2019年，政府工作報告中首次提出“智能+”的重要戰略，從互聯網+到智能+體現了國內數字經濟的變遷。經過移動互聯網大潮的普及和覆蓋，消費者全面在線化和數字化，而供給側還處于信息化階段，使用的主要是傳統的IT系統，煙囪式系統和數據孤島現象嚴重，不能針對迅速變化的消費者需求做出實時的響應調整，而人工智能、云計算、物聯網等新技術的發展則針對這些問題給出了可用的工具和手段。因此，基于移動互聯網環境下企業積累的消費者數據資產，在政策、資本、技術，尤其是消費需求的倒逼和驅動下，供給側數字化和智能化升級勢在必行。對于企業來說，數字化和智能化轉型的價值在于提高收益、增加和消費者的互動交流、降本增效、提升品牌形象、提升消費及使用體驗、提高產品增值空間等。

服裝產業智能+的分析定義

智能+服裝是指基于服裝行業現有的IT技術（ERP、CRM、WMS、PLM），借助人工智能、云計算、智能可穿戴、AIOT智能物聯網以及大數據等創新技術，將這兩類技術相結合，基于消費者大數據，賦能和整合服飾產業從服飾研發設計、生產、批發、營銷、零售、智能服飾等全產業鏈。一方面幫助生產端、品牌端和渠道端降本增效，減少庫存、掌握消費趨勢和消費者需求，實現供需平衡，業務創新和增長；另一方面提升消費者的購物體驗、提升時尚穿衣滿意度，最終促進服飾產業市場發展。

服裝產業智能+發展背景

國內服裝市場增速放緩，行業分散缺少巨頭。中國擁有著世界上最大的服裝生產和消費市場。服飾是互聯網零售的第一大品類。中國服裝行業非常分散且缺少巨頭，也很少有國際影響力的品牌和產品。中國服裝產業在過去30年經歷了高速增長-庫存積壓-存貨出清-重新增長的幾個周期，也經歷了外貿和內需交替驅動的兩個階段，發展愈加成熟，增速放緩。

服裝行業勞動密集型產業，中小企業集中數字化程度低。服裝行業整體供應鏈條的信息化和數據智能化水平很低。服裝的設計、生產和流轉過程有許多細碎的分解動作，屬于人力密集型產業。服裝產業鏈條比較簡單但很長，參與方眾多且分散，以中小企業為主，這些中小企業在產品研發和IT信息化投入都非常有限，管理方式落后，導致整個行業的信息化和數字化水平都較低，直接導致生產成本高、交付低效且不穩定。

消費者個性化需求上升，產需協同程度低，未來提高效率是發展關鍵：服裝行業品類深度大，時尚穿衣潮流變化迅速，產銷分離導致庫存積壓嚴重、成本高企，小單快返成為行業的運營趨勢。在流通端，因為本身的線下屬性和數據的缺失，也處于非常低效的狀態；消費端個性化、定制化消費的浪潮迭起，倒逼服裝品牌優化自己的上新節奏，對供應鏈的穩定性、時效性和智能化生產能力提出更高要求，但品牌商卻找不到能支撐其小單快反需求的供應商。供給端的落后嚴重制約需求端的創新，服裝供應鏈的改革迫在眉睫。

服裝產業智能+產業鏈及競爭譜

本部分將從服裝產業智能+的場景、市場主體、路徑及供應商四個部分說明國內服裝產業智能+的產業鏈、競爭格局及應用現狀等。

服裝智能+生態譜

服裝智能+場景

服裝行業的產業鏈簡單概括來講為：面輔料生產供應商-服裝加工-服裝品牌商和非品牌商（營銷與渠道）-消費者。根據微笑曲線，產業附加值最高的環節在于研發設計和渠道營銷。

服裝行業產業鏈

服裝行業整體供應鏈條的信息化和數據智能化水平很低，全鏈條都存在需要智能+升級的地方。從供應端來看，數字化和智能化應用場景是設計、生產制造環節、供應鏈資源整合環節；從零售渠道端來看，智能+可以革新的主要是營銷環節、線上線下的零售環節、以及智能服裝產品本身。

服裝智能+主體

服飾行業智能+的主體是服裝品牌商、服裝加工廠和渠道商。

頭部的高奢、快時尚和電商品牌數字化智能化程度高于國內大量傳統服裝品牌。高端奢侈品牌如LV、GUCCI等，在多年的發展過程中樹立起穩固的高端品牌形象，它們更多將技術應用于供應鏈、交付、采購支付系統和風險管理等領域。以Zara為代表的快時尚品牌壓縮生產周期和對潮流快速把控，從概念設計到成衣上架只需要短短5周，整合新技術給供應鏈提效。國內電商起家的品牌如韓都衣舍、裂帛等以線上渠道數字化為主，電商品牌相較對數字化理解更深刻。傳統服飾品牌如班尼路、以純、真維斯、美特斯邦威等老牌休閑服飾面臨巨大的經營和轉型壓力，數字化和智能化程度低，美邦、森馬等服裝品牌向Zara看齊，向快時尚模式轉型。

服裝加工廠智能+的重點在于提升小單快反和柔性生產能力。在傳統的服裝行業，一件衣服從設計到上架銷售歷時漫長，在設計大概需要1-3個月，之后進行面料采購，工廠代工，召集分公司和代理商訂貨，最后進行配送和補貨等，整個周期通常需要4-9個月時間，相比較Zara從設計到上架銷售僅需要兩周時間。快時尚模式下要求加工廠具備很高的小單快反、柔性生產能力。消費者日益上升的個性化需求、消費者對當下潮流風潮的追逐、商家對爆款的快速返單要求等都需要工廠具有較高的數字化和智能化的生產力。

渠道商智能+的重點在于提升營銷、實體門店和線上電商的運營水平。渠道商包括線上渠道和線下實體門店的數字化升級及融合。服裝是互聯網零售的第一大品類，而電商平臺尤其是淘寶和天貓也早就上線了各種數字化和智能化手段更好的服務品牌商和消費者，如以圖搜圖，幫助消費者通過圖片搜索自己喜歡的衣服。直播電商幫助服裝品牌商更好的展示商品。商家通過消費者畫像和消費行為數據、銷售數據進行智能用戶運營等。除了線上的智能+場景，更廣闊的線下門店數字化和智能化升級也逐漸成為必需，如線下虛擬試衣，客流分析等，將線下消費行為數字化，通過各種數字化觸點改變實體門店被動等客、輻射范圍窄的問題。

服裝智能+路徑

服裝行業大致可分為供給端的產業互聯網智能+和流通零售端的智能+。

管理和技術、人才戰略等是服裝企業智能+的通用架構。無論是供給端和流通零售端都需要采用創新技術進行管理組織的數字化和智能化、尋找適合本企業實際情況的組織模式和整體解決方案并實施。在管理上優衣庫、Zara等快時尚品牌所采用SPA模式逐漸被國內服裝行業接受，即后端自主設計、前端采用直營大店，高度參與面料采購、商品生產、供應鏈流通等中間環節，形成一體化管理，從模式上把經營效率提升到極致。在這一層面，國內大部分企業還處于追趕階段，正在從加盟模式向直營或類直營轉型。服裝行業一般只能出售60％-70％的產品，在SPA模式下，ZARA讓這個比例上升到85％。ZARA能做到每年庫存周轉12次，其他優秀服裝企業3-4次，國內企業0.8—1.2次。除了管理的智能+以外，還需要強有力的資金支持，服裝產業作為實業無論是產能段還是零售端都要進行物流和倉儲的數字化智能化以降低成本，縮短物流耗時；針對個體企業來說，需要有一個適合本企業的整體上層戰略規劃和框架，并找到匹配的優秀人才來執行。

產能端的智能+主要包括數字化設計、供應鏈數字化、智能生產和數字化倉儲物流。數字化設計主要是基于門店和電商反饋數據，以及人體身材大數據庫，采用3D和人工智能技術提高設計效率，實現新穎獨特的產品策劃，目前身材大數據缺乏，僅有少部分企業如紅領集團、雅戈爾等企業在計劃或在建設身材大數據庫，提升智能設計和個性化定制能力；供應鏈數字化主要是將設計師、面輔料、生產工人、代工廠等各種資源在線化和平臺化，實現企業之間以及企業內部資源的梳理和對接，幫助品牌商和生產商快速高效對接需要的資源；智能生產采用多種創新的工業軟硬件，提高生產效率，提高柔性生產小單快反的能力。產能端智能+的一個典型案例就是紅領集團。紅領集團將RFID物聯網芯片應用到服裝定制業務的生產車間，盡管定制模式相比批量生產效率下降，但是消滅了庫存，使其凈利潤可達到20%-30%，遠高于傳統成衣行業，相比之下美特斯邦威巔峰時期的凈利潤為12%。

零售流通端的智能+主要包括數字化營銷、線下智慧門店和線上渠道數字化。中國服裝行業邁入了消費者驅動行業融合的成熟零售階段，全渠道的搭建和融合成為共識。線下門店提供了重要的試穿體驗、同時也可以作為線下的流量入口給線上引流，還可以作為線上的前置倉庫。傳統上門店對客戶數據不掌握，守株待兔式被動等待消費者，消費者在購物離店后就失去聯系?，F今門店采用各種軟硬件升級為智慧門店，客流統計、人臉識別、WiFi、虛擬穿衣鏡等，改善消費體驗，幫助門店了解消費行為；RFID在在零售門店中能夠幫助進行收貨、發貨、盤點管理等。在線上，品牌方通過多種數字化的觸點主動觸達和尋找目標消費者，線上線下相結合和補充相互引流。淘寶和京東等渠道商也在通過各種人工智能技術、智能推薦、虛擬試衣、以圖識圖等提升消費者購物體驗，在線上服裝的汪洋大海中幫助消費者快速找到適合自己的那一件，降低決策成本節省時間。

服裝智能+供應商

設計智能+主要基于3D+AI技術實現高效服裝設計、個性化服裝定制等。但受制于身材大數據缺乏和柔性生產能力不足，目前服裝定制以西服襯衫為主。在AI大數據和3D技術的快速發展下，個性化定制得以有望逐漸普及。以碼尚、衣邦人等為代表的互聯網定制從無到有，發展快速。傳統上服裝定制需要實體量體裁衣，而在基于3D建模＋AI圖像的服裝定制平臺的“衣呼”小程序內，消費者用手機拍攝正面、側面兩張照片，系統則會通過圖像識別并定位照片中的人，并預測人體的輪廓，最終從2D構建3D人體模型，實現個性化服裝設計。但是服裝個性化設計完成后，卻囿于傳統服裝供應鏈的柔性化不足而不能大規模推行。目前能夠實現柔性化生產的服裝企業還集中在男西裝和男襯衫品類上，其它品類的定制化生產還非常稀缺。

智能制造供應商較分散，缺乏能夠根據企業情況提供整體解決方案的服務商：智能制造環節的信息化系統需要多種軟硬件系統配合，供應商較為分散，少部分頭部企業自研智能制造系統，并將該套系統售賣給其他工廠，如紅領集團將自己研發的個性化C2M定制生產系統賦能給其他企業。另外，智能生產系統的使用需要一定的軟硬件基礎設備條件配套，并不是所有工廠都適用，因此廣大中小工廠需要技術提供商和能夠提供咨詢實施服務的整體解決方案服務商共同幫助制造企業進行數字化和智能化升級。

數字化供應鏈供應商幫助企業高效整合資源。數字化供應鏈服務商通過軟硬件鏈接產業鏈單點之間的信息交互效率和生產效率。一件成衣的生產需要有多個環節，包括面輔料供應、設計師、加工廠、人力工人、出資方等。而供應鏈平臺將這些服裝行業所需要的資源進行整合，對接服裝品牌商和設計師。服裝供應鏈平臺分為模式：一種是自營模式，一種是撮合模式。以辛巴達為例，整合大量服裝供應鏈服務提供商，包括設計師、工廠、面輔料供應商、物流服務商、供應鏈金融服務商等，為服裝賣家提供服裝快生產服務。

虛擬試衣領域競爭者眾多，技術局限在于非標準身材適用性差。虛擬試衣主要基于人工智能、3D技術、仿真技術。3D虛擬試衣系統不僅能直觀展示試穿效果，還能將消費者需求反饋至線上的供應鏈管理系統中。虛擬試衣賽道競爭者眾多，包括電商巨頭京東和阿里，以及好買衣、購搭魔鏡、衣呼等創新企業。京東基于人工智能和仿真技術推出了虛擬購物產品“京東試試”，囊括AR試衣、AR試戴等一系列利用AR技術提升購物體驗的功能。由于人體身材參數指標維度較多，建模復雜性較高，尤其是針對身材不夠標準的消費者來說，模擬試衣的效果和真實上身依舊存在差距。

智能服裝目前以運動方向為主，成本高和續航能力是個問題。目前入局智能服裝的玩家主要有兩種，一種是科技企業，一種是傳統的服裝企業。主要受眾是運動愛好者、視障群體等，通過智能服飾跟蹤運動情況是主要方向。科技企業希望以智能服裝作為智能可穿戴的延伸布局。服裝企業希望能夠借助高科技增加服裝的溢價和增值空間，提高利潤。但是智能服裝的價格較貴、另外目前技術不成熟，電池續航能力、材料、設計、工藝等都需要提高。另外價格高昂、實用性不強也是阻礙智能服裝市場發展得一大因素。

智慧零售的供應商幫助企業將服裝人貨場數字化更好的觸達消費者。線下智慧門店供應商提供客流統計、虛擬試衣、智能互動屏等智能軟硬件，幫助線下掌握客流量、提袋率等情況，店內熱力圖可以幫助管理者將最想推的產品放在這個位置。同時企業版微信也能夠將線下的導購線上化，將線下流量向線上引流，即便消費者離店，仍能夠觸達消費者。微盟和有贊等SaaS服務商幫助企業搭建線上渠道。

云服務是服飾行業數字化和智能化的基礎設施。云服務商為服飾智能+產業鏈上的企業提供數據存儲、分發、計算和安全防御等能力。數據分析供應商為企業提供數據分析服務、數據可視化呈現和業務洞察。智能用戶運營主要為線上電商提供用戶運營服務，如幫助企業進行用戶分群，針對不同的群體制定不同的運營策略，提高轉化等。

服裝產業智能化展望

隨著需求端、產能端以及渠道端的變革，服裝行業未來主流的商業模式應首先將智能數字化技術融入到自身的業務流程中，提升對消費者需求和潮流的感知度和響應力；根據企業的定位將自身商業模式做到極致，積極與服裝產業及其他產業的相關資源進行協同配合，以提升自身效率及競爭壁壘。但是需要注意的是，數字化和智能化的手段首先是基于品牌和產品的，隨著消費升級大趨勢的發展，消費者整體上對于品牌和品質的追求增多，因此數字化和智能化手段要用，但是同時更要重視產品和品牌的建設，通過品牌和品質建設來提升溢價空間，并利用數字化和智能化手段去支撐品牌的品效合一。
? ? ? ?責任編輯:pj