▼ 以下的冷芸时尚圈讨论是就行业问题的讨论及总结。这些分享属于集体智慧的结晶。（它们并不代表冷芸个人观点）。希望通过此种方式能让更多行业人士受益！
一、AI在国内时尚行业的技术价值在哪些范围？
1.AI技术在鞋服等行业中，当下应用的主要场景和业务链节点是哪些？
时尚产品设计作为传统的创意产业，也正在经历科技变革带来的深刻影响。人工智能作为前沿技术的代表，其应用已初步渗透到这个领域。这必将改变许多固有的工作方式。作为设计师，我们该如何看待和应对这一变化？人工智能将给设计工作带来哪些变化？
（图片来源：罗兰贝格报告）
我带着这个话题，请GOOGLE给我一点提示，分享一下它的“回答”：
（图片来源：GOOGLE搜索）
下面是我向GOOGLE询问AI对服饰设计的影响所给出的答案。
（图片来源：GOOGLE）
下面是翻译结果：
（图片来源：Forbes文章翻译）
根据现有的一些分析，我将AI技术的主要应用场景总结为三个方向：
一是智能推荐系统：通过数据挖掘和机器学习算法，精准地分析用户购物历史、浏览记录和行为数据，以便更准确地为用户推荐符合其偏好的服饰和鞋子。
二是供应链和库存管理：AI算法能准确预测产品需求，进而推动实时定价、库存优化和廉价运输等。
三是虚拟试衣和个性化体验：利用AI和AR技术模拟真实试衣体验，用户可在家通过手机或电脑试衣。
就目前来看，人工智能技术在时尚产品设计领域的主要应用，除了应用于上述场景外，还集中在市场和需求预测这一环节。
依托计算机高速处理海量数据的能力，人工智能可以找出数据之间的关联性，建立算法模型，对未来一段时期内的消费需求和风尚趋势进行预测。这可以更高效地完成传统方式下设计师难以做到的工作，为后期的产品开发提供有价值的参考建议。
（图片来源：知衣直播分享）
2.目前哪些企业是AI技术的输出方和技术方案的供应商？它们提供了哪些价值？
目前我所了解到应用AI技术比较成熟的平台有：
阿里巴巴：阿里云平台上有专门针对零售和时尚的AI解决方案，包括用户行为分析和智能推荐等。
知衣：其使用AI推出多种商品企划和流行趋势解决方案，主要用于数据分析和消费者行为预测。
SHEIN：通过AI分析消费者数据，对产品线进行精细调整，成功吸引了大量年轻消费者。
虽然AI能够通过海量数据搜集给出我们一些行业发展方向和趋势的预测，但我们也要清醒看到，这种预测毕竟存在一定的局限性。首先，预测时间跨度越长，误差就越大。以服装产品为例，一年以上的长期预测已很难保证足够精确。其次，不同种类产品的预测效果也存在差异。相对稳定的时尚基础产品可以做较长周期预测，但短周期变化快的时装就不太可行。再者，算法本身也存在局限，不如人类的经验判断灵活。所以，如果设计师完全依赖算法预测的结果，不做任何人为分析和调整，很可能导致严重错误。
更可取的设计预测模式是，在人工智能和设计师之间实现有效配合。人工智能可以高效整合各类数据，找出隐秘的关联；而设计师则可以基于这些洞察，运用自己的经验和行业敏锐度，对结果进行二次优化。相较于单一依赖某一方面，这种优势互补的模式无疑可以带来更准确和可靠的预测。设计终究需要人的智慧，这是人工智能短时间内难以完全替代的。
（图片来源：GOOGLE—Al for fashion brands:Use cases, benefits and future trends in the fashion landscape）
这张AI价值图中，第一项就是预测的能力。
（图片来源：GOOGLE—Al for fashion brands:Use cases, benefits and future trends in the fashion landscape）
这是AI在时尚行业大概可以发挥作用的领域。
（图片来源：GOOGLE—Al for fashion brands:Use cases, benefits and future trends in the fashion landscape）
当然，未来人工智能在设计领域的应用也将更为广泛，而不仅是市场预测。例如，通过学习大量设计样本，人工智能有望获得自动生成产品设计草图的能力。借助计算机系统强大的并行处理能力，它可以在短时间内产出海量不同风格的设计样式，供设计师筛选使用。
芸友Starry对宠物服装很感兴趣，自己也养狗，所以她尝试使用AI设计了宠物床。
（图片来源：芸友starry原创）
以往需要长期训练才能掌握的手绘能力，也有可能通过机器学习获得。可以预见，这将深刻冲击传统的设计工作方式。面对这些变革性的技术，设计师该何去何从？我认为主动适应是关键。一是要积极学习新技术，掌握运用这些新工具提升设计效率的能力，实现人机优势互补；二是不能被动依赖技术，还需要注重培养自身的设计能力和审美品位，因为这是人类的核心竞争力所在。只有做到主动学习和自我提升并重，设计师才能在这个变革时期保持竞争优势。
人工智能给设计界带来冲击的同时，使更多有创意的普通人也可以通过AI工具获得设计能力，释放创造力。未来，设计师与科技从业者跨界合作创新的可能性也值得持续探索。让我们拭目以待，这场变革终将给设计行业带来新的活力。
二、AI技术在时尚行业中国品牌企业或零售领域对产品岗位和设计师的影响？
1.AI目前在时尚企业的应用范围以及对产品和设计师的工作赋能
当讨论到AI技术在时尚行业中的应用时，首先提出了两个问题：一是AI目前在时尚企业的应用范围以及对产品和设计师的工作赋能；二是AI目前在时尚产品方面最大的赋能点。
AI在时尚行业和企业的不同业务环节可以发挥不同的作用。但是前提需要数据化的统一性和标签通用性，否则不同的数据来源容易混淆，无法分析和解读。同时，专业的数据分析能力构成了“算法能力”，只有数据，没有分析和归纳能力，也是无法发挥真正作用，甚至还会误导判断。
目前第三方对产品领域大数据的解读还很表面，国内也没有哪家电商真正具备强大的大数据分析能力。个人观点是，当前时尚类AI还未到可广泛应用于中小企业的阶段，只有百亿级的大品牌可参考借鉴。数据质量不高，算法存在缺陷，预测就不可靠。AI的学习必须建立在大量结构化高质量数据的基础上。但是时尚领域数据复杂多变，对算法提出了更高要求。以下几个方面需要进一步加强：
首先，提升数据采集能力。要收集消费者从不同渠道产生的多源异构数据，并进行清洗整合。同时要加强对产品研发、营销各环节数据的跟踪采集，形成全面数据集。
其次，增强数据团队能力。要有专业数据科学家进行特征工程，转换非结构化数据，挖掘数据价值。
再次，建立先进的AI算法。时尚行业复杂多变，需要能处理时间序列、图像、多维数据的算法。
最后，正确设置商业目标。算法输出必须服务具体业务目标，而不仅停留在技术层面。
2.AI在时尚企业目前的应用，可以解决哪些业务痛点？未来的商业价值在哪些？
从应用角度看，时尚领域AI目前在以下方面发挥着重要作用：
一是产品设计。AI能辅助设计师进行创意设计，提供类似风格或流行趋势参考，智能生成设计草图等。
二是产品营销。AI通过消费洞察、精准用户画像等支撑产品定价、营销方式选择。
三是销售预测。AI结合历史数据、市场信息、沉淀的行业知识进行产品销量预测。
四是供应链优化。AI帮助分析客户需求变化，优化生产计划，减少库存风险。
但是，AI的作用更多是辅助而不是替代。它可以提高效率，减少重复工作，但关键创意和决策还需要设计师或产品经理的专业判断。合理有效应用AI需要深入理解它的工作原理，把握其优劣势。只有将AI视为增强人类创造力的工具，而非完全自主的代替者，才能取得好效果。
总之，关于AI在时尚企业中的应用，有必要继续讨论数据质量问题与算法设计，以提高AI对行业的支持效果。同时要明确人机合作的方式，发挥双方各自的优势，使AI真正成为赋能创新的工具。只有深入地理解时尚行业的复杂性和创造性，AI才能在这个领域大放异彩。
（图片来源：GOOGLE）
3. 这些价值输出是否会影响今后产品与设计人员的岗位职能？是否会冲击她们的职业价值？
（图片来源：Forbes文章翻译）
人工智能技术在设计领域的快速崛起，正在深刻影响着产品设计师的工作模式和职业边界。设计师该如何看待AI的冲击，并主动作为？这已成为行业亟待思考的问题。
一方面，作为设计师的辅助工具，AI的确可以提升某些工作效率，发挥加速和优化作用。AI可以通过分析不同渠道平台的数据，实现对消费趋势和用户喜好的预测判断，为设计师提供更丰富的市场研究参考，也可以快速生成大量产品样式，供设计师进行删选拼装。利用深度学习模型，一些重复性设计工作也可以实现自动化，这减轻了设计师的部分工作量。
但另一方面，AI的应用也存在局限。不同渠道平台的数据标签并不完全一致，用户群体画像也存在差异。AI生成的内容往往缺乏情感价值的连接。大量AI产出的设计样式，还需要设计师进行过滤、优化等后处理工作。过度依赖AI学习的设计套路，也会束缚创新思维。所以AI并不能完全取代设计师的核心作用。
4. 产品岗（企划和设计师）等从业者当下和未来如何应对这类技术变革？
面对AI技术带来的影响，设计师需要做到既不完全被动依赖，也不全面排斥，而是积极拥抱与引导，实现技术为设计的效果。具体来说，设计师仍需要保持独立思考的能力，对AI的输出进行审视和二次优化，而不是直接采纳应用。在使用AI工具时，要明确认识到其局限性，作为辅助设计的工具，而非完全替代人的设计。同时，设计师还要发挥人类情感和文化洞察力的独特优势，使用AI展现创造力，而非被其束缚。
此外，设计师可以从更积极开拓的角度出发，与AI技术提供商进行深度合作，探索AI在设计领域的更多应用可能性。还可以根据自身专业优势，转向设计管理和策划等高层工作，发挥指导AI输出的专业视角。当设计师主动拓展职业边界，实现工作模式升级时，专业价值不会被技术轻易撼动。
总之，理性看待AI，设计师仍可在这个时代占据重要位置。设计师需要做的是，其一，提升自身的灵活思考能力，其二，继续保持对流行文化和消费心理的敏锐洞察力，其三，将AI视为展现创造力的工具，而非完全依赖。当我们把握好与AI的合作关系时，充分利用AI赋能设计创新，设计师的专业地位和价值并不会被弱化。这需要设计师主动拥抱新技术，在变革中保持开拓心态。只要积极作为，不被动依赖，设计师在这个时代依然可以大放异彩。
庄主总结
一、AI在国内时尚行业的技术价值在哪些范围？
1.AI技术在服饰鞋等行业中，当下应用的主要场景和业务链节点是哪些？
智能推荐系统：通过数据挖掘和机器学习算法，精准地分析用户购物历史、浏览记录和行为数据，以便更准确地为用户推荐符合其偏好的服饰和鞋子。
供应链和库存管理：AI算法能准确预测产品需求，进而推动实时定价、库存优化和廉价运输等。
虚拟试衣和个性化体验：利用AI和AR技术模拟真实试衣体验，用户可在家通过手机或电脑试衣。
2.目前哪些企业是AI技术的输出方和技术方案的供应商？它们提供了哪些价值？
阿里巴巴：阿里云平台上有专门针对零售和时尚的AI解决方案，包括用户行为分析和智能推荐等。
知衣：其使用AI推出多种商品企划和流行趋势解决方案，主要用于数据分析和消费者行为预测。
SHEIN：通过AI分析消费者数据，对产品线进行精细调整，成功吸引了大量年轻消费者。
二、AI技术在时尚行业中国品牌企业或零售领域对产品岗位和设计师的影响？
1.AI目前在时尚企业的应用范围以及对产品和设计师的工作赋能
从时尚行业整体来看，AI对行业的主要影响是提高需求预测的能力，尤其对商品和供应链管理影响最大，目的是提高商品的有效供应，减少生产浪费和无效库存。
AI在时尚行业和企业的不同业务环节可以发挥不同的作用。但是前提需要数据化的统一性和标签通用性，否则不同的数据来源容易混淆，无法分析和解读。同时，专业的数据分析能力构成了“算法能力”，只有数据，没有分析和归纳能力，也是无法发挥真正作用，甚至还会误导判断。
2.AI在时尚企业目前的应用，可以解决哪些业务痛点？未来的商业价值在哪些？
目前对产品和设计师的AI应用刚刚开始，AI工具与3D工具会结合，但3D工具不等于具有人工智能化。
3.这些价值输出是否会影响今后产品与设计人员的岗位职能？是否会冲击她们的职业价值？
AI工具会赋能专业工作者，不一定是取代专业岗位，但是专业工作者个人应该认知与AI效率对比更低的工作会有替代风险性。
4. 产品岗（企划和设计师）等从业者当下和未来如何应对这类技术变革？
AI对设计师会有更多创意手段的赋能，在技术层面，AI的进步能力会超过大部分人类。但从创造力出发，人类的专业地位和价值并不会被弱化。
文字整理：张怀楷
文字编辑：陈畅
美术编辑：李宁
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