知衣科技CEO鄭澤宇：工科學霸的時尚夢
時間：2022-05-27 08:27:01 | 來源：行業(yè)動態(tài)
時間：2022-05-27 08:27:01 來源：行業(yè)動態(tài)
知衣科技CEO鄭澤宇：工科學霸的時尚夢
很多人了解鄭澤宇，是從那本《TensorFlow：實戰(zhàn)Google深度學習框架》開始。作為國內第一本TensorFlow讀物，這本書啟發(fā)了一大批技術從業(yè)人員。 鄭澤宇的身份標簽很多，“北大學霸”“前才云科技創(chuàng)始人”“理工男”“Google高級工程師”……對于他來說，每一個標簽都代表著一種經歷，以此帶來了成就他的環(huán)境認知及文化底蘊，并為未來創(chuàng)業(yè)、企業(yè)管理的心態(tài)和方式奠定基礎。 他們的創(chuàng)業(yè)真正開始于2016年，彼時國內大數(shù)據(jù)處于成長期，人工智能的應用也在一定程度上滯后，而那時已經在谷歌工作三年的鄭澤宇深受啟發(fā)，立志回國做出一番事業(yè)。在谷歌已經開源TensorFlow技術基礎下，鄭澤宇創(chuàng)立了才云科技，但那時公司的業(yè)務往往是給企業(yè)做人工智能外包，壁壘與可持續(xù)性不強，于是他們開始尋找其他的特色路徑。 恰逢接觸服裝行業(yè)，鄭澤宇等人有了再創(chuàng)業(yè)的想法。“當時其實糾結了很久，作為技術男，說實話我們在時尚行業(yè)里創(chuàng)業(yè)是不占優(yōu)勢的，所以我們后來花了很長時間去了解整個產業(yè)的運作方式，包括設計師的日常。”鄭澤宇對《現(xiàn)代廣告》說。 服裝行業(yè)這些年 2017年是“新零售”元年，傳統(tǒng)服裝行業(yè)遭遇挑戰(zhàn)，渠道單一、產能過剩、管理模式老化等陳年問題難以解決。加上快時尚品牌席卷、直播電商沖擊，很多傳統(tǒng)服裝企業(yè)難以把握日益?zhèn)€性化的消費需求，且周期成本高，“疲憊感”顯現(xiàn)，甚至一大波企業(yè)面臨關店潮。 當傳統(tǒng)的訂貨生產模式無法滿足消費訴求時，很多企業(yè)向上游供應鏈挖掘更多可能，除了OEM生產模式，ODM模式漸漸成為更多企業(yè)的選擇，這時品牌只需要完成產品的設計規(guī)劃及定位，剩余的整個設計流程都可以在ODM工廠里完成。 但在設計層面仍然存在設計效率低、品牌的選款速率慢等問題，比如一家企業(yè)想要一件帶帽子的紅色羽絨服，前期只能通過系列檢索當季流行趨勢，信息收集周期長且不夠精準。再如設計師在設計一款新品前需要打版做樣衣，在多次試錯改造過程中，時間及材料成本都是問題。 在諸多情況下，不少企業(yè)或設計師向技術層尋求支持。很多人將2018年稱作服裝行業(yè)的的轉折點，一個重要原因在于行業(yè)技術的轉變。據(jù)當時的數(shù)據(jù)統(tǒng)計，高達75%的時尚零售商在2018年在人工智能層面投資，無論是B端或C端都有了一定程度的智能化趨勢。比如2018李宇春在出席VOGUE周年慶典時身穿的便是人工智能參與設計的禮服。B端層面上，不少企業(yè)在人工智能的加持下，有了更高效的生產形態(tài)。 知衣科技正是在這樣的契機下成立?！捌鋵嵑芏喾b行業(yè)的從業(yè)人員都很苦，一不小心押錯一個款，可能搭進去的便是一輩子的積蓄，并且整個行業(yè)資源浪費也很嚴重?！编崫捎钫劶埃麄冋诔掷m(xù)的探索中找尋答案，但在整個創(chuàng)業(yè)的過程中并非一帆風順。 “作為一個碼農，要去理解時尚設計并不是那么容易的一件事，那時很多設計師甚至都不愿意跟我溝通，他們會覺得我們活在兩個世界，溝通本身就是在浪費時間，后來我們一直在設計師旁深入學習，一段時間之后對于行業(yè)有了深入了解，也有更多人愿意來跟我們交流，甚至到后面，他們會主動來跟我們溝通?！编崫捎钐寡?，凡事都需要過程，而這只是他創(chuàng)業(yè)過程中面臨的“第一道坎”。 事實上，隨著創(chuàng)業(yè)的深入，鄭澤宇面臨的難題也在進階。如果說剛開始只去琢磨怎么把技術的價值發(fā)揮出來，后來便希望改變整個生態(tài)，去想怎么更好地改造行業(yè)，怎樣讓行業(yè)朝著更加積極健康的方向發(fā)展。這是鄭澤宇的個人理想，也是整個知衣科技的發(fā)展路徑。 技術“魔力” 近年來，通過技術以及行業(yè)經驗累積，知衣科技的服務主要穩(wěn)定地布局在兩個服務。通俗來說，其中一個服務是軟件工具的SaaS服務，鄭澤宇透露，在這個層面上系統(tǒng)每天會收集100多萬種款式，通過智能化算法進行分析整理，而后給企業(yè)做賦能。 另外一個服務則在于ODM模式下供應鏈，通過加盟設計師或者企業(yè)自有設計做樣衣。在這其中，知衣科技也構建了自己的設計師團隊，據(jù)鄭澤宇介紹，目前設計師團隊規(guī)模已經達到百人。 在第二種服務模式下，人工智能為基礎的3D試衣系統(tǒng)收獲了不少關注。如前文提到，在以往設計師面臨的諸多困境中，樣衣的直觀展示是重要一環(huán)。 傳統(tǒng)試衣系統(tǒng)通過貼圖的方式進行樣衣的元素替換，包含顏色信息與圖案信息，也包含整體與局部的區(qū)別，但整體比較扁平。3D智能試衣系統(tǒng)的深度網絡神經，能夠把一個平面圖的深層信息摳出來，比如一件衣服是有褶皺紋理的，3D智能試衣系統(tǒng)能夠把深淺褶皺全部展示出來。這一系統(tǒng)曾被評為TensorfFlow 十大經典應用之一。 “其實3D試衣系統(tǒng)只是我們軟件設計的一部分，用于設計師或者企業(yè)內部交流，目前沒有特別應用到C端?！编崫捎钐岬?，除了有關于他們企業(yè)本身面向B端之外，目前這一技術并不足夠成熟到能夠直接給用戶使用，畢竟在用戶直觀的感受下容錯率低，一個不經意間的小設計都可能會影響轉化率。 而在第一種服務模式下，趨勢預測是其中的亮點。十年前做服裝，很多企業(yè)會關注大牌秀場趨勢訂貨會，根據(jù)經驗及感受判斷什么流行，什么會成為爆款，有的甚至依靠買手的主觀意愿，這其中的風險很大。而伴隨用戶需求不斷改變，秀場不足以成為大眾趨勢的風向標。 “這是應用科學的范疇，這些秀場展現(xiàn)的消費趨勢與淘寶天貓銷量的關聯(lián)度多高，其實沒有人能夠給一個很好的回答，我們現(xiàn)在在做服裝領域的進一步突破，奠定一個創(chuàng)作的方法論?！编崫捎钫f，比如預測未來一周或是三個月會流行什么，會用到相關的技術，畢竟一個設計師不可能每天看100萬張圖，但算法可以。 歸根結底，諸多的應用場景離不開數(shù)據(jù)與人工智能的技術支持，而這兩者是相輔相成的關系。在鄭澤宇看來，數(shù)字化是智能化的基礎，數(shù)字化與智能化相結合才能完成良好決策，當服裝行業(yè)數(shù)據(jù)化都沒有實現(xiàn)的情況下，談不上智能選款，更談不上趨勢預測。數(shù)據(jù)是前提，智能化是決策的促進方式。 事實上，就AI技術而言，底層邏輯是大致相同的。由于技術應用場景不同，對于技術的性能可靠性以及在不同領域的要求也有所區(qū)別。比如深度學習的算法，既可以應用在金融行業(yè)、能源等行業(yè)，也可以應用到服裝行業(yè)。“技術本身可能都是相似的東西，更重要的是要去理解行業(yè)，從而把技術落到實處。”他提到。 這一點也體現(xiàn)在知衣目前的團隊架構上。據(jù)鄭澤宇透露，目前知衣科技團隊成員基本上一半來自于行業(yè)，一半來自于技術。他提到，“我們4個合伙人，2個是行業(yè)背景出身，2個是技術背景出身。整個公司的構成也大概是這樣。” 初心與供應鏈未來 2021年7月，知衣科技完成2億元B輪融資，由高瓴創(chuàng)投和萬物資本領投，涌鏵投資和老股東君聯(lián)資本跟投。在一定程度上來看，這是來自行業(yè)的肯定，也是鄭澤宇等人在服裝供應鏈這條路上的收獲。 從設計SaaS入口向產業(yè)鏈下游延展，柔性供應鏈服務除了面向電商品牌與時尚紅人，也正向擴充到了鞋、帽、箱包、配飾與家居服等大時尚消費品行業(yè)擴充。據(jù)公開資料介紹，在這一整套打法下，很多企業(yè)的爆款率比傳統(tǒng)提升100%。市面上做技術的公司很多，做供應鏈的也不少，但在鄭澤宇看來，知衣科技依舊具備較強的差異化。 與鄭澤宇通話的當天，是知衣科技海外版系統(tǒng)上線的日子。他透露，“很多企業(yè)在產品發(fā)布層面已經訂了我們的軟件，出海版與國內版本數(shù)據(jù)切換的主要選款邏輯和數(shù)據(jù)呈現(xiàn)與分析邏輯其實差不多，最大的區(qū)別可能是語言以及消費習慣?！?/span>
伴隨海外版產品的出現(xiàn)，在鄭澤宇等人的帶領下，知衣科技已經朝著下一個階段邁進，但依舊面臨很多挑戰(zhàn)。“我們要去組織我們的供應鏈資源，需要不斷地去積累供應鏈經驗與知識。這一點，我們依舊在路上?！?/span>
與此同時，國內服裝行業(yè)關于人工智能的應用處于相對初級階段，無論是技術教育、系統(tǒng)研發(fā)都需要更多投入，也需要賦能更多人參與。盡管服裝行業(yè)越來越多地布局數(shù)字化，但是在各個環(huán)節(jié)上，數(shù)字化改造與整合一直在進行。“從數(shù)據(jù)化設計到數(shù)據(jù)化打版到產業(yè)鏈數(shù)字化的整合改造，都是大家希望去做的數(shù)字化轉型。很多傳統(tǒng)的服裝行業(yè)人群數(shù)字文化掌握水平相對較低，今天越來越多的高科技人才參與進來，產業(yè)整個轉型升級還是比較蓬勃發(fā)展的狀態(tài)?！编崫捎钫f。
時至今日，鄭澤宇的“時尚夢”仍在延續(xù)，但初心始終未變?！皠?chuàng)業(yè)以來，隨著你的世界不斷變化，你思考問題的規(guī)模以及夢想、目標都在變化。我們最初的想法和目標就是希望通過設計，然后去引導整個產業(yè)。”
“每隔一段時間我們都會去回顧反思，我覺得現(xiàn)在可以很驕傲地說，我們一直在圍繞自己的初心去做這個工作。每一次戰(zhàn)略決策我們都是本著一個初心來做，按照從服務設計師到改造產業(yè)鏈來完成我們的戰(zhàn)略布局和戰(zhàn)略執(zhí)行方案?！?/span>
鄭澤宇說，希望知衣的未來能夠促進整個行業(yè)的未來，實現(xiàn)這一目標還有很多功課要做?！拔覀兎职l(fā)的能力和算法其實還有可以提升的空間，未來的智能化設計、智能化數(shù)據(jù)最核心的點還是在對趨勢的判斷。設計連接著工廠、品牌、設計師與消費者，在智能化設計層面未來會不斷加碼?！?/span>
劉穎 | 文
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