利用数字技术赋能服装产业 助推深圳打造国际时尚之都

深圳作为我国时尚产业的重要集聚地近年来发展成果显著，接下来可推动产业数字化升级，数字深圳时尚突破产业发展面临的技术品牌、设计和库存等瓶颈。赋能服装

广东粤港澳大湾区研究院研究员 王继昌 2023春夏深圳时装周于10月25日开幕，计划在10天活动期间推出70余场主题秀，助推之都经过多年积累和沉淀，打造深圳时装周目前已是国际我国规模、影响力的利用三大时装周之一。近年来，数字深圳时尚我国服装产业发展成果显著，技术深圳作为我国时尚产业的赋能服装重要集聚地表现突出，现有超2500家服装品牌企业，产业其中90%以上为自主品牌，助推之都在全国大中城市一线商场市场占有率超过60%。打造截至2020年，深圳已有200多家企业曾亮相国际四大时装周。2021年，深圳市服装行业销售总额近2700亿元，占全国的10%。今年6月发布的《深圳市时尚产业发展规划（2021-2025年）》提出，深圳致力成为全球重要的新兴时尚产业高地，助力打造富有科技特质的国际新锐时尚之都。

另一方面，我国尤其是深圳服装行业也面临一定挑战，主要表现在两个方面。一是服装产业在品牌与设计方面仍有较大提升空间。我国目前还未发展出具有较大世界影响力的服装品牌，在设计上虽然一批新生代设计师在国际舞台上取得了一定成果，但由于起步较晚等原因在国际知名设计师奖项的获奖人数上显著落后欧美。二是服装产业整体面临一定库存压力。根据工信部数据，2020年，我国规模以上服装企业服装产量223.7亿件。每年较大的产量为各大服装企业带来了一定的库存压力，生产周期长、物流成本高、库存积压，是一直以来服装企业面临的普遍问题。

近年来，随着数字技术蓬勃发展，数字化趋势在服装产业也日益显现。工信部等五个部门今年发布了《数字化助力消费品工业“三品”行动方案（2022—2025年）》（以下简称《方案》），提出在纺织服装、家用电器、食品医药、消费电子等行业培育200家智能制造示范工厂，打造200家百亿规模知名品牌。数字化技术有助于在设计、买手和生产三个领域重塑服装产业，突破行业当前面临的发展瓶颈。

在设计方面，应用人工智能图像生成模型技术，降低工作量并提升产出效率。“生成式对抗网络”（GAN）等数字技术正被广泛应用，GAN包括生成模型和判别模型，两个模型互相学习并产出作品。国内外早已出现利用人工智能技术设计服装的案例，2019年美国麻省理工学院利用AI技术模型进行服装设计，2019中国国际服装设计创新大赛上深兰科技DeepVogue服饰辅助设计系统产出作品获得亚军和“受大众欢迎奖”。科技的赋能，在减轻设计师工作量的同时也提高了效率，深圳一些服装企业已借助AI技术及其他数字技术赋能设计端。有媒体测算，深圳部分企业采用AI等数字技术后，每位设计师每天可以贡献3至5款创意，从设计到产品完成只要7至10天，相较以往超过一个月的周期大幅缩短，整体可以为服装企业节约40%以上的成本。

在买手方面，利用数据工具分析私域流量，紧跟时尚潮流并找准消费者需求。买手在众多服装企业中扮演着重要角色，他们整合销售数据和时尚潮流信息，结合客户需求制定采购限额计划方案。许多知名的快时尚品牌买手经常奔赴世界各大时装周，整合各大时装周刊信息的同时，分析本企业的营销相关数据，为企业提供方案，确保其服装款式时尚受捧。按照服务对象的不同，买手可被细分为企业买手、独立买手、品牌买手与商铺买手等。其中，企业买手与品牌买手多为量产的大型企业服务，相较于其他买手，其对服装产业链所产生的影响力更大，数据工具可以助其做出更的判断。目前众多品牌已建立自有的应用程序、网站及电商平台，依托这些渠道建立自己的私域流量池，利用数据流量池中的数据，能细致描绘消费者画像，辅助企业与品牌买手做出正确决策。

在生产方面，充分利用数字技术探索柔性生产模式，提高产能并降低库存。国家信息中心专家委员会主任宁家骏指出，工业4.0将成为传统制造企业打造智能工厂的标杆，工业机器人、云计算等技术将促进中国制造向中国智造转变。作为传统制造产业之一，服装产业已有企业对此进行探索，总部位于中国香港的汉帛集团下属工厂均使用了哈勃智慧系统，通过数字化系统实现小批量灵活生产，其产能每年稳步提升15%左右，能耗也得到有效控制。在数字技术加持下的柔性生产模式，无疑可以帮助服装企业在一定程度上摆脱库存压力。服装企业可以此为方向，进行自主升级或依托平台进行合作探索。近期，华为、百度分别与纺织类企业签署合作协议，致力于帮助服装企业探索柔性化生产模式。