服装行业全年蒸发4000亿 前端原材料价格触低圆叶黄耆

【服装行业全年蒸发4000亿】据悉，服装行业的佼佼者、上市公司，几乎清一色预告上半年业绩大幅下滑或亏损，受市场需求挤压，前端原材料价格一度触及历史新低，至今仍在低位徘徊。服装行业全年蒸发4000亿什么情况?日前，森马服饰一则拟出售法国童装亏损子公司以降低经营风险的公告，暴露出服装行业之艰难。有专家预计，今年服装行业整体至少减少4000亿元营收，整体市场规模缩水15%，大多数服装品牌都面临风险。此外，受市场需求挤压，前端原材料价格一度触及历史新低，至今仍在低位徘徊。纺织服装产业链上游涉及天然纤维（如棉、麻、毛）和化学纤维生产，中游包括纺纱、织布、印染，下游包括服装、家纺、工业用纺织品等最终产品。中国是全球纺织服装产业链最健全密齿柳的国家，中国已成为全球纺织服装制造中心。从2001年到2010年，中国布产量从290亿米上升至907亿米，纱产量从761万吨上升至3733万吨，化纤产量从841万吨上升至4886万吨，均为全球第一。但是，2010年后，中国劳动力成本大幅上升，纺织服装产业链的下游逐步转移到劳动力成本更低的经济体和地区，其中东南亚是纺织业转移的首选(上图）。虽然服装加工有向东南亚转移的趋势，但中国仍是最重要的化纤和面料出口国。据创嘉平台了解，到2018年，纱线面料出口占据全球贸易三成，化纤出口占据全球贸易四成，下游生产国如越南、柬埔寨等均依赖进口面料。目前全球服装行业的主要买手集中在美国、欧盟、日本。在全球新冠疫情的阴霾下，欧美日市场需求量大幅下降，使得整个纺织服装链条上的企业人人自危。2020年疫情期间，国内服装外贸企业和加工企业处于被动的状态。据行业内人士介绍，现在服装加工厂和买手之间很多采用商业信用的交易方式，买手就有很大的空间和不确定性，原来整单整走的模式也变成小批量走，造成成本增加。纺织企业的付款方式也导致上游的供应商在特殊时期处于一种不敢生产的状态。纺织服装类企业的采购是先交货，货卖了后再向供应商付款。织布厂要用自己的钱去买原材料、付工资，如果一旦出现退货，全赔在里面，一些小的织布厂因为害怕客户临时取消订单，也不敢多织，甚至为了规避风险，宁可不开机。疫情后中国服装业如何乘风破浪？中国是全球纺织服装产业的中心，纺织服装行业如何抗击疫情带来的冲击，受到全球关注。以东方国际为代表的上海服装外贸企业如何转型思变，将成为带动整个产业链变革的重要方面。疫情后服装纺织品消费将出现两极分化。服装行业之后应当如何发展，才能自救?①国内不少大的服装出口企业都在做自主品牌，东方国际、申洲国际都是走在行业前列的代表，Lily、雅戈尔、波司登都是转型成功的案例。首先要实现观念的转变，从出口依赖转变为发展国内消费，发展自己的品牌，赶超甚至取代国外大牌。上海的东方国际前几年已经开始从外销转变成外销+内销，成功培育了Lily、三枪等品牌，今年几乎完全转内销。②中国纺织服装行业的未来还是要往高端走。近几年来，我们已经看到一些好的迹象。技术含量和附加值比较高的纺织机械和化纤的出口开始往上走，真正靠人力的服装加工已经开始向东南亚转移，贸易摩擦和疫情可能会加快行业的调整。③设计、生产贴近中国市场、消费者和年轻人的服装越来越重要。纺织服装企业要实现在市场细分与个性化产品供给方面的快速转型，在技术、工艺与服务理念上创新，在对各个年龄段的开发性需求方面下的功夫不够。国内一线城市的服装定制市场需求很多也很大，但是红黄草真正能够满足高品质需求的企业很少，传统工厂可以试运行1~2条小批量定制生产线，逐渐在市场中获得高利润，增强企业抵挡风险的能力。一夜之间，大家仿佛都清心寡欲了起来。最近在群里分享点吃的用的，偶尔还有人捧场。如果是首饰衣服，先商业互吹一番好看，紧接着就是去年买的衣服都穿过了吗工作都没了还买什么包别看了拼夕夕差一刀帮我砍一下等的灵魂拷问……搁半年之前，这么勤俭持家的场面都是不可能出现的。哪怕刚刚裸辞，女人们也敢刷信用卡买下新款裙子，美其名曰换种姿态迎接新生活。2020年疫情后的的普通人，开始老老实实面对惨淡的生活，将消费欲望降到最低。穿衣AI——让大家找到了一种不花钱就可以得到的快乐。AI搭配师：逮不着耗子，当不了好猫用AI给消费者搭配服饰鞋帽、口红妆容等等，从2017年AI浪潮兴起开始，就被肉根毛茛安排进了技术大厂的开发周期表。某猫上线了FashionAI，通过电商平台上的潮人搭配方案，基于属性、颜色、风格、细节等维度，可以为一款单品匹配到最适合的穿搭方式。官方说辞是，1秒钟能为消费者提供与其相符的100套穿搭建议。某狗也奋勇争先，成立时尚科技研究院用户只要将衣服放到Mirror+智能搭配产品前，系统就会通过推荐算法找到合适的服装搭配。一些女性群体为主的电商平台，也都相继成立过搭配研究所、搭配体验平台等等，利用平台的大数据优势训练时尚分析模型。一时之间，感觉整个电商服装行业都AI了起来。时尚产业根基更为成熟的欧美，自然更不会放过这个掘金的机会。电商巨头亚马逊，就在CVPR2020会议上推出了好几款AI穿衣模型。比如Outfit-VITON，就可以将多件衣服搭配在一起，让消费者看到上身效果。如果用户看上了款式却没有相中颜色，也可以直接查询相同款式的粉色连衣裙，系统就会帮助其找出相应的商品。谷歌与德国电商Zalando合作，基于TensorFlow打造一款时装设计产品ProjectMuze，用户告诉AI自己的性别、心情、兴趣爱好和喜欢的艺术类型等信息，再在模特身上随便涂鸦几笔，ProjectMuse就可以马上设计一款时装造型。如果对方是一位热爱古典音乐、心情有点儿迷茫，并在模特身上画了三角形的女士，它就设计出了一条斗篷式的绿色连衣裙，外面还会覆盖一层有忧郁气质的棕色薄纱。学术界的时尚嗅觉也出人意料，不少高校研究人员用论文证明，自己并不是nerds（书呆子）。2019年，UT奥斯汀、康奈尔大学、乔治亚理工和FacebookAI研究中心联合发布了一款名为Fashon++的模型，基于深度生成网络，让AI学习到时尚和不时尚两种图像，深度网络就会生成出最适合的着装方式。一键改衣，让单品的时尚度瞬间up！比如，模型会建议去掉袖子、将下摆塞进去等操作，让整个look看起来更有型。用来帮助人们进行服装设计与搭配指导，自然也不在话下。疫情期间大量服装企业的业绩都出现了大幅度萎缩。行业报告显示，拉夏贝尔一季度亏损3.42亿元，七匹狼一季度净利润同比暴跌145.89%，安踏全线品牌负增长，美邦服饰一季度亏损2.19亿，都市丽人预计上半年亏损超1.2亿……可以说是一片哀鸿。奢侈品牌也没能逃过，路易威登LV的母公司LVMH集团第一季度营收减少15%，拥有古驰Gucci、圣罗兰YSL等品牌的开云集团营收减少15.4%，也纷纷放下身段试水电商、直播等新方式。对于想要争夺增量的品牌来说，让生产、设计、销售都能紧密贴合狭窄化的市场诉求，与此同时，不额外增加企业的成本，就成为必须面对的难题。因此AI的出场，也就变得至关重要。此前的一波AI搭配潮流，主流品牌的旗舰门店都进行过数字化改造，比如安装了AI试衣镜、智慧摄像头等。在这一基础上，进一步完成算法升级，为门店打造精准的营销策略，比如进店顾客的用户画像，哪些衣服试穿率高，哪些南海舌蕨单品购买率高等等，这些原本资深销售员才能够意会的机密交给AI来完成，帮助缓慢恢复的线下门店负重前行。接下来，就需要寻找新的利润增长点。拥有用户时长优势、更接地气的社交媒体平台，就成为各大市场品牌的争夺阵地。但事实证明，大火的短视频+直播带货，并不一定意味着高曝光和带货。核心原因是，时尚图片、视频等富媒体的呈现形式，想要将内容转化为命中率和流量，需要精准的用户推送和匹配。这就对平台方的内容智能分析、智能识别时尚元素、精准匹配受众，进而提升命中率，关联到电商同款或相似SKU，提出了较高的要求。当然，上述这些AI附加值，不仅需要服装企业本身就对数字化经营有一定的了解和铺垫，搭建起了AI所能发挥的技术土壤，才能够快速转型，借助技术工具实现去库存、提效率、增销量的目的；还需要对各个渠道的AI能力、商业逻辑有必要的了解，才能避免经营层面的AI通货膨胀。正如某服装品牌总裁在公开信中所说，疫情不可避免地重创了服装行业，但疫情也是一个放大镜，检验我们过往的沉淀是否扎实。不抗拒新技术，也不唯技术论，明辨AI的能力也注定在这个特殊的全球经济节点上，成为各行各业的必备技能点。