奢侈品，作为时尚产业的塔尖部分，也在被AI重构。
近期，香奈儿因公开手袋生产线纪录片引发舆论争议。视频中从始至终的机器制作，与奢侈品行业鼓吹原产地手工制造，形成了强烈的反差。虽然该视频已被及时撤回，但这一事件，却真实反映出了奢侈品制造业技术转型困境，以及揭示了消费市场对传统工艺价值认知的结构性矛盾。
那么，售价10,000美元的手袋为什么要用机器生产替代手工?
根据香奈儿官方披露数据，其标志性11.12手袋需经历180道工序，传统手工制作周期长达6周。然而，熟练工匠的培训周期长达5-7年，人力成本占产品总成本的比例从2015年的43%攀升至2024年的61%。同时，新型环保材料的使用对传统工艺提出挑战。
相比之下，自动化生产线通过视觉识别系统和精密机械臂可将误差控制在0.01mm以内，数控机床可以进行高效的立体裁剪。成本控制、可规模化的优势十分明显，同时也倒逼奢侈品抛弃手工生产。
国外一家品牌研究公司预测，受AI与自动化生产加速融合的影响。未来五年奢侈品制造业将逐步进入新模式：3D建模完成产品设计；机器人完成90%基础工序；人工专注20%可见工艺点；AI质检系统控制误差。
可见，随着生成式AI解决方案的广泛传播，奢侈品行业的变革也不例外。奢侈品品牌也正加大AI投资以提升运营效率和客户体验。关键数据如下：
1）2025年，全球奢侈品A1市场预计将达到30亿美元，主要受个性化和自动化的推动。2）78%的奢侈品公司认为AI来三年的战略要务。3）60%的公司已在客户体验、物流和安全等领域实施A1。4）45%的奢侈品品牌利用AI营销策略的个性化程度。
那么，AI的一轮轮迭代，具体是如何影响奢侈品甚至于整个时尚业的？多数品牌都应用在哪些场景?接下来将从设计、生产、营销三方面举例分析。
时尚行业从劳动密集型转向技术密集型
Style3D创始人刘郴曾提过这样一个问题，服装工厂一定要开在劳动力最便宜的孟加拉、柬埔寨、缅甸吗？为什么不能是离消费者最近的地方？比如巴黎郊区，东京市中心。因为刘郴认为，当自动化缝制实现后，人和机械臂，不仅能实现大批量制造，还可以实现个性化制造。
由于科技成为了最大变量，时尚行业也将成为资本或技术密集型产业，服装厂的布局也会发生变化。AI与时尚行业的结合点很多，目前较为成熟的场景主要如下图:
AI的赋能点一：市场分析和趋势预测
传统的时尚设计或是使用一些趋势动态的观测产品，或是结合设计师自身理解/个人经验去设计。
而结合AI的趋势洞察，可以实时的让设计师去感知所关注的目标市场、关键品牌，甚至秀场的一些时尚趋势的变化。包括追踪到每一个时装领域有影响力的网红，他/她今天所引领的时尚趋势的变化。以及重要秀场最新发布的——引领下一个季度的时尚元素。
那么通过GPT模型去解读当下的时尚趋势和时尚元素，可以快速识别行业趋势信号，进而分析出每一个设计元素的走势。帮助品牌及设计师团队更好的去设计下一个季度的时尚商品，且符合目标市场的消费者。深度学习算法在趋势预测方面已经展现出超越人类的能力。Heuritech平台通过分析日均200万张社交媒体图像，可提前6个月预判流行色系，准确率达89%。
此外如何快速地加一个时尚元素，实现爆款的精准延伸。以及及时调整市场战略，也需要对市场快速洞察与反应的能力。
案例一：国潮品牌监测到竞品A在抖音推广"运动休闲风"，2周内快速响应推出5款同类卫衣。过小红书KOL营销，首月销售额达280万元，市场份额提升3%。
案例二：某女装品牌分析发现“棋盘格纹”话题量增长320%。提前设计5款相关产品，首月销售额达860万元，占春季系列总销量35%。
案例三：品牌监测都站内某款连衣裙卖的非常好，通过换颜色、换面料换设计，将流行的设计点与爆款进行叠加。使得爆款精准地迭代，促进销量提升。
Al的赋能点二：产品设计
前面提到，传统设计流程中，设计师需要耗费80%时间在灵感收集与方案迭代。
但如今的AI系统，可以大幅提速。例如Resleeve.ai可在10秒内产出200个设计变体；AiDA系统(该系统由香港理工大学研发)，通过解析2300种颜色和5000种面料纹理数据，使设计效率提升65%，该系统也允许设计师上传情绪板图像，AI自动提取色彩、廓形等元素生成完整系列，将概念到成衣的设计周期从3个月压缩至2周。
从具体应用效果来看：
案例一：某童装品牌模拟不同设计元素组合，预测“可拆卸连帽+侧边印花”卫衣转化率最高。实际上市后首周售罄率70%，退货率减半。
案例二：某男装品牌西装版型参数自动适配不同身高体型，制版周期缩短71%(7天→2天)，定制订单增长50%。
Al的赋能点三：精准营销推广
时尚行业的拍摄成本很高。甚至直接决定了品牌上新的周期和频次。所以现在越来越多的平台使用AI快速生成素材，保证上新量及有效控制成本。除了可以一键换模特换背景，也可以生成视频，甚至虚拟合成消费者喜欢的模特形象。
广告效率也是品牌重点关注的点。因为投的好不好直接关系ROI能否打平，那么通过AI分析和自动化投放，精准度显著高于传统的人工投放。
案例一：Deepmoda（一款AI工具）整合天猫、抖音、微信三端数据向"浏览过竞品但未购买"用户推送广告，点击率达12%（行业平均5%）ROI达1:6.8。
案例二：某品牌发现25-30岁女性对抖音短视频广告点击率是图文广告的3倍。将70%预算转向短视频，ROI从1:2.5提升至1:4.3，GMV增长¥1200万。
AI的赋能点四：生产与供应链管理
前文提到了智能设备、激光打孔机等设施已经应用在多数奢侈品制作中以替代传统工匠。以AI技术为主的工艺也在加速应用。机器承担大部分基础和重复工序，工匠专注于关键细节和装饰工艺，形成手工与机械的协同生产已成为发展趋势。
此外，品牌备货尤其是跨境情景下，常常面临库存风险和物流时效问题。智能备货体系能够平衡生产成本、履约速度和库存风险，某出海品牌表示通过算法计算，能达到30天货物入仓、4天左右完成90%的售出，大幅优化库销比。
AI的赋能点五：企业组织模式
通过大模型结合专业模型和工具，已经形成了多个解决业务的方法，如设计面料、款式生成、营销物料、生产工艺优化等，在此推动下，基于传统经验和行业壁垒的优势也将会发生变革，组织内部也会强调技术驱动，代码及系统转变成智能体。未来或许会出现以超级个体为中心的组织模式。
小结与启示：
综上，AI在时尚产业已经有众多应用场景，且奢侈品牌们也已经战略性的采用AI提升销量和各方面实力。未来十年，科技将成为最大的变量。目前AI处于跨越革新到早期使用者鸿沟的阶段，企业应尽快进入智能阶段以享受技术红利。
产品与业务模式都可以基于AI重新定义，如交互式导购，根据消费者场景需求提供搭配推荐；借助智能体能力托管设计师和买手工作；用大模型能力让懂业务的人具备数据分析能力。
文章来源：虎嗅智库服务
