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| 本文作者： 代潤澤 | 2022-02-07 10:05 | 專題：GAIR 2021 |
近日，在雷峰網主辦的第六屆全球人工智能與機器人大會 （GAIR）中的新消費數智化高峰論壇上，雷峰網以“新流量、新技術、新生態”為主題，與行業人士展開了深入交流與討論。
此次論壇上，雷峰網邀請到了雷峰網高級顧問、服裝產業互聯網資深專家黃沖、輔料易產品副總裁李治剛、鯨倉科技CEO 李林子、知衣服科技創始人兼CEO鄭澤宇、圖普科技副總裁吳成文、馬蹄鐵創始人聶夢松，就服裝產業互聯網的現狀、發展、挑戰及破局展開了討論。
黃沖分享到，“談到產業互聯網，就要追溯到互聯網的發展歷史了，一方面從PC到移動端來看，另外一方面從消費互聯網到產業互聯網。過去十年是做增量市場，信息化、數字化改變了消費互聯網，那么未來十年會是怎樣的？現在已經看到的是，互聯網從改變消費習慣和需求到改變每個傳統行業，萬億規模的服裝產業已經在被互聯網重塑，例如SHEIN的小單快反模式就是個明例。“
黃沖認為，從服裝本身角度來講，2000年開始國內服裝品牌的興起，經歷了這么多年的發展現在準備進入第四階段。
對于服裝品牌的話，第一階段是線下渠道為王，以開門店為主要獲客方式，成功品牌通常開幾百、上千家店，當然也包括其他的分銷渠道；第二階段是隨著天貓、淘寶、京東、唯品會等電商平臺的興起，線上的流量是主要的增量來源；第三階段是網紅經濟、直播平臺發展，可以看到分為兩個路線，個人IP打造和產品為王，比如網紅打造個人IP，潮牌就是打造品牌IP，而設計師品牌以產品為王。那么第四階段是怎樣呢？是值得我們探討的，其中小單快反肯定是其中的核心詞匯。
從生產環節來看服裝行業的進化，一開始中國服裝產業是勞動密集型，做一些簡單的加工，然后是工廠化、工業化的流水線運作，每個環節可以標準化制定相應的工時。隨著發展出現了各種數控生產系統，再到智能化，進而無人化，當然這是未來時了。
回到產業互聯網本身為什么存在？為什么會高速發展？背后的推動力是什么？黃沖認為，每個使用相關服務的公司目標在于兩點，要么開源，要么節流，而這兩者之間會產生變量。
降本方面，此前服裝廠一半成本來源于人力，另一半是原材料、廠房等，未來人工成本會大幅度降低，原材料的耗損和錯配也會因為智能化算法降低。增效方面，服裝公司會根據推薦的潮流趨勢選款，數字化機床、數字化設備的出現，AI的普及，以及一些有趣的智能硬件等。
為了迎合現代消費者對于服飾個性化、快速更迭的需求，小單快反是最有效同時滿足降本和增效的模式，就是生產訂單從一批一萬件到現在的幾十件，原來的以季節為單位的期貨交易到現在的7天到兩周交貨周期，單一品牌當年SKU數量也從千上升到萬，這意味著行業的節奏發生了根本性變化。
黃沖拋出議題：如果從服裝整個產業上下游來看，最上游從面輔料開始，到設計環節，再到下一步成衣生產，到倉儲物流環節，到營銷環節如門店環節，整個產業鏈都隨著移動互聯網的發展都將面臨挑戰，具體有哪些呢？
1、面輔料方面
輔料易產品副總裁李治剛表示，在服裝產業中的輔料環節，市場需求來看，由于技術的不斷進步，信息渠道獲取的方式開始不同。最早從報紙、電視、新聞，如今通過互聯網、移動互聯網，如短視頻等，這些信息會塑造了用戶的認知。此前從幾個媒體、幾家電視臺的幾個品牌廣告就可以了解到大范圍的需求，當下媒體的多元化導致目標人群更精準、更細分、個性化，這就導致需求更分散，而信息的傳遞速度又非常快，導致整個前端的供應鏈響應速度變得非常快。
李治剛表示，當前非常流行的“柔性供應鏈”可以解決一部分問題，柔性的背后，核心就是快，而小單快反是其中的一部分。很多供應鏈公司不愿意接小單，因為邊際成本很高，這個時候需要平臺集約小單形成規模的生產工序、降低整體的成本。當然大單的挑戰也是有的，由于很多企業做了小單快反的調整，面臨大單的時候產能又會不足，這個時候需要有一些平臺協調行業的產能解決一些大單的生產問題。當然需求端的變化，也會給供應鏈公司和工廠創造新的機遇，那么如何滿足前端需求的變化？
從SHEIN身上大家看到了優秀出海品牌的發展趨勢，也就是品牌和自己的供應鏈合作伙伴共同成長，而在消費端，由于品牌和供應鏈的結合，也能更好地獲取客戶需求，進而快速響應，能滿足當下個性化時代的小單快反需求。
李治剛表示，想要滿足這些會面臨巨大的挑戰，如供需關系，由于供需范圍廣、要求響應速度快、需求量又低，很多工廠在這樣的約束條件下很難按照原有的方式安排生產計劃，以及滿足更快的交付時效。因此，目前行業都在呼喚數字化的發展，然而服裝行業的整體數字化水平很低，盡管在小單快反、用戶變化方面頗有共識，但是后端的相應還沒完成轉化。
想要解決這些挑戰，完善整個服裝產業的協同，輔料易做了大量的非標和市面上在流行或使用的原材料標準化，如參數、生產工藝、性能等做了第一步標準化，在此基礎上持續搭建更多品類、更廣泛SKU的信息化。
“目前我們正在一些信息化的建設，也會聯合如倉庫智能化的企業，完善從標準化到信息化、數字化、智能化的過程，一起解決整個服裝產業的協同問題，”
2、倉儲物流方面
鯨倉科技CEO 李林子表示，從歷史數據來看，過去的十年快遞的價格下降了57%，也就是從24元降到11元，而電商交易額GMV從5000億漲到20倍的10萬億，李林子認為，未來的十年房租、人工必然快速上漲，而物流行業價格的下降、效率的提升已到了天花板，后面會迎來一波比較大的反彈，而這影響的不光是物流，這是大家需要關注的問題。
物流和自來水一樣，這是靠一系列基建完成的，當2019年的人均包裹數字超過1的時候，如果還靠快遞員一個個送是不現實的，而維持倉配成本的低價，必須實現商品像自來水一樣流入千家萬戶，李林子認為就需要產生新的基建，也就是需要核心的AI大腦，機器人倉庫，和智能樓宇配送。
3、門店管理方面
圖普科技副總裁吳成文表示，作為一家研發機器視覺的公司，公司能將線下的連鎖零售黑箱打開，實現整個經營的過程可衡量，把過去看不到摸不著的數據在線化。
吳成文表示，如今客流、門店在線化已是常規，而線下連鎖門店的數字化是剛起步階段，AI、機器視覺助力門店數字化也是大勢所趨。
比如，門店的設備間有邊緣設備，基于前端的攝像頭采集的數據，能賦能終端門店管理，如基于機器視覺，通過圖片再傳到云端服務中心做調閱服務，會反饋門店的擺放和陳列是不是一致。因此，通過機器視覺助力門店數字化，能盡可能做到數據客觀和在線化，助力門店實現智慧運營決策，通過一個ID能捕捉所有痕跡，而這在線下連鎖零售門店目前應用的還比較少。
圖普采用行人識別方案，識別過程不采集任何面部信息，在呈現進店人數和性別的同時不會與個人信息關聯，能很好保護客戶的隱私。而客流客群進店后的活動偏好，也同樣能以在線化的客群軌跡展示進行呈現。
4、軟硬件適配方面
門店運營管理涉及到諸多硬件部分，對此馬蹄鐵創始人聶夢松表示，與電商相比，線下零售還處于非常傳統的階段，門店的基礎數字化建設都沒有完成，更談不上智能化運營。聶夢松表示，馬蹄鐵能通過物聯網的硬科技解決單商品的流量數據獲取問題，進而帶來整個時尚零售門店的數字孿生。
從解決方案來講，第一步把線下的運營黑盒打開，而零售的生意，流量轉化是構成整個行業最根本的生意模型。目前的情況是，除了銷售數據、客流數據，很多到單貨品顆粒度的數據都是缺失的。
聶夢松表示表示，理想中完美的智慧門店，每個貨品的位置以及每個貨品被點擊的情況都是能感知的，通過多種技術，本質上把就是將線下的時尚門店變成電商網頁，而且可以采集到更多維度消費者的行為數據，如拿洗、觸摸、試穿、成交，能感知到消費者對新品價格的敏感度等。
擁有這些數據能為品牌創造什么價值？聶夢松認為可以從兩個方面來看，一是門店的單店賦能；二是貨品的快反。
單店賦能方面要思考，門店的售賣情況如何，造成門店運營情況差的具體原因是什么。聶夢松表示可以通過數據主推單店的生意拆解，能分析出貨品、導流等具體環節的情況，再落實到單店門店的業績提升上。
關于服裝的快反，是整個企業做貨品管理的鏈路，新品的上市，上市之后暢平滯的識別，對不滿意貨品進行快反，最后到貨品的調配，然而線下沒有這些數據基礎，暢平滯的識別往往是失誤的狀態。線上做得好品牌可以快速測款，哪些有問題可以快速改進，過程的數據可以快速拿到，但是對于線下的零售企業是很大的挑戰。
聶夢松表示，單款的趨勢可以更快地幫企業發現爆品的趨勢，轉化率可以挑出轉化率極低的貨品，預警給企業的迭代研發和問題款需要改進，而貨品的調配補有了前置的數據可以做到更加快速的貨品流轉和調撥。
近日服裝互聯網領域發生了很多大事兒，比如拉夏貝爾接近退市，lululemon估值超過3000億人民幣，安踏一路飆紅，這能明顯地告訴大家，二級市場、資本市場怎么看待服裝產業的每個環節，尤其能看到是傳統和新型模式的估值情況，也能看出發展面臨的機遇與挑戰。
1、輔料供應方面
李治剛表示，如果從輔料供應的角度看整個行業，目前感受比較深的是響應速度變快、訂單量變小，根據近期的用戶調研顯示，有大約50%的客戶在平臺上下單，而配送時效是以小時和分鐘為單位的。反饋從客戶的需求端傳達到了工廠，時效要求體現在與面輔料生產制作的環節上，誰能優先滿足客戶的需求，誰能更好地應對當下的挑戰。
那么，品牌如何能更好地獲得用戶的需求？比如建立非常緊密合作伙伴，愿意跟供應商共創開發，一起針對市場潮流進行判斷，而這里面非常典型的代表是SHEIN，共同發展能縮短溝通環節，更容易獲得新機遇。
2、成衣設計方面
知衣科技創始人兼CEO鄭澤宇表示，從輔料反推到成衣，就是上游的需求。他舉了一個具體的數字，通過監控服裝的款式和數量，發現2018年到2020年翻了兩倍多。款式變化背后不僅僅是設計師工作變動，也帶動了供應鏈上所有的環節，而且款式數量變多，每個款式的風險也會增加。
在服裝行業大天花板沒怎么變化的前提下，這意味著每款服裝的深度變小、更新速度變快，對后端供應鏈的要求、開發精確度要求不一樣了，比如原來一個月開發10款足夠，現在則需要開發100多款。這種情況下，服裝品牌怎么保證對市場精準的了解和對服裝完美的設計？
這種高效率給整個服裝行業帶來了質的變化，對后端供應鏈、整個決策環節的要求都高了，比如近兩年，如果提前半年、一年訂貨，1萬、3萬、5萬的訂單越來越少。在之前，如果和供應鏈說做100個訂單根本沒人搭理，但現在很多供應商都可以滿足100件、300件、500件的訴求了。
從知衣科技的角度來看，促成小單快反的原因主要是消費者的需求變得多樣化，導致款式數量激增，進而帶來了更多的不確定性，致使供應鏈生產關系發生變化，這說明整個行業處在非常巨大變革的時間節點。其實，無論是兩三年前的快時尚還是當下的直播沖擊，最終反映的都是消費者對個性化需求的提升，倒逼整個行業進行升級。鄭澤宇表示，最明顯的變化是款式變多導致整個供應鏈的組織管理方式隨之改變，不然就跟不上時代的腳步，只能剩下一堆庫存。
3、倉儲物流方面
李林子表示，倉庫里有很多實打實的數據，比如服裝電商的退貨率在30-50%是正常水平，哪家公司低于30%行業都要豎大拇指。而退貨的處理速度要快，因為服裝要再次上架銷售，不能像以前10%的退貨扔在一邊，有空再處理。并且，現在平均庫存齡的方差變大，原來的庫齡是60天，但是現在很多貨一天、兩天就取走了，而有180天還在那里，這時候發現整體來看是旱的旱死、澇的澇死。
再來看線下，最明顯的特點是全部拆零化，之前新貨鋪貨是整箱提走，這個比例從20%-30%變成了不到5%，甚至還在迅速下降，現在門店要貨都一件件去要，李林子認為這是門店POS系統管理精細化的提升。
例如銷一補一，李林子表示，在給耐克、阿迪做前置倉的時候，此前的區域總倉，門店一星期收一次貨，由于門店很貴，因此店鋪的陳列要求很嚴格。而現在我們發現管理變得寬松了些，意味著存貨功能大幅度的下跌，前置倉設在城市周邊，銷一補一就是一件外套賣出去，4個小時內同樣顏色、同樣尺碼的外套要回位，這就是拆零化、前置化。庫存放置的也會比較分散，服裝分到每個門店是六件到七件左右，如今而門店的平效提升了30%，單商品的銷售額也大幅度的提升，管理成本大幅度下降。
綜合線上和線下其實就是精細化，對后端來講操作單位由箱變成件、由天變成小時，這也是行業效率整體提升的體現之一。
4、通過設備對門店精細化運營
聶夢松表示，通過設備精細門店端，需要結合門店端和消費者的真實需求，當下很多客戶沒有建立快反信息機制，此前基于根據銷售數據再回饋到補單，再前置配多少貨，但是供應鏈反應速度很快，這樣的流程從信息回饋的速度和準確度上存在很大問題。
他舉個例子，在服務中發現，其中一個企業的銷量看起來不錯，但是試穿轉化率特別低，貨反出來就成了庫存。其實，很多品牌對貨品的判斷出現了誤差，很多主推款是品牌直接發，但是這大部分是高庫存的貨品，雖然銷售有表現但本身已經出問題了，這些貨如再去補貨就真的變成庫存了。
因此，除了加快整個供應鏈標準化和快反體系的建立，還應該加強零售端快反信息獲取，針對門店端消費者真實行為的采集和對需求的捕捉，這樣才能真正提升快反的精度。
5、視覺智能追蹤用戶的行為軌跡
吳成文表示，從客流方面，運動品牌呈比較高的狀態，特別是疫情期間，2020年到現在，安踏在整個市場上排第二，旗下的FILA也開出了潮牌FILA FUSION系列，李寧也推出新的品牌-李寧1990，它們基本開在商場里，整體的客流量各方面非常不錯。與之相反的是，男裝專賣店的客流反而會變得很少。
從行業來看，綜合性的鞋服門店客流量比較平穩、旺盛，比如一家深圳的鞋服品牌，盡管只有50來家門店，價格從39到100、200、300不等，平時門店的客流量也有三四千，周末會翻一倍以上。從表象層來看，追求性價比是永恒不變的。
如果把視角稍微縮小，當論壇嘉賓所在企業面對客戶的時候，從服務的角度出發，有哪些新需求，如何建立自己的核心競爭力呢？
1、面輔料和成衣設計方面
李治剛表示，面輔料方面如果排序的話，時效、供應鏈金融的支持、質量和價格；鄭澤宇表示，成衣趨勢方面，品牌在規劃、企劃是要重于單款、爆款，要貼合市場的變化，而中小型的企業、電商企業，是單款、爆款的邏輯，哪種好賣是最關心的問題，而直播生態的崛起帶來大量的供應鏈訴求。
而對于輔料易來說，難點和挑戰是非常大的，除了解決自己本身的數字化問題之外，要接觸實物的供應鏈服務。
“實物的標準化過程中挑戰非常大，SKU其實比成衣多很多，有幾十億的SKU，不但非標，而且未被趨勢選擇之前能量產多少也不知道。解決這個環節的問題，先把某些品類中相對標準，大概率能判斷出未來爆款進行信息化，交付的過程中，客戶所需要的東西要快、便宜、質量好，需要通過供應鏈效率的提高滿足客戶的需求。”
提到核心競爭力，李治剛表示，幾年后輔料的采買、選擇、匹配也可以像現在3C一樣標準化、自動化、線上化，即見即所得的方式獲取。
鄭澤宇認為，需求無非是精準地找趨勢和找款式，難點是怎么實現趨勢的個性化。而最核心的要素是知道每個品牌要什么，幫它做趨勢的把握和款式的推薦，這樣才能夠幫助品牌解決款式、產品競爭力的問題。“供應鏈的水也很深，能否提供標準化與供應鏈相結合的一體化服務，在未來也是非常重要的環節。”
這里面會有個問題，就是趨勢出來后，整個行業都在朝著趨勢走，這時候沒有創新的紅利和先發優勢，大家卷起來了怎么辦？
對此鄭澤宇表示：“10年前服裝行業主要通過大牌秀場判斷趨勢。其實在15年前，做服裝行業比較簡單，只要拿到大品牌的訂貨會，就可以賺得盆滿缽滿。行業內的機構每個季度會發布相應的趨勢，所有的趨勢是一模一樣的。大家可以根據自己的定位、自己的理解來細化趨勢。而隨著社交媒體的發展，我們發現，其實這樣的趨勢是不準的。國內來看，李寧的崛起就是提出了國潮的概念，代表中國民族文化自信，小眾化、精細化的趨勢越來越強，用AI洞察服裝行業趨勢能一定程度打破傳統的單一化服務，希望行業不要卷起來。”
其實，不是訴求變得一樣了，是技術力量要逐漸滿足所有人的訴求，隨著用戶的瀏覽行為，AI了解到定位而后進行精準化推薦，每個人看到的趨勢和款式都是不一樣的。
服裝行業每年有成百、上千、上萬的款式，鄭澤宇表示，相關數據表明中國每年約有2億的服裝款式，利用AI技術將款式分發給合適的企業，能增加效率，“利用技術能讓每個企業做符合自己定位、做自己擅長的事情。有大趨勢會及時掌握，關注的細分趨勢也能更精準地分析。”
2、倉儲物流方面
針對庫存管理，李林子表示，把需求定義到根需求，最痛的就是彈性，賣貨就好比玩兒老虎機，爆款出來了自己來不及生產、發貨，解決完發現市場上的人都把大部分金幣揀走了。假象的遠景，是前面有人搖晃老虎機，后面有人準備裝錢的兜子，金幣裝好后再貨歸原主。
李林子表示，鯨倉可以便宜、穩定的把今天的貨發掉，解決方案也很簡單，就是智能云倉。而數字化、智能化的變革其實是技術背景板在升級、更換。想象一下未來，用戶是否可以足不出戶將合適的服裝留下、不合適的退了？退掉的貨與其讓它們躺在倉庫，不如像漂流瓶一樣。“未來會形成更多由后往前的變革，這才是智能化和AI新基建真正的意義之一。”
3、門店管理方面
而關于門店管理的硬件部分，聶夢松表示，他們在服務的過程中，從中高端的線下時尚零售企業的反饋來看，有三點。
1）最核心挑戰是貨品的趨勢。
大的趨勢發掘對于每個品牌來說很重要，比如疫情期間很多中高端品牌也實現了利潤、銷售額的雙向增長。根因是品牌需要滿足一類客戶的特定需求，趨勢的發掘和判斷對他們來講比較頭疼，而歷史的數據帶來的指導作用比較有限。他們需要的是利用當期數據準確判斷準當期需求，爆品的測試和判斷真正能落到線下。
2）終端的層面需要一店一策。
單店會找到單個門店客戶的需求點，對應哪些貨品，幫助門店調整策略。
3）銷售端的預測。
如果銷售預測做得很準，快反的速度要求并沒有那么高，但是企業面臨的問題是款式很多，往往不會在線上首發，會放在線下預測，這是客戶非常頭疼的問題。
然而作為一家硬件設備公司，面臨兩個挑戰，一個是芯片的成本，另一個是如何改變行業原有的運營體系。
從物聯網的角度，要把技術和時尚的運營場景結合，這部分需要做很多產品的適配，要在數據采集端進行核心的突破，增加數據的精確度。
那么，如何改變行業原有的運營體系呢？本質是把電商運營邏輯引入線下，那么如何通過精數據和少數據把價值和行動路徑重構到位，比如門店的主推、陳列、調配等動作，要將這些進行新的鏈條梳理。
從圖普的角度，吳成文表示，最大的需求是品牌方如何想快速的把商品賣掉。實際的過程中，會發現有兩個難點：本身企業的商品庫存周期比較久和前端如何更快速的把東西賣掉。而對于品牌、零售商來說，產品力本身也是至關重要的。
實現這些需求存不存在一些難點，有的話是怎么解決？解決這些問題會不會是未來行業的核心競爭力，企業身處的環節，行業的核心競爭力在于哪里？
想通過視覺技術把門店的黑箱打開，可以設置、控制黑箱里過程的指標，進而影響整個門店銷售結果的達成，比如顧客多承擔率卻下降，那是接待的問題；門店的經營績效不好可能是因為顧客和商品不匹配；門店選址也影響營業額... ...
提到困難，吳成文表示，如果做整個客流和門店的數字化，會面臨規模化推廣的成本問題和挑戰，比如成本上核心硬件構造等部分。
傳統服裝產業鏈環節冗長，每個環節單點效率的提升存在眾多問題；而產業鏈上下游的協同則是產業鏈效率提升更為嚴重的瓶頸，單一企業都無法解決。
對面輔料來說上游是工廠，生產輔料或是設計輔料的機構，如果雙方對服務不滿意怎么辦？李治剛表示，解決的方案，可以把當前比較難解決的供應商們牽頭聯合共同探討，然后在客戶下單前預測需求，提前下單、提前生產、提前放在倉庫里，這可以釋放下游的壓力。下游在質量品控和數字化的過程中，輔料易會開放一些實踐過可提高效率的經驗，無論軟件、流程、方法，都會分享給下游，通過信息化的手段可提高商流的效率。
而服務行業的信息流轉極度滯澀，上下游非常復雜，無論是輔料環節、面料環節、成衣環節、設計環節、打板環節，從品牌到板房、設計、工廠、面料、輔料等全部要集齊，這對企業來說挑戰很大。服務的生產、質量、面料、輔料、生產工藝都是非標品，那么要做到非常完整的整合、融合難度非常大，鄭澤宇表示，知衣科技更希望和上下游的公司一起聯手，每個環節都解決不同的問題，大家組合拼成完整的生態。
“SHEIN已經給了我們很好的榜樣。”鄭澤宇表示，各方通過信息化系統、協同合作等方式，最終希望能把整個產業鏈的數據化、智能化推到更高的高度，這對行業來說非常有意義。
盡管單點的效率提升很重要，但是提升整個鏈條的效率是一個事半功倍的事情。李林子表示，就服裝產業來說，為什么3C行業整體的效率提升很高，因為有市場占有率非常高的公司來定標，上下游圍繞它們做整個統一化的效率提升。但是服裝行業，全球最大的服裝企業市占率也不超過1%，這個鏈條沒任何一家真正的大公司，其實行業需要龍頭定標。
而身為硬件公司的馬蹄鐵更關注企業內部最小的顆粒度。智慧化門店需要對應的營銷方案，單店的運營能力能影響企業未來的競爭力。
聶夢松表示，品牌和單店之間是有非常復雜的關系，對于真正高毛利的線下零售企業來說，門店的管理水平參差不齊，人群不同也沒法進行大規模的標準化管理，限制企業的批量化復制和市值的進一步提升。那么，怎樣在品牌和門店之間建立起鏈條，通過過程數據提升行業70-80%這些能力一般的門店提升運營水平。
目前來看比較成功的企業，門店會從零售、商品、陳列三個維度提升單店的運營效能和個性化運營水平，未來馬蹄鐵希望能將這些動作通過數據進行重構和系統化，并且做到智能化的運營水平。
硬件本身就是非常獨立的供應體系，盡管在芯片等方面市場的波動較大，而回到門店本身，吳成文表示，更希望把客流的過程化數據和門店的經營性指標掛鉤。
最后，黃沖總結下來，行業發展受制于上下游信息的互通，產業鏈兩端都有大的龍頭品牌但也集中度大大落后于國外，中游更加分散，品牌和白牌兩條產業鏈都在借鑒SHEIN做出小單快反的嘗試。小單快反模式也給了行業新的思考，未來可能以資本、產業聯盟或是信息化數字化等的方式實現上下游的無縫協同，這才是服裝產業互聯網的意義所在。
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