“AI 纺织”在行动丨杨兆华：AI在纺织服装产业品牌渠道与终端消费领域的应用

人工智能（AI）正在重构产业架构和底层基座，重塑生产力与生产关系。发展智能经济成为产业转型升级、实现换道超车的重要机遇。

中国纺织行业把握人工智能机遇，需要回归本质，加强垂直领域攻关，实现重点场景应用突破，构筑丰富应用生态；把握人工智能风口，需要适度前瞻布局，整合碎片化场景，沉淀高质量数据，做好“AI+纺织”，将设计、制造、营销、品牌建设，架构于“大数据+大算力+强算法”之上。

为深入解析AI在当下以及未来如何参与纺织工业的发展，赋能全行业，《“AI+纺织”在行动》专栏介绍行业AI发展及趋向，推动产业新质生产力发展。

AI在纺织服装产业品牌渠道

与终端消费领域的应用

中国纺织工业联合会副会长杨兆华

AI在品牌渠道与终端消费应用可从创新场景应用、面临的挑战以及发展趋势三个方面进行分析。

AI在品牌渠道与终端消费领域的创新场景应用

基于生成式AI赋能内容营销

AI生成内容赋能营销与传统相比，在效率与速度、个性化与精准度、成本效益方面具有明显提高，方式包括AI文生文、AI图片生成、AI视频编辑器。

基于元宇宙技术催生虚拟营销

元宇宙已经从概念走向前台，从技术驱动到资本介入再到政策支持。2023年8月，工信部等五部门印发《元宇宙产业创新发展三年行动计划（2023-2025年）》，推动元宇宙技术成为数字经济重要增长极。元宇宙时代的虚拟营销方式主要包括数字人虚拟主播、AI智能客服、虚拟展播场景。

通过自主定制实现个性化消费体验

AI个性化自主定制模式通过实现准确测量尺寸、推荐风格喜好、提供创意灵感三方面功能，让消费者在自主便捷购物的同时，感受创作乐趣，以此拥抱AI时代下的“设计平权”。

通过虚拟测款打造便捷化消费体验

虚拟试穿结合人工智能、增强现实（AR）、图像处理和3D建模等技术，提供无需亲自试穿、现场购买，即可查看纺织品服装穿着、家用效果的便捷方式。

借助用户画像进行消费需求精准预测

AI技术能够通过数据挖掘分析，多维度构建用户画像，借助人工智能大模型，即具有超大规模参数和数据的深度学习模型，通过自我学习、迁移学习，实现多种复杂任务和功能，有别于传统的“销售数据分析+市场调研+客户反馈”消费需求预测模式，大大提升了消费需求预测的时效性和精准度。主要应用场景包括通过数据挖掘分析构建用户画像、通过个性化推荐提升购买转化率。

借助数据模型支撑供应链高效管理

AI通过大数据分析和预测模型，能够精准预测原材料需求，优化库存水平，减少过剩与短缺风险，降低成本并提高运营效率，突破了传统供应链管理中存在的预测准确性不足、反应速度慢、库存不平衡、成本控制难，以及信息传递不畅、决策过程繁琐等局限性。主要应用包括：通过数据分析实现精准供给、实时监控库存实现智能补货、分析脱货滞销优化库存结构。

AI在品牌渠道与终端消费领域应用面临的挑战

尽管AI在品牌渠道与终端消费领域的应用前景广阔，但在实际应用过程中仍面临诸多难点和挑战。

用户体验

在品牌渠道与终端消费领域，AI技术的应用需确保用户在整个购物过程中感受到无缝、便捷且个性化的体验。然而，目前AI系统可能因算法优化不足或设计缺陷，导致推荐内容不精准、交互界面复杂或响应速度慢，进而影响用户的满意度和忠诚度。

数据完整性

AI在品牌渠道与终端消费领域的应用高度依赖于数据，包括用户行为数据、交易数据、市场趋势等。然而，数据的完整性和准确性直接影响到AI决策的精准度和效果。数据缺失、错误或不一致可能导致AI推荐系统产生偏差，甚至误导用户。

人才局限性

AI在品牌营销与渠道的深入应用领域，对人才的需求呈现出高度复合性与专业化的特征。当前，既精通AI技术，又深刻理解市场营销、消费者行为等商业逻辑的复合型人才极为稀缺，AI技术掌握的不全面，将直接影响AI在品牌营销与渠道应用中的算法优化与模型建立进程，制约AI在提升品牌市场响应速度、深化消费者互动体验、优化营销策略等方面的潜力释放。

数据隐私安全

在纺织服装品牌领域，数据隐私与安全问题尤为重要，因为涉及大量关于消费者偏好、身体尺寸、购买历史等敏感信息。AI技术的运行依赖于大量数据的收集与处理，如何确保这些数据的安全性、防止数据泄露，成为品牌方必须面对的问题。

AI在品牌渠道与终端消费领域应用的发展趋势

全渠道供应链的数智化协同不断加速

纺织服装品牌的全渠道供应链将实现数智化协同，极大提升运营效率和响应速度。AI技术通过深度学习和数据分析，能够更加精准预测市场需求，指导供应链各环节进行灵活调整；大数据技术则能收集并整合来自线上线下、各渠道的海量数据，为品牌决策提供全面支持；云计算提供了强大的数据处理和存储能力，确保数据的高效流通与共享；物联网技术使供应链中的各个环节紧密相连，实现实时监控和智能调度。这些技术的融合应用，将加快全渠道供应链数智化协同，实现透明化、智能化和高效化。

线上线下渠道的融合发展不断强化

AI赋能下的纺织服装品牌，将更加注重线上线下的融合发展，为消费者提供更加便捷、个性化的购物体验。线上平台利用大数据和AI技术，精准推送个性化商品信息和优惠活动，吸引消费者关注并促成交易。线下门店则通过引入AR、VR等技术，提升消费者的沉浸式购物体验。同时，线上线下将实现无缝对接，消费者可以在线上浏览商品、下单购买，再到线下门店试穿、提货或退换货。这种融合发展的模式，不仅能提升消费者的购物体验，也将促进品牌销售的增长。

时尚零售的新业态不断形成

随着AI的不断发展，纺织服装行业将涌现更多新业态。例如，基于大数据分析的个性化定制服务将越来越普及，消费者可以根据自己的需求和喜好，定制独一无二的纺织服装产品；智能零售和无人店等新兴业态也将逐渐兴起，通过自动化和智能化的手段降低人力成本，提升运营效率；基于物联网技术的智能仓储和物流系统也将得到广泛应用，实现库存的精准管理和快速配送。这些新业态的形成，都将进一步推动纺织服装品牌渠道的升级和变革。

文 | 中国纺联副会长杨兆华

（内文图来源©摄图网）