隨著ChatGPT的火爆，AI之風也悄然吹向了鞋服行業。

個性化定制、智能搭配、對生產、物流、庫存等環節的實時監控乃至預測趨勢，AI技術對服裝行業的升級變革，充滿著想象空間。

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例如，“下個月棉麻面料將成為潮流”、“裙裝應占夏裝上新的4成”、“定價區間在300-400元更合理”等預測不再是一個設想。

在市場資金追捧下，近日，A股紡織服飾板塊走勢強勁：5月以來，紅蜻蜓(603116.SH)收獲兩連板，九牧王(601566.SH)、七匹狼(002029.SZ)、錦泓集團(603518.SH)、太平鳥(603877.SH)等多股漲停。

國產鞋服企業能否借助AIGC大模型，掀起新一輪的“AI造鞋”或“AI做衣服”的浪潮，尚未可知。

但可以看到，萬事利(301066.SZ)、南山智尚(300918.SZ)、紅蜻蜓、海瀾之家(600398.SH)等企業，已在“AI+服裝”的路徑上有所探索。

AI技術輔助設計

根據方正證券4月發布的《GPT 將如何改變服裝行業?》研報指出，從服裝生成流程來看，人工智能主要將在商品企劃、產品設計、生產制造、終端零售產生影響。

如在商品企劃階段，AI實現不同衣著款式的分類與屬性識別，通過時裝解析進一步完成類別標簽的標記，從而進行上季度市場分析與流行趨勢研判;在產品設計階段，AI自動生成圖像并進行多維度輔助設計，縮短設計師從概念創意到具體設計落地的進程;采購生產階段，主要通過智能制造與柔性生產提升效率;終端零售環節，AI可通過智能客服、個性化商品推薦、生產產品描述與營銷文案等，優化消費者購物體驗，精簡服裝零售商成本。

通過AI算法實現“所見即所得”，“一條絲巾從設計生產到實物最快僅需1小時”，在A股“絲綢文創第一股”萬事利看來，正在成為現實。

6月7日，萬事利相關負責人告訴21世紀經濟報道記者，公司去年就成立了“萬事利AIGC實驗室”，“近日我們推出了高端個性化絲巾定制品牌‘喜馬東方’，依托萬事利AIGC實驗室在‘美的數字化模型’構建、AI圖像算法集成等方面的優勢，從世界600余位頂尖藝術家的名畫、50萬+的海量花型數據中讀取美的規律，并集成了254種算法組成的AI算法矩陣，65種AI圖像算法工具，延展各類花型”;同時，“萬事利AIGC實驗室”打造了賦能行業設計師的“AI創意設計工作站”平臺……

萬事利上述負責人也提到，“另一方面，公司將GBART數字化綠色印染(又稱無水數碼印花技術)與其他核心科技進行整合，推出了從噴印到后整理的新型一體機設備，一臺機器就是一個印花工廠，顛覆了傳統印花工廠的概念”。

盡管并不認可公司是“AI服裝概念股”的說法，時尚鞋履上市公司紅蜻蜓相關負責人告訴21世紀經濟報道記者，公司在數智化轉型方面確實有所探索。

在設計端，紅蜻蜓布局了趨勢爆款抓取工具，從品牌時尚官網、淘寶、天貓等獲取時尚流行商品銷售等大數據，從而預測行業趨勢。

“當然，AI大數據預測的效果如何，最終也得交給市場檢驗，我覺得更好的策略是幫公司做現階段的補貨，比如今年即將上新的秋款鞋子，哪些賣得好，我們可以及時補貨”，6月6日，紅蜻蜓相關負責人告訴21世紀經濟報道記者。

此外，紅蜻蜓與外部AI科技公司時諦智能(Revobit)合作，采購其數字化建模和AI驅動的數字化解決方案，從設計的草圖或AI線稿開始立體建模，同時賦予材料及配色，呈現逼真還原的3D模型效果。

紅蜻蜓相關負責人也提到，“目前，運動鞋類品牌應用這款方案的比較多，在時尚潮鞋領域，我們應該是最先使用該方案的，可以縮短鞋類產品開發的時間，提升效率和降低成本”。

以AI技術助力服裝企業數字化轉型的過程中，一些AI科技公司也涌現出來。

如“杭州市準獨角獸企業”知衣科技，近日與西湖心辰共同研發了服裝智能設計工具“FASHION DIFFUSION”，用戶只需要選好“設計特征”、“顏色特征”后給定提示詞和“參考款式”，FD就能在10秒內智能生成數張對應風格的款式圖片。

據知衣科技負責人介紹，“自2018年創立以來，知衣科技一直通過AI大數據與人工智能來挖掘線上服裝電商、秀場、INS等渠道的海量圖源，再進行服裝領域的專業化圖像識別，如品類、圖案、面料、輔料、工藝、廓形、領型等。至今，知衣科技積累了超10億的服飾圖片與500+服裝設計標簽，自主研發了一系列能讓幾千家品牌同時使用的數據智能SaaS工具——知衣、知款等，通過對服裝單品智能分析，為品牌挖掘和預測市場趨勢，撬動后端生產”。

在協助服裝品牌洞察流行趨勢和挖掘爆款方面，知衣科技稱，目前已服務了歌力思(603808.SH)、森馬服飾(002563.SZ)、贏家時尚(03709.HK)等多家上市服裝企業。

生產端更側重數智化實踐

除了輔助前端的設計，AI技術在服裝產業鏈后端的生產、物流、庫存等環節也被逐步探索，為企業提供了降本增效的思路。

不過，21世紀經濟報道記者了解到，現階段，不少企業對AI技術的生產端應用仍處于探索階段，相比“AI應用”，更強調“數智化實踐”。

“海瀾之家打造了依托5G、AI、物聯網等新一代信息技術的全流程智能化工廠海瀾云服。采用AGV機器人、RFID芯片等自動化設備與數字孿生、移動邊緣計算MEC等5G技術，工人通過智能終端與設備進行交互，實現生產資料和物料自動化傳遞，進而實現服裝生產全自動化作業，如西服從訂單下單到制作成衣僅需4天時間”，6月7日，海瀾之家相關負責人告訴21世紀經濟報道記者。

此外，海瀾之家5月22日回復投資者關于AI布局的問題時指出，“2022年，公司完成了面向個性化定制與團體定制的智能裁剪系統的研發，并基于此系統，逐步向前端業務管理和后端生產管理延伸，初步建成自動化智能裁剪的柔性生產線”。

紅豆股份(600400.SH)的智能化實踐，在生產端也是重要一環。

據了解，紅豆股份與中國聯通聯合打造了紅豆男裝5G智能全連接示范工廠，引入智能吊掛、AGV配送、智能分揀、智能裁剪、智能決策等信息技術，探索具有紅豆特色的數字化轉型之路。

在紅豆男裝5G智能工廠負責人看來，工廠的智能決策“體現在質量管理、自動裁剪方案、系統量體自動改版、混流生產調節等多個方面”。通過數字化轉型，紅豆股份的5G智能工廠，之前年產80萬套西服，需要工人近1000人，現在僅需600人，且個性定制、團購定制與批量生產可混流自由切換。此外，公司實現制品庫存下降30%，工廠單耗成本下降10%，提高生產效率32%。

6月7日，南山智尚相關人士也告訴21世紀經濟報道記者，公司服飾及精紡業務前期均進行了智能化布局。

如南山智尚服飾業務的“云尚工廠”，形成了ERP中臺系統、前端MTM訂單系統以及MES系統的一體化信息平臺，公司通過應用智能化裁剪機器人+MTM+CAD+MES+ERP+3D+5G的前中后臺智能系統體系，打造“工業化、個性化、智能化”的服飾定制體系。精紡制造方面，公司在細絡聯合機、AI斷紗檢測系統、智能倉儲、無人工廠等方面也有應用。

“在生產方面，公司可以利用AI技術去分析歷史數據和預測模型來優化生產計劃，確保商品的生產能夠按時完成，并且減少因為需求波動而導致的庫存積壓或者缺貨情況的發生;在生產質量檢測方面，AI技術可以通過圖像識別技術檢測紡織品的表面缺陷如線頭、水印、色差等問題，從而確保產品質量并降低廢品率”，南山智尚相關人士進一步解釋。

降本增效大于提升業績?

而在零售端，紅蜻蜓相關負責人提到，公司推出“好貨通”數字化平臺，實線了線下體驗、線上訂貨、線上交付，月月訂貨、周周上新、日日下單，24 小時發貨(現貨)，自營門店店長、加盟商可以實時在“好貨通”平臺訂貨補貨，到貨速度從平均7天提升到3天。

上述負責人指出，“通過‘好貨通’內置的AI算法，也可以看到其他自營門店、加盟店的訂貨情況，從而進行流行趨勢的把握、爆品的精準抓取”。

相比之下，也有企業仍在探索AI技術的應用。

錦泓集團相關負責人告訴21世紀經濟報道記者，對于AI技術的應用，“我們在設計、營銷等領域有零星的嘗試，目前還在探索中”。

態度類似的還有太平鳥。

太平鳥相關人士表態，“目前我們對AI技術還在接觸階段，在不久的將來也會展開實際運用”。

有業內人士也向21世紀經濟報道記者分析指出，需辯證地看待AI技術對鞋服行業的影響，“目前，AI技術并不能給鞋服企業的收入帶來爆炸式的增長，更多是為企業降本增效”。

在其看來，從某種程度上，AI技術其實是一把雙刃劍，“比如從AI輔助設計的角度看，消費者對服裝差異化和個性化的要求越高，對品牌商家來說，就可能需要增加SKU，如果這些SKU沒有及時轉化為銷售，就可能導致存貨高企的風險;而在生產端，由于各類精細度要求，AI技術也沒辦法取代生產環節的所有工種”。

目前來看，鞋服企業的業績提升，更需要品牌、產品、渠道、運營的組合打法，并由此找到新的增長驅動力。

過去一年，A股上市服裝企業交出的成績單并不亮眼。

根據不完全統計，2022年，僅有比音勒芬(002832.SZ)、戎美股份(301088.SZ)等少數服裝企業實現營收、凈利“雙增”，超過20家企業營收或凈利出現下滑，超10家企業陷入虧損狀態。

不過，2023年一季度，上述局面有所扭轉，七匹狼、錦泓集團、紅蜻蜓、報喜鳥(002154.SZ)等多家鞋服企業均實現營收、凈利同比增長。

談及AI技術應用對公司的戰略意義，南山智尚相關人士則認為，“總的來說，合理利用相關AI應用，以及AI科技水平的不斷提升，可以讓公司省去大量的時間和人力物力，提高了產品創新以及工藝水平的同時也提高了生產效率，增加了股東資金的投資回報率”，隨著AI技術的進一步發展，公司將會進一步加大對于智能化的投入及布局。

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