幾日前，阿里“FashionAI概念店”在香港落地。據(jù)悉這是全世界第一家人工智能服飾店。
從外部看起來，F(xiàn)ashionAI概念店和普通服飾店并沒有太大差異——豐富的貨架、寬敞的試衣間。那么這家阿里服裝店到底有什么不同？小編為大家簡練總結(jié)一下：
1.顧客需要通過掃描淘寶ID，綁定身份信息后進入店鋪。
2.消費者任意拿起一件衣服，貨架邊的“鏡屏”（鏡子屏幕）就會給出若干種搭配選擇。
3.鏡屏?xí)杨櫩椭霸谔詫毜木W(wǎng)購數(shù)據(jù)聯(lián)系起來，用作個性化搭配，比如將去年買的鞋搭配新看上的裙子。
4.消費者若想試穿，點擊屏幕操作，倉庫會自動配貨，店員直接把衣服送到試衣間；如試穿過程中想換碼或顏色也通過點擊屏幕操作。
5.結(jié)賬方式為掃碼購買，可選擇在店提貨或者快遞到家。
6.回到家后，任何心儀、猶豫不決卻沒有購買的商品都被記錄在淘寶中，方便二次瀏覽。
FashionAI是如何給出搭配建議的？阿里相關(guān)人士表示，過去一年，F(xiàn)ashionAI學(xué)習(xí)了50萬套來自淘寶達人的時尚穿搭，歸納了一整套理解時尚、理解美的方法論，通過機器學(xué)習(xí)與圖像識別技術(shù)，把復(fù)雜的時尚元素、時尚流派進行了拆解、分類、學(xué)習(xí)，這背后不僅是新零售體驗，更是一套完整的算法。
阿里還表示，F(xiàn)ashionAI已經(jīng)初步搭建出女裝的認知模型，接下來就是攻克男裝、配件等其他時尚領(lǐng)域。
聽到這樣的新零售概念讓不少服裝企業(yè)感到隱隱不安，暫且無法判斷這對自身來說是好事還是壞事。當FashionAI搭建出所有服裝品類模型，到底會怎么樣？
阿里方表示，淘寶希望將用戶無論是線上的還是線下的“衣櫥衣柜”打通，使消費者可以通過FashionAI獲得更高效的服裝搭配、購買建議，還希望能幫助制造商、零售商更加了解用戶行為、偏好。
對產(chǎn)業(yè)影響僅此而已嗎？記者在看待這個問題上，產(chǎn)生了分歧，基本分為兩大陣營：
紅隊：把服裝企業(yè)進一步逼上絕境
藍隊：為企業(yè)開辟了新的通途
第一回合——平臺依賴問題
藍隊
服飾行業(yè)的產(chǎn)業(yè)規(guī)模高達3萬億，卻還遠遠沒有被科技所滲透。按阿里所說，F(xiàn)ashionAI可以幫助B端商家管理“商品數(shù)據(jù)”，哪件衣服擁有極高試穿率卻很少被購買，哪件衣服讓消費者拿起又放下，哪些服飾是萬能百搭產(chǎn)品，哪些可以搭配其他商品一起售出，過去這些秘密在銷售員心中“只可意會，不可言傳”，而如今，F(xiàn)anshionAI將其數(shù)據(jù)化、透明化。
紅隊
FashionAI的確幫助制造商、零售商更加了解用戶行為、偏好，但這前提是服裝企業(yè)完全依賴平臺，與平臺深度合作。FanshionAI只支持淘寶用戶購買，也就是說服裝企業(yè)如果不在天貓銷售，就不可能得到數(shù)據(jù)。大家都知道近兩年“貓狗”大戰(zhàn)很嚴峻，阿里、京東紛紛發(fā)力服裝產(chǎn)業(yè)的同時，逼迫服裝品牌對平臺進行二選一，這對品牌是深深的傷害。
第二回合——有關(guān)算法和庫存
藍隊
傳統(tǒng)制造業(yè)最大的痛點就是庫存問題，以前品牌很難預(yù)知市場需求和消費者偏好，造成高庫存，即便贏利能力很高依然被庫存拖垮的服裝企業(yè)比比皆是。而互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)正是改變了這種局面，網(wǎng)紅賣服裝為什么庫存低，就是因為反向操作，通過互動預(yù)知粉絲喜好，再向工廠下單。FashionAI同樣可以做到這點，淘寶有5億用戶，品牌越了解消費者越容易掌握下一步生產(chǎn)。同時，F(xiàn)ashionAI是通過算法向消費者做推薦，這樣的做法可以平衡庫存，像傳統(tǒng)導(dǎo)購一樣給客戶推薦適合的和品牌想賣的產(chǎn)品。
再舉個例子，來自日本的時尚人工智能平臺SENSY坐擁13萬用戶數(shù)據(jù)，通過學(xué)習(xí)用戶的偏好，能迅速地為用戶推薦時尚單品、服裝搭配。除此之外，服裝零售商也能通過SENSY系統(tǒng)分析顧客、購買和庫存數(shù)據(jù)，再輸入天氣、社交網(wǎng)絡(luò)等外部數(shù)據(jù)從而預(yù)測用戶的購買行為，根據(jù)預(yù)測的數(shù)據(jù)進行生產(chǎn)和銷售，能有效地減少由庫存過多、廢棄、庫存不足所引起的經(jīng)營損失。
紅隊
首先，冰冷的算法本身就是違背時尚規(guī)律的。時尚的背后應(yīng)該是個性化，每個人都找到適合自己的特色產(chǎn)品，如果消費者發(fā)現(xiàn)FashionAI算法給大部分人推薦的都是類似的產(chǎn)品，對于工作繁忙的人或者對時尚不敏感的人或許可以接受，但如果真的對時尚有要求的人不會跟著推薦走，這樣就失去了平衡庫存的意義。
其次，正如小米董事長雷軍曾指出中國商業(yè)核心問題是效率低下。他還舉例男士襯衣，最貴的生產(chǎn)成本只有120塊錢，最便宜的是15塊錢，但品牌進商場的時候賣的都是1500塊起。越來越多消費者認識到，他們購買的東西其實成本是非常低的，這將嚴重影響大家的幸福感。更悲哀的是東西越賣越貴，卻每道環(huán)節(jié)都不掙錢。問題就出在效率低下，看著加了十幾二十幾倍的價錢，消費者不買單，進商場的人少了，買的東西少了，攤銷不掉，每一層都不掙錢，就要求定更高的價錢，結(jié)果就成了死循環(huán)。所以，算法不能直接解決庫存問題。
第三回合——品牌沖擊
紅隊
同時，這樣的平臺會侵蝕品牌的力量。大部分消費者都以性價比為最重要的購買因素。在這樣的平臺下，對于特色不鮮明的品牌很容易就被消費者淡忘。FashionAI對快時尚品牌和定位于年輕消費群體的品牌引起的沖擊應(yīng)該最大。四五十歲的人不會輕易去這樣的店嘗試購物，三四十歲的人基本有穩(wěn)定的審美和品牌傾向。十幾、二十歲的人最喜歡追逐潮流且最重視性價比。
藍隊
品牌影響力萎縮和平臺沒有關(guān)系，沒有特色的品牌注定被淘汰。對于一般品牌來說，不能提供性價比也無法存活。國內(nèi)很多品牌都想做“中國版ZARA”，但時尚度卻難以企及，質(zhì)量也不能超過，這樣的性價比就很低了。還有一點就是服務(wù)意識，很多國內(nèi)品牌服務(wù)意識不夠。去年的烏鎮(zhèn)互聯(lián)網(wǎng)大會上，馬云提出未來制造業(yè)一定是服務(wù)業(yè)這個觀點。人工智能發(fā)展對制造業(yè)就業(yè)會產(chǎn)生巨大的影響，制造業(yè)必須是服務(wù)業(yè)。舉個例子，獲得騰訊25億元投資的海瀾之家。之前，美團外賣也宣布將與海瀾之家開展合作，由美團外賣人員前往海瀾之家線下門店拿貨，承諾一小時送達用戶。這就是服務(wù)意識。
第四回合——共識
FashionAI讓我們看清兩件事：一是線上+線下是一種必然趨勢；二是供應(yīng)鏈效率對于行業(yè)利潤起決定性作用。
從新零售提出第一天起，人們就認識到線上+線下是一種必然。消費者一邊享受網(wǎng)上購物的便捷，一邊懷念實體購物的快感，對于服裝消費更是，線上終究需要線下提供一個真實的場景，用手摸摸面料、上身感受一下舒適度。
FashionAI就是以線下方式與線上淘寶形成閉環(huán)，將消費者、商家鎖定在一個平臺上。這背后除了算法，還必須有一套效率極高的完善的供應(yīng)鏈體系支撐。足夠優(yōu)秀的供應(yīng)鏈系統(tǒng)能夠利用數(shù)據(jù)精準洞察消費趨勢，輔助企業(yè)進行快速、貼切的商品企劃決策，根據(jù)市場需求及時調(diào)整生產(chǎn)節(jié)奏，控制庫存短缺或過剩造成的負擔。
FashionAI的普及會引起更多人對上游產(chǎn)業(yè)的關(guān)注，甚至是有可能讓上游工廠翻身。據(jù)說，阿里正在籌建自有服裝智造工廠。服裝加工可以自己完成，但全產(chǎn)業(yè)鏈的配套一定要涉及全國更多的紡織企業(yè)。
這讓我們看到供應(yīng)鏈前段改造空間巨大。盡管近幾年服裝制造業(yè)，以及上游面料、紗線都在進行柔性化生產(chǎn)，生產(chǎn)速度在加快，生產(chǎn)周期在縮短，但總體來看目前供應(yīng)鏈的精力通常集中在靠近消費者的后端，對前端的智能化升級投入不夠。原材料采購、工廠采購與生產(chǎn)控制、配送中心與貨運代理、批發(fā)、增值服務(wù)都是數(shù)字化的潛在空間。
紡織上游企業(yè)中不乏一些已經(jīng)在行動，在布局網(wǎng)鏈總部的華孚時尚就要建立集新型紗線、新型面料、新型服裝、全球服裝設(shè)計師及電商交易的垂直服裝平臺，真正解決后端生產(chǎn)環(huán)節(jié)的市場痛點，契合紡織服裝產(chǎn)業(yè)發(fā)展新趨勢，開創(chuàng)時尚產(chǎn)業(yè)新格局。
還有江蘇陽光集團，企業(yè)智能的染料助劑配送系統(tǒng)加全自動毛條染色系統(tǒng)實現(xiàn)無人無縫對接；實施面料坯布產(chǎn)質(zhì)量數(shù)據(jù)即時智能采集實現(xiàn)機器換人；通過大數(shù)據(jù)建立標準化裝飾線庫，減少重復(fù)投料；襯衫智能化生產(chǎn)線、MTM西裝智能化生產(chǎn)線平均效率提升30%-50%等。現(xiàn)在，陽光正在利用人工智能打造“紡織大腦”。
