北京时尚产业数智化发展路径研究

陈文晖

北京服装学院时尚研究院，北京，100029

进入21 世纪，时尚产业正在扮演着越来越重要的角色，逐渐成为实现城市经济社会发展、加快城市产业转型升级、提升城市人文内涵的重要抓手。国内外专家对于时尚产业的概念有着多种理解。中欧国际商学院《中欧商业评论》时尚产业研究中心（2008）分析认为，时尚产业主要分为时尚设计和时尚营销两大领域。[1]李璐从产业经济学关于产业的定义出发，指出时尚产业是以消费时代人们的精神及文化需求为基础的，设计、制造、推广、销售具有时代先进性，并装饰、美化人生活的产品或服务的企业组织及其在市场上的相互关系的集合。[2]李勇坚提出，时尚产业是一系列生产经营活动的总称—包括对时尚产品和时尚服务进行的设计、采购、制造、推广、销售、使用、消费、收藏等活动。[3]综合以上，本文基于产业价值链的视角得出，时尚产业是一系列生产经营装饰、美化人生活产品及服务的活动总称，主要包含时尚产品的创意设计、加工制造以及市场营销。时尚产业已经与服装、化妆品、家纺、运动用品、家具等各种产业融合发展，形成了“时尚+”的大时尚产业体系。[4]

随着2004 年北京市提出建设“时装之都”以及2012 年北京作为“设计之都”入选联合国全球创意城市网络[5]，时尚产业开始成为北京新兴产业的典型代表，在赋能城市建设方面发挥着日益突出的作用。党的十八大以来,党中央高度重视数字经济的发展，其已然成为经济发展的关键力量，以人工智能、区块链、云计算和大数据为代表的数字技术正在加快产业体系的重构。[6]时尚产业是现代产业体系构建的重要组成部分之一，数智化大潮下，其商业模式、发展逻辑和组织边界也正在进行重塑。站在新的历史起点，为了更好地发挥时尚产业在北京城市发展过程中的新作用，有必要从时尚设计、时尚智造、时尚销售三个角度深入研究数智化背景下北京时尚产业发展的新路径。

一、北京时尚产业数智化发展的技术基础

近年来，受需求收缩、供给冲击、预期转弱等多重因素叠加影响，我国经济增速下行压力较大。新形势下，科技创新已成为解决我国重要经济问题、推动经济社会发展的关键力量。数字技术正在成为影响时尚产业的关键核心技术，它将助力时尚产业从数据资源提升业务流程效率的数字化阶段发展到借助数据治理实现产业智慧化升级的数智化阶段。

（一）人工智能（Artifical Intelligence）

人工智能是研究开发用于模拟并延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，是在大数据、算法、自主学习、深度学习、传感器等软硬件基础上形成的。[7]在过去的十年里，随着计算机算力和人工智能算法突飞猛进，随着深度学习算法的崛起和广泛应用，人工智能在特定信息处理中的优势加速显现，例如数据的加工效率、海量数据隐含模式的识别、决策选择和优化等，特别是人工智能能够避免由情绪方面的波动所导致的个性化失误。[8]基于以上优势，人工智能已经广泛应用于时尚产业的创意设计、生产制造和商业模式创新。例如，利用人工智能可以对大量的素材高速进行资源整合和数据处理，增加图案设计的样式并确定面料和配饰的选择，大大提高设计效率。

（二）区块链（Blockchain）

区块链的本质是一个分布式的数据库，由全网参与者共同管理和维护。每个数据块中都包含一定时间内的系统全部信息流[9]，并生成密码，用于验证其信息的有效性和链接下一个数据块。基于去中心化、开放性、自治性、安全性和匿名性等特性，区块链技术在时尚产业领域正在逐步开始使用。目前，区块链技术在时尚行业中最有效的应用就是防伪和溯源。区块链里的每个数据块都经过验证并带有时间戳，可以确保商品来源、商品的追溯性和真实性。

（三）云计算（Cloud Computing）

云计算是指规模经济驱动的服务交付和使用模式，即通过互联网将高度虚拟化整合的计算资源池（网络、服务器、存储、应用和服务），以“一切皆服务”的思想和形式，类似效用计算的按需分配及消费模式，可定制、动态扩展、便捷经济、用户透明的方式，统一友好的界面高速自动化地提供给大量用户。[10]云计算的服务模式包括SaaS、PaaS 和IaaS 三个层次：SaaS（Software as a Service）指软件即服务[11]，提供运行在云计算基础设施上的应用程序，用户可以在各种设备上通过客户端界面访问[9]；PaaS（Platform as a Service）指平台即服务[11]，提供给用户的是在云计算基础设施上部署好的软件运行平台，用户能通过平台进行应用部署[9]；IaaS（Infrastructure as a Service）指基础设施即服务[11]，提供给用户的服务是对所有计算基础设施的利用，用户能够部署和运行任意软件。[9]云计算是时尚产业数智化的重要技术手段。以服装Saas 软件为例，它可以运用云计算，为服装行业的企业提供销存管理、ERP（Enterprise Resource Planning，企业资源计划，指建立在信息技术基础上，以系统化的管理思想，为企业决策层及员工提供决策运行手段的管理平台[12]）服务等便利，帮助企业实现数智化转型，提升管理水平和降低运营成本。

（四）大数据（Big Data）

所谓大数据，是指“海量数据+复杂类型的数据”，此处复杂类型是指越来越丰富的非结构化数据。因此，海量和复杂是对大数据内涵的突出诠释。[13]大数据在时尚产业的应用，就是在这些海量和复杂数据的基础上，通过图像识别、数据挖掘等技术，快速推进时尚产业的数智化进程。目前大数据应用主要有三种方式：借助大数据技术提升时尚设计与产品开发能力、依托大数据技术进行精细化品牌营销、利用大数据技术打造快速柔性供应链体系。基于我国时尚产业的庞大规模、丰富数据以及广阔场景，大数据技术已经成为时尚产业发展的最新动力来源，通过与虚拟现实技术、3D 打印技术、物联网技术等的深度结合与快速迭代升级，它正在从创意设计、产品开发、生产制造、品牌运营管理、商业渠道等各个环节，广泛改变着我国时尚产业的业态和运作模式。

二、北京时尚产业数智化发展的探索与成效

通过数字技术的应用，时尚产业的生产、流动和管理效率逐步提高。在数智化大潮之下，北京时尚产业在时尚设计、时尚制造和时尚销售领域不断探索，积极推进产业的可持续发展。

（一）时尚设计数智化

时尚设计是时尚产业发展的核心要素，是数字技术应用最活跃的环节之一。随着数字技术的大量引入，时尚设计领域发生了巨大的变化。

1.精准捕捉个性化需求

基于大数据、人工智能、云计算等技术手段，时尚产品的生产企业、设计师可以快速识别和深度挖掘消费者的兴趣和需求，根据精准的客户画像为用户进行个性化定制，真正做出满足消费者个性化需求的时尚产品，做到千人千面，提升消费体验。例如北京东直门附近的Ubrand 服装体验店，往电脑中输入了7 000 余套西装的版型数据，根据这些数据可以为顾客提供个性化服装定制方案。

2.大幅提升设计效率

Adobe Illustrator 等计算机服装设计软件能够帮助服装设计人员设计服装草图以及服装技术插图。而Marvelous Designer 等三维模拟设计软件则可以创建逼真的虚拟服装模型和布料模拟，解决设计与人体的拟合问题。这些数智化设计软件的应用大大节省了开发时间，提高了研发效率。例如，北京时尚集团控股旗下的铜牛集团组建了3D 数字工作室，通过3D数字设计和研发设计，将制衣周期从77 天缩短到33天左右。

3.助力拓展数智化功能

随着科技的不断发展，各类技术产品的跨界推动着时尚产品的设计创新超出传统的美观、舒适等要求的范围，朝着更广阔的方向扩展，各类智能功能开始增加，例如，爱慕推出的运动智能内衣，除了内衣的基本功能以外，还能基于运动数据实时监控运动状态，并提供语音指导，确保穿衣者的运动强度适当。

（二）时尚制造数智化

在消费升级大潮下，个性化、多元化的时尚消费需求倒逼时尚产业进行调整升级，推进时尚产业向数字化、智能化转型升级，加快向时尚智造领域延伸和拓展[14]，实现管理流程信息化、生产过程智能化、物流仓储数字化[15]，提升时尚制造数智化水平。

1.管理流程信息化

采用SRM（Supplier Relationship Management，即供应商关系管理）、FMS（Flexible Manufacturing System，即柔性制造系统）、DRP（Distribution requirements planning，即分销计划）等信息管理系统，有助于企业实现质量管理、设备管理、生产管理在内的车间管理信息化，提高设备利用效率，实现不同管理系统快捷运营，使生产过程更加高效。以北京嘉曼服饰股份有限公司为例，通过外购第三方软件，并根据公司自身需求进行二次开发和持续优化，该公司开发了线下门店POS（Point of Sale，即销售终端）、WMS（Warehouse Management System，即仓库管理系统）、订货会、OMS（Order Management System，即订单管理系统）等系统，实现了对研发设计、原材料供应商、成衣加工厂商、线下直营、加盟、电商的可视化管理，有效降低了采购成本、物流成本、销售成本，加快了存货周转，将毛利率稳定在较高水平。

2.生产过程智能化

依托信息与设备的深度融合，在建立物流、设备和人的数据库基础上，通过物料、设备和人的多维度分类和数据连通，企业实现了对生产过程的实时协调、控制和监管[15]，进而帮助采购方实现对采购需求的精准匹配、快速响应，形成更高效率、更低成本、更高品质的生产方式。例如，北京市铜牛集团在职业装生产过程中，引入了国内先进的3D 人体数据扫描技术，该技术能够快速、准确地采集人体尺寸，避免了人工测量出现的误差，为智能职业装定制服务提供了技术支持。

3.物流仓储数字化

以无线射频识别技术为基础，利用电子标签、采集设备等物联网技术，企业实现对仓储物品（如原材料、制成品、备件等）入库、管理、出库、工序间流转等环节的全面管控[16]，从而提高仓储物品整体的运转效率，降低物流成本。例如北京厚鸟科技公司，将物料供应、采购、生产、质检、仓储、物流等要素连接起来，集成传统业务系统，聚合数据源，通过实时协同，打破供应链协作中的“数据孤岛”，提高响应速度，缩短订单交付周期，优化物流效率，帮助服装供应链相关企业迅速向柔性供应链转型。

（三）时尚零售数智化

时尚产业数智化转型升级的本质是以消费终端的需求为驱动力，利用人工智能、物联网、大数据等技术对产业链进行全面数智化改造。而数智化营销是大部分时尚企业数智化转型的第一步，它利用线上线下销售渠道的创新融合重构“人、货、场”三者的关系。[17]

1.“线上+线下”销售渠道的同步发展

其一，线上多元化平台快速兴起。唯品会、小红书、蘑菇街、得物等时尚类APP 快速兴起，线上流量逐步分化。同时，直播电商方兴未艾，已经成为服装行业的重要销售方式。根据智研咨询的研究数据，2022 年中国直播电商市场规模达到3.49 万亿元，年增长率为36.00%。（见图1）[18]

图1 2018—2022 年中国直播电商市场规模

其二，线下渠道持续优化。现阶段国内品牌服装行业已经走过了渠道高速扩张、以量取胜的时期，“提质”已经成为当前各品牌在渠道端的战略重心。在大数据赋能时代，各服装品牌应当根据市场、商圈以及消费者相关数据的变化，持续优化线下门店战略布局，保障门店总体效益水平。

2.借助数智化手段提升销售服务效率

其一，加强销售数据分析。重视顾客搜索、咨询、购买、点评、投诉等数据的搜集，借助大数据及人工智能等技术，通过销售数据的收集、清洗和分析，实现顾客行为、偏好、需求等的准确把握，以此作为后续创新时尚产品、提供定制化销售服务等的重要依据，提升用户整体的消费体验。其二，积极运用智能语音助手。借助Amazon Alexa、Apple Siri、Google Home 和Microsoft Cortana 等智能语音助手，为消费者提供服务，这些智能语音助手的工作效率是人工客户效率的5 倍，可通过收集客户问题数据，了解客户需求及其变化趋势、购买模式以及相关建议等。这种互动为客户提供了满足感，也为时尚企业提供了更多有价值的信息。其三，创新采用虚拟现实技术。北京APM 等高端商场的时尚零售商积极采用创新营销手段，如使用虚拟试衣间技术，让消费者更直观地了解产品，体会使用效果，从而促进了产品的销售。

三、北京时尚产业数智化发展的问题与挑战

数智化技术的不断发展和创新，为北京时尚产业的发展注入了新的活力。但是，北京时尚产业的数智化基础技术研发及应用仍有待加强，配套体系仍有待完善，时尚产业的数智化发展之路仍存在一些问题与挑战。

（一）关键领域的数智化技术优势不够突出

数智化技术已成为推动时尚产业升级和发展的必然选择，及新发展阶段时尚产业竞争的重要领域。北京时尚产业领域已经广泛地采取数智化技术，但是关键技术基础研究仍然实力不强，优势不够突出。

1.技术研发投入需要加大

据咨询公司麦肯锡预测，到2030 年，时尚公司科技投资将会上升到收入的3.00%—3.50%。[19]但近些年来，北京市时尚产业研发投入却逐渐下降，以纺织业和纺织服装、服饰业研究与试验发展经费内部支出为例，投入从2018 年的10 825 万元下降至2022 年的7 682 万元（见图2）。伴随对技术研发重视程度的降低，北京市时尚产业数智化发展速度有所减慢，目前其基础技术研究有待加强，关键核心技术研发有待提升，创新研究成果转化有待加速。[20]

图2 2018—2022 年北京规模以上工业企业研究与试验发展经费内部支出

2.技术应用领域不平衡、不深入

一方面，目前时尚产业的数智化技术研发主要集中在营销领域，设计、制造、供应链等领域的数智化技术研发应用不足。另一方面，时尚产业的数智化在营销领域的研发应用也有提升空间，例如时尚企业应进一步丰富自身的数据资产，借助于大数据、人工智能、云计算等技术深入挖掘数据的价值，提升时尚企业销售环节的决策效率。

3.技术研发队伍有待加强

面对不断加剧的产业竞争以及数智化技术应用场景的不断丰富，北京时尚产业数智化人才短板开始凸显。一是高端数智化人才总体处于供不应求的状态。在全行业数智化人才短缺的背景下，较难发现能够在时尚行业熟练运用数智化技术的人才。二是数智化人才的培养与时尚产业的发展需求也不匹配。人才培养体系和专业课程设置与市场的发展现状存在一定差距，缺乏针对时尚产业发展新趋势、新技能的及时追踪，缺少对产业数智化的全面了解。

（二）时尚产业的数智化应用亟待加强

尽管北京的时尚产业正在积极探索数智化转型，但科技研发与时尚产业的融合程度仍有待加强。

1.数智化设计能力不足

其一，真实数据采集不足。如前文所述，数据治理是数智化应用的重要内容，而真实数据库的建设则是数据治理的重要前提。由客户人体、客户需求、服装版型、服装款式、服装工艺组成的数据库越庞大，越有利于数智化设计。但是，由于数据收集起步较晚、数据收集手段缺乏，时尚企业数据库的建设目前相对滞后。其二，信息整合有待提升。时尚行业内部缺少沟通交流，导致行业内部出现信息化碎片和技术孤岛，影响了对时尚行业发展趋势的判断。其三，时尚设计工具缺乏。计算机辅助设计软件等时尚设计工具创新较少，时尚设计与人工智能等数智化手段的结合路径仍有待深入探索。

2.数智化生产水平不高

其一，时尚产业供应链亟待完善。在新冠肺炎疫情暴发以及北京服装生产企业外迁等因素影响下，时尚产业的供应链遭受到多重冲击，时尚企业尚没有创新发展出适应新环境的全新供应链。其二，时尚制造的数智化应用水平急需提升。由于生产制造的数智化转型资金需求量大、回报周期较长，且缺少成熟的满足柔性制造的数智化平台，因此，协同制造、云端制造等智能制造先进手段应用有待加强。其三，时尚制造的可持续实践需要进一步探索。可持续是时尚智造模式创新的方向之一。通过环保减排、物流绿色化、裁剪节约等实践，时尚产业可以保持高品质、高效和创新，同时降低环境影响，实现经济效益、环保效益和社会效益的协调发展。但北京时尚产业仍然存在服装产业以生产加工为主、品牌创新不足，生产环节低碳环保工艺不足，服饰面料循环利用有待提升等问题。

3.数智化营销效果有待改善

其一，在线购物感受不佳。在线购物现在已经越来越成为消费者的购物主要方式，但对于服装等时尚产品，消费者网购时只能观看其外观，而无法有效体验其面料质感、舒适度等品质。其二，客户数据不足。为了更好地满足客户需求，需要建立包括客户身材、偏好等多样类型的数据库，建立精准客户画像，但相关数据基础建设起步较晚，企业自有数据库建设需要加强。其三，营销渠道亟待优化。随着电子商务的发展，线上成为时尚企业与线下同样重要的销售渠道。时尚企业在享受渠道扩展、流量增加收益的同时，线上线下价格冲突、公域流量成本大幅提升等各种问题也随之出现[26]，一定程度上影响了各渠道作用的充分发挥。

（三）时尚产业数智化的政策体系有待完善

1.数智化有关的政策体系亟待完善

数字经济已经上升为国家战略,数据资源已成为国家关键的战略性资源。为更好地发展数字经济，赋能时尚产业培育新业态新模式，2022 年上海市印发《上海市时尚消费品产业高质量发展行动计划（2022—2025 年）》，2023 年深圳市印发《深圳市现代时尚产业集群数字化转型实施方案（2023—2025 年）》。但与以上城市相比，北京仍缺乏系统的时尚产业数智化发展政策和规划。

2.数智化有关的行业标准亟待建立

随着时尚产业数智化进程的推进，线上化成为业务的重要创新方向。大部分交易、合作等环节都在线上进行，在提升便捷性的同时也加大了部分流程的隐蔽性，增加了政府监管的难度。因此，北京亟待加快推进时尚产业的标准化和规范化建设。

四、北京时尚产业数智化发展路径研究

为了加快时尚产业的发展，让其在国民经济建设中发挥更重要的作用，真正成为经济社会新的增长极，北京市应采取积极措施加快时尚产业数智化的步伐。

（一）加快时尚产业数智化技术发展

1.夯实时尚产业数智化技术研究基础

其一，推进时尚企业数据库建设。一方面，运用各类信息采集设备，加强产业链各环节数据的采集、挖掘和处理，建设海量的数据库，夯实数智化基础；另一方面，打通ERP、CRM 等业务系统之间的壁垒，消除数据孤岛，实现数据的有效归集和运用。其二，加强数智化领域的基础科学研究，例如人工智能大模型的研发、大数据可视化分析技术等，全面推进人工智能、大数据、区块链、云计算的技术发展；其三，加大政府支持力度，政府要密切关注把握时尚产业数智化新趋势，加大对研发的财政支持力度，实现时尚产业全产业链的创新。

2.加强时尚产业数智化人才队伍建设

为了缩小时尚产业数智化人才缺口，需要多措并举提高数字人才素质和水平。其一，制定人才发展计划。围绕时尚产业的发展趋势，制定数智化人才发展的规划和战略，明确数智化人才的分类标准、数量目标、质量要求、培养路径等；其二，加强高端人才引进。通过采取更灵活的引进机制，为时尚产业与科技创新企业引进各类专业人才，凝聚时尚设计领域的国际级设计人才、时尚制造领域的高水平制造技术人才和复合型生产管理人才。其三，完善人才培养体系。根据时尚产业数智化发展的需要，加强时尚类高校、时尚企业及行业协会的合作，培养紧缺的时尚设计师、时尚买手、时尚与奢侈品管理、时尚品牌运营等人才。首先是完善现有时尚专业学历人才培养体系，更新和优化教育内容和课程设置，增加对时尚产业新技能、数字技术新知识的覆盖和反馈；其次是加强时尚产业从业人员培训体系，根据岗位职能需要，构建融通国际标准、横跨学科门类的综合化课程体系，提升时尚产业从业人员综合素质；最后是创新教育方式和方法，采取互动式教学、研讨式教学、情景式教学等方式，强化数智化能力和素质的培养，改善人才培养的效果。

（二）提升时尚产业数智化应用水平

1.提高时尚行业数智化设计能力

其一，促进行业交流。由服装纺织行业协会牵头，通过举行展会、论坛等活动以及推进行业信息平台建设，促进行业交流和产业集群建设，明确行业发展趋势，为促进行业数智化设计发展奠定基础。其二，提升中小企业设计能力。政府牵头研发计算机辅助设计云平台，为中小企业提供CAD/CAM 软件、色彩库、面料、专家库、设计需求库等线上共享服务，提升中小企业的数智化设计能力。

2.拓展时尚生产过程中的数智化应用

其一，加快服装等时尚产业的产业链重塑。随着非首都功能疏解的强力推进，服装生产等时尚制造业将陆续外迁，为了保证时尚产业供应链各环节的有效对接，应一方面以龙头企业为核心推进关联度高企业的并购，另一方面推进各级政府建设一体化的时尚产业数智化服务平台，促进产业链内信息的高效流通和对接。其二，打造柔性生产数智化平台，根据服装等时尚产品非标准化的特点以及以销定产的新模式，构建满足小批量、多品种、个性化、高附加值的定制化生产模式需求的柔性生产数智化平台，有效助力时尚行业的智能化转型升级。其三，重视低碳环保数智化生产技术的研发与应用，降低生产环节的碳排放水平，创新不同材质服饰面料的循环利用方式，更好地实现我国“双碳”发展目标，拓展国际业务。

3.构建时尚产业营销新模式

其一，拓展线上线下入口。通过元宇宙技术的系统使用，实现线下体验场景化和线上入口多元化，全面覆盖客户多元化需求，增强客户的黏性。其二，推进线上线下渠道融合发展。时尚企业要深度挖掘客户数据，根据客户画像不断探索线上线下双渠道发展模式，实现线上平台和线下场景的融合、渗透和重构，线上线下数据和业务无缝衔接，让消费者获得统一的购物体验和服务。其三，促进公域私域流量结合。通过小红书、快手等公域平台提升时尚产品的市场影响力，获取新流量；同时也通过时尚企业私域平台的经营沉淀私域流量，提高单客价值，提高用户黏性和复购率，从而实现公域与私域的数据共享、转化共赢。

（三）完善时尚产业数智化政策体系

1.建立完备的时尚产业数智化政策配套体系

其一，出台时尚产业数智化发展政策，引导、规范时尚产业数智化发展，完善经营环境，保护生产者及消费者权益，营造良好的政策氛围。其二，制定时尚产业数智化发展战略和规划，明确主要思路、发展目标、工作任务、工作步骤、部门职责、保障措施等，确保方案可落地、可执行。其三，建立时尚产业数智化发展在人才引进、企业发展等方面的激励机制，尤其是出台关于科技产业化、投融资、企业个人税收等方面的优惠政策以及财政投入政策，支持时尚产业加快数智化发展的步伐。

2.加强时尚产业数智化相关的规则标准建设

一方面，加强内部产业标准的制定。借鉴《国家文化大数据标准体系》的做法，研究制定覆盖产供销全流程的时尚产业数智化标准，规范时尚产业数智化的发展环境，力求公平公正。另一方面，积极参与时尚产业数智化领域国际规则的制定。通过“一带一路”、环喜马拉雅合作经济带等国家战略的推进，加强与沿线国家在数字基础设施建设如5G、大数据中心、物联网等方面的合作，积极参与制定时尚产业数智化相关领域的国际规则，与相关国家共同打造有利于我国时尚产业“走出去”的宏观产业环境。