主要观点总结
知衣科技通过AI、大数据技术赋能服装产业转型升级，成为多个服装品牌背后的‘最强大脑’。该公司主要提供智能化服装设计的供应链平台，通过大数据洞察市场趋势和需求，助力服装商家做选品分析和规划。其产品涵盖多种工具，服务范围广泛，已在服装行业内拥有较大影响力，并开始向国际化方向发展。
关键观点总结
关键观点1: 知衣科技成为服装品牌背后的‘最强大脑’
通过AI和大数据技术解决服装行业数字化程度低、市场分散等问题，助力品牌商进行选品分析和规划。
关键观点2: 建立智能化服装设计的供应链平台
在上游选品设计到下游销售全链路中，提供实时数据和洞察，帮助服装商家做出更明智的决策。
关键观点3: 知衣科技的产品和服务丰富多样
包括AI软件知款、抖衣、知小红等，涵盖从设计灵感捕捉、选品分析到市场趋势预测等多个环节。
关键观点4: 建立全球最大的时尚数据库
积累自产业、电商、社交超千亿条的时尚数据，实现精准的市场预测和趋势分析。
关键观点5: 知衣科技的影响力及未来拓展方向
已服务数千家时尚品牌和平台，积累的客户数接近1万家，并计划向产业纵深、拓宽服务领域和国际化发展。
正文
巴恩风、美拉德风、Y2K……在服装行业，每一季、每一天都可能有新的潮流风向标崛起，如何在瞬息万变的时尚潮流里捕捉灵感？下一季度的爆款可以预测吗？厂商怎么找到最匹配的博主带货？
在时尚从业者还在为这些问题头痛时，知衣科技，这家科技型企业已经成为5000多个服装品牌背后的“最强大脑”，通过AI、大数据技术，“解密”服装行业的爆款逻辑，赋能服装产业转型升级。
近日，国家数据局官网公布，知衣科技的“AI大数据驱动设计，助力中国服装品牌走向世界”项目被收录进“2024年数据要素×大赛优秀项目案例集”中，是全区唯一入选的项目，让我们把目光，再次投向这家坐落在萧山信息港小镇的科技公司。
回看2018年，正是AI浪潮迭起、深度学习升温的世界。
彼时，阿里巴巴发布杭州城市大脑2.0，无人车亮相央视春晚，腾讯正式发布首个AI医学辅助诊疗开放平台，声称要打造“医疗超级大脑”解放行业生产力……如果AI算法可以嵌入城市治理、交通运输、医疗、金融并产生颠覆性变革，那么服装行业呢？
在此前与国内知名MCN机构如涵（Ruhan）的合作中，知衣科技创始人、CEO郑泽宇精准捕捉到，服装行业对数字化改造越来越紧迫的需求。
“我觉得服装行业的数字化程度还是相对偏低，因为整个市场行业非常分散。在这样一个分散大市场的环境下，是否有一个统一的数据链路，或者是一个整体的数据中心？这样其实可以很大程度上可以提高匹配度，减少资源浪费。”郑泽宇说。
尤其是在设计环节。“许多人认为设计是艺术创作，是设计师们的灵感乍现，和科技、算法很难挂钩。但事实上，设计师的工作不仅仅是进行创造性构思想象，也要充分考虑市场需求和消费者偏好。”郑泽宇说。
比如竞争对手在卖什么，市场上什么款式的衣服最畅销，这关系到影响到下一季的品牌策略。赌对了就是爆款，赌错了，公司很可能就此翻船。为此，设计师常常通过市场调研及时尚趋势网站了解市场需求，前者局限于设计师的审美能力、判断力，需要依托其个人的经验和能力去把控市场的动向；而纯粹的时尚趋势网站浏览则容易陷入同质化竞争中，很难设计出符合品牌定位的产品。
而这正是AI和大数据擅长解决的问题，利用算法的“可控”特性，能够将一场“选品豪赌”变成风险可控、趋向正确的决策。
2018年，在萧山经济技术开发区的信息港小镇，郑泽宇带领团队创立了知衣科技，一帮与代码打交道的“技术大牛”，从此开始了“时尚”的探索之旅，主要是通过人工智能数据技术，结合时装秀场搜索、社交媒体和电商数据预测时尚市场趋势和需求，为时尚产品规划和设计提供战略洞察。
一款软件≈企划部+市场部
AI成为产业链各方的“最强大脑”
知衣科技，究竟给服装行业带来了哪些新想象？哪些场景或者哪个环节，可以切入AI，帮助服装商家做选品分析和规划等工作？
或许，梳理一下服装从生产到供应的全链路、各环节，答案就会一目了然。
在上游段，品牌方需要提供样衣生产方案，原材料供应商负责提供原材料、面料，制造商负责生产样衣，品牌方再根据实际效果修改样衣。这个过程不仅环节繁复，而且还存在很多其他问题：选款样式同质化、开款风险未知、素材整理耗时、审核沟通效率低、无法实时监督制造动态……
而到了中下游阶段，制造商可能因为无法实时掌握市场动态导致货品积压；经销商、零售商常面临“选品找款搭不好”“带货渠道哪里找”“卖不动”等情况。
而知衣科技对服装行业的赋能，恰恰是打造了智能化服装设计的供应链平台。
比如，在上游环节选品设计时，知衣的“行业洞察—价格带洞察”功能，犹如一张信息齐全的藏宝图，只需要输入搜索内容，该品类在线上电商市场的销量、销售额起伏，各类属性、品牌、颜色和面料的占比秘密都尽在掌握。
而到了正式设计环节，AI软件知款的“博主”“品牌”“秀场”等，就像一扇通往全球时尚的任意门。轻轻一点，北欧的极简风、中东的奢华感、美国的街头潮、日本的原宿风，统统尽收眼底。无论是时尚博主、新锐品牌，还是最新的秀场时装，设计师们都可以“一键式”汲取灵感，轻松掌握全球时尚脉搏。
2024年，知衣科技还推出了AIGC产品——服装行业大模型“FD”，将设计师从繁重的重复劳动中解放出来的同时，还可以实现为3D形象“一键换衣”。
知衣科技产品负责人陈守煌为我们演示了操作。他随意上传了一件印有星球图案的T恤照片，输入了“将星球更换为小汽车图案”的指令，选择“模特上身”，30秒左右，右侧线稿生成，这个T恤马上变为小汽车涂鸦的款式。
“传统的服装设计师在进行一些趋势点挖掘的过程中，大概需要一到两周的时间才可能开发出一个设计元素，现在通过我们的产品，1到2天的时间就可以实现。”
从一开始的Deep Fashion，到如今的知衣、抖衣、知小红、美念、海外探款、炼丹炉等，知衣科技几乎练就“十八般武艺”。
比如，抖衣和知小红，主要是针对抖音和小红书的数据库；美念是设计师的“灵感捕手”，可实现一键给服装打标签、一键图搜和云端讨论协作；炼丹炉为全行业消费品提供选品数据；而海外探款，主要提供亚马逊、Temu、INS、TikTok等海外平台上的最新服装数据……
这背后，源于知衣积累了自产业、电商、社交超千亿条的时尚数据，日处理量超5TB，建成了全球最大的时尚数据库。而基于此自主研发的柔性物体识别标注系统，标注自动化程度超90%，能精准识别15个维度2000多个服装设计标签，打标速度提升10倍。
