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北大IT男杀入时尚行业,一笔融资2个亿!人工智能如何预测流行?

创业邦 2021-09-22 21:12

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作者丨苏敏

编辑丨房煜

图片丨摄图网

很多人调侃说,程序员可以一打格子衬衫穿四季,借此说明他们不懂时尚。

可以想象,让程序员去跟服装设计师沟通,是一件多么不容易的事。如果程序员要从事服装行业,更是难上加难。

凡事总有例外。知衣科技创始人兼CEO郑泽宇,一名典型的IT男,带领团队打造了服装设计领域的数据智能SaaS产品“知衣”,并通过SaaS入口向产业链下游拓展,提供一站式设计+柔性生产的供应链平台。

不久前,知衣科技完成了2亿元B轮融资,由高瓴创投和万物资本领投,涌铧投资和老股东君联资本跟投。

成立3年来,知衣科技为如涵、太平鸟等知名网红电商和头部品牌提供流行趋势预测和设计赋能,显著提升了出款效率和爆款率。

郑泽宇的创业故事背后,不仅说明人工智能正在改变服装行业,而且证明了程序员和时尚的服装业并非水火不容。

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当IT男遇上服装设计

和众多北大校友一样,郑泽宇从本科开始就有创业想法。他和几个同学一起,尝试了“个性化推荐”的相关项目。这一经历也为他后来真正的创业奠定了基础。

大学毕业前,郑泽宇考虑良久,没有继续做创业项目,而是选择前往卡内基梅隆大学人工智能专业读研。当时的他更希望能开拓视野,了解美国先进的科学技术。

硕士毕业之后,郑泽宇顺利成为谷歌的一名高级软件工程师。

彼时是2015年,人工智能正掀起新一番浪潮,深度学习开始在各个行业被不断应用、拓展;加之谷歌开源人工智能系统TensorFlow,未来一定有广阔的应用前景。

于是,2016年郑泽宇决定和谷歌的几位同事一起,进行人工智能方向的创业。

开始时并非一帆风顺,郑泽宇回忆:“起初我们并没有考虑一定要专注到哪个领域,而是想做一个比较通用的人工智能的应用,相当于给行业提供一些基础设施。但后来发现,如果只是提供基础设施,不足以让他们使用好这一工具,因为当时掌握人工智能技术的企业并不多。为了把一个infrastructure卖出去,我们也会给很多企业提供相应的解决方案。”

在这个过程中,他们接触了包括医疗、能源、教育、金融等在内的各个领域的应用场景。与如涵电商的合作,让郑泽宇在机缘巧合中了解到服装行业的产业结构和需求,以及即将到来的产业转型。

“我们了解了所有行业,最后发现服装行业具有市场巨大但极度分散的特点,当下急缺技术支持,还有很大的改造提升空间,也有大型平台成长的可能性。”综合这些优势之后,郑泽宇决定专注于为服装行业提供解决方案,2018年正式回国,创立了知衣科技。

在服装行业的产业链上,从设计到生产再到销售,有如此之多的环节,到底哪个环节最有效率提升的空间?哪个环节最能驱动人工智能产生真正的价值?

对于这些问题,郑泽宇和团队花了大量时间来研究。他们发现,和大部分产业一样,服装行业也有微笑曲线,市场营销和研发设计都是企业的核心驱动力,也就是微笑曲线的两端。

在消费端,无论是实体门店还是电商平台,消费者首先看到的是款式设计,有了满意的设计之后,才会去了解服装的面料、做工等,继而有试穿和购买的冲动。

在品牌方同样如此,首先要设计出款式,才能去确定面料、辅料,然后找工厂生产。

也就是说,设计师既连接了消费者,又连接了生产商,甚至无形中把行业所有人员都连接在一起。

而服装设计作为行业的重要驱动引擎,存在着数据在线化程度低、设计数据体量大、结构化程度差等问题,也就导致了整个行业的信息化水平低下。

因此,知衣科技希望能够从设计环节出发,利用人工智能,帮助设计师提高工作效率。

紧接着,问题又来了。作为一名标准的理工男,不论是人工智能专业出身,还是谷歌的就业背景,郑泽宇的过往经历与服装行业毫无关联。

“对直男来说,服装行业尤其是设计环节,没那么容易理解。大家可能都觉得服装设计是一个创作过程,怎样利用技术去服务设计?这就需要了解设计师的日常工作和需求,光这一点其实就挺难的。像我们这样的技术男,跟设计师的沟通很多时候根本不在一个频道上。”

知衣科技的第一款产品是一个免费的设计师辅助工具,用于搜索、推荐图片的SaaS产品,可以看作是设计师的“今日头条”。

然而,脱离了用户的实际需求,结果可想而知。郑泽宇发现,根本没有设计师愿意使用这款软件,更不可能与他们交流使用心得,也就导致产品很难迭代更新。

为此,知衣团队前后花了近一年时间,去理解行业、分析行业,并与从业者建立起沟通的渠道。尤其是与如涵合作之后,整整一个月,郑泽宇都在如涵的设计师旁边,近距离观察他们到底是怎样工作的。

在此基础上,郑泽宇从价值角度去思考,应该做一个什么样的工具来真正提升设计师的工作效率,辅助设计师快速准确地完成设计。

“我们也决定从免费模式转换为收费模式。毕竟我们不是做面向大众的产品,我们是做能提升设计师工作效率的工具,这是有明确的价值,我们就应该收费来做。”

出人意料的是,产品收费后不仅没有遇到想象中的阻力,用户反而更愿意沟通需求、反馈使用感了。

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如何快速找到1000件小雏菊连衣裙

目前知衣提供两种服务。第一种是纯粹的SaaS软件,即提升设计师工作效率的工具,按照账号的数量和功能模块来收费。

如何提升设计师的工作效率?要先从传统的设计师工作模式说起。

一般每年11月左右,设计师会开始准备第二年的春装。他们首先要知道消费者喜欢什么,并且去预测未来的流行趋势。

比如,有设计师希望找到1000件有小雏菊元素的连衣裙。以前,他们可能会去浏览很多品牌的官网,去商场观察当下的流行风向,去instagram翻时尚博主去年春天的穿搭推荐。

“这些工作非常繁琐,却占据了一个设计师一半以上的工作时间。我们的产品把这些数据全都聚集起来,他们想看什么样的内容都可以筛选,也就为他们节省了大量无效或重复的劳动,让大家能够将更多的时间和精力用在创意上,去发挥设计本身的价值。”郑泽宇说道。

经过3年的积累,知衣科技已经收集整理了超过10亿款式图片,其专有数据库以每天超过100万款式的速度在增长。

另一方面,传统设计师在工作中,更多地是依靠自己的记忆,但这样能够记住的素材数量非常有限。换言之,如果所有的设计师都在看同样的品牌和设计,自己的设计作品多少也会同质化。

郑泽宇提到,以如涵为例,张大奕在早年可能关注了二三十个品牌或三五十个博主。但使用了知衣的工具后,可以关注到上千个不同的品牌和博主,她的选择范围就大很多,同质化竞争的可能性就会降低。

知衣科技的技术基础是自主研发的针对服装图像的识别算法,能够识别数十个不同设计维度,超过1000个设计元素标签,并统计分析出时尚流行趋势的变化规律。这样,当设计师在工作时,就可以通过数据的方式来预判款式的优劣。

从更直观的数据来看,传统设计师每天可以出1~1.5件作品,而使用知衣的工具后,可以提升到每天4件左右,即有3~4倍的效率提升。

目前国内年销售额在10亿以上的大众服装品牌,已经有70%~80%是知衣SaaS软件的客户。

“我们的人工智能技术,有非常标准的分类体系。这个体系是我们和专业院校,加上业内的咨询公司联合制定的。同时,因为服装是柔性物体,一件衣服穿在人身上、平铺在桌面、挂在墙上,它所产生的形变是非常大的。在这样的情况下,怎么样能够让模型更加健壮,有很多技术的攻关,我们在这方面也有大量的技术专利,去支撑高精度的图像识别。”郑泽宇表示。

数据化成为整个服装行业的趋势,在郑泽宇看来,根本原因在于定义时尚的话语权在改变。

过去,时尚、潮流的趋势是由国际大牌来定义的。然而,随着社交媒体的丰富和KOL、KOC的崛起,人们对于个性化的要求越来越高,时尚多元化成为趋势。

同时,时尚产业受文化艺术的影响深远。国人对民族文化的自信心更加强烈,也会自发创造出越来越多具有国潮特色的流行趋势。品牌要怎么去把握这些流行趋势?利用欧美大牌过去的营销方式肯定行不通了。

无论是电商平台、社交媒体,还是各种各样的时尚资讯,其实都反映了当下人们生活方式和流行趋势的变化。通过数据化的方式去更好地挖掘市场需求和消费者审美的变化,才能够更快地把握市场机会。

郑泽宇坦言,整体来看,数据化分析潮流趋势还处于早期阶段。因此,知衣也在跟东华大学、理工大学等高校建立合作,联合实验室去做数据化趋势的研究。

“现在我们有这样的数据积累,包括各个电商和社交媒体的数据,有把数据结构化的能力,能够在流行趋势和销量、市场影响力之间建立关系。这样的定量化分析和效果研究也是我们给时尚界带来的一些变化。”

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服装行业大变革

知衣SaaS软件在服务客户的同时,也能知道每个客户在关注什么、搜索什么,了解客户的喜好和需求。

在这个过程中,知衣不只是提供简单的设计图片,而能直接把样衣给到用户,“所见即所得”。在客户拿到样衣之后,如果满意,就可以找知衣下订单。

郑泽宇透露,“我们收到了大量需求,客户觉得软件上确实有很多不错的款式,他们也很想要这样的产品,但不知道去哪里生产。我们有了自己的供应链,就可以解决这些问题,而他们只要专注去做前端流量和品牌形象就好。这样分工更加精细,企业也可以收获更稳定、可靠的供应链能力。”

事实上,这些需求背后,是服装行业正处于非常大的变革中。在过去很长一段时间,国内的服装企业主要都在做大订单,即基于线下订货的模式在运作,缺乏数据支撑,容易产生库存。但随着快时尚以及直播电商对整个行业的冲击,很多品牌的上新速度和组织方式都发生了变化。

据郑泽宇介绍,像美特斯邦威、森马、太平鸟、海澜之家等品牌,现在电商的订单占比都很高,以森马为例,其电商订单占比在70%以上,其中直播又占了九成。

从表面上看,似乎是单个款式的订单量在下降,但背后的本质是消费者的心理发生了变化。他们对个性化的需求越来越强,对新款的要求越来越多,品牌就不得不投入更多新的款式来吸引消费者,因此每个款式的销量被摊薄。也就是从大订单变成了小单快反,但整个市场并没有萎缩。

虽然拥有设计师团队和供应链,但郑泽宇并不打算做自己的品牌,“现在很多工厂想转去做品牌。品牌端当然有红利,一件衣服可以加价2、3倍甚至5倍、7倍去卖,大家肯定都很羡慕。但实际上做供应链和做品牌的能力是不一样的,遇到的问题也是不一样的。”

品牌的核心能力在于对流量的把控,树立品牌定位,建立消费者认知,需要有深刻的消费者洞察。而供应链的立命根本在于对质量的把控和对工厂的管理。

“知衣最核心的能力还是掌握数据和匹配分发,还是在供应链上,所以我们的定位很清楚,自己是不会去做品牌的。我们要做的事情就是服务好品牌。“

另一方面,在郑泽宇看来,做供应链的空间可能要比做品牌更大。因为长期以来,服装行业都呈纺锤型结构,头部品牌数量并不多,大部分品牌的年销售额在几千万元到几亿元。正是这些企业贡献了服装市场的主要销量,既然他们是主体,如果能够服务他们,供应链创造的价值至少不比做单个品牌来得低。

而且现在服装风格越来越细分,如果真要做好品牌,就必须有立场、有定位,只能服务一部分客户。但要纯粹做供应链,任何的风格都可以服务。这时候做品牌能够达到的高度,与作为纯粹的供应链达到的高度,可能也是不一样的。

在郑泽宇的规划中,他希望知衣科技能成为品牌的最佳合作伙伴,“在最早期,我们提出做品牌的最佳技术合作伙伴。现在我们不仅是技术合作伙伴,我们是品牌最佳的后端合作伙伴,包含了技术、设计和供应链的所有内容,外延可能会扩大,但我们服务品牌的定位没有变。”

知衣科技今年的GMV预计可以达到4亿元,毛利在1亿元左右。郑泽宇期望三年内订单金额达到150亿的规模,服务超过1万家企业。虽然从4亿到150亿之间的跨度非常大,但他很有信心。

“因为知衣今年还处于供应链的积累阶段。服装供应链是一个万亿级的市场。而供应链又是靠订单来的,订单越多,供应链竞争力就越强。我们的设计能力很强,好处是能够拿到订单。当我们有拿订单的能力之后,只要向SHEIN学习,把供应链带动起来。当供应链能力标准化之后,增长速度就会达到指数级别。”

服装行业正在经历智能化改造,看到机会的当然不只是郑泽宇。在他2018年进入时,无论是资本市场还是技术层面,在人工智能赛道上还没有特别知名的企业。

但这两三年以来,不仅出现了像犀牛这样的智能制造平台,在服装设计、供应链整合改造、面辅料交易和原料加工等各个环节,都有相应的产业互联网企业从不同角度切入,也有更多的高技术人才加入。

“最后大家会怎样去分分合合,我觉得这是以后的事情。但从行业角度讲,我还是非常期待未来科技能为整个行业带来比较大的变化。”郑泽宇说道。

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