科技在时装行业到底有哪些应用前景？AI时代到来，科技会取代

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参与者

冷芸时尚圈2群群友

时间：2019年9月1日

庄主：Michelle-伦敦-2群副群主

讨论提纲

01

未来科技的介绍

02

科技时尚的应用前景

03

对产品推荐算法的评价以及大众对AI时代的看法

引 言

在“衣食住行”当中，服装行业的供应链往往还在采用较为传统的管理方式。科技应用已成为当今时尚的一大议题之一，当今大热的技术都有哪些？它们在时装行业到底有哪些应用前景呢？会面临什么样的挑战和困难？本次坐庄的庄主正在马兰欧尼就读买手硕士，学习了一些相关的理论知识，希望能把自己的所学所想与大家交流分享。

科技在时装行业到底有哪些应用前景？AI时代到来，科技会取代人工吗？

以下所有讨论内容仅代表发言者观点，不代表本平台观点。

一、未来科技的介绍

1.1大数据时代

讨论如下：

Michelle-伦敦-2群副群主:

先让我来向大家介绍一下大数据时代，大家了解什么是大数据吗？

崔小鹿-厦门-设计助理：

就是通过前期和现在的大量数据去预测将来的数据。

Evie-广州-2群副群主:

就是大量的数据。

Michelle-伦敦-2群副群主:

大数据的定义：大数据（big data）是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产（百度百科）。其实通俗来说，就是现在的社会发展潜在的数据太多了，所以进入了“大数据时代”。大数据包含结构化数据（structured data）和非结构化数据（unstructured data）。

Evie-广州-2群副群主:

非结构化数据是结构化数据的前身？

Michelle-伦敦-2群副群主:

结构化数据很好理解，就是常见的销售数据、订单量等，有清晰结构并且易获取；而非结构化数据可以是各种流量，它包含视频、语音、文字、社交媒体上的动态等，即”everything”（Taylor, 2018）。

Evie-广州-2群副群主:

那就是说可以从source上区分非结构化数据和结构化数据。

Michelle-伦敦-2群副群主:

是的呢，区分非结构化数据和结构化数据的方式有很多种。非结构化数据的快速增长是人们开始考虑使用数据分析的一个原因。如今企业中80%的数据为非结构化数据 （CSDN, 2011），且逐年增长，大数据时代已成一个必然的趋势。而大数据的主要特点为 5V，分别是：Value – 价值；Volume – 容量；Velocity – 高速；Variety – 多样性；Veracity – 真实性。大数据本身只是一类信息资产，但随着大数据的出现，相应的数据采集，储存和分析流程和学科也随之出现，出现了数据挖掘和数据仓库的概念。

Evie-广州-2群副群主:

或者可以这样说：一切的东西，现在都可以以数据的方式呈现，即非结构化数据。这是技术带来的便利。但是将非结构化数据转化为结构化数据，更利于企业判断和决策。

Michelle-伦敦-2群副群主：

是的，数据挖掘，就是在茫茫的非结构化数据里搜索可用的数据，并提取隐含在其中、人们事先不知道的、但又有潜在应用价值的过程。从商业角度上来说，数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。常用方法有分类(classification)、回归分析(linear regression) 、聚类(cluster) 、关联规则、特征、变化和偏差分析、web页挖掘等。

再说说数据仓库，它是面向主题的、集成的、相对稳定的、随时间不断变化（不同时间）的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程、数据仓库中的数据面向主题，与传统数据库面向应用相对应。

Evie -2群副群主：

（F1来源：Evie自制社群分析报告）

这张图是我们社群的社会网络，其实就是一种数据分析方法，又可以延伸到上面说的聚类分析。

Michelle-伦敦-2群副群主：

是的，现在社群的内容都可以量化分析了。数据的使用给我们的判断和决策提供了一种量化的方式。

小结

大数据时代的到来源自于逐年倍速增长的数据量，这意味着高速、高价值、高容量、多样真实的非结构化数据与结构化数据的出现。对非结构化数据的探索、量化过程和模块化生成价值即是大数据时代最核心的应用。从商业角度上来说，数据挖掘是一种新的商业信息处理技术；数据仓库是面向主题的、集成的、相对稳定的、随时间不断变化（不同时间）的数据集合。

1.2区块链的崛起

讨论如下：

Michelle-伦敦-2群副群主:

现在我再来向大家科普一下区块链。区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。分享一个我在校时做的PPT，是根据PWC的报告整理的模型：

（F2来源：Michelle自制区块链相关报告）

区块链的工作机制是将所有节点参与在这个分布式网络里，由一方发起交易，这个交易需要所有节点的共识。得到共识后，交易信息会被记录在节点里并共享给各方。每一个新的区块的形成都需要特殊的算法机制，因此区块链具备去中心化，不可篡改的特性。其可应用范围包含金融、物联网、物流、公共服务、供应链、数字版权等等。由于区块链的特征，其在金融行业的发展还是有一定的限制性，反而在供应链管理上有不错的前景。

铃铛-杭州-7群副群主:

就只能做加法不能做减法吗？

Michelle-伦敦-2群副群主:

做减法的话这个链就会断掉，马上就会被人发现。相当于你篡改信息就会留下记录，因此这个功能特别适合用来追溯防伪。

铃铛-杭州-7群副群主:

防伪功能就是这么来的？

Michelle-伦敦-2群副群主:

应该说，这个机制给防伪功能提供了很有力的技术支撑，但防伪还需要结合物联网技术。后面会有很详细的介绍和案例。区块链在时尚行业最亮眼的应用就是在供应链上，它可用于跟踪溯源、交易数据记录和保护，信息流实时共享。运用区块链，不仅可实现生产和供应链的透明度、设计产品的真实性， 同时还可以做到分销、库存控制。由于后面会介绍区块链溯源防伪的应用实例，这里我先讲一讲区块链在理论上管控库存的可行性。

大多数人说到区块链，都会觉得他只能追溯防伪，但其实用它处理库存管理也是具有应用前景的。在大多数库存管理使用的集中式系统中，任何特定时刻的所有产品的可见性和洞察力都很有限 （区块网，2018）。而由于区块链分布式存储的特性，所有产业链里的交易数据、原材料数据、库存数据、销售数据都会实时共享，为供应商、生产商、零售商都提供了更多的信息源，使这些供应商和生产商得以做出更有效的规划。

陈杭-杭州-羽绒服ODM:

但是很多东西不能做到透明化。

Michelle-伦敦-2群副群主:

是的，透明化也具有风险。不过区块链也有它的特殊之处——可以实现不同级别的透明度，即意味着，不是每个参与的节点都能接触数据。

Evie-广州-2群副群主:

如果是这样，就没有问题。我非常好奇，区块链技术在现阶段应用于企业管理时，大概需要多少现金和时间成本？

Michelle-伦敦-2群副群主:

这个问题我也非常好奇！

Evie-广州-2群副群主:

如果以LV这类品牌防伪追踪为例的话？

Vincent 郑- 上海 -外贸和时尚孵化器:

应该不贵。我接触的大概是一个标签4 ~ 5 人民币。

Michelle-伦敦-2群副群主:

那远比想象的便宜呀！

Vincent 郑- 上海 -外贸和时尚孵化器:

对，就是前期系统建立会产生比较大的费用。

小结

区块链技术是一种去中心化、点对点传输的分布式数据存储的模式。它的特性由共识机制和加密算法提供，确保了高程度的不可篡改；同时它可实现不同程度的透明度，可保护商业机密，因此该特性适用于供应链的追溯防伪应用。目前此应用发展成熟，前期系统建立较耗成本，但后期标签成本并不会很高。另外，区块链由于其实时信息分享的特性，在库存管理上也有一定的应用前景。

二、科技时尚的应用前景

2.1区块链追溯防伪

讨论如下：

Michelle-伦敦-2群副群主:

既然讨论到这里，我先讲区块链在追溯防伪方向的应用吧！讲完这一部分我们再回归数据分析的应用。区块链作为一个新兴技术，理论分析的应用前景很多，但其中溯源防伪被认为是最有前景的落地领域之一。重庆杭州等城市已率先试水区块链在食品溯源的应用，天猫、京东等电商巨头也在各自体系内采用区块链技术对商品进行追溯防伪 （36kr，2018）。各大巨头都开始使用这种技术，在一定程度可以说明其技术发展已相对成熟，价格成本应该也在可控范围内。

三、对产品推荐算法的评价以及大众对AI时代的看法

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