不确定性是商业生活的基本原则。在时尚和奢侈品这个瞬息万变的世界里，潮流以令人眼花缭乱的速度出现和消退，不确定性具有完全不同的含义。

时尚界向来崇尚创新，突破性的时装秀和塑造未来的大胆设计，但时尚界并非总是能迅速拥抱新技术。然而，人工智能（AI）的兴起在很短的时间内就改变了这一现实。从开发新设计到预测奢侈时尚品牌的未来趋势，我们探讨了一些品牌如何利用人工智能在竞争激烈的环境中获得优势。

人工智能与设计

自人工智能出现以来，最热门的争论之一就是人工智能是否有能力与人类的创造力相媲美。时尚业也未能幸免于这场讨论。尽管有这些保留意见，但现实情况是，该行业内现在有一个快节奏、充满活力的创业生态系统，正在全面拥抱人工智能的潜力。

首先，时尚品牌已经开始探索如何利用这项技术加快设计流程。在初始阶段，它可以让创意团队在进行实验时节省时间，利用人工智能从草图开始进行多种设计。

GenAI还为提高个性化和定制产品提供了更大的可能性。例如，Ablo是一款人工智能设计工具，它与奢侈品牌巴尔曼（Balmain）等客户合作，允许用户定制一双限量版运动鞋。

目前，机器并没有取代设计师。相反，人工智能只是为他们提供了一个额外的工具，在加速设计过程的同时，增强并支持他们的创造力。

人工智能与可持续优化

最近的统计数据估计，在每年生产的800亿至1500亿件服装中，有10%至40%仍未售出。更准确地预测流行趋势的一个关键优势是，能够更准确地预测什么产品会畅销，从而实现更高效的生产和库存管理。

李维斯（Levi's）就是一个利用潜力优化供应链的大品牌。它开发了“航运和运输业务优化（BOOST）”引擎，利用机器学习和人工智能，通过简化在线订单流程和确定完成每个订单的最有效方式来改善客户体验。

该行业面临的一个主要挑战（最高级别除外）是为消费者提供大规模定制服务的能力。人工智能与虚拟现实（VR）、增强现实（AR）和区块链等其他技术相结合，可能会提供一种解决方案。人工智能可以使服装更加个性化，从而更好地满足客户的需求和偏好。在最基本的层面上，人工智能驱动的技术可以分析消费者之前的行为，根据之前的购买和偏好做出具体的推荐（这也是人工智能造型师兴起的原因）。这让消费者与品牌有了更紧密的联系，并获得了更相关、更有针对性的购物体验。

2023年对美国时装业的一项调查显示，网上服装订单的平均退货率略高于24%。这相当于约380亿美元的退货费用，估计处理成本超过250亿美元。这些费用，更不用说对可持续发展和客户满意度的影响，可以通过虚拟现实和增强现实技术得到部分解决。例如，人工智能驱动的虚拟试衣间可以让消费者试穿服装，而无需支付将实体服装寄给他们的费用。毫不奇怪，85%的受访服装品牌和零售商已经使用或计划使用这种虚拟试衣工具。

人工智能还能帮助时尚品牌更进一步实现个性化，利用三维技术让消费者调整服装，使其成为最适合自己的款式。

最后，基于身份验证的人工智能可以与区块链技术相结合，以提高二手销售的信任度，并保证可持续产品（通常成本较高）的可追溯性。例如，时装公司MMerch使用GenAI设计了限量版滴滴，并与NFT（不可篡改代币）挂钩，以保证真实性。

人工智能与趋势预测

随着趋势周期的加快，准确预测趋势的能力已成为一项关键的竞争优势。然而，“传统”的时尚预测可以说是一种艺术形式，依靠的是对新奇事物的洞察力，而不是由硬数据驱动。

通常情况下，时尚买手只能根据他们在时装秀上的所见所闻，或者他们对全球不同时尚热点地区的潮流趋势的解读，来感知下一个大趋势。这种预测极其耗时、耗力且昂贵。尽管预测往往很准确，但任何准确性都依赖于预测的“自我实现预言”性质。

人工智能驱动的分析功能意味着品牌现在可以更精确地驾驭复杂的市场。例如，可以对人工智能模型进行训练，使其熟悉大规模数据集中的时尚图片和视频。这些图片和视频可以来自最新的时装秀、在线商店和街头快照。然后，人工智能模型可以使用这些图像来检测服装，并对服装属性（如面料质地、服装款式和设计细节）进行分类。在此分析基础上，模型可生成潜在时尚趋势和预测销售额的详细摘要。

人工智能与战略

人工智能快速、准确地挖掘数据的能力，不仅可以为未来趋势提供指导。该系统通过挖掘一个庞大的“数据湖”来实现这一目标，该数据湖是时尚产业中最大的数据湖，可以进行更深层次的市场分析。通过将非结构化的定性数据转化为可量化的指标（这里指的是实时排名），IFDAQ为时尚品牌提供了清晰的市场地位信息，包括时尚之都（帮助识别当地需求的变化）、时尚模式（优化影响力和多样性）和品牌表现等各个类别。

IFDAQ以其数据湖为基础，由英特尔公司提供支持，开发了智能绩效指数（IPX），以适应实时市场变化。比方说，某个特定的社交媒体平台突然变得更加重要。IPX将识别这一点，并增加该平台在品牌形象建设中的权重。

一些领先品牌已经在使用这种动态分析方法来检查自己在竞争中的表现。这使它们能够根据不同时期在不同时尚之都的受欢迎程度（或不受欢迎程度）的波动，调整营销活动和产品发布。在一个例子中，奥地利经济商会利用该工具量化了奥地利时尚品牌在欧洲主要时尚之都所有价格段的市场进入机会和风险。IPX的本地化绩效数据提供了广泛的指标，可衡量竞争格局，包括市场饱和度和市场容量潜力。

在生产周期的另一端，零售商可以利用这种趋势分析更好地预测库存需求。例如，法国老佛爷百货公司（Galeries Lafayette）利用IPX来识别新兴的小品牌，并在大品牌中剔除那些正在失去吸引力的品牌。

面向未来

这凸显了实时数据和基于人工智能的分析对于品牌在不断变化的环境中茁壮成长的重要性。很明显，人工智能不是一种过眼云烟的趋势，而是不可避免的，并且已经对时尚界产生了真正的影响。事实上，麦肯锡2023年的一份报告预测，GenAI将在未来三到五年内为服装、时尚和奢侈品行业增加高达2750亿美元的营业利润。

凭借其学习能力，我们几乎无法想象GenAI能够取得怎样的成就。然而，GenAI在确保服装业更好地应对时尚的周期性特点，从而改善其战略思维、可持续性和满足消费者个性化需求的能力方面，显然可以发挥根本性的作用。