“聯結全球時尚創新， 擁抱中國時尚創業與投資的黃金時代”， 2018年4月18日， “華麗志全球時尚創新與投資論壇”（Luxe.Co Global Fashion Innovation and Investment Forum）在北京國貿大酒店隆重舉辦， 彙集時尚投資和品牌創新領域最優秀的投資人、企業家、創業者、設計師和高級管理人員， 13場演講、對談和圓桌討論， 呈現中國和全球時尚產業投資並購、創業創新的前沿動向和發展趨勢。
【論壇主題】
科技賦能時尚產業
隨著人工智慧和數字科學的飛速發展， 當下科技與時尚的聯繫越來越緊密， 越來越多的時尚品牌在借力科技進行數位化轉型。 科技賦能為時尚行業的發展找到了新的突破口， “華麗志全球時尚創新與投資論壇”圓桌論壇邀請到邀請四位科技時尚領域專家， 探討最新的科技如何賦能時尚產業， 在實際應用過程中有哪些挑戰， 以及時尚企業聯結科技創業公司的意義和價值。
【圓桌嘉賓】
吳宏
極米科技戰略總監。
羅小渠
杉數科技聯合創始人 & CEO。 杉數科技是一家人工智慧決策公司， 以杉（斯坦福的校徽標誌）和數（資料科學）為名， 依託於世界領先的深層次資料優化演算法和複雜決策模型的求解能力，
陳曦
垂衣創始人&CEO。 垂衣成立於2015年， 是一家通過【專業搭配師】+【資料科學】為男人提供按月服飾推薦服務的時尚電商。 垂衣基於用戶的風格偏好、尺碼， 預算與購物頻次， 為用戶按週期寄送個性化服飾， 用戶可以在家逐一試穿， 留下喜歡的並付款， 其餘免費退回。 目前垂衣擁有行業較高的推薦準確率。
劉郴
Linctex（淩笛數碼）創始人。
【圓桌主持】
沈媛， 華麗志研究總監 & 橙灣大學教學總監
01
如何將科技應用於時尚大產業
沈媛：首先請大家用通俗易懂的語言為我們簡單介紹下各自的技術及其在時尚大產業中的應用場景。
現在更多的人看精品影視內容、文體娛樂內容時更關心的反而是節目中的人穿的衣服，
陳曦：聽了極米科技的介紹，我發現我們的用戶和他們的是剛好相反的。極米的用戶是看到一件物品，對其產生興趣後想到要如何獲取它，而我們的用戶卻是在面對複雜的供應鏈、種類繁多的品牌、款式時，不知道什麼才是適合自己的。所以我們做的是以更加細顆粒度的方式去瞭解使用者的訴求，然後通過後端梳理優質供應鏈，從而在品牌和消費者之間搭建起橋樑。
我們是可以長期服務使用者的模式，基本上兩年使用者留存率在 40%-50%，這在電商或零售領域已經算是比較厲害的了。之所以有這麼高的留存率是因為我們尊重客戶告訴我們的所有細小的資料，並從這些資料中提煉出資訊、知識以及一些規則。
相比使用者自己找衣服，我們的模式可以更高效地説明他們完成任務。當然這樣模式的背後意味著我們要做很多事情，比如瞭解不同品牌、不同尺碼對用戶意味著什麼？面料又對用戶意味著什麼？等等，這其中涵蓋了很多細顆粒度的東西。最終我們要解決的問題還是很樸實的，即代替客戶去選品。
羅小渠（下圖）：我們其實主要是説明企業解決客戶“拿貨”的問題。如今的消費者們看到一件商品，對獲取該商品的速度要求越來越高。三五年前，大家覺得在網上買件東西，過 3~5 天拿到是很正常的，但現在大家希望今天買的東西明天甚至當天就要拿到。這種轉變給供應鏈帶來非常大的壓力，如何縮短供應鏈所需時間，讓一件商品從生產、運輸到最終到達消費者手中這個過程變得更快，就是我們需要解決的核心問題。
我們其實主要解決五大典型問題，第一倉儲問題，包括企業如何分佈貨品，倉裡貨架擺放，SKU 組合等；第二是運輸問題，包括原材料、成品運輸，優化運輸網路等；第三是庫存問題，即如何讓庫存降到合理水準；第四是選址，即零售店怎樣更優化地選址；第五是定價，即如何調整價格，包括促銷時打幾折，促銷時間多長等。
我們公司成立於2016年7月，主要服務的是比較重的行業，比如物流、零售、快銷等。我們現在正和比較大的快銷品牌合作，例如聯合利華、百威啤酒，跟時尚服裝品牌暫時還沒有合作。
劉郴：我本人從事服裝供應鏈行業20多年，真實感覺到這20年以來服裝供應鏈是沒有任何變化的。最新科技在時裝上尤其是供應鏈端的應用非常少，但實際上科技可以應用於時裝方面的內容非常多，比如人工智慧推薦可以部分替代導購功能，無人零售的方式可以替代導購、低效存儲等。
新零售和新製造之間必然是相聯的、打通的，零售端和工廠之間的有效溝通可以大大提高訂單效率，大幅降低庫存，從而幫助整體產業效率得到大幅提升。我們的服裝數位化具體來說就是：服裝都有版型，我們通過版型+面料的模擬技術可以達到高模擬的展示效果，這樣帶來的好處是傳播效率非常高，傳播成本非常低、持有成本特別低，做面輔料的變化幾乎是零成本。雖然目前這項技術還未能適合所有服裝款式，但在基本款上的應用是沒有問題的。
我們現在國內在和一些大品牌，大多是上市公司在合作；國外主要和一些品牌在進行 to B 的合作，他們使用我們的技術以後效率的提高非常明顯。
未來整個時裝產業鏈的數位化是必然趨勢，但問題的關鍵在於我們從哪個角度切入，怎麼樣去一步步把產業鏈完全數位化，最終導到終端，真正完成新零售、新製造，這是我們要做的事情。
02
當下技術對接行業過程中面臨的挑戰
沈媛：讓科技賦能時尚本身就不是一件容易的事，想問下大家在把這些技術應用到時尚行業的過程中，目前面臨哪些障礙和挑戰？
陳曦（上圖）：我們這個公司一開始的樣子就和其他公司不太一樣。我剛才和夢媛還在聊資料科學，我覺得企業要好好呵護負責資料科學的團隊，不要讓業務部門給他們拋問題，要讓他們自己找問題。因為業務部門很容易提出平庸的問題，比如讓資料科學團隊幫他們做個表，某個地方轉化出了問題怎麼辦之類。
其實資料科學家本身是主動的人，他們往往可以從另外的角度去考慮你過去在環節管理中根本不會考慮的問題，然後用一種方法從根本上解決問題。然而傳統企業的形態是不會允許這樣的團隊生長的。我覺得如果企業真的希望資料科學團隊很好地去用科技的話，首先得給他們一片非常好的土壤，不要一上來就將技術定義某種工具，給他們形成某種限制，要給他們更多的可能性去嘗試你想不到的地方。
羅小渠：消費者看時尚行業其實就像看一朵花一樣，並沒有看到埋在底下的非常大的根系。時尚行業的根系就是供應鏈，供應鏈的處理是非常傳統的問題，但它卻是影響消費體驗極其關鍵的部分。
過去5~10年中國市場上消費者這端的變化是：第一，大家對選擇性要求越來越高，想要產品多樣化；第二是及時性要求提高；第三是性價比越高越好。對消費者而言，最理想的消費狀態是在有很多選擇的同時，能用最便宜的價格很快買到想要的商品。這三個訴求對企業而言是致命的壓力，首先，可供選擇越多意味著SKU越多，製造效率越低；其次，消費者獲取速度越快對企業製造壓力越大；最後售價越低，顯然製造成本要降低，製造難度會越大。消費者的這些變化對整個時尚產業都提出了高要求，即如何以非常高的效率快速回應消費者的需求。
劉郴（下圖）：時裝行業的魅力在於它的產品是非標品，這一點就決定了這個行業很難用一些傳統的技術手段去製造。我們現在在做的事情其實是把服裝分成幾類，然後在非標品中去尋找標品，從而將其標準化，比如一件西裝的版型是標品，但用不同的面料做出來以後就變成非標品。所以我們要找到時裝款式中60%~80%的標準部分，然後把標準部分提取出來，進行數位化處理，再加上標品的面料數位化，最終可以生產出無數的非標品。怎樣讓大量非標品通過供應鏈去滿足消費者需求，這是我們下一步要和供應鏈一起完成的事。中國供應鏈非常複雜，千差萬別，下一步我們需要在這方面花大量時間。
吳宏：現在時尚行業市場上有很多品牌，不細分品類的話甚至說放眼整個消費品行業，一直困擾大家的問題有兩個：一是每年拿出占銷售額比例20%~30%的行銷費用，投放各種類型的廣告，但越有名的品牌越沒有辦法估算到底這個產品被展示出來，或以這種形態展示出來後，消費者的回饋到底如何；二是創業者發現現在精品頭部劇中的廣告投標難度不亞于當年搶央視15秒的廣告的難度，而且費用每天都在漲。
陳曦：聽了極米科技的介紹，我發現我們的用戶和他們的是剛好相反的。極米的用戶是看到一件物品，對其產生興趣後想到要如何獲取它，而我們的用戶卻是在面對複雜的供應鏈、種類繁多的品牌、款式時，不知道什麼才是適合自己的。所以我們做的是以更加細顆粒度的方式去瞭解使用者的訴求，然後通過後端梳理優質供應鏈，從而在品牌和消費者之間搭建起橋樑。
我們是可以長期服務使用者的模式，基本上兩年使用者留存率在 40%-50%，這在電商或零售領域已經算是比較厲害的了。之所以有這麼高的留存率是因為我們尊重客戶告訴我們的所有細小的資料，並從這些資料中提煉出資訊、知識以及一些規則。
相比使用者自己找衣服，我們的模式可以更高效地説明他們完成任務。當然這樣模式的背後意味著我們要做很多事情，比如瞭解不同品牌、不同尺碼對用戶意味著什麼？面料又對用戶意味著什麼？等等，這其中涵蓋了很多細顆粒度的東西。最終我們要解決的問題還是很樸實的，即代替客戶去選品。
羅小渠（下圖）：我們其實主要是説明企業解決客戶“拿貨”的問題。如今的消費者們看到一件商品，對獲取該商品的速度要求越來越高。三五年前，大家覺得在網上買件東西，過 3~5 天拿到是很正常的，但現在大家希望今天買的東西明天甚至當天就要拿到。這種轉變給供應鏈帶來非常大的壓力，如何縮短供應鏈所需時間，讓一件商品從生產、運輸到最終到達消費者手中這個過程變得更快，就是我們需要解決的核心問題。
我們其實主要解決五大典型問題，第一倉儲問題，包括企業如何分佈貨品，倉裡貨架擺放，SKU 組合等；第二是運輸問題，包括原材料、成品運輸，優化運輸網路等；第三是庫存問題，即如何讓庫存降到合理水準；第四是選址，即零售店怎樣更優化地選址；第五是定價，即如何調整價格，包括促銷時打幾折，促銷時間多長等。
我們公司成立於2016年7月，主要服務的是比較重的行業，比如物流、零售、快銷等。我們現在正和比較大的快銷品牌合作，例如聯合利華、百威啤酒，跟時尚服裝品牌暫時還沒有合作。
劉郴：我本人從事服裝供應鏈行業20多年，真實感覺到這20年以來服裝供應鏈是沒有任何變化的。最新科技在時裝上尤其是供應鏈端的應用非常少，但實際上科技可以應用於時裝方面的內容非常多，比如人工智慧推薦可以部分替代導購功能，無人零售的方式可以替代導購、低效存儲等。
新零售和新製造之間必然是相聯的、打通的，零售端和工廠之間的有效溝通可以大大提高訂單效率，大幅降低庫存，從而幫助整體產業效率得到大幅提升。我們的服裝數位化具體來說就是：服裝都有版型，我們通過版型+面料的模擬技術可以達到高模擬的展示效果，這樣帶來的好處是傳播效率非常高，傳播成本非常低、持有成本特別低，做面輔料的變化幾乎是零成本。雖然目前這項技術還未能適合所有服裝款式，但在基本款上的應用是沒有問題的。
我們現在國內在和一些大品牌，大多是上市公司在合作；國外主要和一些品牌在進行 to B 的合作，他們使用我們的技術以後效率的提高非常明顯。
未來整個時裝產業鏈的數位化是必然趨勢，但問題的關鍵在於我們從哪個角度切入，怎麼樣去一步步把產業鏈完全數位化，最終導到終端，真正完成新零售、新製造，這是我們要做的事情。
02
當下技術對接行業過程中面臨的挑戰
沈媛：讓科技賦能時尚本身就不是一件容易的事，想問下大家在把這些技術應用到時尚行業的過程中，目前面臨哪些障礙和挑戰？
陳曦（上圖）：我們這個公司一開始的樣子就和其他公司不太一樣。我剛才和夢媛還在聊資料科學，我覺得企業要好好呵護負責資料科學的團隊，不要讓業務部門給他們拋問題，要讓他們自己找問題。因為業務部門很容易提出平庸的問題，比如讓資料科學團隊幫他們做個表，某個地方轉化出了問題怎麼辦之類。
其實資料科學家本身是主動的人，他們往往可以從另外的角度去考慮你過去在環節管理中根本不會考慮的問題，然後用一種方法從根本上解決問題。然而傳統企業的形態是不會允許這樣的團隊生長的。我覺得如果企業真的希望資料科學團隊很好地去用科技的話，首先得給他們一片非常好的土壤，不要一上來就將技術定義某種工具，給他們形成某種限制，要給他們更多的可能性去嘗試你想不到的地方。
羅小渠：消費者看時尚行業其實就像看一朵花一樣，並沒有看到埋在底下的非常大的根系。時尚行業的根系就是供應鏈，供應鏈的處理是非常傳統的問題，但它卻是影響消費體驗極其關鍵的部分。
過去5~10年中國市場上消費者這端的變化是：第一，大家對選擇性要求越來越高，想要產品多樣化；第二是及時性要求提高；第三是性價比越高越好。對消費者而言，最理想的消費狀態是在有很多選擇的同時，能用最便宜的價格很快買到想要的商品。這三個訴求對企業而言是致命的壓力，首先，可供選擇越多意味著SKU越多，製造效率越低；其次，消費者獲取速度越快對企業製造壓力越大；最後售價越低，顯然製造成本要降低，製造難度會越大。消費者的這些變化對整個時尚產業都提出了高要求，即如何以非常高的效率快速回應消費者的需求。
劉郴（下圖）：時裝行業的魅力在於它的產品是非標品，這一點就決定了這個行業很難用一些傳統的技術手段去製造。我們現在在做的事情其實是把服裝分成幾類，然後在非標品中去尋找標品，從而將其標準化，比如一件西裝的版型是標品，但用不同的面料做出來以後就變成非標品。所以我們要找到時裝款式中60%~80%的標準部分，然後把標準部分提取出來，進行數位化處理，再加上標品的面料數位化，最終可以生產出無數的非標品。怎樣讓大量非標品通過供應鏈去滿足消費者需求，這是我們下一步要和供應鏈一起完成的事。中國供應鏈非常複雜，千差萬別，下一步我們需要在這方面花大量時間。
吳宏：現在時尚行業市場上有很多品牌，不細分品類的話甚至說放眼整個消費品行業，一直困擾大家的問題有兩個：一是每年拿出占銷售額比例20%~30%的行銷費用，投放各種類型的廣告，但越有名的品牌越沒有辦法估算到底這個產品被展示出來，或以這種形態展示出來後，消費者的回饋到底如何；二是創業者發現現在精品頭部劇中的廣告投標難度不亞于當年搶央視15秒的廣告的難度，而且費用每天都在漲。