随着需求端、产能端和渠道端的变化，服装行业也开始将智能数字技术融入到自身的业务流程中。 文章从服装产业智能+的定义出发，梳理了服装产业智能+的发展背景，对其产业链和竞争版图进行了详细分析，分享给大家。

2019年，政府工作报告首次提出“智能+”重要战略。 从互联网+到智能+折射出国内数字经济的变化。 移动互联网浪潮普及覆盖后，消费者全面在线化、数字化，而供给侧仍处于信息化阶段，以传统IT系统为主，烟囱系统和数据孤岛现象严重，无法满足快速变化的消费。 人工智能、云计算、物联网等新技术的发展为解决这些问题提供了可利用的工具和手段。

因此，基于企业在移动互联网环境下积累的消费数据资产，在政策、资本、技术智慧零售，特别是消费需求的压力和驱动下，供给侧的数字化、智能化升级势在必行。 对企业而言，数字化、智能化转型的价值在于增加收入、增加与消费者的互动、降本增效、提升品牌形象、改善消费和用户体验、增加产品增值空间。

01 服装行业情报分析定义+

智能+服装是指在服装行业现有IT技术（ERP、CRM、WMS、PLM）的基础上，借助人工智能、云计算、智能穿戴、 AIoT智能物联网、大数据。 结合，以消费者大数据为基础，赋能整合服饰行业从服饰研发设计、生产、批发、营销、零售、智能服饰全产业链。

一方面，帮助生产端、品牌端、渠道端降本增效，减少库存，把握消费趋势和消费需求，实现供需平衡，业务创新增长； 另一方面，提高消费者的购物体验和时尚穿着满意度，最终推动服装行业市场的发展。

02 服装行业智能+开发背景

国内服装市场增速放缓，行业分散，缺乏巨头。 中国拥有世界上最大的服装生产和消费市场。 服装是互联网零售中最大的品类。 中国服装行业非常分散，缺乏巨头，具有国际影响力的品牌和产品少之又少。 过去30年，中国服装业经历了快速增长-库存积压-清库存-再增长的几个周期，也经历了外贸和内需交替拉动的两个阶段。 发展更加成熟，增长速度放缓。

服装行业属于劳动密集型行业，中小企业集中度低。 服装行业整体供应链的信息化和数据智能化水平很低。 服装的设计、生产和流通过程有很多细化分解动作，是劳动密集型产业。 服装产业链比较简单但很长，参与者多且分散，主要是中小企业。 这些中小企业在产品研发和IT信息化方面的投入非常有限，管理方式落后，导致整个行业的信息化和数字化。 低，直接导致生产成本高，效率低下，交期不稳定。

消费者个性化需求增加，产需协同程度低。 未来，提高效率是发展的关键：服装行业品类深度大，流行趋势变化快，产销分离导致库存积压严重，成本居高不下。 经营趋势。 在流通端，由于自身的线下属性和数据的缺失，也处于非常低效的状态； 消费端的个性化、定制化消费浪潮正倒逼服装品牌优化新步伐，对供应链的稳定性、时效性和智能化产能提出了更高要求，但品牌商却找不到能够做到的供应商支持他们对小订单的快速响应需求。 供给侧落后严重制约需求侧创新，服装供应链改革迫在眉睫。

03 服装行业智能+产业链及竞争图谱

本部分将从服装产业智能+的场景、市场主体、路径和供应商四个部分阐述国内服装产业智能+的产业链、竞争格局和应用现状。

服装智能+生态地图

1.服装智能+场景

服装行业的产业链可以简单概括为：面料辅料生产供应商-服装加工-服装品牌和非品牌（营销和渠道）-消费者。 根据微笑曲线，产业附加值最高的环节在于研发、设计和渠道营销。

服装行业产业链：

服装行业整个供应链的信息化和数据智能化水平很低，整个链条上都有需要智能化+升级的地方。 从供给侧来看，数字化、智能化的应用场景是设计、制造、供应链资源整合； 智能服装产品本身。

2、服装智能+主体

服装行业Smart+的主体是服装品牌商、服装加工厂和经销商。

头部的高级奢侈品、快时尚和电子商务品牌比中国的大量传统服装品牌更数字化。 LV、GUCCI等高端奢侈品牌在多年的发展过程中树立了稳固的高端品牌形象，更多地将科技应用到供应链、配送、采购和支付系统、风险管理等方面。

以Zara为代表的快时尚品牌缩短生产周期，快速掌控潮流。 从概念设计到成衣上架仅需5周时间，并融入新技术提升供应链效率。 韩都易社、猎博等国内电商品牌主打线上渠道数字化。 与电商品牌相比，他们对数字化的理解更深。

传统服装品牌如班尼路、伊纯、真维斯、美特斯邦威等老牌休闲服饰面临着巨大的经营转型压力，数字化、智能化程度较低。 美邦、森马等服装品牌与Zara齐名，正在向快时尚转型。

服装加工厂智能+的重点是提高小订单的快速反应和柔性生产能力。 在传统服装行业，一件衣服从设计到销售需要很长时间。 大约需要1-3个月的时间来设计，然后采购面料，工厂代工，致电分公司和代理商订购，最后发货和补货。 等整个周期通常需要4-9个月，而Zara从设计到销售只需要两周时间。

快时尚模式下，要求加工厂具备高小订单快速回报和柔性生产能力。 消费者日益增长的个性化需求、消费者对当下潮流的追求、商家对爆款快速退货的要求，都要求工厂具备高度数字化、智能化的生产力。

渠道商智能+的重点是提升营销、实体店和线上电商的运营水平。 渠道商包括线上渠道和线下实体店的数字化升级整合。 服装是互联网零售中最大的品类，电商平台尤其是淘宝和天猫已经推出了各种数字化、智能化的手段来更好地服务品牌商和消费者，比如以图搜图，帮助消费者搜索自己的商品。最喜欢的衣服通过图片。

直播电商帮助服装品牌更好地展示产品。 商家通过消费者画像、消费者行为数据、销售数据进行用户智能化运营。 除了线上智能+场景，更广泛的线下门店数字化、智能化升级也逐渐成为必要，如线下虚拟试衣、客流分析等，将线下消费行为数字化，通过各种数字化触点改变实体门店。 门店被动等客，辐射范围窄。

3.服装智能+路径

服装行业大致可以分为供给侧的工业互联网智能+和零售侧的智能+。

管理与技术、人才战略等是服装企业智能+的总体框架。

供应侧和流通零售侧都需要采用创新技术，对组织进行数字化、智能化管理，寻找并实施适合企业实际的组织模式和整体解决方案。 在管理方面，优衣库、Zara等快时尚品牌采用的SPA模式逐渐被国内服装行业所接受，即后端自主设计，前端直营大店，并有专卖店。面料采购、商品生产、供应链流通等中间环节的高度参与，一体化管理从模式上将运营效率提升到极致。

在这个层面上，国内大部分企业还处于追赶阶段，正在从加盟模式向直营或准直营模式转型。 一般来说，服装行业只能销售其产品的60%-70%。 在SPA模式下，ZARA让这个比例上升到85%。 ZARA每年可以做到12倍的库存周转，是其他优秀服装企业的3-4倍，国内企业的0.8-1.2倍。

除了管理智能+，还需要强大的资金支持。 服装行业作为一个行业，必须进行数字化、智能化的物流仓储，才能降低成本，缩短物流耗时； 对于个体企业。 ，需要有一个适合公司的整体上层战略规划和框架，并找到匹配的人才来实施。

产能侧的智能+主要包括数字化设计、供应链数字化、智能化生产和数字化仓储物流。

数字化设计主要基于门店和电商的反馈数据，以及庞大的人体模型数据库。 利用3D和人工智能技术，提高设计效率，实现新颖独特的产品规划。 目前缺乏人体大数据，仅有红领集团、雅戈尔等少数企业在规划或建设大型数据库，以提升智能化设计和个性化定制能力；

供应链数字化主要是将设计师、面辅料、生产工人、代工厂等各类资源线上化、平台化，实现企业与企业之间、企业内部的资源梳理和对接，帮助品牌商和制造商满足快速有效地满足他们的需求。 资源; 智能化生产采用多种创新工业软硬件，提高生产效率，提高小订单柔性生产和快速响应能力。

产能智能+的典型案例是红领集团。 红领集团将RFID物联网芯片应用于服装定制业务的生产车间。 虽然定制模式的效率低于批量生产，但它消除了库存，使其净利润达到20%-30%，远高于传统服装行业。 ，相比美特斯邦威12%的峰值净利润。

零售分销端智能+主要包括数字营销、线下智慧门店和线上渠道数字化。

中国服装行业已进入消费者驱动行业整合的成熟零售阶段，全渠道的建立和整合成为共识。 线下门店提供重要的试穿体验，同时可以作为线上引流的线下流量入口，也可以作为线上前端仓库。 传统上，商店无法访问客户数据，只能被动地等待消费者。 消费者在购物和离开商店后失去联系。

如今的门店通过各种软硬件升级为智能门店，客流统计、人脸识别、WiFi、虚拟试衣镜等，提升消费者体验，帮助门店了解消费者行为； RFID 可以帮助接收、交付、库存管理等。

线上，品牌通过多种数字化接触点主动触达和寻找目标消费者，线上线下相结合，相得益彰，相互吸引。 淘宝、京东等渠道商也在通过各种人工智能技术、智能推荐、虚拟试衣、图像识别等方式提升消费者的购物体验，帮助消费者在网购服饰的海洋中快速找到适合自己的那一款。 软件，降低决策成本并节省时间。

4、服装智能+供应商

设计智能+主要是基于3D+AI技术，实现高效的服装设计、个性化的服装定制等。但由于缺乏大体量数据和柔性生产能力不足，目前的服装定制以西装和衬衫为主。

随着AI大数据和3D技术的快速发展，个性化定制有望逐渐普及。 以马商、易帮人等为代表的互联网定制从无到有，发展迅速。 传统服装定制需要实体剪裁，但在基于3D建模+AI图像的服装定制平台“一户”小程序中，消费者用手机拍摄正面和侧面两张照片，系统将识别定位通过中的人物模型，预测人体轮廓，最终从2D建立3D人体模型，实现个性化的服装设计。

然而，服装的个性化设计完成后，由于传统服装供应链缺乏灵活性，无法大规模实施。 目前，能够实现柔性化生产的服装企业仍集中在男士西装和男士衬衫，其他品类的定制化生产还十分稀缺。

智能制造供应商相对分散，缺乏可以根据企业情况提供整体解决方案的服务商：智能制造环节的信息系统需要多种软硬件系统的配合，供应商是相对分散，少数龙头企业开发自己的智能制造系统，并将系统出售给其他工厂。 例如，红领集团以自己的个性化C2M定制化生产体系赋能其他企业。

此外，智能化生产系统的使用需要一定的硬件和软件基础装备条件，并非所有工厂都适用。 因此，广大中小型工厂需要能够提供咨询和实施服务的技术提供商和整体解决方案服务商，帮助制造企业实现数字化和智能化升级。

数字供应链供应商帮助企业高效整合资源。 数字供应链服务提供商通过软件和硬件将产业链中单点之间的信息交换效率和生产效率联系起来。

一件服装的生产需要多个环节，包括面辅料的供应、设计师、加工厂、人力工人、投资方等。 供应链平台整合了这些服装行业所需的资源，对接服装品牌和设计师。 服装供应链平台分为模式：一种是自营模式，一种是配套模式。

以为例，整合了众多服装供应链服务商，包括设计师、工厂、面辅料供应商、物流服务商、供应链金融服务商等，为服装卖家提供快速的服装生产服务。

虚拟试衣领域竞争者众多，技术局限在于非标准身材的适用性较差。 虚拟试衣主要基于人工智能、3D技术、仿真技术。 3D虚拟试衣系统不仅可以直观地展示试衣效果，还可以将消费者的需求反馈到线上供应链管理系统。

虚拟试衣赛道上的竞争者众多，既有电商巨头京东、阿里，也有好麦衣、、易虎等创新企业。 基于人工智能和仿真技术，京东推出了虚拟购物产品“京东试穿”，其中包括AR试衣、AR试穿等一系列利用AR技术提升购物体验的功能。

由于人体参数维度多，造型复杂度高，尤其是对于身材不标准的消费者，模拟试衣的效果与真实上身还是有差距的。

目前智能服装主要是运动化方向，成本高、电池寿命长是问题。 目前，进入智能服装博弈的玩家主要有两类，一类是科技公司，一类是传统服装公司。 主要受众为运动爱好者、视障人群等，通过智能服装追踪运动是主要方向。

科技公司希望将智能服装作为智能可穿戴设备的延伸。 服装企业希望通过高科技来增加服装的溢价和增值空间，增加利润。 但智能服装的价格相对昂贵，目前技术还不成熟，在续航、材料、设计、工艺等方面都有待提高。 此外，价格高、实用性差也是阻碍智能服装市场发展的主要因素。

智能零售供应商帮助企业将服装店数字化，以更好地接触消费者。 线下智慧门店供应商提供客流统计、虚拟试衣间、智能交互屏等智能软硬件，帮助线下用户了解客流和包包率。 这个位置。 同时，企业版微信还可以让线下导购线上化，将线下流量导流到线上，即使消费者离店，也能触达消费者。 微盟、有赞等SaaS服务商帮助企业搭建线上渠道。

云服务是服装行业数字化、智能化的基础设施。 云服务商为服装智能+产业链企业提供数据存储、分发、计算和安全防御能力。

数据分析提供商为企业提供数据分析服务、数据可视化和商业洞察。 智能用户运营主要为在线电商提供用户运营服务，如帮助企业对用户进行分组，针对不同群体制定不同的运营策略，提高转化率。

04 服装行业智能化前景展望

随着需求侧、产能侧和渠道侧的转变，服装行业未来主流商业模式首先应将智能数字技术融入自身业务流程，提高对消费者需求和趋势的感知和响应能力； 根据企业定位，将自身商业模式做到极致，积极与服装行业及其他行业相关资源合作，提高自身效率和竞争壁垒。

但需要注意的是，数字化、智能化手段首先是基于品牌和产品。 随着消费升级大趋势的发展，消费者对品牌和品质的整体追求越来越高。 因此，必须采用数字化、智能化的手段。 但同时，要更加注重产品和品牌的建设，通过品牌和品质建设增加溢价空间，用数字化、智能化手段支撑品牌质量与效益的融合。

新浪科技讯 北京时间6月15日早间消息，市场研究机构IDC本周发布报告称，2017年全球整体物联网支出将同比增长16.7%，略高于8000亿美元.

报告预测，到 2021 年，全球物联网支出将达到 1.4 万亿美元。 其中包括对物联网硬件、软件、服务和网络连接的商业投资。

IDC 表示物联网，制造、货运监控和生产性资产管理等领域将吸引最多的投资。 智能管网技术将用于电力、燃气和水，而智能建筑技术也有望在今年吸引大量投资。

2017 年吸引最多投资的物联网行业（基于市场份额）

未来 5 年，智能家居技术的长尾投资预计将显着增长。 机场设施自动化、电动汽车充电和店内环境营销等领域也是如此。

IDC 表示，从技术角度来看，硬件将吸引最大的投资，其次是服务、软件和网络连接。 然而，虽然硬件投资在预期时间内将近翻一番，但增长速度将是所有投资中最慢的。

软件和服务支出将增长最快，应用软件将占所有物联网软件投资的一半以上。 IDC 表示，硬件投资将集中在将终端设备连接到网络的模块和传感器上。

IDC 物联网和移动业务副总裁 Kali 表示：“物联网对话正在远离物联网设备的数量。 “物联网的真正价值在于，当软件和服务结合在一起时，物联网终端生成的数据可以被捕获、表示和操作。”

分行业看，制造业和交通运输业仍将获得最多投资，分别为1830亿美元和850亿美元。 公用事业排在第三位，预计投资额为 660 亿美元。 （李莉）