产业前瞻｜喧嚣未尽的 AI 热潮，为何依旧是时尚奢侈品牌的押注重心？

浮华与喧嚣之下，如何让技术落地并成功俘获市场，才是这场技术竞赛的制胜终点。

数据显示，在未来的 3 至 5 年内，生成式 AI 预计将为时尚行业带来 1500 至 2750 亿美元的营业利润增长。前段时间，2024 WAIC 世界人工智能大会于上海成功举办，超过 30 万人次参观、数百家科技企业亮相，再次凸显了 AI 技术在全球范围内的影响力和关注度。

在这一背景下，对于技术创新坚定投入的时尚产业，成为 AI 技术落地的关键试验场。一方面，AI 技术需要找到切实可行的应用场景来实现其市场价值；另一方面，时尚行业亟需借助新兴技术力量来推动更为高效、更具创意的数智化转型。因此，从设计到生产再到面向消费市场，时尚产业正全方位探索 AI 技术的应用潜力。

几天前，奢侈品牌 Brunello Cucinelli 正式官宣其受 AI 启发的全新人文科技项目“Solomei AI”。通过结合新兴技术与传统工艺，运用自研生成式 AI 组件，如 Socrates 和 Demosthenes， Brunello Cucinelli 能够更精准地理解并满足消费者的需求，从而开辟颇具品牌调性的创新路径。

尽管应用前景充满，但事实上，对于时尚产业而言，有效利用生成式 AI 依然充满挑战。相较于技术层面的迅速应用，AI 的市场现状却显得有些“未及预期”。作为这场技术热潮的引领者，OpenAI 继关闭了曾被寄予厚望的 GPT Store 后，于 6 月宣布其 GPT-4o 语音模式将推迟上线。

正如相关分析显示，尽管有 73% 的时尚行业高管认为生成式 AI 是 2024 年的重要优先事项，但仅有 5% 的高管认为他们的公司有充分利用生成式 AI 的能力。这一数据揭示了了时尚行业在关于 AI 的战略规划与实际执行之间存在显著差距。原因在于，AI 的有效应用不仅依赖技术支持，更需在战略层面平衡人文价值与技术创新。

纵观过去一年多，时尚产业在 AI 技术整合方面的探索呈现出由浅入深的演进态势。从表层应用的产品设计创新和精准营销，到深层布局的供应链优化、趋势预测分析，乃至推动可持续发展转型，AI 技术正在重塑时尚行业的全价值链。这种全方位的融合不仅优化了现有业务流程，更为行业注入了创新动力，为应对增长放缓、消费者需求多元化等挑战提供了新的解决思路。

品牌传播升级，AI技术迭代下

不断被汰换的传统营销策略

“出圈”，是生成式 AI 过去一年的主题。根据 Google Trends 的数据，“AI（人工智能）”超越“比特币”，成为 2023 年搜索量最高的热门话题。与此同时，时尚奢侈品牌的传播营销也迎来了前所未有的升级。

其中，自带流量密码的图像生成 AI，成为时尚奢侈品牌进行技术试水的第一站。这一基于深度学习算法的前沿技术，能够通过文本或图片输入创造新颖的视觉内容，从生成逼真的人像和服装设计，到实现风格转换和图像编辑，大幅拓展了设计创意和视觉营销的可能性。

以打破传统著称的 Balenciaga，在今年秋冬时装秀中，滚动播放着一系列由 AI 生成的图像作为背景。这些图像涵盖了从沙漠、冰山等自然景观，到被霓虹灯照亮的巴黎夜景，营造了一种感官超负荷的效果，模拟在社交媒体上浏览图像的视觉体验。

Prada 同样使用了 AI 技术来重新诠释其最为畅销的五款香水。通过与静物摄影师 Johann Besse 合作，Prada Beauty 以悬浮的香水瓶创建出幻觉效果的平面图像，并利用 AI 图像生成技术，通过文本提示对这些原始图片进行创意处理，创造出全新的视觉效果。

时尚品牌 Mango 进一步提升了生成式 AI 的应用深度。在其青少年支线的 Sunset Dream 系列宣传广告中，通过对真实服装照片进行 AI 模型训练，Mango 成功实现了服装在模特身上的自然效果，创作出具有专业水准同时完全由 AI 生成的时尚大片。Mango 首席信息技术官 Jordi Alex 表示：“人工智能作为一场技术革命，为我们带来了巨大的机遇。我们应将其视为一个强大的协同工具，它能够扩展员工的能力边界，并进一步放大我们的创意潜力。” 

未来，基于文本或图像生成的 AI 产品将进一步深入到时尚产业中。根据 Market.us 的报告，超过 70% 的时尚品牌计划使用生成式 AI 创建个性化营销材料、产品描述和社交媒体内容。

然而，无论是 AI 生成背后的版权隐患，还是技术应用的伦理挑战，都使得时尚品牌在使用生成式 AI 需要保持更为谨慎的态度。以 Selkie 为例，这一凭借可持续理念的为世人所知的慢时尚品牌，因使用 AI 技术创作其 2024 年情人节系列的服装图案引起了广泛争议，不仅因图像质量问题（一只多趾小狗）遭受批评，更因涉嫌使用可能侵犯版权的 AI 技术而损害了品牌形象。

显然，在拥抱这一兼具效率提升以及流量热点的创新技术时，如何平衡品牌价值观、消费者信任度和责任感，将成为决定 AI 落地成败与否的关键。

增强个性化服务能力，

技术应用开启消费者体验

与其“All in AI”，不如“AI in All”。

相较于由区块链主导的“NFT 热潮”中的“All in”姿态，时尚产业对于生成式 AI 不再急于求成，而是开始更加审慎地将这种富有想象力的技术融入到品牌乃至产业的经营逻辑中。正如 LVMH 首席数据官 Anca Marola 所言：“拥抱并利用这些突破性技术非常重要，但我们必须以正确的方式推进，确保这对我们作为企业、个人和社会的未来是有益的。”

在今年 Viva Tech 技术峰会上，LVMH 及其旗下品牌展示的一系列 AI 创新应用，涵盖了产品开发、客户体验和市场分析等核心业务环节，展现出 AI 技术在奢侈品领域的多元化潜力。

Bulgari 推出了一项由 AI 驱动的调香体验应用，允许用户直接参与到香水的创造过程中。Rimowa 与 Apple Vision Pro 的跨界合作，展现了高端旅行用品与先进技术的融合潜力。Loro Piana 推出的“Silhouette”互动装置，通过虚拟试衣技术，有效降低了线上购物的决策门槛。而 Dior 开发的 Astra AI 平台，则为精准营销和个性化服务提供了强大的数据支持。

同样身处 AI 技术探索之路上的开云集团，于今年推出了搭载 ChatGPT 的个人购物助手“Madeline”，并将其整合至旗下创新数字购物平台 KNXT 之中，帮助用户轻松访问开云集团的众多知名品牌，包括 Bottega Veneta、Alexander McQueen、Balenciaga 等。

而其旗下品牌 Gucci 早于生成式 AI 兴起前已深度布局该领域。通过利用 AI 数据查询技术，Gucci 能够迅速识别消费者趋势并迅速作出响应。例如，Gucci 已在销售场所引入 AI 技术，通过移动应用程序为销售助理提供实时库存、色彩、尺寸信息及客户历史购买记录，从而提高销售效率，并收集有助于产品决策的关键数据。

Yves Saint Laurent 同样利用 AI 技术来升级购物体验。通过创新的“YSL Makeup Stylist”服务， YSL Beauty 运用 AI 分析用户独特的面部特征，从而为每位用户推荐个性化的妆容。此外，YSL还提供例如 AI 肤质诊断和虚拟试妆等了其他虚拟服务，让用户随时随地试用超过 700 种色彩，进一步提升消费者体验。

技术迭代加速，时尚产业的

价值链如何持续数智化？

除了市场端的深度整合，开云集团正在将 AI 技术应用于其整个价值链的数字化转型。在供应链管理上，集团正在探索结合AI与区块链技术来实现原材料的完全可追溯性；在库存管理方面，开云正在利用 AI 流程、优化算法及数字化物流操作来开发基于需求的商业模型，旨在提升预测精度并减少库存过剩。

在运动时尚领域，AI 的深度整合同样带来更多想象空间。Nike 充分利用这一趋势，在今年的奥运主题展示会上推出了由 AI 协助设计的运动鞋系列。这一始于年初的项目，邀请了 13 位运动员与品牌的创新团队合作，运用生成式 AI 工具设计理想运动鞋。在这一过程中，团队为每位运动员生成数百张图像，并通过手绘、沉浸式 3D 草图、计算式设计以及 3D 打印技术，将图像转化为颇具想象力的鞋款。

快时尚品牌同样运用 AI 来提升整体运营效率和市场响应速度。H&M 通过运用 AI 算法分析各类网络信息，精准预测时尚趋势，从而优化库存管理和产品布局。这些算法不仅预测新趋势，还帮助确定是否补货及补货量，确保产品满足市场需求。

相比之下，Zara通过名为“Just-In-telligent”的 AI 供应链系统，能够实时调整库存和物流，快速适应市场和消费者变化，将新产品设计的周转时间缩短至一周，远低于行业平均的三至六个月。

在这场由技术驱动的“静默革命”中，从创意孵化到供应链优化，再到客户体验的多元化，生成式 AI 正在为时尚行业揭开新的可能性。随着试水阶段的结束，越来越多的时尚品牌正从“AI 赋能”过渡到“AI 共生”。这种转变意味着这项技术已褪去“外部工具”的属性，开始深度融入品牌的创意发展和核心运营流程，重塑时尚行业的未来。

AI 喧嚣未尽，时尚与科技企业

频频探索跨界合作新模式

除了企业内部的深度整合，时尚行业也在外部投资和跨界合作方面展现出拥抱新兴技术的积极态度。“内外并举”的多元化策略不仅能够带来前沿技术资源，还能在拓宽品牌视野的同时，在竞争愈发激烈的全球市场中占据有利地位。

例如，开云集团投资的 Vestiaire Collective 二手奢侈品平台，正通过 AI 技术优化其多语言系统、客户服务和产品上线流程。同时，开云旗下时尚品牌 Gucci 与 Vestiaire Collective 携手推出的“Gucci Preloved”项目，允许消费者交换指定的 Gucci 手袋以换取店内信用，从而推动产品的循环利用和减少环境影响，也为开云集团构建科技驱动的循环经济生态系统奠定了实践基础。

LVMH 同样展现出对于 AI 科技企业的格外关注。在今年的 Viva Tech 技术峰会上，LVMH 董事长兼首席执行官 Bernard Arnault 将 LVMH 创新奖大奖颁发给了来自中国的 AI 初创企业 FancyTech。这一利用生成式 AI 和 3D 模型制作高质量产品视频的初创企业，已与 LVMH 旗下诸如 Hublot、Givenchy 和 Bulgari 等多个品牌展开合作。据 FancyTech 联合创始人 Morgan Mao 透露，在最近与 Hublot 在中国的合作项目中，其生成式 AI 功能在两周内制作了 40 个产品视频。

LVMH 董事长兼首席执行官 Bernard Arnault 在颁奖时表示：“对初创企业而言，拥有非凡创意固然重要，但更关键的是要高效地将这些创意落地实施。”显然，时尚企业与 AI 初创公司的合作将带来双赢局面：不仅为传统品牌开辟了创新途径，同时也将更多具有潜力的年轻企业引入到时尚产业数字化转型的浪潮之中。

作为这股浪潮的革新力量，AI 初创企业受到资本的格外关注。据 Crunchbase 的数据显示，仅在 2024 年上半年，全球就有超过 355 亿美元流向 AI 初创公司，这其中不乏对于探索时尚与科技融合的初创企业。

携手成熟的科技公司与学术机构同样是时尚企业开拓技术可能性的方式。

今年，LVMH 集团宣布深化与中国科技巨头阿里巴巴的战略合作。自2019年首次建立合作关系以来，此次合作将重点利用阿里云的云计算和 AI 技术能力，优化 LVMH 的全渠道业务增长，改善供应链流程并深化市场洞察，进而更好地服务于中国的奢侈品消费者。

携手科技企业的还有运动品牌 adidas。通过与 Covision Media 以及英伟达建立合作，adidas 得以使用 AI 技术来创建逼真的 3D 内容，以增强其电子商务内容生产的自动化和规模化。这项技术允许 adidas 快速扫描并创建数千种产品的 3D 模型，这些模型不仅用于在线网站和应用程序，还提升了其虚拟试穿功能，让顾客在购买前能虚拟试穿鞋子。

对于独立设计师而言，与科技公司的合作同样充满想象。

78 岁的美国著名设计师 Norma Kamali 同样在探索一种创新的传承方式，即利用 AI 技术复刻其别具一格的设计风格。她与 AI 代理公司 Maison Meta 展开合作，共同开发了一个基于文本提示生成新设计的 AI 定制工具。通过输入品牌档案中数千张图像，该 AI 系统正在学习 Kamali 设计的精髓。Maison Meta 还为 Kamali 定制了一个虚拟模特，以保持设计展示的一致性。在她看来，AI 技术并非要取代人类设计师，而是希望在她离开后，团队仍能借鉴她的创意。

当前，生成式 AI 技术在时尚产业迅速渗透所引发的热潮，吸引了品牌、零售商以及资本的广泛关注。然而，这场技术革命展现出巨大的潜力的同时，也引起了市场对于短期炒作的警觉，AI 技术在时尚领域的影响可能被过度高估，而从长远来看，其带来的深远变革却可能被低估。

在这一背景下，想要充分发挥 AI 的潜力，离不开技术与品牌精神的有机融合。正如著名设计师 Norma Kamali 谈及 AI 时分享的：“有些东西（设计师的独创性）是 AI 无法取代的，但它也将提供我们无法抗拒的新机遇。”通过 AI 技术从内到外的深度整合，以及在技术赋能与人文创意之间找到平衡点，将为时尚企业带来经济效益的同时，在技术变革中占据先机，进而开辟数智化时代增长的新途径。WWD

撰文 卓然

责编 yalta、Rena

图片来源 WWD 及网络