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自2023年以來，我國服裝消費雖然呈現(xiàn)恢復(fù)態(tài)勢，但是回暖速度遠(yuǎn)弱于消費大盤。限額以上服裝鞋帽針紡類1-7月零售額同比2021年僅增長1.3%，而社零總額同比增長7.1%。

現(xiàn)階段，服裝行業(yè)上下游各企業(yè)均面臨著企業(yè)效益下降、消費者需求波動等一系列因素帶來的挑戰(zhàn)，加快供應(yīng)鏈數(shù)字化從而提升企業(yè)平穩(wěn)運營能力已成為行業(yè)共識。第一新聲數(shù)據(jù)顯示，超7成傳統(tǒng)服裝企業(yè)正通過新技術(shù)賦能企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

就在這種趨勢下，今年爆火的AIGC技術(shù)對供應(yīng)鏈數(shù)字化進(jìn)一步催化，從生成設(shè)計圖到賦能生產(chǎn)制造，AIGC以不可阻擋的勢頭滲透到供應(yīng)鏈環(huán)節(jié)中。然而，對于已經(jīng)經(jīng)歷多輪AI技術(shù)洗禮的供應(yīng)鏈，本次AI技術(shù)能否引起行業(yè)變革?隨著技術(shù)發(fā)展，供應(yīng)鏈服務(wù)商們又呈現(xiàn)怎樣的競爭格局?CBNData通過整理數(shù)據(jù)與觀點嘗試對此進(jìn)行解答。

定制化需求高漲

服裝企業(yè)挑戰(zhàn)愈發(fā)嚴(yán)峻

我國是服裝消費大國，消費者對服裝的大量消費需求使得服裝行業(yè)擁有龐大的市場規(guī)模。近幾年來，服裝、鞋帽、針紡織品類每年社消零售額始終超萬億元并且零售額僅次于汽車、石油及制品和糧油食品三個品類。此外，隨著渠道端的變化與消費方式的轉(zhuǎn)變，服裝鞋帽針紡織品也成為最熱門的線上消費品類。商務(wù)部大數(shù)據(jù)顯示，服裝鞋帽針紡織品在2020-2022年在全國網(wǎng)絡(luò)零售額占比都超過20%，始終保持在占比最高的消費品類的位置。

然而，在龐大的消費規(guī)模下，整個服裝市場已進(jìn)入存量競爭階段，尤其自疫情以來，由于外部多種不確定因素的疊加，競爭尤為激烈。根據(jù)國家統(tǒng)計局?jǐn)?shù)據(jù)，2019年服裝鞋帽針紡織品零售額同比增速僅有2.9%，并且自2020年以來，服裝鞋帽針紡織品成為受到疫情波及最嚴(yán)重的品類并且恢復(fù)遠(yuǎn)不及預(yù)期。

除此之外，疫情結(jié)束后，受需求端不景氣的影響，服裝企業(yè)運行承壓，盈利難度大、庫存積壓等一系列亟待解決的問題變得愈發(fā)突出。國家統(tǒng)計局?jǐn)?shù)據(jù)顯示，今年每月行業(yè)規(guī)模以上企業(yè)虧損面在30%左右，每月虧損企業(yè)占比均高于去年同月。經(jīng)營利潤率方面，2023年規(guī)模以上企業(yè)的每月經(jīng)營利潤率都低于去年同期，并且2月-5月營業(yè)利潤率不足4%。

庫存方面，絕大多數(shù)企業(yè)面臨存貨積壓、存貨周轉(zhuǎn)速度慢的情況。根據(jù)各公司公告，相較于2021年同期，除報喜鳥和比音勒芬外，其他企業(yè)今年二季度的庫存周轉(zhuǎn)天數(shù)均有不同程度地延長，其中森馬服飾更是增加了76.36天。

與此同時，消費終端需求趨勢多變，對產(chǎn)需協(xié)同程度提出了更高要求。隨著Z世代近年來登上消費舞臺，越來越成熟的消費者開始關(guān)注自身，大眾對于定制化服飾需求水漲船高。麥肯錫調(diào)研結(jié)果顯示，我國超5成Z世代消費者偏好個性化產(chǎn)品與定制服務(wù)。

在未來，獨特的產(chǎn)品和服務(wù)或成為Z世代消費者的主流，就需要服裝企業(yè)更高效地收集消費者需求、更敏捷地制造個性化產(chǎn)品，這無疑對品類多深度大、時尚更迭迅速的服裝市場加大了挑戰(zhàn)。

人工智能賦能細(xì)分環(huán)節(jié)

數(shù)據(jù)打通成供應(yīng)鏈變革核心問題

面對重重關(guān)卡，如何利用使用技術(shù)力量實現(xiàn)服裝供應(yīng)鏈迭代成為行業(yè)最迫切的需求。“不管是服裝行業(yè)，還是其他行業(yè)，確實要充分認(rèn)識到發(fā)展數(shù)字化的迫切性”中國物流與采購聯(lián)合會副會長蔡進(jìn)在2023服裝物流與供應(yīng)鏈行業(yè)年會上致辭。

在我國，供應(yīng)鏈數(shù)字化進(jìn)程先后經(jīng)歷了前端信息化、客戶數(shù)字化，現(xiàn)已來到廣義供應(yīng)SaaS階段，如何打通系統(tǒng)，整合供應(yīng)鏈資源，實現(xiàn)協(xié)同管理成為服裝企業(yè)需要討論的命題。“為保障產(chǎn)品在終端的競爭優(yōu)勢，公司致力于供應(yīng)鏈的資源整合，積極輸出管理、培育和扶持優(yōu)質(zhì)供應(yīng)商，協(xié)同參與供應(yīng)商的信息化建設(shè)、產(chǎn)品研發(fā)、面輔料采購、產(chǎn)品生產(chǎn)、質(zhì)量管控、成本核價、供應(yīng)商評價等各個環(huán)節(jié)，做到了全流程的把控”海瀾之家在2022年年報中提到。

在供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中，人工智能技術(shù)的發(fā)展也起到一定驅(qū)動的作用。如今，機器學(xué)習(xí)、決策支持系統(tǒng)、專家系統(tǒng)等相應(yīng)的人工智能分支技術(shù)已借轉(zhuǎn)型之機深入供應(yīng)鏈的細(xì)分環(huán)節(jié)，并且隨著人工智能技術(shù)幾經(jīng)迭代也為服裝供應(yīng)鏈的“優(yōu)化”提供了更優(yōu)解。據(jù)億邦動力報道，此前的服裝AI均基于一種通過兩個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相互博弈的方式進(jìn)行學(xué)習(xí)的生成模型——生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN），但是該模型具有可控性較差、多停留在理論層面等特點。如今AIGC的落地，其背后的Diffusion模型的優(yōu)勢凸顯——只需要訓(xùn)練生成模型就可以實現(xiàn)更好的訓(xùn)練穩(wěn)定性。參與全國首批數(shù)字時尚領(lǐng)域國家標(biāo)準(zhǔn)制定企業(yè)凌迪科技的首席科學(xué)家王華民對億邦動力表示，“Diffusion比GAN更容易訓(xùn)練，同時將可控性整體上了一個臺階，訓(xùn)練效果也有了很大提升。”

然而，人工智能技術(shù)也僅僅對服裝供應(yīng)鏈的細(xì)分環(huán)節(jié)進(jìn)行了改造，例如今年爆火的GPT就是主要在企劃、設(shè)計和零售環(huán)節(jié)有賦能企業(yè)提速的作用。在企劃環(huán)節(jié)，利用數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)律性、針對性預(yù)測，提高服裝設(shè)計爆款率;在設(shè)計環(huán)節(jié)，利用圖像生成工具輔助效果預(yù)判，助力設(shè)計落地;在零售環(huán)節(jié)，利用文案生成工具和智能導(dǎo)購提高運營效率與用戶體驗。

對于多品類的服裝供應(yīng)鏈整體來說，實現(xiàn)在流程上各環(huán)節(jié)智能化協(xié)同仍有很多問題需要解決。凌迪科技合伙人陳夢婕在播客《擴博智聊》中提到“在服裝的鏈路上，當(dāng)前AI在每一個細(xì)分環(huán)節(jié)可能都有發(fā)揮作用的空間，但是如何把整個鏈路串起來，這件事情還是非常有挑戰(zhàn)的”。

要引起整個供應(yīng)鏈變革，什么是當(dāng)前的瓶頸?多家服務(wù)商認(rèn)為數(shù)據(jù)打通是當(dāng)前最為核心的問題。服裝供應(yīng)鏈條冗長，參與者眾多，數(shù)據(jù)往往分散在的企劃、設(shè)計、生產(chǎn)和流轉(zhuǎn)等眾多過程中的細(xì)碎分解環(huán)節(jié)里，并且由于參與者以管理方式較為落后的中小企業(yè)為主，受到不同動力和能力的影響，數(shù)據(jù)也很難從中小企業(yè)中獲得。在接受億邦動力采訪時，2021年杭州市準(zhǔn)獨角獸企業(yè)知衣科技創(chuàng)始人兼CEO鄭澤宇認(rèn)為，服裝行業(yè)的數(shù)據(jù)極度分散，掌握在不同參與者手上，幾乎不共享也不傳遞。陳夢婕在《擴博智聊》中也同樣表示，現(xiàn)在細(xì)分環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化程度非常低，如果在淘寶收集布料、輔料、工藝等關(guān)鍵標(biāo)注的話，會發(fā)現(xiàn)這些數(shù)據(jù)并非原始的、真實數(shù)據(jù)。

賽馬階段競爭激烈

擁有數(shù)據(jù)先發(fā)優(yōu)勢的企業(yè)

更有可能成為頭部玩家

近期服裝產(chǎn)業(yè)鏈智能化的相關(guān)動作頻頻出現(xiàn)，服務(wù)商開啟新一輪在人工智能領(lǐng)域的角力，希望借此次機會引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)變革。西湖心辰與知衣科技聯(lián)合推出了一款面向服裝設(shè)計行業(yè)的AI大模型“Fashion Diffusion”;凌迪科技發(fā)布Style3D AI產(chǎn)業(yè)模型;深圖智能科技發(fā)布服裝行業(yè)垂直領(lǐng)域?qū)＞竽Ｐ汀敖骋律钤臁薄?/p>

在目前服裝供應(yīng)鏈中，各環(huán)節(jié)均有使用人工智能賦能的服務(wù)商，其中既有像致景科技、妙優(yōu)科技、凌迪科技等服務(wù)商主要在某一服務(wù)環(huán)節(jié)深耕，還有得體科技、知衣科技、酷特智能等企業(yè)提供一站式柔性供應(yīng)鏈管理服務(wù)平臺，利用數(shù)字化協(xié)作，從設(shè)計、打版、采購、生產(chǎn)、交付等一系列環(huán)節(jié)賦能，從而提高供應(yīng)鏈整體運行效率。

那么，在眾多服裝供應(yīng)鏈AI服務(wù)商中，是否有領(lǐng)導(dǎo)者企業(yè)產(chǎn)生?這個答案恐怕是否定的。“服裝行業(yè)還沒有一個用人工智能改變行業(yè)的角色”鄭澤宇對數(shù)字經(jīng)濟發(fā)布說到。作為傳統(tǒng)制造業(yè)，服裝行業(yè)信息化與數(shù)字化水平較低，有大量的工作需要服務(wù)商們從0到1開始做起，這無疑是個非常艱辛的過程。

不過值得一提的是，擁有數(shù)據(jù)先發(fā)優(yōu)勢的企業(yè)更有可能成為行業(yè)龍頭。眾所周知，算力、算法、數(shù)據(jù)是人工智能三大要素。算力方面，雖然國內(nèi)尚處于GPU受限的情況，但是服務(wù)商多在應(yīng)用與模型上發(fā)力，算力并非服務(wù)商爭搶的核心資源;算法方面，90%人工智能算法屬于開源項目，復(fù)制成本低，對于服務(wù)商來說，算法很難成為自身壁壘;數(shù)據(jù)方面，數(shù)據(jù)的飛輪效應(yīng)顯著，高效準(zhǔn)確地獲取數(shù)據(jù)可以訓(xùn)練更專業(yè)的模型，從而可以吸引更多的客戶資源。此外，數(shù)據(jù)競爭存在先發(fā)優(yōu)勢，占據(jù)特定的應(yīng)用場景，更早地獲取數(shù)據(jù)的服務(wù)商才能構(gòu)建牢固的“護城河”。

永遠(yuǎn)變化的消費者需求仍會倒逼上游產(chǎn)業(yè)鏈，臺前的效率戰(zhàn)與規(guī)模戰(zhàn)仍在繼續(xù)。如何幫助服裝企業(yè)解決臺后的產(chǎn)能問題?利用AI技術(shù)串聯(lián)各環(huán)節(jié)似乎是供應(yīng)鏈服務(wù)商們提供給服裝企業(yè)的未來解決方案。隨著這個解決方案真正落地時，數(shù)據(jù)在各環(huán)節(jié)中實現(xiàn)流轉(zhuǎn)，人人穿“高定”的時代應(yīng)該也就到來了。