服裝設計向AI轉型 噱頭還是趨勢？
生產車間一塵不染，流水線上的服裝正在被縫扣、裝袋，不遠處的墻上還有一個LED看板，上面標注著二十幾道工序，每道工序下對應一個數字，這個數字精確到了小數點后三位。
“這些數字是完成每道工序的成本，也是員工的計件工資，精確到了厘。”該工廠負責人張棟介紹。
這家廣州的服裝加工廠工藝不錯，用料上等，一年要接大量的生產訂單，但因為工廠設計能力不足，款式單調，所以銷量一直很低，掙的都是辛苦錢。
張棟說：“我現在生意是穩定的，如果再招設計師，設計出來的款式是否好看也是賭。”實際上，這種糾結不單是某一家紡織加工廠要面臨的問題，而是行業普遍面臨的痛點。
為了解決這一難題，近年來，凌迪Style3D以自主研發的3D建模和仿真技術模擬出數字樣衣，可以在15分鐘到幾小時內設計出一個新款式，智能生成對應的生產資料對接進入制造環節。人工智能小冰則依托人工智能創造技術，目前能夠穩定設計三十余種主流風格，并實現按需創作，其圖案的設計多樣性達到10的26次方，進而滿足市場對個性化設計和生產的需求。
將服裝設計與數字技術、人工智能結合，已經成為服裝行業新的看點。
服裝行業苦設計久已
服裝進化到今天早已過了遮衣避體保暖的階段，服裝現在更多是一個人的內在精神的外在表達。比如程序員喜歡穿大碼T恤配拖鞋，因為他們想要的是輕松自在；而老師的日常著裝可能更偏知性，比如羊絨大衣配高領毛衣。
“但這種表達是被動的，因為消費者需要到市場上挑選屬于自己的品牌。”凌迪Style3D創始人兼CEO劉郴表示。由于消費者與市場雙方信息的不對稱，他們能夠找到屬于自己的品牌是幸運的，找不到則是一個大概率事件。即使找到屬于自己的品牌，也不是持久的，因為消費者的喜好是不斷更新迭代的，該品牌要想一直被消費者喜愛就必須一直研發該消費者喜歡的產品，要做到這點很難。
“所以，市場需求和供給因為信息不對稱而造成大量的庫存。”劉郴介紹。從本質上來講，目前服裝還是一個基于預測的現貨生意。服裝開發者需要結合消費者的需求去預測未來的流行趨勢，根據預測生產現貨，再投放市場，所以，這種模式下天然會產生庫存。據介紹，每年至少會有30-40%的庫存只能通過降價或收尾貨等方式清理。
同時，預測產生的不確定性需要靠研發的數量來彌補，在研發過程中，一家有100個款的服裝店，背后服裝廠家要付出300-400個款的研發成本。
并且今天的消費者越來越強調個性化，對款式的多樣性需求越來越多。因此，服裝廠家研發的數量也越來越大，過去一年出200個款，背后研發是600到700個，但現在很多品牌一年甚至要出兩三千個款，這跟過去的研發力量不可同日而語。
在劉郴看來，這些轉變正在倒逼整個服裝行業的研發模式從傳統線下向數字研發進化。至少在產業鏈的幾個環節，用數字化手段替代傳統實物樣衣，能夠把消費者的需求用一個非常直觀的方式展示出來，讓他們提前可視化地選擇喜歡的款，進而大幅度降低研發成本。
“設計和研發是整個服裝行業的七寸位置，往下游走，決定了消費者買什么，往上游走，決定了生產制造生產什么，以及用什么樣的工藝和面輔料進行生產。”劉郴介紹。
因此，凌迪Style3D從服裝研發設計這個節點切入，讓數字樣衣替代實物樣衣進行在線數字化流轉。過去，在設計環節沒有數字化時，產業鏈路上的銷售、設計、制造等環節是相互割裂的，而今天，數字樣衣能夠打破時空限制真正把產業鏈中的設計師、版師、面料商、ODM商、品牌商等高效鏈接在一起。
工業級的數字樣衣具有三大特點，即高仿真、可編輯和可制造。所以，樣衣不僅具有信息有效流轉的屬性，還可以可以直接進行銷售，可以直接進行二次開發設計，同時生成相應的生產清單直接可以去做剪裁及面輔料采購，并進行制造生產。
據劉郴介紹，凌迪Style3D還建立了用3D數字化的方式呈現的包含潮流趨勢信息和版式數據的數字內容庫。
什么是數字內容庫？通俗來講，類似于為設計師創建了屬于他們的一個word文檔，把手寫變成電子稿。同時，對文檔上的內容定義了稿件格式，比如寫一封信，前后的固定用語已經擬好，設計師只需要補充完核心內容即可。
“面輔料、色彩、圖案等設計元素，作為工具配合起來一起去使用的過程中，最重要的部分是版型。”劉郴說，版型背后是各種各樣的廓形，包括寬松、緊身、大落肩、小落肩等，這些廓形代表各種不同的版型數據，因此，積累版型庫能夠讓行業內半專業甚至非專業人士都能夠輕易上手使用，這是凌迪Style3D工具內容制造生態里的第二環。
爆款背后的密碼
2020年9月“橫空出世”的犀牛智造，目標是于建立柔性化服裝生產鏈，進而實現一對一設計和生產。
小冰與特步攜手阿里犀牛智造，打造柔性生產線，并依托小冰人工智能創造技術推出定制化服裝設計生產及零售平臺，實現專屬定制服飾的快速生產，滿足每個消費者的個性化需求。
“要實現這種柔性化生產，背后離不開同樣極致個性化的設計能力，軟硬結合才能達到這種能力。”小冰公司首席運營官、人工智能創造力實驗室負責人徐元春表示。
個性化涉及幾個方面，一個是針對個人，根據消費者個人喜好情緒與體驗形成數據，設計海量款式供消費者選擇，進而生產他們滿意的服裝。另一個是針對上下游廠家，形成批量訂單。
目前，中國很多服裝企業還處在憑感覺設計狀態，老板拍腦袋決定哪類服裝可能會流行。代加工廠更甚，中國大量給國外品牌定制化代加工的工廠，大多是按照品牌方提供的圖案及原材料進行生產，僅僅能賺取的是中間的一個勞動附加值。
“今天，數字化正在倒逼這些紡織服裝企業從OEM向ODM進化，既具備生產能力又具備設計能力是紡織服裝企業的必經之路。”徐元春表示。今天任何一家代工廠花大價錢雇設計師都是一件高風險的事情，但他們可以借用少量的工具，再加上人工智能技術也能做出很好的作品供合作伙伴選擇。
據介紹，小冰除了沒有參與服裝版型設計，其他包括紋樣、元素圖案及構圖設計均已參與。
“一件衣服是否好看，配色很關鍵。”徐元春介紹。好的配色只靠簡單的規則或經驗是很難實現，但算法模型可以通過學習配色規律，進而形成多樣化的配色設計。
另一個是紋樣，從某種角度來講，更多更新鮮的紋樣不是通過規則或者簡單的排列組合實現的，而是通過吸收全球優秀藝術家的智慧后，像藝術家一樣創作。
對于服裝企業來講，他們每天供應全球，所面臨的不是一兩個設計的問題，而是海量設計的問題。并且時尚流行是不斷迭代更新的，人類設計不能無休止的創作，但人工智能可以。
“通過技術生成數字樣衣，快速測試市場是否滿意，然后再調整，再驗證后形成一個相對滿意的結果。”劉郴介紹，比如同一張圖片，能夠做成繡花的，也可以印的，可以是閃亮的，也可以是暗光的，可以是平紋，也可以有立體紋理。同一張圖片經過不同的工藝變成了不同的效果。
C2M需要AI
C2M的C，包括多種定義，有款式相同，但體型不一樣的C2M，也有款式定義不同的C2M，針對一群人的設計，在某種意義上也是C2M。從這個角度看，C2M的關鍵在設計端，只有設計端跟上了，后面柔性制造才能具備更強的敏捷性和彈性。
“C2M的核心，是從一個需求出發，能夠快速設計、開發并制造出來。”劉郴認為。目前市場上針對個人的C2M市場規模還處于早期，針對一個小群體的C2M已經有愈演愈烈的苗頭。比如一些國企，就有中性服裝定制化的需求。
這類C2M不強調大而全，不像ZARA這樣的品牌做人群的覆蓋，而是專門做團體的C2M。這一小群C的需求是不跟其他C撞衫，但需要在這一個小群C里找到角色認同。“所以，C2M中的C不要理解成個體C，把它擰成一群C或許更加有落地土壤。”劉郴表示。
小單快反的前提是有大量的設計去滿足市場需求，同時，要做到快反，需要在這幾個環節做到高效流轉跟高效溝通，不然每個月有大量的訂單，每個訂單都要靠人去市場找面料找信息，這是不現實的。
小單快反，從某種意義上來講，如果在設計研發環節已經完成數字化，會促進下游的面輔料采購、制造排產等環節做并聯，大幅提升整個產業鏈的運轉速度。
如果設計能力大幅度提升，比如過去10個設計師每天能夠設計6個不同的作品，但今天借助數字化工具可以出幾千甚至幾萬個設計圖，這10個設計師只需要從中挑選，然后稍作修改，一天的生產力可能就變成了500個。
據介紹，比如像蘭亭集勢等這樣的跨境電商，過去上新大概需要兩周到三周的時間，現在借用系統能夠達到幾小時內出款上新。同時，一些ODM制造商都是通過線下提供樣衣，但現在通過數字化手段通過線上協同，在疫情這種特殊時期訂單不僅沒有下降反而增加。
徐元春介紹，今天紡織服裝工業存在大量的庫存冗余。如果設計能力和效率上升了，更有針對性的滿足消費者的需求，也能在SKU量上的計劃上更彈性，以敏捷生產優化批量生產。
當把這個鏈條做到極致時，消費者能夠選擇單獨的設計，進行單獨生產與配送。
同時，徐元春強調，當前，中國服裝市場已經具備了AI落地的土壤。但任何一個傳統產業都有它自己的運營軌道，當一項新技術出現時，會因為先行采用者導致競爭優勢發生了變化。比如使用新技術者的生產線從過去一天生產500件到生產1000件，這種競爭優勢會導致越來越多的企業開始使用這項技術。
但在實現的過程中仍然有很長的路要走。徐元春介紹，目前小冰采用的這種設計方式是一個無人區，沒有先例可參考，因此，從0到1的摸索踩了很多坑，做了整整22個月才做完研發。
徐元春強調，小冰不是某一個領域的技術服務商，能力也不止于圖案設計，小冰背后是一個強大的人工智能框架，今天任何一個合作伙伴提出需求，小冰的能力都可以遷移。但在服裝領域，小冰仍然需要不斷探索，比如紋樣要把圖案復現在經緯線交叉的像素級別，實際上放大到布料上時，十字并不是完整畫過來。
這個處理過程是從模型跨到工業設計的過程，比如同一個紋樣，織在棉料上效果很好，但織在羊絨、羊毛上就不一定會好，這對于算法來講目前還是一個挑戰。
劉郴也表示，凌迪Style3D下一步要攻克的難題仍然是仿真度和應用門檻問題。有點像早期的圖片處理，只能用photoshop修圖，人群主要是設計師等，而現在每個人都可以使用手機各種APP一鍵美顏和圖片優化。
"目前的3D建模和渲染仿真軟件對操作性要求還比較高，我們的目標是要讓非專業人士或半專業人士能夠在更短的時間內做出更高仿真圖片，也就是說，只要你有審美，人人都可以進行服裝設計。"
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