北京時尚產業數智化發展路徑研究

陳文暉

北京服裝學院時尚研究院，北京，100029

進入21 世紀，時尚產業正在扮演著越來越重要的角色，逐漸成為實現城市經濟社會發展、加快城市產業轉型升級、提升城市人文內涵的重要抓手。國內外專家對于時尚產業的概念有著多種理解。中歐國際商學院《中歐商業評論》時尚產業研究中心（2008）分析認為，時尚產業主要分為時尚設計和時尚營銷兩大領域。[1]李璐從產業經濟學關于產業的定義出發，指出時尚產業是以消費時代人們的精神及文化需求為基礎的，設計、制造、推廣、銷售具有時代先進性，并裝飾、美化人生活的產品或服務的企業組織及其在市場上的相互關系的集合。[2]李勇堅提出，時尚產業是一系列生產經營活動的總稱—包括對時尚產品和時尚服務進行的設計、采購、制造、推廣、銷售、使用、消費、收藏等活動。[3]綜合以上，本文基于產業價值鏈的視角得出，時尚產業是一系列生產經營裝飾、美化人生活產品及服務的活動總稱，主要包含時尚產品的創意設計、加工制造以及市場營銷。時尚產業已經與服裝、化妝品、家紡、運動用品、家具等各種產業融合發展，形成了“時尚+”的大時尚產業體系。[4]

隨著2004 年北京市提出建設“時裝之都”以及2012 年北京作為“設計之都”入選聯合國全球創意城市網絡[5]，時尚產業開始成為北京新興產業的典型代表，在賦能城市建設方面發揮著日益突出的作用。黨的十八大以來,黨中央高度重視數字經濟的發展，其已然成為經濟發展的關鍵力量，以人工智能、區塊鏈、云計算和大數據為代表的數字技術正在加快產業體系的重構。[6]時尚產業是現代產業體系構建的重要組成部分之一，數智化大潮下，其商業模式、發展邏輯和組織邊界也正在進行重塑。站在新的歷史起點，為了更好地發揮時尚產業在北京城市發展過程中的新作用，有必要從時尚設計、時尚智造、時尚銷售三個角度深入研究數智化背景下北京時尚產業發展的新路徑。

一、北京時尚產業數智化發展的技術基礎

近年來，受需求收縮、供給沖擊、預期轉弱等多重因素疊加影響，我國經濟增速下行壓力較大。新形勢下，科技創新已成為解決我國重要經濟問題、推動經濟社會發展的關鍵力量。數字技術正在成為影響時尚產業的關鍵核心技術，它將助力時尚產業從數據資源提升業務流程效率的數字化階段發展到借助數據治理實現產業智慧化升級的數智化階段。

（一）人工智能（Artifical Intelligence）

人工智能是研究開發用于模擬并延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學，是在大數據、算法、自主學習、深度學習、傳感器等軟硬件基礎上形成的。[7]在過去的十年里，隨著計算機算力和人工智能算法突飛猛進，隨著深度學習算法的崛起和廣泛應用，人工智能在特定信息處理中的優勢加速顯現，例如數據的加工效率、海量數據隱含模式的識別、決策選擇和優化等，特別是人工智能能夠避免由情緒方面的波動所導致的個性化失誤。[8]基于以上優勢，人工智能已經廣泛應用于時尚產業的創意設計、生產制造和商業模式創新。例如，利用人工智能可以對大量的素材高速進行資源整合和數據處理，增加圖案設計的樣式并確定面料和配飾的選擇，大大提高設計效率。

（二）區塊鏈（Blockchain）

區塊鏈的本質是一個分布式的數據庫，由全網參與者共同管理和維護。每個數據塊中都包含一定時間內的系統全部信息流[9]，并生成密碼，用于驗證其信息的有效性和鏈接下一個數據塊。基于去中心化、開放性、自治性、安全性和匿名性等特性，區塊鏈技術在時尚產業領域正在逐步開始使用。目前，區塊鏈技術在時尚行業中最有效的應用就是防偽和溯源。區塊鏈里的每個數據塊都經過驗證并帶有時間戳，可以確保商品來源、商品的追溯性和真實性。

（三）云計算（Cloud Computing）

云計算是指規模經濟驅動的服務交付和使用模式，即通過互聯網將高度虛擬化整合的計算資源池（網絡、服務器、存儲、應用和服務），以“一切皆服務”的思想和形式，類似效用計算的按需分配及消費模式，可定制、動態擴展、便捷經濟、用戶透明的方式，統一友好的界面高速自動化地提供給大量用戶。[10]云計算的服務模式包括SaaS、PaaS 和IaaS 三個層次：SaaS（Software as a Service）指軟件即服務[11]，提供運行在云計算基礎設施上的應用程序，用戶可以在各種設備上通過客戶端界面訪問[9]；PaaS（Platform as a Service）指平臺即服務[11]，提供給用戶的是在云計算基礎設施上部署好的軟件運行平臺，用戶能通過平臺進行應用部署[9]；IaaS（Infrastructure as a Service）指基礎設施即服務[11]，提供給用戶的服務是對所有計算基礎設施的利用，用戶能夠部署和運行任意軟件。[9]云計算是時尚產業數智化的重要技術手段。以服裝Saas 軟件為例，它可以運用云計算，為服裝行業的企業提供銷存管理、ERP（Enterprise Resource Planning，企業資源計劃，指建立在信息技術基礎上，以系統化的管理思想，為企業決策層及員工提供決策運行手段的管理平臺[12]）服務等便利，幫助企業實現數智化轉型，提升管理水平和降低運營成本。

（四）大數據（Big Data）

所謂大數據，是指“海量數據+復雜類型的數據”，此處復雜類型是指越來越豐富的非結構化數據。因此，海量和復雜是對大數據內涵的突出詮釋。[13]大數據在時尚產業的應用，就是在這些海量和復雜數據的基礎上，通過圖像識別、數據挖掘等技術，快速推進時尚產業的數智化進程。目前大數據應用主要有三種方式：借助大數據技術提升時尚設計與產品開發能力、依托大數據技術進行精細化品牌營銷、利用大數據技術打造快速柔性供應鏈體系。基于我國時尚產業的龐大規模、豐富數據以及廣闊場景，大數據技術已經成為時尚產業發展的最新動力來源，通過與虛擬現實技術、3D 打印技術、物聯網技術等的深度結合與快速迭代升級，它正在從創意設計、產品開發、生產制造、品牌運營管理、商業渠道等各個環節，廣泛改變著我國時尚產業的業態和運作模式。

二、北京時尚產業數智化發展的探索與成效

通過數字技術的應用，時尚產業的生產、流動和管理效率逐步提高。在數智化大潮之下，北京時尚產業在時尚設計、時尚制造和時尚銷售領域不斷探索，積極推進產業的可持續發展。

（一）時尚設計數智化

時尚設計是時尚產業發展的核心要素，是數字技術應用最活躍的環節之一。隨著數字技術的大量引入，時尚設計領域發生了巨大的變化。

1.精準捕捉個性化需求

基于大數據、人工智能、云計算等技術手段，時尚產品的生產企業、設計師可以快速識別和深度挖掘消費者的興趣和需求，根據精準的客戶畫像為用戶進行個性化定制，真正做出滿足消費者個性化需求的時尚產品，做到千人千面，提升消費體驗。例如北京東直門附近的Ubrand 服裝體驗店，往電腦中輸入了7 000 余套西裝的版型數據，根據這些數據可以為顧客提供個性化服裝定制方案。

2.大幅提升設計效率

Adobe Illustrator 等計算機服裝設計軟件能夠幫助服裝設計人員設計服裝草圖以及服裝技術插圖。而Marvelous Designer 等三維模擬設計軟件則可以創建逼真的虛擬服裝模型和布料模擬，解決設計與人體的擬合問題。這些數智化設計軟件的應用大大節省了開發時間，提高了研發效率。例如，北京時尚集團控股旗下的銅牛集團組建了3D 數字工作室，通過3D數字設計和研發設計，將制衣周期從77 天縮短到33天左右。

3.助力拓展數智化功能

隨著科技的不斷發展，各類技術產品的跨界推動著時尚產品的設計創新超出傳統的美觀、舒適等要求的范圍，朝著更廣闊的方向擴展，各類智能功能開始增加，例如，愛慕推出的運動智能內衣，除了內衣的基本功能以外，還能基于運動數據實時監控運動狀態，并提供語音指導，確保穿衣者的運動強度適當。

（二）時尚制造數智化

在消費升級大潮下，個性化、多元化的時尚消費需求倒逼時尚產業進行調整升級，推進時尚產業向數字化、智能化轉型升級，加快向時尚智造領域延伸和拓展[14]，實現管理流程信息化、生產過程智能化、物流倉儲數字化[15]，提升時尚制造數智化水平。

1.管理流程信息化

采用SRM（Supplier Relationship Management，即供應商關系管理）、FMS（Flexible Manufacturing System，即柔性制造系統）、DRP（Distribution requirements planning，即分銷計劃）等信息管理系統，有助于企業實現質量管理、設備管理、生產管理在內的車間管理信息化，提高設備利用效率，實現不同管理系統快捷運營，使生產過程更加高效。以北京嘉曼服飾股份有限公司為例，通過外購第三方軟件，并根據公司自身需求進行二次開發和持續優化，該公司開發了線下門店POS（Point of Sale，即銷售終端）、WMS（Warehouse Management System，即倉庫管理系統）、訂貨會、OMS（Order Management System，即訂單管理系統）等系統，實現了對研發設計、原材料供應商、成衣加工廠商、線下直營、加盟、電商的可視化管理，有效降低了采購成本、物流成本、銷售成本，加快了存貨周轉，將毛利率穩定在較高水平。

2.生產過程智能化

依托信息與設備的深度融合，在建立物流、設備和人的數據庫基礎上，通過物料、設備和人的多維度分類和數據連通，企業實現了對生產過程的實時協調、控制和監管[15]，進而幫助采購方實現對采購需求的精準匹配、快速響應，形成更高效率、更低成本、更高品質的生產方式。例如，北京市銅牛集團在職業裝生產過程中，引入了國內先進的3D 人體數據掃描技術，該技術能夠快速、準確地采集人體尺寸，避免了人工測量出現的誤差，為智能職業裝定制服務提供了技術支持。

3.物流倉儲數字化

以無線射頻識別技術為基礎，利用電子標簽、采集設備等物聯網技術，企業實現對倉儲物品（如原材料、制成品、備件等）入庫、管理、出庫、工序間流轉等環節的全面管控[16]，從而提高倉儲物品整體的運轉效率，降低物流成本。例如北京厚鳥科技公司，將物料供應、采購、生產、質檢、倉儲、物流等要素連接起來，集成傳統業務系統，聚合數據源，通過實時協同，打破供應鏈協作中的“數據孤島”，提高響應速度，縮短訂單交付周期，優化物流效率，幫助服裝供應鏈相關企業迅速向柔性供應鏈轉型。

（三）時尚零售數智化

時尚產業數智化轉型升級的本質是以消費終端的需求為驅動力，利用人工智能、物聯網、大數據等技術對產業鏈進行全面數智化改造。而數智化營銷是大部分時尚企業數智化轉型的第一步，它利用線上線下銷售渠道的創新融合重構“人、貨、場”三者的關系。[17]

1.“線上+線下”銷售渠道的同步發展

其一，線上多元化平臺快速興起。唯品會、小紅書、蘑菇街、得物等時尚類APP 快速興起，線上流量逐步分化。同時，直播電商方興未艾，已經成為服裝行業的重要銷售方式。根據智研咨詢的研究數據，2022 年中國直播電商市場規模達到3.49 萬億元，年增長率為36.00%。（見圖1）[18]

圖1 2018—2022 年中國直播電商市場規模

其二，線下渠道持續優化。現階段國內品牌服裝行業已經走過了渠道高速擴張、以量取勝的時期，“提質”已經成為當前各品牌在渠道端的戰略重心。在大數據賦能時代，各服裝品牌應當根據市場、商圈以及消費者相關數據的變化，持續優化線下門店戰略布局，保障門店總體效益水平。

2.借助數智化手段提升銷售服務效率

其一，加強銷售數據分析。重視顧客搜索、咨詢、購買、點評、投訴等數據的搜集，借助大數據及人工智能等技術，通過銷售數據的收集、清洗和分析，實現顧客行為、偏好、需求等的準確把握，以此作為后續創新時尚產品、提供定制化銷售服務等的重要依據，提升用戶整體的消費體驗。其二，積極運用智能語音助手。借助Amazon Alexa、Apple Siri、Google Home 和Microsoft Cortana 等智能語音助手，為消費者提供服務，這些智能語音助手的工作效率是人工客戶效率的5 倍，可通過收集客戶問題數據，了解客戶需求及其變化趨勢、購買模式以及相關建議等。這種互動為客戶提供了滿足感，也為時尚企業提供了更多有價值的信息。其三，創新采用虛擬現實技術。北京APM 等高端商場的時尚零售商積極采用創新營銷手段，如使用虛擬試衣間技術，讓消費者更直觀地了解產品，體會使用效果，從而促進了產品的銷售。

三、北京時尚產業數智化發展的問題與挑戰

數智化技術的不斷發展和創新，為北京時尚產業的發展注入了新的活力。但是，北京時尚產業的數智化基礎技術研發及應用仍有待加強，配套體系仍有待完善，時尚產業的數智化發展之路仍存在一些問題與挑戰。

（一）關鍵領域的數智化技術優勢不夠突出

數智化技術已成為推動時尚產業升級和發展的必然選擇，及新發展階段時尚產業競爭的重要領域。北京時尚產業領域已經廣泛地采取數智化技術，但是關鍵技術基礎研究仍然實力不強，優勢不夠突出。

1.技術研發投入需要加大

據咨詢公司麥肯錫預測，到2030 年，時尚公司科技投資將會上升到收入的3.00%—3.50%。[19]但近些年來，北京市時尚產業研發投入卻逐漸下降，以紡織業和紡織服裝、服飾業研究與試驗發展經費內部支出為例，投入從2018 年的10 825 萬元下降至2022 年的7 682 萬元（見圖2）。伴隨對技術研發重視程度的降低，北京市時尚產業數智化發展速度有所減慢，目前其基礎技術研究有待加強，關鍵核心技術研發有待提升，創新研究成果轉化有待加速。[20]

圖2 2018—2022 年北京規模以上工業企業研究與試驗發展經費內部支出

2.技術應用領域不平衡、不深入

一方面，目前時尚產業的數智化技術研發主要集中在營銷領域，設計、制造、供應鏈等領域的數智化技術研發應用不足。另一方面，時尚產業的數智化在營銷領域的研發應用也有提升空間，例如時尚企業應進一步豐富自身的數據資產，借助于大數據、人工智能、云計算等技術深入挖掘數據的價值，提升時尚企業銷售環節的決策效率。

3.技術研發隊伍有待加強

面對不斷加劇的產業競爭以及數智化技術應用場景的不斷豐富，北京時尚產業數智化人才短板開始凸顯。一是高端數智化人才總體處于供不應求的狀態。在全行業數智化人才短缺的背景下，較難發現能夠在時尚行業熟練運用數智化技術的人才。二是數智化人才的培養與時尚產業的發展需求也不匹配。人才培養體系和專業課程設置與市場的發展現狀存在一定差距，缺乏針對時尚產業發展新趨勢、新技能的及時追蹤，缺少對產業數智化的全面了解。

（二）時尚產業的數智化應用亟待加強

盡管北京的時尚產業正在積極探索數智化轉型，但科技研發與時尚產業的融合程度仍有待加強。

1.數智化設計能力不足

其一，真實數據采集不足。如前文所述，數據治理是數智化應用的重要內容，而真實數據庫的建設則是數據治理的重要前提。由客戶人體、客戶需求、服裝版型、服裝款式、服裝工藝組成的數據庫越龐大，越有利于數智化設計。但是，由于數據收集起步較晚、數據收集手段缺乏，時尚企業數據庫的建設目前相對滯后。其二，信息整合有待提升。時尚行業內部缺少溝通交流，導致行業內部出現信息化碎片和技術孤島，影響了對時尚行業發展趨勢的判斷。其三，時尚設計工具缺乏。計算機輔助設計軟件等時尚設計工具創新較少，時尚設計與人工智能等數智化手段的結合路徑仍有待深入探索。

2.數智化生產水平不高

其一，時尚產業供應鏈亟待完善。在新冠肺炎疫情暴發以及北京服裝生產企業外遷等因素影響下，時尚產業的供應鏈遭受到多重沖擊，時尚企業尚沒有創新發展出適應新環境的全新供應鏈。其二，時尚制造的數智化應用水平急需提升。由于生產制造的數智化轉型資金需求量大、回報周期較長，且缺少成熟的滿足柔性制造的數智化平臺，因此，協同制造、云端制造等智能制造先進手段應用有待加強。其三，時尚制造的可持續實踐需要進一步探索。可持續是時尚智造模式創新的方向之一。通過環保減排、物流綠色化、裁剪節約等實踐，時尚產業可以保持高品質、高效和創新，同時降低環境影響，實現經濟效益、環保效益和社會效益的協調發展。但北京時尚產業仍然存在服裝產業以生產加工為主、品牌創新不足，生產環節低碳環保工藝不足，服飾面料循環利用有待提升等問題。

3.數智化營銷效果有待改善

其一，在線購物感受不佳。在線購物現在已經越來越成為消費者的購物主要方式，但對于服裝等時尚產品，消費者網購時只能觀看其外觀，而無法有效體驗其面料質感、舒適度等品質。其二，客戶數據不足。為了更好地滿足客戶需求，需要建立包括客戶身材、偏好等多樣類型的數據庫，建立精準客戶畫像，但相關數據基礎建設起步較晚，企業自有數據庫建設需要加強。其三，營銷渠道亟待優化。隨著電子商務的發展，線上成為時尚企業與線下同樣重要的銷售渠道。時尚企業在享受渠道擴展、流量增加收益的同時，線上線下價格沖突、公域流量成本大幅提升等各種問題也隨之出現[26]，一定程度上影響了各渠道作用的充分發揮。

（三）時尚產業數智化的政策體系有待完善

1.數智化有關的政策體系亟待完善

數字經濟已經上升為國家戰略,數據資源已成為國家關鍵的戰略性資源。為更好地發展數字經濟，賦能時尚產業培育新業態新模式，2022 年上海市印發《上海市時尚消費品產業高質量發展行動計劃（2022—2025 年）》，2023 年深圳市印發《深圳市現代時尚產業集群數字化轉型實施方案（2023—2025 年）》。但與以上城市相比，北京仍缺乏系統的時尚產業數智化發展政策和規劃。

2.數智化有關的行業標準亟待建立

隨著時尚產業數智化進程的推進，線上化成為業務的重要創新方向。大部分交易、合作等環節都在線上進行，在提升便捷性的同時也加大了部分流程的隱蔽性，增加了政府監管的難度。因此，北京亟待加快推進時尚產業的標準化和規范化建設。

四、北京時尚產業數智化發展路徑研究

為了加快時尚產業的發展，讓其在國民經濟建設中發揮更重要的作用，真正成為經濟社會新的增長極，北京市應采取積極措施加快時尚產業數智化的步伐。

（一）加快時尚產業數智化技術發展

1.夯實時尚產業數智化技術研究基礎

其一，推進時尚企業數據庫建設。一方面，運用各類信息采集設備，加強產業鏈各環節數據的采集、挖掘和處理，建設海量的數據庫，夯實數智化基礎；另一方面，打通ERP、CRM 等業務系統之間的壁壘，消除數據孤島，實現數據的有效歸集和運用。其二，加強數智化領域的基礎科學研究，例如人工智能大模型的研發、大數據可視化分析技術等，全面推進人工智能、大數據、區塊鏈、云計算的技術發展；其三，加大政府支持力度，政府要密切關注把握時尚產業數智化新趨勢，加大對研發的財政支持力度，實現時尚產業全產業鏈的創新。

2.加強時尚產業數智化人才隊伍建設

為了縮小時尚產業數智化人才缺口，需要多措并舉提高數字人才素質和水平。其一，制定人才發展計劃。圍繞時尚產業的發展趨勢，制定數智化人才發展的規劃和戰略，明確數智化人才的分類標準、數量目標、質量要求、培養路徑等；其二，加強高端人才引進。通過采取更靈活的引進機制，為時尚產業與科技創新企業引進各類專業人才，凝聚時尚設計領域的國際級設計人才、時尚制造領域的高水平制造技術人才和復合型生產管理人才。其三，完善人才培養體系。根據時尚產業數智化發展的需要，加強時尚類高校、時尚企業及行業協會的合作，培養緊缺的時尚設計師、時尚買手、時尚與奢侈品管理、時尚品牌運營等人才。首先是完善現有時尚專業學歷人才培養體系，更新和優化教育內容和課程設置，增加對時尚產業新技能、數字技術新知識的覆蓋和反饋；其次是加強時尚產業從業人員培訓體系，根據崗位職能需要，構建融通國際標準、橫跨學科門類的綜合化課程體系，提升時尚產業從業人員綜合素質；最后是創新教育方式和方法，采取互動式教學、研討式教學、情景式教學等方式，強化數智化能力和素質的培養，改善人才培養的效果。

（二）提升時尚產業數智化應用水平

1.提高時尚行業數智化設計能力

其一，促進行業交流。由服裝紡織行業協會牽頭，通過舉行展會、論壇等活動以及推進行業信息平臺建設，促進行業交流和產業集群建設，明確行業發展趨勢，為促進行業數智化設計發展奠定基礎。其二，提升中小企業設計能力。政府牽頭研發計算機輔助設計云平臺，為中小企業提供CAD/CAM 軟件、色彩庫、面料、專家庫、設計需求庫等線上共享服務，提升中小企業的數智化設計能力。

2.拓展時尚生產過程中的數智化應用

其一，加快服裝等時尚產業的產業鏈重塑。隨著非首都功能疏解的強力推進，服裝生產等時尚制造業將陸續外遷，為了保證時尚產業供應鏈各環節的有效對接，應一方面以龍頭企業為核心推進關聯度高企業的并購，另一方面推進各級政府建設一體化的時尚產業數智化服務平臺，促進產業鏈內信息的高效流通和對接。其二，打造柔性生產數智化平臺，根據服裝等時尚產品非標準化的特點以及以銷定產的新模式，構建滿足小批量、多品種、個性化、高附加值的定制化生產模式需求的柔性生產數智化平臺，有效助力時尚行業的智能化轉型升級。其三，重視低碳環保數智化生產技術的研發與應用，降低生產環節的碳排放水平，創新不同材質服飾面料的循環利用方式，更好地實現我國“雙碳”發展目標，拓展國際業務。

3.構建時尚產業營銷新模式

其一，拓展線上線下入口。通過元宇宙技術的系統使用，實現線下體驗場景化和線上入口多元化，全面覆蓋客戶多元化需求，增強客戶的黏性。其二，推進線上線下渠道融合發展。時尚企業要深度挖掘客戶數據，根據客戶畫像不斷探索線上線下雙渠道發展模式，實現線上平臺和線下場景的融合、滲透和重構，線上線下數據和業務無縫銜接，讓消費者獲得統一的購物體驗和服務。其三，促進公域私域流量結合。通過小紅書、快手等公域平臺提升時尚產品的市場影響力，獲取新流量；同時也通過時尚企業私域平臺的經營沉淀私域流量，提高單客價值，提高用戶黏性和復購率，從而實現公域與私域的數據共享、轉化共贏。

（三）完善時尚產業數智化政策體系

1.建立完備的時尚產業數智化政策配套體系

其一，出臺時尚產業數智化發展政策，引導、規范時尚產業數智化發展，完善經營環境，保護生產者及消費者權益，營造良好的政策氛圍。其二，制定時尚產業數智化發展戰略和規劃，明確主要思路、發展目標、工作任務、工作步驟、部門職責、保障措施等，確保方案可落地、可執行。其三，建立時尚產業數智化發展在人才引進、企業發展等方面的激勵機制，尤其是出臺關于科技產業化、投融資、企業個人稅收等方面的優惠政策以及財政投入政策，支持時尚產業加快數智化發展的步伐。

2.加強時尚產業數智化相關的規則標準建設

一方面，加強內部產業標準的制定。借鑒《國家文化大數據標準體系》的做法，研究制定覆蓋產供銷全流程的時尚產業數智化標準，規范時尚產業數智化的發展環境，力求公平公正。另一方面，積極參與時尚產業數智化領域國際規則的制定。通過“一帶一路”、環喜馬拉雅合作經濟帶等國家戰略的推進，加強與沿線國家在數字基礎設施建設如5G、大數據中心、物聯網等方面的合作，積極參與制定時尚產業數智化相關領域的國際規則，與相關國家共同打造有利于我國時尚產業“走出去”的宏觀產業環境。