服装行业报告：GPT将如何改变服装行业（21页）

行业报告下载 2023年05月12日 06:30 管理员

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。