服装行业报告：GPT将如何改变服装行业（21页）

从服装生成流程来看，人工智能主要将在商品企划、产品设计、终端 零售端产生影响。商品企划阶段，AI 通过人工神经网络和深度卷积神 经网络实现不同衣着款式的分类与属性识别，通过时装解析进一步完 成类别标签的标记，从而进行上季度市场分析与流行趋势研判；产品 设计阶段，AI 自动生成图像并进行多维度辅助设计，缩短设计师从概 念创意到具体设计落地的进程，提高设计师产出效率；采购生产阶段， 主要通过智能制造与柔性生产提升效率；终端零售环节，AI 可通过智 能客服、个性化商品推荐、生产产品描述与营销文案等，优化消费者 购物体验，精简服装零售商成本。 我们认为，在 GPT 进入中国后，将赋能纺服产业链中的品牌端与零售 端，提升企业的日常经营效率、设计师的产品开发效率、消费者的购 物体验。

流行趋势是纺织服装产业的风向标。对于纺织服装产业而言，流行趋 势作为各类消费者群体在特定的时间内对不同着装方式偏爱的反映， 对企业服装生产、抓住未来市场机遇、减少库存堆积风险具有重要指 导意义。流行趋势一般包括颜色、款式和面料等元素，例如美国权威 色彩机构 PANTONE 自 2000 年起每年年末会发布下一年度的流行色； 时装产业成熟的法国拥有作为欧洲极具权威的面料和流行趋势风向 标 PV 第一视觉面料展等，均旨在捕捉消费者未来一段时间的偏好。ChatGPT 通过对现有信息整合，针对性预测趋势。ChatGPT 依据过去 开放数据集、互联网资讯、学术研究、服装品牌官网等多维度渠道获 得的大量数据和历史信息，基于机器学习算法和自然语言处理技术方 法，通过对信息的分析和模式识别找到规律和趋势以进行预测。另一 方面，作为交互性 AI，ChatGPT 可以针对某一特定问题或趋势进行回 答。我们认为，未来随着 ChatGPT 进一步发展，并结合服装品牌/渠道 端的信息和数据，有望对具体区域/时间/季节的服装趋势进行更有指 导意义的预测，从而为企业的商品计划提供指引，减少库存风险并抓 住市场机会。