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阿里人工智能算法對傳統(tǒng)紡織服裝業(yè)是推動還是顛覆?

時間:2018年07月12日來源:中國紡織報作者:

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。

  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.鏡屏會把顧客之前在淘寶的網(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?阿里相關人士表示,過去一年,F(xiàn)ashionAI學習了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,通過機器學習與圖像識別技術,把復雜的時尚元素、時尚流派進行了拆解、分類、學習,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),通過學習用戶的偏好,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)絡等外部數(shù)據(jù)從而預測用戶的購買行為,根據(jù)預測的數(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。國內很多品牌都想做“中國版ZARA”,但時尚度卻難以企及,質量也不能超過,這樣的性價比就很低了。還有一點就是服務意識,很多國內品牌服務意識不夠。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鏈體系支撐。足夠優(yōu)秀的供應鏈系統(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”。

 

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