时尚科技|AI在时尚领域各个岗位的应用（设计、营销、供应链等）

▼以下的冷芸时尚圈讨论是就行业问题的讨论及总结。这些分享属于集体智慧的结晶。（它们并不代表冷芸个人观点）。希望通过此种方式能让更多行业人士受益！

关于AI的理解

现在有很多人在多个领域运用AI技术，包括视频制作、课件排版、数据分析和图片处理。目前有芸友正深入研究AI电影制作，参与了一部两三分钟短片的制作。这部作品需要运用四五个不同的AI工具协同工作，而要完整制作一部影片，通常需要七到十个不同工具的配合。虽然目前AI在画面细节处理上还略显不足，但这只是时间问题。

在创作领域，这种新技术引发了关于应用边界的思考。尽管AI工具如ChatGPT在撰写邮件、客户点评等日常文书方面表现优秀，但在专业写作领域仍存争议。作为学术研究者和自媒体创作者，写作创作则需要坚持原创。这一坚持源于两个考虑：学术写作中的版权问题，以及避免内容的同质化。

AI技术正在重塑时尚产业，尤其是广告领域。传统广告制作流程正经历颠覆性变革，画面、声音、音乐、人物等元素都可通过AI快速生成。原本需要大量时间和预算的制作过程，现在仅需几天就能完成，大幅降低了制作成本。这种变革甚至延伸至品牌发布会，虚拟秀场逐渐成为可能。不过，实体秀场因其独特的情感连接作用，仍然保持着不可替代的价值。

在评估国内AI技术现状时，与国外产品相比，国内AI工具在稳定性方面存在明显差距，较易出现基础性错误。这一现象在服装设计领域的AI软件中特别明显。当下多家国内AI服务提供商在推广产品时，往往回避其技术团队背景等关键问题。

通过对比不同类型的AI应用可以发现，像“黑神话·悟空”这样的游戏开发与AI电影制作在技术层面存在显著差异。经验丰富的使用者已经能够清晰分辨人工制作的3D效果与AI生成内容的区别。这种差异反映出AI技术在不同应用场景下的特点和局限。

面对AI技术带来的变革机遇，建议从业者积极尝试不同的AI工具。无论是服装设计、广告制作还是影视创作，系统性地运用AI技术都将开启新的可能性。

AI对于时尚行业的应用层面

1.设计师应用AI设计面料和成衣

在AI技术应用的探讨中，芸友们从OpenAI接口限制使用这一现象展开讨论。目前OpenAI接口已不再向中国大陆和香港地区开放，导致众多依赖该接口的创业团队陷入困境。然而，这种限制也成为检验企业真实实力的重要指标。真正具备核心竞争力的企业必然能找到持续发展的方案，而不会因单一技术通道的关闭而停滞。

在日常工作中，AI工具的应用已经渗透到多个环节。针对演示文稿的制作，GAMMA.APP被证实是一款优秀的PPT制作工具。在服装设计领域，则发展出了一套完整的工作流程：可以先通过ChatGPT获取设计灵感和创意思路，再利用Mid Journey(MJ)进行具体的图像生成，最后对生成的图像进行人工修正和优化。这种组合使用的方式充分发挥了不同AI工具的专长。

ChatGPT作为一款多功能AI工具，除了擅长文字处理外，在数据分析领域展现出特殊的优势。它的操作界面对文科生和艺术生特别友好，但要充分发挥其数据分析能力，使用者需要掌握基本的数据分析原理。如果连基础的分析命令都无法准确表达，再强大的AI工具也难以产出有价值的结果。这种特点实际上提升了对使用者表达能力的要求，必须学会准确地提出问题，避免出现文不对题的情况。

2.咨询公司应用AI预测趋势

在流行趋势分析领域，各大趋势分析机构都在不同程度上应用AI技术。WGSN和Edited等全球知名趋势预测机构已开始使用AI分析来自电商平台、时装秀和社交媒体的数据，为品牌提供决策参考。然而，这些机构在其网站界面上很少直接展示AI技术的应用痕迹。未来除非有强制性披露要求，否则AI技术的应用可能会更加隐形化。

数据获取方面，虽然AI增强的爬虫技术已经非常普及，但同时也面临着日益强大的反爬虫技术的挑战。大多数专业的数据采集和分析工具都采用收费模式，这反映出AI应用已进入商业化阶段。然而，在评估AI工具时，最关键的不是技术本身，而是其背后技术团队的背景和产品的可靠度。特别是在当前AI技术快速迭代的环境下，产品的稳定性和服务质量显得尤为重要。

关于趋势预测，目前还没有特别出色的AI应用，主要是因为趋势分析涉及的因素过于复杂。虽然在网络数据的采集和初步分析方面，AI技术可以发挥重要作用，但在深层次的趋势判断上，仍需要专业分析师的参与。

在服装行业中，AI技术正在多个领域展现其独特价值和应用前景。在服装设计与展示方面，AI不仅能够辅助图案设计，还可以生成虚拟模特，为品牌提供更多样化的展示方式。尽管有人担忧这可能会影响设计的原创性，但实际上AI更多是在扮演技术工具的角色，它提高了创新的门槛，促使设计师们进行更深层次的创造。

3.服装制作（3D设计）

在服装制作环节，3D设计技术的应用已相当普及。许多大品牌的供应商都配备了这类软件，用于纸样制作和3D建模，以便更直观地预览成衣效果。这些3D设计软件逐渐融入了AI功能，与其他设计工具如Adobe和微软办公软件一样，都在向智能化方向发展。这种技术应用显著减少了打版次数，降低了生产成本。

4.营销：AI个性化推荐

在电商领域，AI技术正在重塑消费者的购物体验。以亚马逊为例，其AI系统能够基于用户数据提供个性化的产品推荐。阿里巴巴的Fashion AI则在实体店提供混搭建议，打造线上线下一体化的购物体验。很多电商平台会收集消费者的体型数据，用于推荐合适的尺寸和款式。其中，Your Fit这样的AI应用通过分析用户上传的照片，生成精确的3D模型，实现虚拟试衣功能。

5.供应链：智能调配货品与促销

在供应链管理方面，AI的应用同样显著。通过分析历史数据，AI算法能够更准确地预测市场需求，优化库存管理，减少生产过剩带来的环境负担。H&M等品牌已经开始利用AI分析销售数据和退货情况，用于调整各门店的商品配置。此外，像Source Map这样的平台还能够利用AI技术为品牌提供供应链透明度分析，包括评估原材料选择对环境的影响。这些应用都在推动服装行业向更可持续的方向发展。

AI的时尚应用的局限性与未来发展

随着AI技术的不断发展，其应用已深入渗透到时尚产业的各个环节，从趋势分析、营销策划、消费者行为分析，到供应链管理、服装技术开发以及服装设计、花型设计等领域，呈现出全方位覆盖的态势。然而，作为一项新兴技术，AI的应用仍存在诸多需要完善的方面。

在技术层面，AI在视频制作和图像绘制方面的真实感还有提升空间，其输出成果的细腻度尚显不足。不过即便存在这些局限，AI完成的工作质量往往已经超过了一般水平的人工产出。在实际应用中，与AI系统进行有效沟通需要使用准确的关键词和描述，这要求使用者具备较强的表达能力。

AI应用面临的另一个重要挑战是知识产权问题。由于AI系统在学习过程中可能会参考大量已有作品，这容易引发侵权争议。同时，客户数据的隐私保护也是一个不容忽视的问题，目前各国都已经针对这些问题制定了相应的法律法规。

关于AI对就业市场的影响，这种担忧已经开始显现。AI技术确实在提高工作效率的同时，减少了传统岗位的工作量。然而，技术革新往往也会创造新的就业机会。这种情况与工业革命时期相似，当时大量手工纺织工人因机器的出现而失业，甚至出现了砸毁机器、破坏工厂的抗议浪潮。但历史证明，这种反抗无法阻挡社会进步的步伐。

在这样的背景下，最关键的是个人要具备持续学习的意愿和能力。那些不愿意适应新技术、提升自身能力的人才更可能面临被淘汰的风险。因此，积极跟上时代步伐，主动适应技术变革，才是应对AI时代挑战的明智之选。

文字整理：张怀楷

文字编辑：陈畅

美术编辑：李宁