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，借此解释他们不懂时尚。

可以想象，让程序员去跟服装设计师沟通，是一件多么不随意马虎的事。
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，一名范例的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入口向家当链下贱拓展，供应一站式设计+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成本跟投。

成立3年来，知衣科技为如涵、太平鸟等有名网红电商和头部品牌供应盛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，不仅解释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方枘圆凿。

当IT男遇上服装设计

和浩瀚北大校友一样，郑泽宇从本科开始就有创业想法。
他和几个同学一起，考试测验了“个性化推举”的干系项目。
这一经历也为他后来真正的创业奠定了根本。

大学毕业前，郑泽宇考虑良久，没有连续做创业项目，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，理解美国前辈的科学技能。

硕士毕业之后，郑泽宇顺利成为谷歌的一名高等软件工程师。

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运用、拓展；加之谷歌开源人工智能系统TensorFlow，未来一定有广阔的运用前景。

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，郑泽宇回顾：“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运用，相称于给行业供应一些根本举动步伐。
但后来创造，如果只是供应根本举动步伐，不敷以让他们利用好这一工具，由于当时节制人工智能技能的企业并不多。
为了把一个infrastructure卖出去，我们也会给很多企业供应相应的办理方案。
”

在这个过程中，他们打仗了包括医疗、能源、教诲、金融等在内的各个领域的运用处景。
与如涵电商的互助，让郑泽宇在机缘巧合中理解到服装行业的家当构造和需求，以及即将到来的家当转型。

“我们理解了所有行业，末了创造服装行业具有市场巨大但极度分散的特点，当下急缺技能支持，还有很大的改造提升空间，也有大型平台发展的可能性。
”综合这些上风之后，郑泽宇决定专注于为服装行业供应办理方案，2018年正式返国，创立了知衣科技。

在服装行业的家当链上，从设计莅临盆再到发卖，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代价？

对付这些问题，郑泽宇和团队花了大量韶光来研究。
他们创造，和大部分家当一样，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，也便是微笑曲线的两端。

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格局设计，有了满意的设计之后，才会去理解服装的面料、做工等，继而有试穿和购买的冲动。

在品牌方同样如此，首先要设计出格局，才能去确定面料、辅料，然后找工厂生产。

也便是说，设计师既连接了消费者，又连接了生产商，乃至无形中把行业所有职员都连接在一起。

而服装设计作为行业的主要驱动引擎，存在着数据在线化程度低、设计数据体量大、构造化程度差等问题，也就导致了全体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，帮助设计师提高事情效率。

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，没那么随意马虎理解。
大家可能都以为服装设计是一个创作过程，若何利用技能去做事设计？这就须要理解设计师的日常事情和需求，光这一点实在就挺难的。
像我们这样的技能男，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赞助工具，用于搜索、推举图片的SaaS产品，可以看作是设计师的“今日”。

然而，分开了用户的实际需求，结果可想而知。
郑泽宇创造，根本没有设计师乐意利用这款软件，更不可能与他们互换利用心得，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韶光，去理解行业、剖析行业，并与从业者建立起沟通的渠道。
尤其是与如涵互助之后，整整一个月，郑泽宇都在如涵的设计师阁下，近间隔不雅观察他们到底是若何事情的。

在此根本上，郑泽宇从代价角度去思考，该当做一个什么样的工具来真正提升设计师的事情效率，赞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事情效率的工具，这是有明确的代价，我们就该当收费来做。
”

出人意料的是，产品收费后不仅没有碰着想象中的阻力，用户反而更乐意沟通需求、反馈利用感了。

如何快速找到1000件小雏菊连衣裙

目前知衣供应两种做事。
第一种是纯粹的SaaS软件，即提升设计师事情效率的工具，按照账号的数量和功能模块来收费。

如何提升设计师的事情效率？要先从传统的设计师事情模式提及。

一样平常每年11月旁边，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好什么，并且去预测未来的盛行趋势。

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，去阛阓不雅观察当下的盛行风向，去instagram翻时尚博主去年春天的穿搭推举。

“这些事情非常繁琐，却霸占了一个设计师一半以上的事情韶光。
我们的产品把这些数据全都聚拢起来，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韶光和精力用在创意上，去发挥设计本身的代价。
”郑泽宇说道。

经由3年的积累，知衣科技已经网络整理了超过10亿格局图片，其专有数据库以每天超过100万格局的速率在增长。

另一方面，传统设计师在事情中，更多地是依赖自己的影象，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，张大奕在从前可能关注了二三十个品牌或三五十个博主。
但利用了知衣的工具后，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落。

知衣科技的技能根本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，并统计剖析出时尚盛行趋势的变革规律。
这样，当设计师在事情时，就可以通过数据的办法来预判格局的利害。

从更直不雅观的数据来看，传统设计师每天可以出1~1.5件作品，而利用知衣的工具后，可以提升到每天4件旁边，即有3~4倍的效率提升。

目前海内年发卖额在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。

“我们的人工智能技能，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订的。
同时，由于服装是柔性物体，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。
在这样的情形下，怎么样能够让模型更加健壮，有很多技能的攻关，我们在这方面也有大量的技能专利，去支撑高精度的图像识别。
”郑泽宇表示。

数据化成为全体服装行业的趋势，在郑泽宇看来，根本缘故原由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，人们对付个性化的哀求越来越高，时尚多元化成为趋势。

同时，时尚家当受文化艺术的影响深远。
国人对民族文化的自傲心更加强烈，也会自发创造出越来越多具有国潮特色的盛行趋势。
品牌要怎么去把握这些盛行趋势？利用欧美大牌过去的营销办法肯定行不通了。

无论是电商平台、社交媒体，还是各种各样的时尚资讯，实在都反响了当下人们生活办法和盛行趋势的变革。
通过数据化的办法去更好地挖掘市场需求和消费者审美的变革，才能够更快地把握市场机会。

郑泽宇坦言，整体来看，数据化剖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互助，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，有把数据构造化的能力，能够在盛行趋势和销量、市场影响力之间建立关系。
这样的定量化剖析和效果研究也是我们给时尚界带来的一些变革。
”

服装行业大变革

知衣SaaS软件在做事客户的同时，也能知道每个客户在关注什么、搜索什么，理解客户的喜好和需求。

在这个过程中，知衣不但是供应大略的设计图片，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，客户以为软件上确实有很多不错的格局，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，就可以办理这些问题，而他们只要专注去做前端流量和品牌形象就好。
这样分工更加风雅，企业也可以收成更稳定、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。
在过去很长一段韶光，海内的服装企业紧张都在做大订单，即基于线下订货的模式在运作，缺少数据支撑，随意马虎产生库存。
但随着快时尚以及直播电商对全体行业的冲击，很多品牌的上新速率和组织办法都发生了变革。

据郑泽宇先容，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，个中直播又占了九成。

从表面上看，彷佛是单个格局的订单量不才降，但背后的实质是消费者的心理发生了变革。
他们对个性化的需求越来越强，对新款的哀求越来越多，品牌就不得不投入更多新的格局来吸引消费者，因此每个格局的销量被摊薄。
也便是从大订单变成了小单快反，但全体市场并没有萎缩。

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倍乃至5倍、7倍去卖，大家肯定都很倾慕。
但实际上做供应链和做品牌的能力是不一样的，碰着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，须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节制数据和匹配分发，还是在供应链上，以是我们的定位很清楚，自己是不会去做品牌的。
我们要做的事情便是做事好品牌。
“

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。
由于长期以来，服装行业都呈纺锤型构造，头部品牌数量并不多，大部分品牌的年发卖额在几千万元到几亿元。
正是这些企业贡献了服装市场的紧张销量，既然他们是主体，如果能够做事他们，供应链创造的代价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，就必须有态度、有定位，只能做事一部分客户。
但要纯粹做供应链，任何的风格都可以做事。
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。

在郑泽宇的方案中，他希望知衣科技能成为品牌的最佳互助伙伴，“在最早期，我们提出做品牌的最佳技能互助伙伴。
现在我们不仅是技能互助伙伴，我们是品牌最佳的后端互助伙伴，包含了技能、设计和供应链的所有内容，外延可能会扩大，但我们做事品牌的定位没有变。
”

知衣科技今年的GMV估量可以达到4亿元，毛利在1亿元旁边。
郑泽宇期望三年内订单金额达到150亿的规模，做事超过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。

“由于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，增长速率就会达到指数级别。
”

服装行业正在经历智能化改造，看到机会确当然不但是郑泽宇。
在他2018年进入时，无论是成本市场还是技能层面，在人工智能赛道上还没有特殊有名的企业。

但这两三年以来，不仅涌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、面辅料交易和质料加工等各个环节，都有相应的家当互联网企业从不同角度切入，也有更多的高技能人才加入。

“末了大家会若何去分分合合，我以为这是往后的事情。
但从行业角度讲，我还是非常期待未来科技能为全体行业带来比较大的变革。
”郑泽宇说道。