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          借助人工智能,沃爾瑪稱雄時裝業

          沃爾瑪服裝生產速度是行業水平的四倍。

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          沃爾瑪的“趨勢到產品”系統利用人工智能和生成式人工智能,從全網搜集潮流趨勢并設計出新的服裝款式。圖片來源:Getty Images—Houston Chronicle

          沃爾瑪(Walmart)時尚部門迎來了一位炙手可熱的新設計師:生成式人工智能。

          上個月,這家零售巨頭發布了一項名為“趨勢到產品”(Trend-to-Product)的全新專有技術解決方案。該解決方案利用人工智能和生成式人工智能,從全網搜集潮流趨勢并設計出新的服裝款式。據沃爾瑪介紹,這項技術將服裝生產周期從行業標準的六個月左右,大幅縮短至六到八周。

          沃爾瑪在官網公告中表示,這項技術將內部數據與外部信息相結合,包括社媒上發布的帖子、時裝秀和紅毯活動的視頻等。這使得設計師在研究與構思新產品時能夠大幅節省時間。過去,人類設計師需要親自制作靈感版,收集名稱、色彩和質地等素材,而現在,只需輕點按鈕,人工智能便可自動生成靈感版和其他參考資料。

          沃爾瑪表示,如今整個構思過程一小時內即可完成。

          沃爾瑪美國服裝品牌與設計高級副總裁詹·杰克遜·布朗在一份聲明中表示:“‘趨勢到產品’讓我們的自有品牌設計與產品開發團隊可以花更少的時間跟上潮流趨勢,把更多時間投入到他們最熱愛的工作中——為顧客打造并提供高品質、緊跟時尚、適合全年各種場合的產品。”

          沃爾瑪在公告中指出,速度正成為時尚行業競爭的關鍵因素。隨著Temu和Shein等電商平臺不斷加快新品上市節奏,沃爾瑪表示:“在趨勢感知與趨勢迎合設計方面,競爭將愈發激烈。”

          另一個例子是:塔其特(Target)也在縮短產品上市周期。塔其特首席商品官里克·戈麥斯今年早些時候在全國零售聯合會(NRF)年度大會上表示,受社交媒體驅動的時尚趨勢影響,公司進行了一系列運營調整,新款服裝產品最快能在八周內上架銷售。

          沃爾瑪表示,除了加快產品上市速度之外,更加符合潮流的產品的售罄率也將得到提升,從而降低庫存水平。

          據東北大學工程學院副教授、AI產品開發工具公司 Ada IQ 聯合創始人塔克·馬里昂表示,不只是沃爾瑪,人工智能在產品開發中的應用也正在其他行業中迅速推進,而“速度”正是其核心價值所在。

          他表示:“我們已經知道,采用人工智能將縮短產品從設計到上市的時間。已有證據顯示,產品設計時間至少縮短了30%至50%,而這一趨勢還在加速。”

          他指出,人工智能將很快深度嵌入生產流程,使客戶數據與每個設計決策相關聯。比方說,你想在汽車上添加一個曲線或尾翼,那么人工智能將參考你的偏好數據,輔助完成這一決策。

          馬里昂表示,為了實現這些設計方面的選項,“你需要一個基于自己的數據、品牌和品牌基因訓練出來的模型。”

          馬里昂表示,盡管目前這類技術尚未完全實現,但可能很快就會出現,不過,沃爾瑪也表示,其系統確實在將人工智能生成的內容與內部數據進行交叉比對,并強調在重大決策方面,人類仍處于主導地位。

          目前,沃爾瑪正考慮將“趨勢到產品”技術應用于時尚領域之外。

          沃爾瑪全球采購執行副總裁安德里亞·奧爾布賴特在一份聲明中表示:“我們不會止步于時尚。想象一下未來,‘趨勢到產品’可以幫助設計師打造出下一款爆紅網絡的口紅顏色,或者全新的香味組合。這正是我們努力的方向。”

          本報道最初由《Retail Brew》發布。(財富中文網)

          譯者:郝秀

          審校:汪皓

          沃爾瑪(Walmart)時尚部門迎來了一位炙手可熱的新設計師:生成式人工智能。

          上個月,這家零售巨頭發布了一項名為“趨勢到產品”(Trend-to-Product)的全新專有技術解決方案。該解決方案利用人工智能和生成式人工智能,從全網搜集潮流趨勢并設計出新的服裝款式。據沃爾瑪介紹,這項技術將服裝生產周期從行業標準的六個月左右,大幅縮短至六到八周。

          沃爾瑪在官網公告中表示,這項技術將內部數據與外部信息相結合,包括社媒上發布的帖子、時裝秀和紅毯活動的視頻等。這使得設計師在研究與構思新產品時能夠大幅節省時間。過去,人類設計師需要親自制作靈感版,收集名稱、色彩和質地等素材,而現在,只需輕點按鈕,人工智能便可自動生成靈感版和其他參考資料。

          沃爾瑪表示,如今整個構思過程一小時內即可完成。

          沃爾瑪美國服裝品牌與設計高級副總裁詹·杰克遜·布朗在一份聲明中表示:“‘趨勢到產品’讓我們的自有品牌設計與產品開發團隊可以花更少的時間跟上潮流趨勢,把更多時間投入到他們最熱愛的工作中——為顧客打造并提供高品質、緊跟時尚、適合全年各種場合的產品。”

          沃爾瑪在公告中指出,速度正成為時尚行業競爭的關鍵因素。隨著Temu和Shein等電商平臺不斷加快新品上市節奏,沃爾瑪表示:“在趨勢感知與趨勢迎合設計方面,競爭將愈發激烈。”

          另一個例子是:塔其特(Target)也在縮短產品上市周期。塔其特首席商品官里克·戈麥斯今年早些時候在全國零售聯合會(NRF)年度大會上表示,受社交媒體驅動的時尚趨勢影響,公司進行了一系列運營調整,新款服裝產品最快能在八周內上架銷售。

          沃爾瑪表示,除了加快產品上市速度之外,更加符合潮流的產品的售罄率也將得到提升,從而降低庫存水平。

          據東北大學工程學院副教授、AI產品開發工具公司 Ada IQ 聯合創始人塔克·馬里昂表示,不只是沃爾瑪,人工智能在產品開發中的應用也正在其他行業中迅速推進,而“速度”正是其核心價值所在。

          他表示:“我們已經知道,采用人工智能將縮短產品從設計到上市的時間。已有證據顯示,產品設計時間至少縮短了30%至50%,而這一趨勢還在加速。”

          他指出,人工智能將很快深度嵌入生產流程,使客戶數據與每個設計決策相關聯。比方說,你想在汽車上添加一個曲線或尾翼,那么人工智能將參考你的偏好數據,輔助完成這一決策。

          馬里昂表示,為了實現這些設計方面的選項,“你需要一個基于自己的數據、品牌和品牌基因訓練出來的模型。”

          馬里昂表示,盡管目前這類技術尚未完全實現,但可能很快就會出現,不過,沃爾瑪也表示,其系統確實在將人工智能生成的內容與內部數據進行交叉比對,并強調在重大決策方面,人類仍處于主導地位。

          目前,沃爾瑪正考慮將“趨勢到產品”技術應用于時尚領域之外。

          沃爾瑪全球采購執行副總裁安德里亞·奧爾布賴特在一份聲明中表示:“我們不會止步于時尚。想象一下未來,‘趨勢到產品’可以幫助設計師打造出下一款爆紅網絡的口紅顏色,或者全新的香味組合。這正是我們努力的方向。”

          本報道最初由《Retail Brew》發布。(財富中文網)

          譯者:郝秀

          審校:汪皓

          Walmart has taken on a hot new designer in its fashion division: generative AI.

          The retail giant last month revealed a new proprietary tech solution called Trend-to-Product, which uses AI and generative AI to scrub the web for trends and come up with new styles. The technology is radically shortening the production process from the industry standard of around six months to six to eight weeks, according to the company.

          As Walmart explained on its website announcement, the tech synthesizes internal data with a mix of external inputs, such as social media posts and videos from runway shows and red carpet events. This, it says, allows for cutting back on the time designers spend researching and conceptualizing a new product: rather than human designers assembling a mood board replete with names, colors, and textures, AI is generating boards and other reference materials at the click of a button.

          The whole ideation process now takes less than an hour, according to the company.

          “Trend-to-Product empowers our private brand design and product development associates to spend less time chasing trends and more time doing what they love most—creating and delivering high-quality, on-trend items for our customers for every season and occasion,” Jen Jackson Brown, SVP for apparel brand and design in Walmart US, said in a statement.

          As Walmart noted in the announcement, speed is becoming a competitive necessity in fashion. With e-commerce platforms such as Temu and Shein speeding up the time it takes for new products to come to market, the company said that “when it comes to sensing trends and designing to meet them, competition is fierce.”

          To cite another example: Target is also cutting back on its go-to-market time. Chief Merchandising Officer Rick Gomez said at the NRF Big Show earlier this year that operational changes inspired by the speed of social media-fueled fashion trends have made it possible to get a new apparel product on shelves in as few as eight weeks.

          In addition to faster go-to-market times, more on-trend products are going to improve sell-through, reducing inventory levels, according to Walmart.

          High velocity product development: The introduction of AI into product development is gaining momentum outside of Walmart, according to Tucker Marion, associate professor at Northeastern University’s College of Engineer and co-founder of Ada IQ, a developer of AI tools designed to assist product development–and speed is at the center of the value proposition.

          “We know that the adoption of AI is going to reduce the time to market of designing products,” he said. “We already have evidence of at least a 30%-50% drop in the time of designing a product, and that’s going to accelerate.”

          He says that AI will soon be so embedded in the production process that customer data will be attached to every design decision. Want to add a curve or a fin to a car? AI will help make that decision by referring to data on customer preferences.

          In order to do make those design choices, Marion said that “you need models that are trained on your data, your brand, your brand DNA.”

          While Marion says this kind of technology doesn’t yet exist exactly—thought it could be coming soon—Walmart did say it’s cross-referencing AI-generated content with in-house data and that humans remain in the driver’s seat when it comes to making major decisions.

          Now it’s weighing other applications beyond fashion for Trend-to-Product.

          “We’re not stopping with fashion,” Andrea Albright, executive vice president for Walmart Sourcing, said in a statement. “Imagine a future where Trend-to-Product helps designers create the next great lipstick color or a new flavor combination that sets the internet on fire. That’s where we’re headed.”

          This report was originally published by Retail Brew.

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