阿里人工智能算法對傳統紡織服裝業是推動還是顛覆？
- 幾日前，阿里“FashionAI概念店”在香港落地。據悉這是全世界第一家人工智能服飾店。
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購數據聯系起來，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，FashionAI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，FashionAI已經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。
對產業影響僅此而已嗎？《中國紡織報》記者在看待這個問題上，產生了分歧，基本分為兩大陣營：
紅隊：把服裝企業進一步逼上絕境
藍隊：為企業開辟了新的通途
第一回合——平臺依賴問題
藍隊
服飾行業的產業規模高達3萬億，卻還遠遠沒有被科技所滲透。按阿里所說，FashionAI可以幫助B端商家管理“商品數據”，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，FanshionAI將其數據化、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，也就是說服裝企業如果不在天貓銷售，就不可能得到數據。大家都知道近兩年“貓狗”大戰很嚴峻，阿里、京東紛紛發力服裝產業的同時，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
傳統制造業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比比皆是。而互聯網的出現正是改變了這種局面，網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。同時，FashionAI是通過算法向消費者做推薦，這樣的做法可以平衡庫存，像傳統導購一樣給客戶推薦適合的和品牌想賣的產品。
再舉個例子，來自日本的時尚人工智能平臺SENSY坐擁13萬用戶數據，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系統分析顧客、購買和庫存數據，再輸入天氣、社交網絡等外部數據從而預測用戶的購買行為，根據預測的數據進行生產和銷售，能有效地減少由庫存過多、廢棄、庫存不足所引起的經營損失。
紅隊
首先，冰冷的算法本身就是違背時尚規律的。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品，如果消費者發現FashionAI算法給大部分人推薦的都是類似的產品，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核心問題是效率低下。他還舉例男士襯衣，最貴的生產成本只有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，卻每道環節都不掙錢。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。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。去年的烏鎮互聯網大會上，馬云提出未來制造業一定是服務業這個觀點。人工智能發展對制造業就業會產生巨大的影響，制造業必須是服務業。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，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。足夠優秀的供應鏈系統能夠利用數據精準洞察消費趨勢，輔助企業進行快速、貼切的商品企劃決策，根據市場需求及時調整生產節奏，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業的關注，甚至是有可能讓上游工廠翻身。據說，阿里正在籌建自有服裝智造工廠。服裝加工可以自己完成，但全產業鏈的配套一定要涉及全國更多的紡織企業。
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，以及上游面料、紗線都在進行柔性化生產，生產速度在加快，生產周期在縮短，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、工廠采購與生產控制、配送中心與貨運代理、批發、增值服務都是數字化的潛在空間。
紡織上游企業中不乏一些已經在行動，例如在布局網鏈總部的華孚時尚（◄點擊閱讀），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，真正解決后端生產環節的市場痛點，契合紡織服裝產業發展新趨勢，開創時尚產業新格局。
還有江蘇陽光集團，企業智能的染料助劑配送系統加全自動毛條染色系統實現無人無縫對接；實施面料坯布產質量數據即時智能采集實現機器換人；通過大數據建立標準化裝飾線庫，減少重復投料；襯衫智能化生產線、MTM西裝智能化生產線平均效率提升30%~50%等。現在，陽光正在利用人工智能打造“紡織大腦”。
