高瓴资本的眼光 毋庸置疑。 去年就开始入局投资ai服装设计版块。马斯克也在三月着重强调了ai跟服装设计的结合。
整个服装产业除了公认的市场端高价值之外,另外一个价值高地就在设计环节。在利润比例上,市场、设计和生产大概是 5:4:1 的分配比例,市场甚至没有明显高于设计。在这样一个价值非常高的环节上,ai赋能 带来的降本增效是巨大的。
ai医疗 ai电商 ai建筑设计 ai游戏 其实都是未来的预期带来降本增效,
但是ai服装设计 是已经很早就开始商用,随着各种大模型的出现。ai绘画的越来越精致 ,未来结合虚拟试衣间。
整个服装设计行业 将会带来更大的质变。而大数据跟ai设计的结合 也更容易击中消费者的心 。产生大爆款
首先是电商聚合数据源,包括淘宝、京东、唯品会等各种各样的电商数据。这类数据具有一定的市场指导作用,比如淘宝销量,京东评论,各个不同平台的点赞或者其他的浏览数据,这些数据可以从侧面反映出市场对某个款式的认可程度。
电商数据的第一个作用是验证信息。某个款式到底流行还是不流行?消费者喜欢还是不喜欢?通过销量数据、评论数据能得到反馈。服装企业在开款环节如果想做去年爆款的一些延续款,就可以参考去年市场上和竞争对手的爆款数据,反推今年什么季节做什么样的款式。
第二作用是可以帮助服装企业更快地对市场做出反应。就这两点而言,电商聚合数据对设计师的选款工作有非常大的帮助。
第二大类的数据是社交媒体的数据,包括微博、小红书、抖音、快手这些平台。这类数据反映了当下的流行趋势。
网红和明星他们在穿什么?他们在发一些什么样的图片?社交媒体会影响到大众对时尚的判断和审美,因此通过对这些数据的分析可以辅助判断近期的流行款式,例如淘宝上有大量 ins 风的服装,可见 ins 上的风格对中国时尚界的影响非常大。鉴于此,知衣科技收集了超过百万的 ins 博主,数万小红书、微博博主最新最潮的数据。
第三大类是更偏时尚专业的数据,比如秀场、订货会、品牌画册这样的一些数据。在时尚度上这类数据要领先于电商及社交媒体数据,是更加前沿的流行趋势。
而且 ai设计的时装 也早已进入了各种场景 。
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