有江苏阳光集团,企业智能的染料助剂配送系统加全自动毛条染色系统实现无人无缝对接;实施面料坯布产质量数据即时智能采集实现机器换人;通过大数据建立标准化装饰线库,减少重复投料;衬衫智能化生产线、MTM西装智能化生产线平均效率提升30%~50%等。现在,阳光正在利用人工智能打造“纺织大脑”。

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