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。

文 / 刘旷公众号，ID：liukuang110，配图来自 Canva 可画