2020中国服装产业智能+生态分析：你怎么穿着智能+的衣服？

随着需求端、产能端以及渠道端的变革，服装行业也开始讲将智能数字化技术融入到自身的业务流程中。文章从服装产业智能+的定义出发，对服装产业智能+的发展背景进行了梳理，并对其产业链及竞争图谱展开了详细的分析说明，与大家分享。

2019年，政府工作报告中首次提出“智能+”的重要战略，从互联网+到智能+体现了国内数字经济的变迁。经过移动互联网大潮的普及和覆盖，消费者全面在线化和数字化，而供给侧还处于信息化阶段，使用的主要是传统的IT系统，烟囱式系统和数据孤岛现象严重，不能针对迅速变化的消费者需求做出实时的响应调整，而人工智能、云计算、物联网等新技术的发展则针对这些问题给出了可用的工具和手段。

因此，基于移动互联网环境下企业积累的消费者数据资产，在政策、资本、技术，尤其是消费需求的倒逼和驱动下，供给侧数字化和智能化升级势在必行。对于企业来说，数字化和智能化转型的价值在于提高收益、增加和消费者的互动交流、降本增效、提升品牌形象、提升消费及使用体验、提高产品增值空间等。

01 服装产业智能+的分析定义

智能+服装是指基于服装行业现有的IT技术(ERP、CRM、WMS、PLM)，借助人工智能、云计算、智能可穿戴、AIOT智能物联网以及大数据等创新技术，将这两类技术相结合，基于消费者大数据，赋能和整合服饰产业从服饰研发设计、生产、批发、营销、零售、智能服饰等全产业链。

一方面帮助生产端、品牌端和渠道端降本增效，减少库存、掌握消费趋势和消费者需求，实现供需平衡，业务创新和增长；另一方面提升消费者的购物体验、提升时尚穿衣满意度，最终促进服饰产业市场发展。

02 服装产业智能+发展背景

国内服装市场增速放缓，行业分散缺少巨头。中国拥有着世界上最大的服装生产和消费市场。服饰是互联网零售的第一大品类。中国服装行业非常分散且缺少巨头，也很少有国际影响力的品牌和产品。中国服装产业在过去30年经历了高速增长-库存积压-存货出清-重新增长的几个周期，也经历了外贸和内需交替驱动的两个阶段，发展愈加成熟，增速放缓。

服装行业劳动密集型产业，中小企业集中数字化程度低。服装行业整体供应链条的信息化和数据智能化水平很低。服装的设计、生产和流转过程有许多细碎的分解动作，属于人力密集型产业。服装产业链条比较简单但很长，参与方众多且分散，以中小企业为主，这些中小企业在产品研发和IT信息化投入都非常有限，管理方式落后，导致整个行业的信息化和数字化水平都较低，直接导致生产成本高、交付低效且不稳定。

消费者个性化需求上升，产需协同程度低，未来提高效率是发展关键：服装行业品类深度大，时尚穿衣潮流变化迅速，产销分离导致库存积压严重、成本高企，小单快返成为行业的运营趋势。在流通端，因为本身的线下属性和数据的缺失，也处于非常低效的状态；消费端个性化、定制化消费的浪潮迭起，倒逼服装品牌优化自己的上新节奏，对供应链的稳定性、时效性和智能化生产能力提出更高要求，但品牌商却找不到能支撑其小单快反需求的供应商。供给端的落后严重制约需求端的创新，服装供应链的改革迫在眉睫。

03 服装产业智能+产业链及竞争图谱

本部分将从服装产业智能+的场景、市场主体、路径及供应商四个部分说明国内服装产业智能+的产业链、竞争格局及应用现状等。

服装智能+生态图谱

1. 服装智能+场景

服装行业的产业链简单概括来讲为：面辅料生产供应商-服装加工-服装品牌商和非品牌商（营销与渠道）-消费者。根据微笑曲线，产业附加值最高的环节在于研发设计和渠道营销。

服装行业产业链:

服装行业整体供应链条的信息化和数据智能化水平很低，全链条都存在需要智能+升级的地方。从供应端来看，数字化和智能化应用场景是设计、生产制造环节、供应链资源整合环节；从零售渠道端来看，智能+可以革新的主要是营销环节、线上线下的零售环节、以及智能服装产品本身。

2. 服装智能+主体

服饰行业智能+的主体是服装品牌商、服装加工厂和渠道商。