TAI YU CHU

2018.07.17

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几日前,阿里“FashionAI概念店”在香港落地。据悉这是全世界第一家人工智能服饰店。

从外部看起来,FashionAI概念店和普通服饰店并没有太大差异——丰富的货架、宽敞的试衣间。那么这家阿里服装店到底有什么不同?小编为大家简练总结一下:

1.顾客需要通过扫描淘宝ID,绑定身份信息后进入店铺。

2.消费者任意拿起一件衣服,货架边的“镜屏”(镜子屏幕)就会给出若干种搭配选择。

3.镜屏会把顾客之前在淘宝的网购数据联系起来,用作个性化搭配,比如将去年买的鞋搭配新看上的裙子。

4.消费者若想试穿,点击屏幕操作,仓库会自动配货,店员直接把衣服送到试衣间;如试穿过程中想换码或颜色也通过点击屏幕操作。

5.结账方式为扫码购买,可选择在店提货或者快递到家。

6.回到家后,任何心仪、犹豫不决却没有购买的商品都被记录在淘宝中,方便二次浏览。

FashionAI是如何给出搭配建议的?阿里相关人士表示,过去一年,FashionAI学习了50万套来自淘宝达人的时尚穿搭,归纳了一整套理解时尚、理解美的方法论,通过机器学习与图像识别技术,把复杂的时尚元素、时尚流派进行了拆解、分类、学习,这背后不仅是新零售体验,更是一套完整的算法。

阿里还表示,FashionAI已经初步搭建出女装的认知模型,接下来就是攻克男装、配件等其他时尚领域。

听到这样的新零售概念让不少服装企业感到隐隐不安,暂且无法判断这对自身来说是好事还是坏事。当FashionAI搭建出所有服装品类模型,到底会怎么样?

阿里方表示,淘宝希望将用户无论是线上的还是线下的“衣橱衣柜”打通,使消费者可以通过FashionAI获得更高效的服装搭配、购买建议,还希望能帮助制造商、零售商更加了解用户行为、偏好。

服饰行业的产业规模高达3万亿,却还远远没有被科技所渗透。按阿里所说,FashionAI可以帮助B端商家管理“商品数据”,哪件衣服拥有极高试穿率却很少被购买,哪件衣服让消费者拿起又放下,哪些服饰是万能百搭产品,哪些可以搭配其他商品一起售出,过去这些秘密在销售员心中“只可意会,不可言传”,而如今,FanshionAI将其数据化、透明化。

FashionAI的确帮助制造商、零售商更加了解用户行为、偏好,但这前提是服装企业完全依赖平台,与平台深度合作。FanshionAI只支持淘宝用户购买,也就是说服装企业如果不在天猫销售,就不可能得到数据。大家都知道近两年“猫狗”大战很严峻,阿里、京东纷纷发力服装产业的同时,逼迫服装品牌对平台进行二选一,这对品牌是深深的伤害。

FashionAI让我们看清两件事:一是线上+线下是一种必然趋势;二是供应链效率对于行业利润起决定性作用。

从新零售提出第一天起,人们就认识到线上+线下是一种必然。消费者一边享受网上购物的便捷,一边怀念实体购物的快感,对于服装消费更是,线上终究需要线下提供一个真实的场景,用手摸摸面料、上身感受一下舒适度。

FashionAI就是以线下方式与线上淘宝形成闭环,将消费者、商家锁定在一个平台上。这背后除了算法,还必须有一套效率极高的完善的供应链体系支撑。足够优秀的供应链系统能够利用数据精准洞察消费趋势,辅助企业进行快速、贴切的商品企划决策,根据市场需求及时调整生产节奏,控制库存短缺或过剩造成的负担。

FashionAI的普及会引起更多人对上游产业的关注,甚至是有可能让上游工厂翻身。据说,阿里正在筹建自有服装智造工厂。服装加工可以自己完成,但全产业链的配套一定要涉及全国更多的纺织企业。

这让我们看到供应链前段改造空间巨大。尽管近几年服装制造业,以及上游面料、纱线都在进行柔性化生产,生产速度在加快,生产周期在缩短,但总体来看目前供应链的精力通常集中在靠近消费者的后端,对前端的智能化升级投入不够。原材料采购、工厂采购与生产控制、配送中心与货运代理、批发、增值服务都是数字化的潜在空间。

纺织上游企业中不乏一些已经在行动,在布局网链总部的华孚时尚就要建立集新型纱线、新型面料、新型服装、全球服装设计师及电商交易的垂直服装平台,真正解决后端生产环节的市场痛点,契合纺织服装产业发展新趋势,开创时尚产业新格局。

还有江苏阳光集团,企业智能的染料助剂配送系统加全自动毛条染色系统实现无人无缝对接;实施面料坯布产质量数据即时智能采集实现机器换人;通过大数据建立标准化装饰线库,减少重复投料;衬衫智能化生产线、MTM西装智能化生产线平均效率提升30%-50%等。现在,阳光正在利用人工智能打造“纺织大脑”。

(来源:中国纺织报)

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