AI进入时尚产业:从效率工具到创意伙伴

AI正从设计、供应链到消费体验重塑时尚产业。

冷月清谈:

文章以《赛博T台:科技重塑万亿时尚产业》的推荐序为基础,讲述科技与时尚从彼此陌生到深度融合的过程。作者结合IBM与康泰纳仕的跨界经历指出,AI正在改变时尚行业的多个环节:设计端可快速生成草图和方案,内容端能提升造型策划效率,供应链端则通过质检、找布和数据预测减少浪费。文章强调,AI的价值不只是提升效率,更可能推动时尚产业从“设计师主导”转向更接近真实需求的生产逻辑。同时,作者认为AI不会取代设计师,而会成为灵感助手,让创作者从重复劳动中解放出来,并推动普通人参与设计。文章也提醒,AI在时尚中的应用必须重视版权、就业、真实性和环保等问题,最终回到“科技向善”和服务人的目标上。

怜星夜思:

1、AI生成设计越来越强,未来设计师最核心的竞争力会变成什么?
2、如果AI能预测潮流并按需生产,时尚行业的浪费问题真的能明显改善吗?
3、AI参与服装设计后,作品版权应该归设计师、品牌,还是AI工具平台?
4、虚拟试衣、AI搭配这些功能,会让人更自由,还是制造新的身材焦虑?

原文标题:当代码织就霓裳,AI照亮时尚的下一个万亿征程

原文作者:认识管理

原文内容

本文摘编自深圳时装周主席,IBM前全球副总裁,康泰纳仕集团前中国区总裁周忆为《赛博T台:科技重塑万亿时尚产业》所作推荐序。

01

科技与时尚,从“互不打扰”到“深度融合”


收到邓堪邀约为《赛博T台》撰写序言时,我正对着电脑屏幕上AI生成的早春穿搭方案出神,二十多年跨界科技与时尚的经历随之浮现。媒体称我为“横跨时尚与科技第一人”,我认为自己只是恰好赶上两个行业深度碰撞的风口,成为最先尝试的人。


我在IT行业打拼二十余年,曾担任IBM亚太区首席市场官,当时IBM深耕AI与制造业的深度融合,我亲眼见证AI从实验室前沿技术逐步渗透各行各业,成为产业升级的核心动力。那时我日常接触代码、算法与市场布局,从未想到这些数字程序会和时尚产生深刻关联。


后来,我跨界加入Vogue母公司康泰纳仕,出任中国区总裁。我这个“IT老炮”初入时尚殿堂,着实经历了一段“水土不服”的适应期。时尚圈与IT圈的语言体系截然不同IT人张口闭口是“迭代”“算力”,时尚人则畅谈“廓形”“肌理”IT人追求精准高效,时尚人则崇尚灵感迸发。我至今仍记得第一次参加时尚发布会时,身边的编辑们探讨礼服的色彩与面料,我脑子里却下意识冒出“IT式疑问”这件衣服的设计能否用AI批量生成变体面料参数能否用算法优化得更环保


那时的时尚圈,对科技大多浅尝辄止。不少资深时尚人直言“时尚的核心是创意与情感,AI能算数据,却算不出灵感能生成图案,却生不成灵魂。”我未曾反驳,却始终坚信,任何行业的变革都离不开技术推动,万亿规模的时尚产业也不例外。设计师灵感枯竭、品牌潮流预测盲目、供应链产能浪费等痛点,恰恰是AI可以精准破局的地方。阿曼达·科斯科的这本《赛博T台》,用真实案例将AI与时尚的融合娓娓道来,连接了两个世界,是我心甘情愿为它“吆喝”的原因。



说到这本书的译者邓堪,我与他交集不多,却印象深刻。在潮流纷繁的时尚圈,邓堪是个“异类”——他兼具“时尚主编”与“科技创始人”视角,既有时尚人的审美敏锐,又有科技人的理性务实。更难得的是他谦逊真诚、书卷气浓厚,聊起时尚与科技的融合,见解独到、视野开阔。也正因为这份通透,他才能精准捕捉本书的核心价值,用流畅专业的文字,将国外前沿理念翻译成贴合中国行业现状的内容。



02

关于AI赋能时尚的三个观点


回到这本书的核心议题——AI如何给时尚产业带来曙光,实现颠覆与成就。结合我在IBM与康泰纳仕的从业经历,我想分享三个核心观点,既是对本书内容的补充,也是对行业未来的预判:


1. AI的颠覆,首先是“效率革命”,但绝不止于效率


效率是企业的生命线,这一点在时尚产业同样适用。时尚产业的痛点之一便是“慢”,设计师出图、品牌预测潮流、供应链生产,均存在周期长、浪费大的问题。而AI的出现,率先掀起效率革命Adobe Firefly等AI工具几分钟就能生成上百张设计草图,帮设计师摆脱灵感枯竭康泰纳仕的编辑用AI半天就能完成原本要花一周时间的造型策划供应链端,AI质检、找布机器人大幅提升企业效率,更能通过数据分析实现“按需生产”,破解产能过剩难题。但AI的价值远不止于此,它真正的颠覆是重构生产逻辑——从“设计师主导”转向“需求主导”,让时尚更贴近大众。正如麦肯锡《2026全球时尚业态报告》最新数据所示,全球已有超过70%的领先服装企业将生成式AI深度整合进日常工作流。未来AI将成为行业基础设施,拒绝拥抱者终将被淘汰。


2. AI成就时尚,核心是“赋能创意”,而非“取代创意”


很多时尚人担心AI会取代设计师,我的答案是不会。我接触的优秀设计师,大多将AI当作“灵感助手”它能提供思路、打破瓶颈,却无法理解设计背后的情感与文化,更无法复制设计师的审美积淀。设计师方妍楠与苹果的合作便很有代表性,她用AI简化设计落地流程,却始终保留自身审美表达。AI是赋能者,而非替代者。它能帮设计师摆脱重复性工作,专注创意本身,更能实现“创意民主化”,让普通人也能参与设计,让时尚不再高高在上。未来,“Al+设计师”的共生模式将成为主流,兼具AI应用能力与创意特色的设计师,将成为行业核心。


第三个观点AI重塑时尚,最终要回归“人”本身,实现“科技向善”。


AI的最终目的,是让时尚产业变得更好,服务于人,这便是“科技向善”的核心。Google推出Al虚拟试衣,涵盖XXS至4XL的真实体型和不同肤色,从技术端缓解了网购带来的尺码与身材焦虑不少品牌用AI研发环保面料,减少污染,这都是AI赋予时尚的温度。但我们也要警惕AI带来的版权、就业、真实性等问题,这需要行业共同规范解决。我在深圳主导“Al+时尚”项目时便达成共识AI发展不能牺牲从业者利益,违背消费者信任而应创造新岗位,规范使用场景,让AI真正服务于人。未来,“科技向善”将成为行业共识,注重环保与人文关怀的品牌,终将成为标杆。



03

《赛博T台》,一种全新的可能


阿曼达·科斯科作为资深多媒体记者和创意策略专家,用十多年的时间走访全球供应链,将AI等新技术对时尚产业的影响,用生动案例清晰呈现。她的文字,让我们直观看到时尚产业的变革,而AI正是这场变革的核心驱动力。


我在IT行业浸润二十余年,又在时尚圈深耕多年,见证了科技与时尚从“互不打扰”到“深度融合”的全过程。我始终相信,时尚永远在拥抱变化,而科技是推动变化的最强力量。AI给时尚产业带来的,是全方位的变革与新可能。


有人问我,横跨两个领域最大的感悟是什么答案很简单科技与时尚的核心都是创新与包容。AI作为连接两者的纽带,让冰冷的科技有了温度,让感性的时尚有了效率,碰撞出了璀璨火花。



这本《赛博T台》,就是这场碰撞的记录者与指引者,能让时尚从业者看清趋势,让科技从业者找到新场景,让普通读者感受科技与时尚的融合之美。


我很荣幸为这本书撰写序言,也荣幸与邓堪这样的跨界同行一起见证时尚产业的变革成长。我坚信,当代码织就霓裳,当AI照亮T台,时尚产业的下一个万亿征程,必将更加精彩。


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-End-

就“设计师竞争力”来说,我反而觉得审美会更值钱。以前大家比谁手快,现在AI把手速拉平了,最后拼的是你能不能一眼看出:这个好看但廉价,那个普通但高级。

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回答“AI搭配会不会制造焦虑”:两面都有。好的虚拟试衣能让不同身材都被看见,减少买错尺码的挫败感;但如果算法永远推荐显瘦、显高、显白,那就是把老焦虑换了个新皮肤。

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关于“AI设计版权归谁”,我倾向于看人的贡献比例。如果只是输入一句提示词就拿来卖,版权当然很尴尬;但如果设计师有明确创意、反复调整、再进行二次创作,那更应该保护设计师。

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虚拟试衣对我这种网购退货困难户很友好。只要它别把我P成另一个人,我就谢天谢地。最怕那种“试穿效果仅供参考”,参考完实物像开盲盒。

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我觉得关键在产品价值观。AI不是天然温柔,也不是天然恶毒,它学的是平台想优化什么。如果目标是转化率,可能会拼命刺激你不满意自己;如果目标是适配度,体验就会好很多。

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这个问题可以从产业分工看。AI会压缩执行型岗位的价值,但会放大战略型创意岗位的价值。会用AI、懂消费者、懂品牌资产、还能把概念落地成产品的人,会更吃香。

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我有个不太严肃的看法:以后设计师像导演,AI像一整个剧组。你不会因为摄像机变高级了就不需要导演,反而更需要有人知道到底要拍什么。

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我觉得会改善一部分,尤其是库存。比如颜色、尺码、区域偏好这些数据,用AI预测肯定比纯靠买手拍脑袋强。但环保问题还包括面料、染整、物流、退货,不是一个预测模型能全包。

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