从市场营销到消费体验，10个关键词揭示AI如何重塑时尚产业链条

人工智能带来的效率革命，正颠覆着各行各业的工作流程。时尚行业首当其冲，从上游环节的设计概念、材料选择、设计打样、柔性快反，再到中游环节市场营销、乃至下游的销售渠道与消费者体验，每一个环节都在经历前所未有的重塑与改观。这种颠覆不仅加速了创新的步伐，提高了效率和精确性，还开辟了探索新材料、新设计和个性化定制的可能性。

麦肯锡在《2024年时尚行业调查》指出，73% 的时尚高管依然表示人工智能将成为他们2024年业务的优先事项。我们眼看着，旧日的Office系统、飞书、WPS文档等办公工具，突然摇身一变都能召唤出AI助手，时尚产业全链路的工作流程一夕之间也将被重塑。自然，人工智能将对传统技能、工作岗位和行业结构形成严峻挑战——也是对人作为生产要素的效率革命的讽刺，对人性弱点的昭然若揭。

Fashion Network中国着力推动人工智能在时尚奢侈品领域的发展和创新，针对时尚产业链条的前端至后端，甄选出十个关键词，以记录身处人工智能趋势周期的时尚行业正在发生的深刻变革。与其迟疑躲避，不如率先拥抱。

生成式时尚设计 GENERATIVE FASHION

生成式就像一个黑匣子，只消点一点按钮就会将源源不绝的设计素材吞吐而出。当然，前提是通过大量的时尚数据素材对垂直大模型进行丰富的训练，那些海量的图片、设计参数和风格趋势都成为了它的养分。

生成式设计不仅能够在创意过程中协助设计师，也能够直接根据指定的约束和参数创建全新的时装设计，甚至将一种设计的风格延伸至另一种设计，产生新风格的变体和组合。

法国设计师品牌Coperni一直以创新设计和对未来主义美学的探索而闻名，去年，Coperni发布了灵感源自人工智能艺术的手绘夹克，OpenAI旗下文生图模型Dall-E创作的机器人和羔羊图像成为了该系列夹克的视觉符号。除了Coperni，在近期使用AI生成设计元素的品牌还包括G-Star Raw、Loewe、Vaquera等。

新锐设计师品牌Colina Strada设计总监Hillary Taymour利用图像生成模型Midjourney打造了2024春夏系列，在纽约时装周亮相，即刻被视为第一个使用AI设计整个T台系列的品牌。设计师将过往的设计方案“投喂”给AI，通过提示词（Prompt）要求AI不断改进设计方案并混合新的灵感，最终产出了这个系列。

2024年1月，在拉斯维加斯举行的国际消费电子展（CES）上，法国时尚品牌Kooples也推出了与初创公司imki合作的人工智能生成的时装系列，展示“如何将品牌的永恒优雅与生成式人工智能的力量融合在一起”。

中国出海企业SHEIN已成为全球炙手可热的快时尚公司之一，善于利用人工智能技术预测流行趋势并结合柔性快反的供应链，是SHEIN飞速崛起的秘诀。

SHEIN将运营模式称为C2M（消费者到制造商），其中AI被用来读取在平台上关注度更高的衣款，并自动将相关的数据发送到设计部门，经过快反开发，生产商能够在三天之内将成衣交付上架。根据BBC的报道，无论何时，SHEIN永远会陈列多达600,000件商品在售。

这正是当下AI介入时尚的另一方式：AI预测流行趋势。以往时尚界通过参与时装周、分析销售报表和观摩贸易展览中研判时尚趋势，这一过程不仅耗时漫长，而且充满不可测的人为主观性。

与之相比，AI对于流行趋势的预测完全基于海量的数据和算法，从社交平台、时尚博客、在线零售网站和全球时尚活动等各种来源收集见解，从而高效精准地“拿捏”趋势。

2013年由两名机器学习博士创建的时尚科技公司Heuritech是这一领域的佼佼者。通过建立基于AI的视觉识别技术和预测模型，Heuritech每天分析超过300万张社交图片，从2000种时尚属性中预测未来的零售趋势。Louis Vuitton、Dior、Prada等奢侈品牌均已成为这家公司的服务对象，类似的时尚趋势预测机构还有Edited和WGSN。

LVMH集团前首席数字官Ian Rogers认为，“我们不仅可以在这些图片中看到我们的产品，还可以通过人们发帖来识别趋势，并更多地了解我们的产品在真实环境中的呈现，以及人们如何使用它们来构建自己的身份。”

3D可视化时尚 VISUALISE FASHION IN 3D

除了生成式时尚，另一项颠覆时装设计师工作流的技术是3D可视化时尚。其中Clo3D、Adobe Substance 3D、EFI Optitex等软件使设计师能够虚拟地创建并可视化地修改服装设计方案，完全改观了设计师进行产品开发、制版和试穿的方式。

过程是这样的：借助AI技术，设计师在上传2D图案后即可自动生成服装的 3D 可视化效果，并且通过算法自动分析2D图案，自动推断出服装的三维结构、面料特性、设计细节和缝纫关系，经过材质模拟和渲染技术进一步形成动态的服装3D模型。

根据软件公司的介绍，这一自动化流程消除了以往大量手动调整的需要，能够节省以往90%的设计时间。

中国在这一领域的代表性公司是创建于2021年的Style3D凌迪科技，它已经与全球超过100家服装品牌及零售商合作，帮助不同品牌及零售商加速数字化转型、实现3D设计打样与开发。除了服装品牌外，也包括珠宝首饰、家具等品牌。在时尚产业的上游，着力推动着供应链的数智化生产趋势。

虽然NFT已不是当下最时兴的概念，但在AI技术的加持下，生成一件NFT数字藏品的逻辑发生了根本变化。

NFT在之前有些曲高和寡，被视为数字艺术家才能驾驭的作品变现机会。如今这一门槛正在降低，正如普罗米修斯为人类盗取火种，人工智能将许多创新的NFT生成工具交给了普通人，包括Midjourney、Stable Diffusion、DALL-E、Appypie、GoArt等生成式工具。

产出图像、动画、音乐、文本或其他形式的数字艺术品，并提供不可更改的所有权记录。AI驱动的艺术生成和区块链支持的 NFT 技术相互融合，把创造性的收益带给了所有人。

对提前布局NFT的品牌来说，这一变化带来的好处是，AI生成NFT将引发将更多消费者的关注和参与，数字创造力的边界得以拓宽，盘子做大了。

作为NFT的早期支持者，Gucci在2023年7月加速了动作。古驰艺术空间（Gucci Art Space）与佳士得3.0（Christie’s 3.0）合作，邀请21位数字艺术家用AI创作NFT，并拍出了最高41.7万美元的价格。11月，双方继续展出了9位艺术家的AI生成NFT作品。

AIGC商业视频 AIGC ADVERTISING

耐克在2023年推出了一则由人工智能生成的八分钟广告《Never Done Evolving》，广告主角为网球名将Serena Williams，分别由1999年的她和2017年的她进行了一场跨时空对决。这条视频广告在媒体上的播放量超过1200万次，并获得了一项数字设计大奖。

其实早在90年代，耐克同样制作过篮球飞人Michael Jordan与初出茅庐的自己进行1V1球场斗牛的广告。

但与以传统方式拍摄，由替身出演年轻版的Jordan不同。在这条AI广告中，耐克使用了来自斯坦福大学“vid2player”系统的技术，通过分析Serena Williams整个职业生涯中的数据和镜头，利用机器学习来模拟她每个时代的独特风格和行为，并生成了超过13万场比赛。

也就是说，这条广告视频是有史以来对运动员进行的最准确、最详细的虚拟化。真正在数据上“呈现”了两代Serena Williams的对决，而非人类的主观想象。

这一案例正是AIGC商业视频改写时尚工作流的真实写照——利用人工智能生成内容，技术允许企业以更高效、成本更低的方式创造视觉内容，同时保持高度的创新性和个性化。

在中国持续火爆的电商短视频领域，以AIGC技术执掌牛耳的公司是FancyTech时代涌现，迄今为止已经与超过500个国内外时尚、奢侈品牌进行了合作，被视为各大电商平台的刚需工具之一。利用业界领先的自研商业视频模型FancyAI，通过独有的训练框架大量学习热门商业视频，自动生成创意脚本、产品图以及合理运镜动图，通过AI agent串联实现自动工程化，无需人工介入。FancyTech一天能生产10万条短视频，并将每条视频的制作成本降低至原本的1/10。

去年6月于巴黎落下帷幕的VivaTech 2023 展会上，“人工智能”成为了这一欧洲最大的创业和科技盛会的主语，法国总统马克龙当场宣布了一项5亿欧元的计划，用于开发法国的人工智能。

作为VivaTech的创始合作伙伴，LVMH集团打造了名为Dream Box的创意科技展台，旗下品牌Louis Vuitton、Fendi和Tiffany & Co.均在展示中大量启用了AI主导的增强现实技术。

Louis Vuitton带来“Asnières Immersive” 虚拟现实体验，可以让观众从世界的任何地方传送到法国Louis Vuitton的家族住宅，探索传统的手工制作工坊；Tiffany & Co.的参观者能够经由数字应用程序重新定义1956年的石上鸟（the Bird on a Rock）经典胸针设计，最终生成一枚独特的石上鸟虚拟胸针，并通过增强现实技术“看到鸟儿在其上飞舞”。

增强现实（AR）技术在十余年前已展露峥嵘，但人工智能在近年来与AR的携手，进一步抬升了消费者关于品牌体验的阈值。AI的长处在于使用数据和训练为AR补充大量生成式内容。因此企业可以使用AR进行交互式和沉浸式广告活动，吸引客户进行更长时间的互动，或者将其应用到照片和视频中并通过社交媒体分享体验。

例如Burberry与艺术家Danny Sangra合作，在app中为AR功能创作了“Burberry风格”的插画，客户可以将这些插画添加到他们自己的照片上，来实时装饰周围的环境，然后在社交媒体上分享。

正如前LVMH集团董事总经理Antonio Belloni所说：“人工智能是一项强大的技术。我们承认它可以为人类才能、情感和创造力提供支持和补充。”

在概念上，虚拟试穿（VTO）是一项容易与增强现实（AR）技术相混淆的AI技术，区别在于——虚拟试穿更聚焦于在线购物中的产品体验，并促成最终的销售转化。

虚拟试穿结合了人工智能、增强现实（AR）、图像处理和3D建模等技术，允许用户通过电子设备在虚拟环境中试穿服装、鞋子、配饰等产品，为用户提供了一个无需亲自试穿即可查看产品在自己身上效果的便捷方式。

虚拟试穿能够通过消除合身和尺码的不确定性来缩小在线购物和店内购物之间的差距。同时在效率上，虚拟试穿提供了更高次数的试穿可能，进而推动了消费意愿。据Snapchat的数据，当应用虚拟试穿技术时，Dior的广告回报率达到了原来的6.2倍。

虚拟试穿也是时尚行业较早商用的技术。在2018年，中国女装品牌Lily在上海南京西路地铁站安装了两块人工智能试衣镜，率先试水了一项虚拟试穿的营销试验。

在当下，对标Wanna、ModiFace、Zugara、YourFit等虚拟试穿技术的先行者，中国在此领域的代表性企业是弥知科技，曾为TOMMY HILFIGER、VANS和天猫、淘宝、京东等多家电商平台提供VTO技术。

受限于技术成长，虚拟试穿还有很长的路要走：虚拟试穿效果在某些情况下可能与实际穿着感受存在差异。面料的质地、颜色的准确度、以及服装在身体上的贴合度等因素的模拟仍有改进空间。另外在个人隐私、面部特征等方面，虚拟试穿需要消除消费者的安全疑惑。

巴西裔美国“模特”Lil Miquela，在Instagram上拥有310万粉丝，与Givenchy和Prada都进行过合作，也曾出现在Calvin Klein的宣传视频中。她以独特的时尚感风靡了全世界，还被《时代》杂志评选为 2018年25名最具影响力的互联网人物之一。

大部分人看不出来，实际上，她是由美国公司Brud在2016年由AI生成的。与其说，AI的强大，不如要夸赞幕后公司对营销传播的驾驭熟稔。

来自巴塞罗那的25岁粉发女郎Aitana，同样也是一位由AI创造的模特，每周都会收到名人发来的邀约私信；韩国作为最早普及虚拟意见领袖的国家之一，APOKI、Rozy等数百名虚拟影响者在生活方式、音乐、游戏、美容、运动和健康等多个领域席卷着社交媒体。

虚拟意见领袖和时尚品牌的广泛合作，开创了数字营销的新时代，挑战了明星代言的传统观念。

究其原因，AI技术的演化生成了越来越逼真和富有表现力的虚拟影响者，能够与真人相媲美。并且与真人相比，虚拟意见领袖可以无限探索不同的身份、故事和创意表现。另外Z世代对于数字化和虚拟社交的高度适应，也为这种风潮推波助澜。

时尚品牌乐见其成，虚拟意见领袖不仅降低了代言成本，还可以完美地控制品牌形象和信息传递，减少了真人代言可能带来的风险和不确定性。同时，它们打通了真实与虚拟空间的链接，为品牌们开拓游戏、NFT等市场带来了便利。

去年，曾担任Dior、Balenciaga、Valentino等品牌广告大片的主演，同样是虚拟意见领袖的Noonoouri开始与华纳音乐公司合作发行她的第一张单曲，声音和音乐均由AI生成。

2023年11月，以人工智能为核心的创意机构Maison Meta在米兰和纽约举办了第二届人工智能时尚周。其实在6个月前的首届AIFW上，400余件由AI生成的参赛作品已经证明，每个人都可以成为AI时代的时尚缔造者，每个人工智能设计者都具有加入现有时尚行业工作流的可能。

Maison Meta是一家在2022年成立的创意机构，利用AI创意内容为Moncler Genius和Prada开展广告营销服务。Maison Meta创办的AIFW并非传统时装周，它是一个由参赛者提交的AI生成服装作品的图像大合集，并由线上超过14000名注册用户投票选出优胜作品。

据其数据，首届AIFW获得了超过20亿次媒体展示和超过400万美元的等值广告价值。作为AIFW的合作方，美国电商平台Revolve宣称将把前三名参赛者的系列作品做成商品发售。

“人工智能是当今品牌、电商们的首要任务，”欧洲电商联合会副主席、法国电商联合会Fevad总经理Marc Lolivier最近向Fashion Network说道。

在电商领域，人工智能所提供的支持是全方位的。从奢侈品，到时尚品牌Zara、H&M、Macy's、Nike等品牌都在其工作环节中嵌入了人工智能，AI客服是最常部署的项目。

在VivaTech 2023上，LVMH宣布CHATLABS这一最新人工智能驱动的社交体验平台入围2023年LVMH创新奖，这是一家立足中国的科技公司，通过以安全合规的方式收集所有社交渠道的数据，形成单一用户的360°画像，从而增进品牌对消费者的了解。

在定制化购物体验方面，AI与人类造型师的结合正在形成一种“数字礼宾服务”。根据客户偏好和以往的购物历史，Thread.com、Stitch Fix等公司利用先进的人工智能算法，为客户提供个性化的风格建议和服装推荐；Zegna日前推出ZegnaX配置器同样服务于定制化体验，这是一款AI驱动的购物定制工具，客户可以使用它根据自己喜欢的颜色和面料的任意组合定制产品。

在对抗假冒伪劣商品中，一种叫“Dupe Killer”的人工智能程序被用来验证商品的真伪，通过大量图像集训练，AI能够找出微妙但独特的设计元素，例如物体的轮廓、特定的颜色，甚至特殊的缝合图案，在鞋子和包袋这种难以甄别的产品中发挥识别作用。

人工智能也在库存管理方面发挥作用，AI正在为Gucci供应链提供销售预测，通过产品追踪、客户数据和店内数据，成功减少了季末短缺和未售出商品。开云集团还使用人工智能来定义货品的存储位置，以求将商品投送至需求最大的地区。

层出不穷的AI技术在不断融入电商平台的工作流，不过Marc Lolivier也指出，“在市场营销中，人工智能一词时常滥用。有时候，大数据也会被混淆为人工智能。旧瓶装新酒，其实都是品牌为了讲新故事。”