雅戈尔，服装界的“异类行星” 引入AIGC服装大模型，AI生

雅戈尔，服装界的“异类行星” 引入AIGC服装大模型，AI生成新衣，月产数十万新款，

下面给大家讲解“雅戈尔，服装界的“异类行星” 引入AIGC服装大模型，AI生成新衣，月产数十万新款”的知识,本站信息仅供大家参考哦！

温馨提示：本文章素材来自网络收集整理和聚合（内容观点不代表本站的立场），本站只是一个免费信息分享网站，文章仅供阅读参考用途，如有侵权请联系邮箱：196594267@qq.com 核对后马上删除，谢谢！

雅戈尔，服装界的“异类行星” 引入AIGC服装大模型，AI生成新衣，月产数十万新款， 

雅戈尔，服装界的“异类行星”

文 | 新眸，作者｜汪韵，编辑｜桑明强

在服装领域，雅戈尔一直是个特殊的存在。

大众对它的第一印象，是服装赛道的老牌玩家（主打男士商务西装），并且，在其它赛道上，雅戈尔也是经验满满。纵观雅戈尔商业版图，从一开始的服装、地产、外贸、纺织旅游、投资调整为品牌服装、地产开发、股权投资“三驾马车”齐驱。

复盘雅戈尔，它的发展历程大致可分为5个阶段：

1、品牌形成期（1979年-1992年）：从成立小作坊到品牌战略，雅戈尔主要集中：横向联营（完成部分技术和资本原始积累）和引进外资（成立品牌‘雅戈尔’）,引进了相关先进设备，开启了“高起点、高投入、高科技”的三高品牌战略模式；

2、股份制改造期（1993年-1997年）：雅戈尔转向内部机制改革，通过调动生产者、经营者和投资者的积极性，公司迎来爆发式成长；

3、上市运作期（1998年-2000年）：1998年，雅戈尔在A股上市，开启了与国际接轨的新阶段；

4、服装产业链深耕期（2001年-2006年）：雅戈尔国际服装城与纺织工业城竣工，构筑了服装上下游产业链，加快了向“国际品牌”转轨的步伐；

5、多元化拓展期（2007年-至今）：雅戈尔形成了以纺织服装、房产、国际贸易为核心多元发展的格局，这种方式，在一定程度上增加了雅戈尔的抗风险能力。

区别于同类型企业，雅戈尔在时间（企业生命周期超过40年）和空间（前文提到的“三驾马车”）维度上，是一个很好的研究标的，它的成功是毋庸置疑的，基于此，本文新眸将着重分析：

复盘雅戈尔的企业基本面；

雅戈尔多元化，是对还是错？

关于跨界，雅戈尔的思路和实践。

“纵向一体化”

纵观国内服装玩家，很少有像雅戈尔这样，拥有超长的“垂直型产业链”（更多的是OEM或者OBM）。

对于中国纺织服装企业来说，2004年是一个特殊的年份，这一年，存有诸多变数——原材料上涨、出口退税率下调、贸易摩擦制约出口，致使行业平均毛利率降低。与此同时，“非典”在一定程度上影响了出口（库存积压是企业的致命症结），服装的流行周期越来越短，企业在市场上立足主要还是依靠面料和款式创新。

在这种情况下，雅戈尔开始整合纺织服装产业链。

具体来说，雅戈尔将自己的产业链向前扩展了一步，即自己建设以棉花种植加工、纺纱为一体的纺织城：上游纺织，中游服装，下游销售。

这一步，无疑是成功的。

一是突破了原材料瓶颈限制，自行生产能够大幅节约面料采购成本和运输成本，要知道我国内销中高档西服、衬衫用高档布料自给率仅为60%，出口产品使用进口面料的比例为40%。二是提高了主打产品的竞争优势，服装企业的面料纺织基地集中生产小批量、多品种、高附加值的花面料，花色设计投入多，可以及时满足企业自身对面料的特殊要求，在面料创新和流行趋势上占领先机。

在完成服装生产能力建设后，雅戈尔开始进入商业营销领域，构建了覆盖全国的营销网络体系，涵盖自营专卖店、购物中心、商场网店、 特许加盟、奥莱、团购等六个线下渠道，除此之外，公司也在试水电商业务，探索微商城分销、直播等营销模式。

从实践层面来看，过多的自建网络，在一定程度上也造成实际库存增加，对网络的维持、建设又造成了成本负担。但在雅戈尔集团董事长李如成看来：

“西方发达国家已经有两百多年的工业化历史，他们的分工已经比较细了，每一个分工都很专业，零售是零售，生产是生产，并且能形成最佳的组合，每个环节都有合理的微薄的利润存在。但这不是他们愿意的，而是经历过市场大浪淘沙，在中国是相反的，目前传统的商业开始没落，新的商业趋向还没有形成，中国流通领域面临着猛烈的竞争，这个竞争还没有开始。”这就解释了为什么后来雅戈尔会关闭一些小且盈利差的专卖店和特许加盟店，精心打造1000至2000平方米大型专卖店。

“多元化打法”

“三驾马车”战略，是雅戈尔“异类”根结所在。

在中国加入WTO以后，不少国外品牌（比如阿玛尼、卡瓦尼、杰利亚）纷纷进军中国，与此同时，中国男装市场经过长时间发展，也涌现了一批非常优秀的中国本土品牌，比如杉杉、利郎、报喜鸟、七匹狼、太子龙等，竞争变得愈发激烈。

为了不把鸡蛋放在同一个篮子，雅戈尔开始拓展其它市场，比如房地产、投资等。

多元化真的优势在于，找到新的现金流业务，并形成企业的第二增长曲线，以房地产领域为例，根据公开数据显示，2008年，雅戈尔地产业务在公司整体营收中的占比达到42%，2009年，雅戈尔地产业对营业总收入的贡献高达47%，呈现逐年增长态势。

与此同时，将房地产与服装产业资源共享，买店铺，卖服装，成为现代商业一种新现象。

在后来的表现中，多元化思路被进一步证明：2009年，雅戈尔服装板块营收12.85亿，同比大跌21.92%，反观地产业务，却迎来逆势大涨，营收26.09亿，同比增长179.84%，与服装业绩的惨淡形成鲜明反差。

如果仔细观察雅戈尔的业绩报表，你就会发现，服装领域营收在雅戈尔企业营收的占比逐年递减。根据新眸不完全统计，2007年至今年上半年，雅戈尔总营收约为1700亿，其中服装业务贡献670亿，约占企业收入四成，多元化经营削弱了它原有经营的产业，造成资源方面及组织架构方面的分散。

这种分散，也导致雅戈尔不像是一家纯粹的服装企业。

多元化，还是专业化？

关于是选择多元化，还是专业化，是多数企业在发展路上会面临的岔路口。

有趣的是，当我们对比同行海澜之家后发现，近三年海澜之家的营业收入均高于雅戈尔，两项利润又低于雅戈尔，关于这个问题，我们需要从两个方面展开讨论：1、成熟的供应链；2、多元化机制。

图：雅戈尔和海澜之家营收、净利润对比（来源：企业年度报告财务数据）

新消费时代，打造成熟化的供应链，是服装企业最核心的护城河。2018年，雅戈尔开启O2O模式，从线上到线下，实体店成为一个展示平台。简单来说，就是消费者可以在店里挑选商品，在线上下单，以获得更优惠的价格；也可以在逛街时下单，然后不必提货，继续看电影、吃饭，回家时，衣服已经到家，衣服由离家最近的店配送。

这种打法像极了美团的订购与配送，连接线上与线下解决了库存问题，加快货品周转，提升营销效率。相较于淘宝、京东等购物平台的便捷性，和实体店的体验感，雅戈尔将这二者的优势，充分发挥，还原消费者的购物全流程。

除了“线上+线下”的购物模式，雅戈尔多元化打法也尤为关键。

在店铺层面，雅戈尔要优于其他它同类型企业，即雅戈尔的自营模式。在上世纪90年代中后期，雅戈尔做了两项决策，开设了自营专卖店+涉足房地产开发，只买店不租店。举个简单的例子，2004年，雅戈尔曾在上海的南京东路上花1.5亿元买下3000平方米门店，装修开设‘雅戈尔之家’，在李如成看来，尽管租店能够让财务报表更好看，但这样公司每年都要支付一笔租金，而如果把物业买下来的话，就相当于“资金还留在企业内”。


引入AIGC服装大模型，AI生成新衣，月产数十万新款

《南方都市报》2024年4月9日A09版。

有没有想过，你在电商平台买到的当季爆款新衣，可能是AI生成的？如今在大模型、大数据等技术加持下，这样的“AI生成新衣”早已不是梦，它已然走出实验室，真正为生产赋能，让一件衣服从设计、生产到销售，从过去耗时一个月缩短到现在只需几天。

一家起源于解决面料交易环节“找布难”问题的科技公司，经过十年打磨，已经逐步以AI之力赋能纺织服装产业的全链条，从一朵花、一根线、一匹布到一件衣、一个品牌，看似“传统”的纺织服装产业链，渐渐长出“智慧大脑”。十年后，这家公司在中大纺织服装产业圈的转移、蝶变升级中成为主力军，以新质生产力助力打造广州时尚之都。

日前，南都记者走进广州致景信息科技有限公司，看AIGC服装大模型等技术如何提升开款效率，大幅降低上新成本。

真的3D数字样衣建模

Fashion 3D系统设计数字样衣的操作界面。

“快时尚的‘内卷’时代，服装品牌需要不断地‘卖内容’。”致景科技联合创始人兼高级副总裁李亚平表示，“款永远要新，要匹配上C端消费者的需求，单款衣服销售的生命周期越来越短，单款的开款成本和效率能不能与销售价值平衡，是摆在每一家服装企业面前的现实问题。”

2021年，致景科技的创始团队开始思考：如何通过技术能力让中国服装品类中长出更多有生命力、高质量的品牌？传统生产模式下，订单从接单到出货周期一般需一个多月，电商领域新款首单出货大概5-7天，追加订单出货则需要更快。这对生产效率和协同生产方式提出更高要求，包括上游面辅料的稳定供应，中游制造端的高效产能，下游品牌端、销售端的数据及时反馈等，最终目的是实现“以销定产”的柔性生产模式。

2023年，数智设计新品Fashion 3D正式亮相，对标解决服装产业下游数智化难题。据李亚平介绍，Fashion 3D可链接海量款式库、版型库、参数库，满足多样设计需求，实现数字样衣、3D线上打版，通过云端协同即可以联动设计、版师、服装厂随时随地线上查看，参与审版，提升推款速度和效率，设计出来的虚拟服装效果达到国际领先水平，并有多个相关算法申请了发明专利，目前已联动10000+设计师、版师、服装厂使用该产品。引入AIGC服装大模型后，服装上新成本大幅降低，单月可出数十万新款，爆款率提升。

一家杭州服装公司衣裳科技就是Fashion 3D的客户，该公司主要为25-30岁的女性休闲风服装设计打版。据相关负责人介绍，一件新衣上市，传统工艺下，需要有构思想象、平面设计、平面制版、立体裁剪、面辅料挑选、服装裁剪等一系列不断讨论与修改的流程，才确定是否要投入生产。而引入Fashion 3D系统后，只需要将平面图纸输入系统，通过数字技术即可实现真的3D数字样衣建模，让开款效率提升30%，版式如果需要微调，还可以让各方人员在“云版房”中协同审版，高效解决出款周期长的问题。

不仅如此，“引入AIGC服装大模型后，可以做到文生图、图生图，帮助设计师高效产出符合市场需求的时尚款式。”李亚平举例道，“就如同要找一个发型师，打造一款能为你扬长避短的发型来提升你的整体形象，如今服装大模型也在朝定制化的方向升级。我们希望用AI逐步理解、学习设计师的审美能力，帮助设计师提升工具化能力，为消费者提供更合体、舒适、美观又‘千衣千面’的爆款数字样衣。”

精准匹配，最快2分钟“搜布”

如何做到“千衣千面”？这背后是亿级数据采集能力、面辅料数字化广覆盖的资源积淀。制衣的起点是面料，致景科技的起家正是从解决服装产业链“选布难”“找布慢”的痛点开始。十年前，计算机专业出身的致景科技创始人兼CEO赵振洪陪同朋友来到中大布匹市场寻找布料，挨家挨户找了两天，依然无果。一个念头闪过：“这些布料是否可以全部上网并精准分类？”随后致景科技的前身“百布”创立。

整个纺织服装行业产业链非常长，而“布”是链接原材料到衣服当中，最关键的一环。以前找布大家可能是拿着布去市场一个一个比对，效率低且容易出错。南都记者了解到，“百布”主要聚焦智慧找布、一站式布料交易服务，链接一级批发商、多级批发商和服装厂，提供数智化解决方案。其中自主研发的“对布机器人”，通过“智能硬件+AI+大数据”技术，把所有的布料参数化、信息化，收集它的密度、克重、织法、颜色、纹路等信息，相当于给它一个身份编码，进而搭建了一个齐全的布料标准化数据库，实现快速精准匹配面料。

只需要将“对布机器人”放到面料上，机器人即可识别面料情况，将找布时间从1-2天最快缩短至2分钟以内，效率提升300%，人力成本降低30%。“我们通过对市场上常用面料色卡数据进行快速、精准采集并存储，形成千万级SKU面料数据，就像一个数字图书馆一样，随时可查，目前已实现面辅料数字化覆盖市场上70%的面料。”李亚平说。

李亚平还表示，在全国各大服装工业区和面料交易市场，致景科技为服装生产企业打造的一站式服装面料采购平台“百布面料小站”，通过对平台以及众多小站的市场数据分析，可以快速并深入了解到市场趋势与需求，将及时反馈给上游进而快速响应。

数智化赋能“一条链”

有了上游、中游数字资产和数智化能力的积累和支撑，致景科技近年来把下游数智化链条也一并打通，进行全链条数字化改造。

2020年“天工”上线，提升行业下游供应链效率。据李亚平介绍，致景科技通过“天工选款平台”提供品牌孵化服务，搭建了从“设计到交付”云端协同生态体系，打造从大数据流行趋势研判、数智设计打版、面辅料采购、大货生产，到仓配物流于一体的一站式柔性供应链服务。以AI、大数据、云计算、物联网等技术及设备推动下游成衣生产全链路数智化升级，高效匹配服装“小单快反、以需定产”新业态，助力品牌孵化。2022年“易菲”服装制造数字化系统上线，可实时监测生产状况，提升工厂生产管理效率达10%。

伊卡瑞服饰就面临着“小单快反”的要求，在通过“百布”合作找布以后，他们加入了致景科技天工的“云工厂”，做到产业协同、以需定产。“以前拿订单，可能还需要去应酬跑客户，现在在平台可直接接到订单，这真是数智化带来的红利。”伊卡瑞服饰相关负责人说，“另外，以前管工厂，天天喊生产组长来问进度，通过数字化系统对工厂升级改造后，这些报表进度直接在手机上就能随时看到。”

在“中国纺织时尚名城”广州，正在建立以中大纺织商圈为核心的数字时尚产业生态圈，实现产业集聚从链到网，与周边区域产业协同创新发展。致景科技将聚焦建链、强链、扩链等产业链各环节，联动协同。据悉，在“建链”环节，将打造面辅料展销中心及智能仓储中心，形成百万SKU面料品类的参数数据库；通过智能硬件+人工智能+大数据，打造新一代面辅料检索与交易工具，将搜索时间缩短到秒级。在“强链”环节，将打造智造产业基地；在“扩链”环节，将打造线上服装品牌孵化中心和线下服装（电商）区域交易中心。依托广州及周边的服装产业，引进网红直播中心，跨境电商服务中心，帮助品牌孵化。同时，以“云工厂”产业互联网运营中心+集群化卫星工厂的作业方式，提升海珠产业链链主地位。

链接

有AI产品：服装AI大模型

产品特性：通过AIGC技术基于丰富的款式、面料和色彩参数等服装行业大数据，形成实现针对行业独特需求的AI大模型，可做到文生图、图生图。

应用场景：让服装设计、打版、生产、营销等环节实现能理解、会思考、能生成、可进化，识别客户需求，为客户提供精准的预测和建议。

使用效果：服装上新成本大幅降低，爆款率提升，进一步助推行业柔性化设计生产交付。

南都调研

总第239期

统筹：张纯

采写：南都记者 熊润淼 实习生 廖敏菊 何兴如