AIGC是指人工智能+大數據+物聯網+云計算技術，這些技術可以在時尚行業中得到廣泛的應用。

曾經流傳過這么一句話：“人往往會高估一年時間發生的變化，低估五年時間發生的變化?！?/p>

這句話可以理解為短期時間內的技術迭代并不能引起翻天覆地的變革，但ChatGPT的橫空出世，已經證明了大家連一年的變化也沒法高估了。

以ChatGPT為代表的AIGC模型，已然成為了一個重要的技術演進方向，將會給各個行業帶來全新的升級變革。

在瘋狂追尋效率與生產力的行業中，時尚必然在前列。本期文章，我們一起來探討，當AIGC卷入時尚服裝產業，深入到產品鏈的不同環節，將會碰撞出什么火花，帶來哪些改變？已經歷數字化洗禮的服裝企業又該如何抓住 AIGC 的機遇？

創新產品設計

長期來，我國時尚鞋服行業大多品牌因研發投入的不足，或款式抄襲、同質化嚴重等問題，常被市場詬病。

傳統的產品設計環節效率低下，需要設計師、版師、樣衣工線下反復溝通，不可視且調整周期長。設計師日常要處理眾多繁瑣工作，難以專注于產品創新。

若時尚品牌能接入AIGC參與到產品設計環節，幫助設計師快速記錄靈感、生成設計草圖，可在降低人力成本和物料成本的基礎上大幅節省時間。

目前，國外運動鞋服品牌耐克、阿迪達斯均在研發推出自身的AI鞋款。在國內，特步與李寧均有3D打印鞋，未來或有更多由AI設計的國產鞋服上市。

此外，AI還可以通過關鍵字描述快速生成設計的模式，滿足大眾對設計表達的需求，自動生成大量的服裝設計方案，允許非設計師進入時裝設計領域，消費者或能成為自己的“設計師”。

優化銷售預測

銷售預測一直都是時尚服裝行業的一大難題。

服裝作為非標品，銷售周期短，產品本身受到季節、地域、色彩、流行趨勢等等眾多因素的影響，再加上需求個性較強，存在產品數據化定義難、消費者喜好判斷難、產銷數據匹配難的問題。

傳統的商品企劃模式，是以“人”為主導，品牌會根據歷史銷售數據分析，提前9個月到18個月預判衣服未來賣什么、賣多少、如何定價等。

這種機制以計劃為主，極度缺乏彈性，當消費者個性化需求占據主導地位時，生產出來的商品和消費者需求一旦不匹配將會造成庫存積壓；當市場端出現新的流行趨勢和商品需求時，供應鏈因無法及時響應新消費需求，導致前端出現缺貨；上述兩點造成產品積壓和終端銷售效率低。

若能借助AIGC優化商品銷售預測環節，通過實時的大數據分析，比如終端全局試銷數據回流、監測直播和社群預售數據、爬蟲社交媒體話題、搜羅最新國內外流行趨勢等，通過這種方式，品牌能夠獲取一手市場數據和資訊，并根據最真實的用戶反饋進行產能調整，提升銷售預測的準確性。

為了讓大家對AIGC賦能下的商品銷售預測有更好的感知，本次我們以# 2024春夏少淑連衣裙流行趨勢預測 為話題進行探討，大家可以通過識別海報上的二維碼，與AI助手進行提問與對話。

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在這里，小編先簡單給大家打個樣：

寫在最后

當前各行各業正在被大模型革新，在這樣背景下，麗晶希望能夠發揮橋梁作用，連接起零售企業和大模型，利用積累的行業底層洞見和實踐數據，與眾多零售品牌、商家，一同優化訓練垂直領域的行業大模型，為客戶打造數據飛輪。