人工智能生成内容赋能服装品牌数智化转型路径研究

摘要： 随着时尚领域的数智化发展，服装品牌面临着转型升级动能不足的问题，人工智能生成内容（AIGC）的赋能将为其提供新的思路。文章运用案例分析和归纳概括等方法，从设计、供应链、营销等多方面剖析服装品牌的发展现状，归纳与分析服装品牌在人工智能生成领域赋能下将呈现4大角色任务和7大技术场景的发展趋势，并探索其对服装品牌数智化转型升级的影响。研究表明：AIGC的赋能将促进服装品牌的数智化转型升级，虚拟化的设计展示、个性化的服务营销、共创式的商业模式及协作化的人才能力都将进一步提升品牌的数智化程度，帮助服装品牌实现“数据—算法—品牌—数据”的数智化升级，以期更好地应对未来市场的发展。

关键词： 人工智能生成内容（AIGC）;数智化转型;服装品牌;数字生态;大数据;全流程设计

中图分类号： TS941.1

文献标志码： A

随着信息技术的不断发展，人工智能生成内容（Artificial Intelligence-Generated Content，AIGC）将颠覆传统的服装内容生产模式，改变服装产业上下游的链条关系，并进一步挑战和影响传统服装品牌的主体地位。借助数字化技术，实现人与机器、人与服装、人与人之间的信息互动，从而实现高效、灵活的全链路快速反应，将会是未来服装产业的主流及发展方向［1］。针对这一趋势，魏晓璠［2］通过对服装品牌渠道空间和现状的分析，提出了促进服装品牌产品、运营、生产、服务四个方向数字化转型的渠道创新策略。沈雷等［3］基于数字技术和准确的数据分析总结出服装品牌数字化转型所面临的问题，认为服装企业需根据自身特点进行数字化设计转型，从而使服装品牌更好地适应快节奏的市场变化。牛思佳等［4］通过国家政策、信息技术和行业环境三个方面阐述了服装品牌数字化转型的必要性，以数字化营销渠道的建设，更好地助推服装品牌转型。刘静岩等［5］以中国19家上市服装制造公司为样本，将动态能力分为感知能力、转换能力、获取能力（战略柔性、响应速度、创新能力）三大部分，基于5个前因变量运用模糊定性比较分析法，系统探究中国服装制造业企业数字化转型机制。尤彧聪［6］以“服装企业管理的数字化系统”为基础，将状态感知（适应）、实时分析（学习）、决策（嵌入）、精准（整合）与执行（内化）五个环节，有机地融入服装企业战略管理的全过程，从而实现服装企业的提效降本增产。目前该领域的研究多集中于对服装品牌数字化转型现状的分析与延展，而对服装品牌的人工智能生成内容转型的研究较少，故本文在整合现阶段国内外服装品牌数字化发展现状的同时，对服装品牌面临的智能生成式转型升级进行分析研究，归纳与分析了服装品牌在AIGC视域下将呈现的4大角色任务和7大技术场景的发展趋势。并在此基础上提出人工智能环境下服装品牌数字化变革的策略和路径，旨在为服装品牌的数智化转型升级提供一定的实践措施，同时也为后续学者对AIGC环境下的服装品牌数智化的研究提供一定的理论支持。

1 AIGC的概念及其发展

1.1 AIGC的概念溯源

AIGC即人工智能生成内容，又称生成式人工智能（Generative AI），是指基于训练数据、芯片算力、深度学习算法、场景决策模型、多模态技术等人工智能技术的集合［7］;这种技术依赖于对训练数据的深入学习和识别，从而以恰当的泛化能力产生相关内容;是以满足用户个性化需求为前提的自动创建内容的过程［8］。从内容生产者视角而言，AIGC是进行分类的网络信息内容生成模式，是继Web 1.0时代的专业生产内容（Professional Generated Content，PGC）和Web 2.0时代的用户生产内容（User Generated Content，UGC）之后的新型内容生产方式［9］;从商业视角而言，AIGC是一种赋能技术，通过高质量、高自由度、低门槛的生成方式为内容相关场景及生产者进行服务［10］。根据《Generative AI：A Creative New World》的分析，预计到2025年AIGC将有潜力产生数万亿美元的经济价值［11］。

1.2 AIGC的数智化发展

海量数据和智能化组织双驱动内容生产是AIGC区别于早期决策式AI的基本特征［12］。早期的逻辑范式过于依赖逻辑、定理、符号等先验数据的纯粹性，虽可以通过分析数据来帮助使用者更好地做出判断与决策，但因其无法理解真实世界中普遍存在的“不确定性”而缺乏必要的感知能力;其后的概率范式借助经验主义和理性主义在一定程度上解决了“不确定性”，但概率范式仍需经验主义先于理性主义进行填充;当前以深度强化学习范式为基础的AIGC则可以利用合理的数据丰度与奖惩模型达到类人类智能的水平，如图1所示。因此，巨量化的数据是AIGC的“想象力”和“创造力”的基石，在卷积神经网络和Transformer大模型的加持下，深度学

习的模型参数量已跃升至亿级［13］，借助海量的语料库和神经风格迁移（Neural Style Transfer）算法，AIGC就能够在较短的时间内，实现高质量内容创作的自动化。其最为显著的跨模态融合，更使得AIGC具备了能够分别提取文本特征和图片特征，并进行相似度比对的能力，从而实现跨模态的相互理解［14］。当文本、图像、音频、视频等不同模态相互融合，AIGC就具备了一定程度的认知和交互能力，从而彻底改变此前的输入、输出式的人机交互逻辑，使多样化、精细化、个性化、实时化的人机互动成为可能。作为由弱人工智能走向强人工智能、专用人工智能走向通用人工智能的里程碑式节点［15］，AIGC正全面地进入人们的生活，并为游戏、影视、娱乐、服装等行业全面赋能。在它的加持下，服装品牌正在进行着一场深刻的生产方式重塑的变革。由表1可见，AIGG已被应用于智造、设计、生产、销售及售后服务等多个方面，其强大的内容生成能力正在推动极度依赖视觉呈现的服装品牌的数智化发展。它不仅改变了传统的工作方式，优化了生产流程，提升了购物体验，还为服装品牌带来了新的增长机遇。

2 服装品牌数智化发展现状

数智化已成为未来服装品牌转型的革命性力量［16］。数字技术进步必然会引发服装品牌在设计、供应链和销售等方面的变革。面对数字化浪潮，构建“品牌+数智化”的模式已成为服装品牌的发展新方向［17］。品牌在与新技术的融合促进发展的同时，也面临着内容同质和平台垄断等挑战。因此，如何高效地利用数字化技术和智能系统，提升品牌引领力，已经成了服装品牌生存和持续发展的核心命题。

2.1 服装设计智能化

20世纪60年代服装CAD系统首次出现，至80年代中国服装行业开始引入西方先进技术和设备，再到当下较为成熟的国产服装二维设计系统，中国的服装设计已完全实现了二维的计算机辅助纸样设计、款式设计、放码、排料等。但随着数字化技术的进步和网络科技的发展，传统的二维系统已不能满足当下多元化、个性化的市场需求，以三维人体测量和模拟技术为代表的三维服装系统应运而生。美国CDI公司的服装设计预浸设备、以色列Browzwear公司的Lotta 3D软件及加拿大PAD的样板设计与管理系统，都为三维服装系统的实现提供了技术支持［18］。中国3D服装设计软件正逐步应用在部分高校及服装公司设计研发中，部分高校开设3D服装设计课程，将其作为培养学生创新能力和实践技能的重要课程。其中应用较多的有韩国CLO公司研发的CLO3D软件、MD（Marvelous Designer）软件及浙江凌迪数字科技有限公司自主研发的服装产业3D数字化服务平台Style3D。在传统服装制造领域，成品服装的市场推广通常需经历多轮打样、样式调整及国际快递样品确认等环节，导致开发周期延长与效率降低。3D服装设计技术通过模拟与渲染实现设计流程的自动化与数字化，有效缩减时装开发时间。从设计师视角来看，3D服装设计技术能迅速、直观地展示时装版型与效果，允许设计师在三维环境中高效修改作品，显著提高工作效率并节约资源，具有重要价值。官网显示，Style3D现已实现了从设计企划到款式设计，到3D建模、3D改版，直至自动输出工艺单、直连生产的全流程设计，虚实结合的智能化流程构建起了以品牌为核心的数字生态链，如图2所示。

2.2 服装生产供应链数字化

作为传统制造业的典型代表，服装行业一直沿用了传统的粗放式生产模式。高投入、高能耗、高污染、低效益等都在制约着服装品牌的发展。供应链是指生产及流通过程中，涉及将产品或服务提供给最终用户活动的上游与下游企业所形成的网链结构。在传统的服装制造行业中，长期以来一直存在着诸多挑战。大单生产模式下，企业往往要面对库存积压、生产周期冗长及订单不稳定性等难题。随着服装数智化技术的不断进步，越来越多的智能软件与自动生产设备的应用，服装品牌正在朝着数智化的方向发展。在所有技术中，目前应用度较高的技术主要是商业智能（Business Intelligence，BI）和机器人流程自动化（Robotic Process Automation，RPA）。作为服装品牌管理的“第三只眼睛”，BI已经渗透到财务核算、研发、采购、生产、物流、人力资源管理等各个领域，在服装行业的应用度达70%;以“自动化办公”形式应用的RPA，则主要应用于自动化的订单处理、数据仓库、售后服务等领域，在行业应用度达54%。综上所述，供应链数据的数字化、可视化正在帮助服装品牌提高综合利用数据，作出客观、及时、准确决策的能力。如全球知名跨境电商平台SHEIN，以其独特的柔性供应链和小单快反模式，正在为传统服装制造行业带来一场深刻的变革。工厂内部的裁剪到裁片吊挂系统、车缝到成衣及成品仓出货等环节的数据都已经实现了数字可视化管理，大幅提升了生产效率。生产供应链的数字化将帮助服装品牌更好地进行时间管理，协调各供应链环节在时间上的步调，减少各环节的等待时间。此举一方面将加速对用户需求的响应时间，提升品牌的服务水平;另一方面将降低库存成本、物流成本等这些会随着时间的推移而增加的运营成本，进而增加服装品牌的生产运营效率，助力品牌的数字化转型升级。

2.3 服装营销链路化

在数字经济的助推下，数字化营销正迅速改变着传统的服装销售模式，网络与市场的融合正在推动服装品牌进入一个全链路化的营销时代。全链路化营销作为一种贯穿设计、供应链和用户连接模式，其强大的整合性和内驱性正将技术、工艺、面料、设计和需求等各个环节进行融合，以求达到最优化的营销效果，如图3所示。与此同时，全链路化的营销方法和整合模式也为设计与产业链路提供数据支持和用户反馈，进而提升设计价值，促进消费转化。

2.4 问题与挑战

服装品牌的数智化发展虽已深达设计、供应链及营销等

方面，但仍存内容同质、技术变革和平台垄断等问题。数字化的发展带来了海量的数据信息，同时也使同一类不同品牌的产品，在设计、性能、使用价值、包装、服务，甚至是营销手段上相互模仿，致使产品的同质化现象愈演愈烈，影响产品溢价［19］;数字化技术更新迭代速度较快，企业需要不断跟进和更新技术，否则可能会面临技术落后的风险;数智化工具和平台的垄断，可能导致少数大型企业或平台垄断市场，致使其他企业或小型平台无法参与竞争。因此，未来服装品牌的数智化发展也将趋于精细化，大量的数据和分析有助于企业在进行数智化转型时，科学合理地规划和布局数字化策略。

3 AIGC环境下的服装品牌数智化发展特点

在AIGC环境下，服装与数智化的融合已成为服装品牌发展的必然方向。AIGC正使内容生成从此前的专家生成（PGC）、用户生成（UGC）向人工智能生成（AIGC）跃迁，这种基于生成对抗网络（GAN）、Transformer模型、Diffusion模型等数据产生新样本的能力，预示着AI由分析式向生成式的飞跃［20］。随着AIGC的迭代，服装品牌在其深度数智化的过程中，也将呈现4大角色任务和7大技术场景的发展趋势，如表2所示。

从场景上看，AIGC正逐步深度融入到文本、图像、音频、视频等多种媒介形态的生产中;从效果上看，其在基于自然语言的文本和图像生成，甚至是跨模态生成和元宇宙领域都取得了长足的进步;从角色上看，AIGC除了主题内容生成之外，还将直接赋能设计、销售和研究，从而助力品牌实现数智化转型;从需求上看，在AIGC的赋能下，内容生产将兼具PGC的专业性与AIGC的高效性、多样性和创新性;AIGC也将进一步降低UGC的准入门槛，扩大内容生产者的队伍，增加UGC的数量规模，提高UGC的产出效率，提升UGC的作品质量，从而更好地满足人们个性化、定制化、多元化的需求。由此可见，在AIGC越来越多地参与到品牌建设的过程中，服装品牌的数智化转型升级将在用户数据和内容数据的基础上，以人机协同的方式实现其价值。

4 服装品牌数智化转型升级路径

服装品牌的数智化转型的目标就是依靠信息化、数字化和智能化技术的发展，推动服装新业态和新型商业模式的产生［21］。因此，数智化转型的核心逻辑是依靠数字技术发展对品牌的战略思维、组织规模、商业模式进行重构［22］，并建立起数据驱动的品牌价值体系，以此实现对设计展示、服务营销及平台建设的转型升级。

4.1 形制稳定与细节丰富的造型特征

在设计构思、设计表达方面，AIGC将协助设计师捕捉灵感，构建出新的协同创新模式。基于AI大模型建立起来的资源灵感库将大幅提升草图绘制的效率，从而节省设计初期的沟通成本。“AI+设计师”的模式在服装设计中表现突出，设计师将基于AIGC的智能生成继续设计创作，根据用户的需求和偏好，尝试不同风格和主题，并能进行快速反应的小批量模拟。此外，设计师还可以通过自定义的方式来设置面料、颜色和风格，通过上传参考图片的方式以求得更精准的设计协同结果，从而更好地帮助服装品牌确立品牌风格，实现主题系列化、内容多样化。

在虚拟展示方面，算法的优化升级实现了AIGC的跨模态生成和虚拟人生成，加之GAN等技术应用，人工智能可以根据用户给出的文本提示词来创建和编辑选定区域内的内容。这种精确的“指哪改哪”的能力将极大地简化后期处理的流程，提升设计展示的自由度，更高清的图像和更真实的视觉体验也必将带来消费端的转型升级。利用虚拟技术实现跨空间、跨时间的试衣、搭配，再辅之以AR、VR技术，便可更为真实营造出商品的质感和穿着的效果，用户将体验到更为真实的面料与纹理，克服了线上购物的局限性。

4.2 服务营销由大众化向个性化转型升级

首先，AIGC可以通过文本提示词和标本的上传，帮助服装品牌实现品牌架构、战略制定和产品规划的分析，形成可借鉴的营销规划或服务建议，以此提升服装品牌的品牌影响力、产品认知力、营销拓展力及核心竞争力，从而为服务和营销环节的提质增效注入主体动力。

其次，基于文本、图片、音频、视频等多模态素材的训练模型能够生成更为精准、适配的营销文案。此外，AIGC还可以根据品牌的领域特征实现营销文案的智能生成和自动推送，在提升营销文案专业度的同时，提高全媒体营销文案设计的效率。

再次，AIGC可以对数以万计的用户数据进行采集、统计和分析并应用于服装品牌的营销中。通过分析用户的穿搭偏好、消费倾向和个人特征，可以深入了解用户的需求和习惯，为产品设计和营销策略提供有力支持。同时，交互数据的利用也能帮助品牌更好地把握用户的潜在需求，提高营销内容的针对性和有效性，进一步提升品牌价值和用户满意度。因此，服装品牌需要重视用户数据的采集和分析，不断优化和改善营销工作，以适应不断变化的市场环境。

最后，随着技术的发展，AIGC生成的虚拟客服或虚拟数字人在服装行业中发挥着越来越重要的作用。它们能够全天候地提供服装推荐和售后服务，不仅有效减少了人力资源的投入，提升了品牌营销服务效率，还能通过个性化推荐等方式改善用户体验，增强用户的忠诚度和黏性。此外，虚拟数字人还可以应用于品牌推广和知识解答等方面，进一步丰富和完善营销与服务工作。因此，服装品牌应积极探索和应用AIGC技术，以提升品牌价值和市场竞争力。

4.3 商业模式由单边式向共创式转型升级

首先，AIGC能够通过定向检索信息帮助品牌获取订单，充当“订单寻源中介”的角色，真正实现将品牌和制造工厂联结起来。通过使用订单协同虚拟机器人进行生产计划管理，可以有效地自动跟踪生产计划，并实时监控产品生产进度，从而确保产品质量。此外，品牌可以实时掌握生产数据，更好地协调和优化生产流程，以提高生产效率。通过数据的在线可视化呈现，品牌就可以掌握服装从生产到营销全过程的主动权，从而熨平以往产能的周期性波动。

其次，AIGC可以通过核心资源标记的方式重构数字空间中的线下工厂;通过产能在线的方式实现线下工厂的线上化;通过实时数据与模型数据对比的方式，实现供给关系的匹配化。AIGC的应用为品牌打破设计、生产、营销等环节之间的数据壁垒提供了有力支持。通过收集和分析用户数据，品牌可以更好地了解市场需求和消费者偏好，从而优化产品设计、生产计划和营销策略。同时，供给端的数据也可以帮助品牌更好地配置资源和提升运营能力，提高生产效率和市场竞争力。

最后，通过汇集流程数据，叠加AIGC的强大算力，对原有长链条的生产模式进行优化，以满足用户日渐个性化的要求，在增强模式的灵活性的同时，实现了从以生产流程为主导的点状模式，过渡到以要素配置为核心的网状协同模式。基于行业数据与其他品牌大数据的综合比较分析，实现了从传统的人力驱动经验管理，向以数据支撑的智能决策模式的转变。此举不仅提升了数据在管理与创新中的应用，还优化了品牌的各个流程。最终，形成了一个完整的“数据—算法—品牌—数据”闭环系统，为品牌提供了数据驱动的、高效的决策支持，如图4所示。

4.4 人才能力由专业化向协作化转型升级

人才是品牌创新竞争力的第一要素，是品牌形象塑造、提升用户体验、促进品牌创新和提升品牌文化的具体执行人［23］。因此，品牌的转型升级关键在于人才能力的转型升级。AIGC下的人才能力将由专业化向协作化转型，并实现由基础层向高级层的进阶，如表3所示。基础层注重专业知识、技能及实践操作能力;中间层注重内容整合、创新的能力;高级层则注重人机协同、客户服务及领导和协作的能力。对于品牌而言，有形的资产是价值创造的载体和支撑，人才资源是价值创造的关键要素。人才不仅为品牌创造了直接价值，更为用户创造了间接价值。在人工智能协同共创的背景下，用户将由被动的接受者向主动的需求者转变，并在与品牌的双向互动中共创价值。因此，AIGC下的人才能力也将以服装品牌价值创造为核心，形成一种基于用户的、协作式的关系转化。在这个协作的过程中，品牌和用户都能持续地创造并共享价值。

5 结 论

AIGC掀起的技术变革正改变着传统的服装品牌，数智化转型发展已成为服装品牌未来走向的重要拐点。本文梳理了当下中国服装品牌数智化现状，通过服装设计、服装销售等角色任务和人工智能生成技术场景，总结了服装品牌在深度数智化中所呈现的设计师高效创新、生产制造智能化和柔性化，以及用户体验个性化和沉浸式的发展趋势，对AIGC赋能下服装品牌数智化转型策略的提出具有理论意义和实践启示。“品牌+AIGC”的数智化转型，在改变以往的设计展示、服务营销及商业模式同时，也促使人才能力朝着更为开放、更为协作的方向发展。综上所述，AIGC将为服装品牌带来前所未有的机遇和挑战，服装品牌的数智化转型升级应当与时俱进、不断创新，在构建一个高度个性化、智能化、可持续化和多元化的服装生态系统的同时，也为用户带来更加丰富和便捷的购物体验。

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Research on the transformation path of artificial intelligence-generated contentenabling digital intelligence for apparel brands

ZHANG Chi， WANG Xiangrong

ZHUANG Dongdong1， REN Ruo’an2， SUN Jie2

（1.School of Design Art， Tianjin Academy of Fine Arts， Tianjin 300141， China; 2.College of Design and Innovation，Tongji University， Shanghai 200092， China）

Abstract： With the rapid development of information technology， artificial intelligence-generated content （AIGC） is gradually becoming a new engine of change for the apparel industry. The application of AIGC technology can not only reshape the way apparel content is produced， but also play a key role in all aspects of the apparel industry， thus revolutionizing the existing industry chain structure. This technological advancement means that apparel brands can design， produce and market more efficiently， while also better meeting the personalized and immediate needs of consumers. Against this backdrop， traditional apparel brands are facing unprecedented challenges. As consumer demand for apparel becomes increasingly diverse and personalized， brands must seek new ways to enhance their competitiveness. Digital transformation has become a key path for brand transformation and upgrading. With the help of digital technology， the information interaction between human and machine， human and clothing， and human and human can be realized， so an efficient， flexible and rapid response to the whole chain will be the mainstream of the future of the clothing brand as well as the direction of development. In view of this trend and the lack of kinetic energy for transformation and upgrading faced by domestic apparel brands， previous studies have focused more on the analysis of the status quo of digital transformation of apparel brands and policy interpretation， and less on summarizing and analyzing from the perspective of generative AI empowering apparel brand transformation.

To solve the problem of insufficient kinetic energy for transformation and upgrading faced by apparel brands in the process of digital intelligence development， we， from the perspective of generative AI empowerment， use case study and generalization methods to analyze the development status of apparel brands from the perspective of design， supply chain， marketing， etc.， and summarize and analyze the apparel brands in the AI-generated field of empowerment to present four major roles and tasks and seven major technical scenarios. This paper combs through the current situation and challenges of China’s apparel brands in the process of digital intelligence transformation， summarizes the development trends of efficient innovation of designers， intelligent and flexible production and manufacturing， and personalized and immersive user experience of apparel brands in the depth of digital intelligence through the apparel design， apparel sales and other roles and tasks and the AI-generated technology scenarios， and provides theoretical significance and practical insights to the proposed strategies for apparel brands in the context of digital intelligence. It has theoretical significance and practical inspiration for the proposal of digital intelligence transformation strategy， and also provides strategies and methods for solving the problem of insufficient kinetic energy faced by brands in the context of digital intelligence. With the continuous maturity and application of AIGC technology， apparel brands’ digital intelligence transformation and upgrading has ushered in unprecedented opportunities. The empowerment of generative AI has not only brought innovative design ideas and efficient production processes to apparel brands， but also revolutionized marketing strategies and business models. The digital transformation of “brand + AIGC” has changed the design display， service marketing and business model， and also prompted the development of talent capabilities in a more open and collaborative direction. Virtualized design display， personalized service marketing， co-creative business model and collaborative talent capacity will further enhance the degree of digital intelligence of the brand， and help apparel brands realize the virtuous cycle of “data-algorithm-brand-data”. This will help apparel brands realize the virtuous cycle of “data-algorithm-brand-data”， so that they can maintain their leading position in the fierce market competition and achieve sustainable long-term development.

In the context of the era of digital intelligence， AIGC technology is becoming a key force in promoting the transformation and upgrading of apparel brands. The discussion on the path of transformation and upgrading of apparel brands empowered by generative AI has provided a new development path and thinking angle for the development of brands， and the application of AIGC technology can not only greatly expand the innovation boundaries of apparel brands， but also establish a closer and more efficient interactive relationship between the brand and the user. The transformation and upgrading of apparel brands’ digital intelligence is a comprehensive and in-depth process， which requires brands to actively embrace new technologies while maintaining their traditional strengths， and to continuously explore and practice new business models and service methods. While building a highly personalized， intelligent， sustainable and diversified apparel ecosystem， it also brings users a richer and more convenient shopping experience. The results of this study not only provide some theoretical reference for subsequent scholars on generative AI empowering the transformation and upgrading of apparel brands， but also provide inspiration and reference for promoting the digital-intelligent transformation of apparel brands and the upgrading of the apparel industry through digital-intelligent transformation.

Key words： artificial intelligence-generated content （AIGC）; digital intelligence transformation; apparel brands; digital ecology; big data; whole process design