自从OpenAI发布chatgpt之后，人工智能浪潮席卷全球，成为新一轮创业投资热点。基于生成式人工智能技术开始应用于各个行业，在文本训练/视觉交互/图像生成等方面应用较多，随着AI技术的爆发，人工智能应用将颠覆重塑传统时尚行业产业流程，真正的柔性甚至一件智能定制将实现，服装行业有望迎来新的爆发机遇。

　　阿里巴巴柔性制造为什么失败了？

　　2020年9月16日，阿里推出了一头牛吸引了全网的关注，这头牛“犀牛制造”承载了马云新制造的梦想，那就是“接一万件衣服的订单，这不是能力，能接一件衣服的订单，才是真正的能力”。马云想的是一件起做的能力才是真正的新制造，是柔性制造，那么这头犀牛做到了吗？

　　看看犀牛制造的技术指标：主打生产服装的智能工厂：1、100件起做，远胜传统厂上千件起订，按需生产，效能提高N倍；2、生产线全面数（据）智（能）化，人工少，差错少，更高质量，更低成本；3、柔性生产，快速交付，堪比Zara。

　　很明显第一条就做不到，100件起做，和1件差距依然很大。这个所谓的100件也是有所指的，如果是衬衫品牌，100件在行业内早就实现了，shein比犀牛做的好多了。从技术上来看，犀牛100件起做也没有实现真正的突破。

　　第二就是对行业赋能不足，更多是在消费侧数据提供，而非供给侧技术提升。阿里做犀牛逻辑很简单，就是淘宝天猫服装销售数据很丰富，消费者喜好/版型/面料都有数据可查，那么你们就可以很好的做数据预测，注意，是数据预测，就是说上个季度你的蓝色条纹衬衫卖的很好，你可以以此为依据备货下一个周期，这样是不是可以减少交货周期/库存/工厂可以更好排班生成，看起来很美好，但是对于工厂来说依然和传统预测/备货没有区别，甚至还不如一个浸淫市场多年的市场人员预测性更准。

　　犀牛制造说到底给的是消费数据，对于工厂来说本质上没有变化。至于什么新制造，制造业转型升级，更是云里雾里，难以实现。

　　犀牛制造之所以失败，根本在于阿里不懂产业，不懂服装产业，出发点是好的，但是没抓到痛点，以至于犀牛制造败给了shein，马云柔性制造梦想破灭。

　　一件智造难点到底在哪里？人工智能能否破局？

　　传统服装制造生产到底生产多少，如同开盲盒。虽然说有经验/有以往数据支撑，但是要预测新款式生产量依然是一个永恒的难题，因为市场需要到底什么没有人敢打包票，这里面最大的难题就是消费者喜好到底是什么，没有人能够知道全世界几十亿人每个人心中想法，那么只能根据经验做快速出版/小批量试单来测试市场，市场反馈不错，加大生产，但是生产出来发现消费者喜好又变了，于是形成了库存。

　　所以不管是小单的柔性制造还是一单智造，最大的难题是不知道消费者喜好是什么？你不知道消费者喜好什么面料，喜好什么款式，喜好什么颜色，甚至消费者的身高体重，每次开盲盒式的生产必然导致不敢大批量生产，怕挤压库存。

　　一件智造实现难还有一个原因在于出版，任何一款服装设计的再好交到服装工厂手里都需要一个版型设计图，只有有了版，服装工厂才能生产。对于传统服装品牌来说，版的设计都需要一个时间，还涉及到销量，即便是韩都衣舍，每周版型更新也都是有天花板的。对于工厂来说，智造100件和1件关键不在于制造技术，而是在于版，有了版，无非就是按版生产。

　　这里面还有一个问题，就是消费者体型数据，专业术语就是量体数据。很多服装挤压库存原因在于消费者买回去试穿发现不合体，于是退货。但是服装行业没人意识到这个问题，更别提阿里犀牛那帮互联网人了。

　　所以，想真正实现阿云一件制造的梦想，需要解决两个问题，一个是消费者人体数获取，另一个是智能出版，一人一版。有了这两个条件，工厂真正可以快速出版（根据净体数据），快速生产（快速出版），且不用先备货生产，不用测款，直接上架销售（目前小单快返能力已经让这种服装定制制造和成衣交货速度相差不大，个别品类有所差异）。那么人工智能时代，能否解决这两个问题呢？答案已经出现，那就是BodyAPT，上海一家人工智能企业研发的AI服装定制生成技术。

　　人工智能时代：以销定产让位于以需定产

　　传统服装行业提到的最优解依然是以销定产，但是这是一个伪命题，因为销售多少永远不知道，要么多了，要么少了。真正解决办法是以需定产。消费者需求什么，我就生产什么，像线下服装定制一样，给消费者量体定做。

　　按需定做，一件起做需要满足上面说的两个条件：量体和出版。但是我们不能让服装品牌或厂家去给每一个消费者去量体，十几亿消费者，手工去量体根本不现实。智能应用人工智能技术，这点BodyAPT应用人工智能技术已经实现，据笔者体验，通过手机扫描身体正面和侧面，就可以获得人体净体数据模型，数据多达几百项。

　　据笔者亲测，以肩宽为例，笔者自己测量46厘米，BodyAPT给出的数据是46.2厘米。胸围笔者自测103厘米，BodyAPT给出的数据是102.8厘米。其他裤腰围，大腿围，裤长等数据基本与自测相差无几。大家可以看一下下面这张图：

　　看到数据的精准性，笔者是有些震惊的，以前也体验过一些量体，但是数据还是有些较大的误差。但是看到BodyAPT智能量体数据后，还是感叹人工智能技术发展太快，AI时代到来真的是太快了，快到没有给任何人打招呼。目前BodyAPT小程序版本已经出现，大家可以搜索体验一下，享受一下人工智能时代的红利。

　　有了智能量体，解决了一件智造第一个难题，消费者人体数据获取，那么第二个问题呢，出版。能否做到智能出版呢？答案也是肯定的。BodyAPT根据净体数据，加上测量过程中对消费者人体体型体态扫描加入服装定制中考虑的诸多因素直接智能出版，而且是秒级出版。这点就非常震惊了，如果是纯粹量体，手工出版，产业应用依然受限，但是如果量体/制版一体化智能完成，这个产业应用就是核弹级别的。对于服装产业未来是颠覆性的影响，一件智造实现的可能性大大提升。

　　回归到以需定产，我们设定一个场景：

　　某服装品牌公司要发布新的衬衫，先是拉一批设计师设计一批款式，然后市场部/品牌部等一堆人坐下来沟通（吵架）确定上哪些款，然后根据数据经验（拍脑门）决定生产多少，于是工厂接单生产，然后发布销售，结果可能是有的衬衫卖的好，有的卖的差，卖的好的利润被卖的差的库存吃掉。忙碌一年下来，库存比利润都多。

　　以需定产的BodyAPT一件定制模式呢？

　　某品牌公司要发布新的衬衫，直接让设计师设计各种款式，直接上架销售，消费者选择某款式的时候先量体（量一次就行，后续直接下单），量完体选择喜好付款形成订单。BodyAPT系统直接出版，然后对接工厂，工厂根据版型直接生产。BodyAPT目前可以做到衬衫24小时发货，这个速度和成衣基本上没有区别。

　　通过以需定产，服装品牌可以即使发布修正款式数据，最重要的是无需备货，实现一件智造。消费者选择哪个款式就生产哪个款式，因为可以实现一件智造，无需担心款式好卖与否，不好卖直接下架款式就可以了，无需因为先设计款式生产备货承担资金压力。没有库存压力，利润赚一分就是一分。至于面料备货，这个可以设计不同款式，完全可以消化，不像成衣难以二次利用。

　　有了BodyAPT这样的AI应用，未来的服装成衣与定制的边界将逐渐模糊，一件智造将成为现实，消费者可以享受真正的量体合体服装，人工智能时代将重塑服装行业，笔者相信未来像BodyAPT这样的AI产业应用会越来越多，对产业的重塑改造也会更加深入。通过体验BodyAPT，笔者对这个深信不疑。