、社交網(wǎng)絡(luò)等外部數(shù)據(jù)從而預(yù)測(cè)用戶的購(gòu)買行為
，根據(jù)預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行生產(chǎn)和銷售，能有效地減少由庫(kù)存過多
、廢棄
、庫(kù)存不足所引起的經(jīng)營(yíng)損失。
紅隊(duì)
首先，冰冷的算法本身就是違背時(shí)尚規(guī)律的。時(shí)尚的背后應(yīng)該是個(gè)性化，每個(gè)人都找到適合自己的特色產(chǎn)品，如果消費(fèi)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(duì)于工作繁忙的人或者對(duì)時(shí)尚不敏感的人或許可以接受，但如果真的對(duì)時(shí)尚有要求的人不會(huì)跟著推薦走，這樣就失去了平衡庫(kù)存的意義。
其次，正如小米董事長(zhǎng)雷軍曾指出中國(guó)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(jìn)商場(chǎng)的時(shí)候賣的都是1500塊起。越來越多消費(fèi)者認(rèn)識(shí)到，他們購(gòu)買的東西其實(shí)成本是非常低的，這將嚴(yán)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(jià)錢，消費(fèi)者不買單，進(jìn)商場(chǎng)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(jià)錢，結(jié)果就成了死循環(huán)
。所以
，算法不能直接解決庫(kù)存問題。
第三回合——品牌沖擊
紅隊(duì)
同時(shí) ，這樣的平臺(tái)會(huì)侵蝕品牌的力量
。大部分消費(fèi)者都以性價(jià)比為最重要的購(gòu)買因素。在這樣的平臺(tái)下
，對(duì)于特色不鮮明的品牌很容易就被消費(fèi)者淡忘
。FashionAI對(duì)快時(shí)尚品牌和定位于年輕消費(fèi)群體的品牌引起的沖擊應(yīng)該最大。四五十歲的人不會(huì)輕易去這樣的店嘗試購(gòu)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(jià)比
。
藍(lán)隊(duì)
品牌影響力萎縮和平臺(tái)沒有關(guān)系，沒有特色的品牌注定被淘汰。對(duì)于一般品牌來說，不能提供性價(jià)比也無法存活。國(guó)內(nèi)很多品牌都想做“中國(guó)版ZARA”，但時(shí)尚度卻難以企及，質(zhì)量也不能超過，這樣的性價(jià)比就很低了。還有一點(diǎn)就是服務(wù)意識(shí)，很多國(guó)內(nèi)品牌服務(wù)意識(shí)不夠。去年的烏鎮(zhèn)互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)上，馬云提出未來制造業(yè)一定是服務(wù)業(yè)這個(gè)觀點(diǎn)。人工智能發(fā)展對(duì)制造業(yè)就業(yè)會(huì)產(chǎn)生巨大的影響，制造業(yè)必須是服務(wù)業(yè)。舉個(gè)例子，獲得騰訊25億元投資的海瀾之家。之前，美團(tuán)外賣也宣布將與海瀾之家開展合作，由美團(tuán)外賣人員前往海瀾之家線下門店拿貨，承諾一小時(shí)送達(dá)用戶。這就是服務(wù)意識(shí)。
第四回合——共識(shí)
FashionAI讓我們看清兩件事：一是線上+線下是一種必然趨勢(shì)；二是供應(yīng)鏈效率對(duì)于行業(yè)利潤(rùn)起決定性作用。
從新零售提出第一天起，人們就認(rèn)識(shí)到線上+線下是一種必然
。消費(fèi)者一邊享受網(wǎng)上購(gòu)物的便捷
，一邊懷念實(shí)體購(gòu)物的快感，對(duì)于服裝消費(fèi)更是
，線上終究需要線下提供一個(gè)真實(shí)的場(chǎng)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(fèi)者、商家鎖定在一個(gè)平臺(tái)上
。這背后除了算法
，還必須有一套效率極高的完善的供應(yīng)鏈體系支撐。足夠優(yōu)秀的供應(yīng)鏈系統(tǒng)能夠利用數(shù)據(jù)精準(zhǔn)洞察消費(fèi)趨勢(shì)
，輔助企業(yè)進(jìn)行快速
、貼切的商品企劃決策，根據(jù)市場(chǎng)需求及時(shí)調(diào)整生產(chǎn)節(jié)奏
，控制庫(kù)存短缺或過剩造成的負(fù)擔(dān)
。
FashionAI的普及會(huì)引起更多人對(duì)上游產(chǎn)業(yè)的關(guān)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(guó)更多的紡織企業(yè)
。
這讓我們看到供應(yīng)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(jìn)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(yīng)鏈的精力通常集中在靠近消費(fèi)者的后端
，對(duì)前端的智能化升級(jí)投入不夠。原材料采購(gòu)
、工廠采購(gòu)與生產(chǎn)控制
、配送中心與貨運(yùn)代理、批發(fā)
、增值服務(wù)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(dòng)，例如在布局網(wǎng)鏈總部的華孚時(shí)尚（◄點(diǎn)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(shè)計(jì)師及電商交易的垂直服裝平臺(tái)
，真正解決后端生產(chǎn)環(huán)節(jié)的市場(chǎng)痛點(diǎn)，契合紡織服裝產(chǎn)業(yè)發(fā)展新趨勢(shì)
，開創(chuàng)時(shí)尚產(chǎn)業(yè)新格局
。
還有江蘇陽(yáng)光集團(tuán)
，企業(yè)智能的染料助劑配送系統(tǒng)加全自動(dòng)毛條染色系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)無人無縫對(duì)接
；實(shí)施面料坯布產(chǎn)質(zhì)量數(shù)據(jù)即時(shí)智能采集實(shí)現(xiàn)機(jī)器換人；通過大數(shù)據(jù)建立標(biāo)準(zhǔn)化裝飾線庫(kù)
，減少重復(fù)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�
，F(xiàn)在
，陽(yáng)光正在利用人工智能打造“紡織大腦”。
