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          為什么時尚服裝行業需要程序員?

          摘要

          一群制造領域的程序員試圖為時尚業和中國制造創造一些新的可能性。而那些在全球被認可的頂級技術,正是他們工作中的日常。

          在中國,制造業到了要重回高光的時刻。

          曾經,談起制造業、工廠,人們聊的是制造業外遷,人口紅利的消退。現在,根據公開數據,1-8 月中國制造業投資同比增長了 15.7%。再往前看,2020 年 A 股全年漲幅前 10 的個股中,8 個來自制造業。

          中國制造并沒有衰落,相反,在疫情之后加速崛起。從 2014-2018 年,中國智能制造產業年復合增長率高達 20%。

          一位投身制造業數字化轉型的行業人士曾期望,工廠不再被看做是夕陽產業,而是像互聯網一樣代表著創新;也期望人們談起制造業時討論的不再是廉價勞動力,而是科技、數據和智能。

          期望正一步步變成現實,新興制造力量成為值得關注的現象。在前不久的 ICCV(ICCV 作為全球計算機視覺領域最高級別的會議,會議的論文集幾乎代表了計算機視覺領域最新的發展方向和水平。)的 TPS 賽道的比賽中,深耕服裝制造領域的犀牛智造團隊從 150 支隊伍中拿下了全球第四名。

          這樣一支隊伍名列前茅,顯得有點「異類」。畢竟制造業和互聯網的同臺競技并不常見。其他隊伍大多來自于海內外頂尖高校和學術科研機構,也有來自國內外頭部 AI 和互聯網公司的工業界團隊,陣容強悍。犀牛智造在比賽中的表現,宣告著制造業和世界頂尖技術的強關聯。

          ICCV 公布 DeeperAction 視頻識別挑戰比賽結果,犀牛智造團隊拿下 Kinetics-TPS 領域第四名。

          阿里巴巴在 2018 成立新制造團隊,8 月在杭州建立智能制造產業園,正式開始新制造的探索。犀牛智造在 2020 年 9 月正式亮相后,以科技驅動、以銷定產、柔性制造名噪一時。當時,阿里研究院副院長安筱鵬表示,「這個工廠和其他工廠的本質區別是,它不是為了解決 100 年前福特所探索的規模化生產,而是探索一個在需求高度碎片化、個性化的時代, 未來工廠應該長什么樣子。」

          犀牛智造工廠內景

          未來工廠應該長什么樣?那些投身其中的工人該如何找到自己的位置?凱元的團隊和他們研發的技術就是這些答案的一個縮影。我們跟他們聊了聊,試圖從中窺見他們正在探索的制造業與時尚行業一種可能的未來。

          人工智能時代,工廠和工人是怎么進化的?

          「這個 TPS 視頻識別比賽跟我們已有的項目有比較強的相關性。」談及參賽原因,凱元表示。這項比賽的內容其實就是他們工作的日常。

          「服裝技工的能力提升很大程度上依賴于手部動作,跟電競的手速是一個道理。如何利用計算機視覺技術加快技工的成長速度、提升生產質量是個極有意義的課題」,犀牛工廠的高級產品專家張侃介紹。

          犀牛智造的工程師們先輸入大量成熟的、標準的有經驗的裁縫工人的動作、經驗沉淀到系統里,形成一套標準的動作評分體系。接著,通過視頻分析的對比,現場會實時輸出對于工人每一個手勢、動作的規范程度的檢測報告以及評分。「相當于在生產現場給工人配備了一名貼身教練,讓他們工作更從容。」

          服裝生產線上的視頻識別應用

          犀牛智造高級生產專家劉艷有著強烈感受:服裝生產線對于視覺識別的應用需求其實非常多,但在行業里一直沒能得到廣泛的運用,核心難點就在于動作識別算法的有效性。因為每個工序都有關鍵的操作動作,例如檢驗一件羽絨服,關鍵動作會涉及到很多手指關節,包括手腕或上半身的胳膊的各種各樣很細碎的動作。過去,算法想要理解這些非常困難。

          「這個技術落地之后,它能夠幫助一線員工做得又快又好,而且降低了檢驗環節的錯漏導致的二次檢驗,以及管理人員的管理難度和成本。」劉艷說。

          好處還有更多。過去,一個工人每天要靠肉眼檢查幾百件衣服的質量問題,過程枯燥又難免有疏漏,「現在變得像打游戲通關一樣,視覺算法輔助檢驗,員工每檢驗一件衣服,就會及時獲得標準動作分數,而且即便有了疏忽,系統也會及時糾正。我們真正實現了標準的過程控制,結果更有保證。」

          此外,在視覺識別算法的加持下,新員工可以更快的適應工作。比如,車縫的標準手勢有22 種左右,包括擺放裁片、如何取裁片、修剪縫制對位等等。對于初學者而言,上手是困難的。

          工人與智能機器的配合

          「很多人要經過 3 年、5 年甚至 8 年的積累,才能成為一個優秀、成熟的檢驗工人或者操作工人。而現在,很多剛畢業的、沒有接觸過這一行業的人,通過視覺系統的糾錯、輔助,經過幾個月的培訓就可以上崗。」一個工人的成長過程中,一直有「算法」這個教練相伴。當他掌握了當下的難度之后,系統就會給他「進階」。

          「這樣,工人學習新技能的效率也會提升,視覺技術的加持能夠讓工人快速地學會一些新技能。」

          一位服裝制造業同行感慨,「犀牛給我帶來最大的啟發是把勞動力密集型的服裝企業,變成了科技與數據驅動的產業,用人力效率的提升來抵抗東南亞更低的勞動成本。」

          通過在科技上的投入,犀牛智造解決的不止是商業效率的問題,更重要的也是人的問題。讓工人能夠獲得技能成長,獲得尊嚴、體面與更加正向的激勵。人工智能和人類實現了和諧的共振。

          技術普惠,助推更多的 Zara 和 Shein

          這些細節的提升帶來的影響也是顯而易見的。對于中小商家來說,更加重要。

          年輕人的需求多元化且迅速變化,訂單趨于碎片化的趨勢下,品牌想要從激烈的競爭中冒頭,上新速度和質量、價格等因素異常重要。

          以快時尚行業設計、打版、生產、上架的周期來看,行業鼻祖 ZARA 創造了 14 天的記錄。而 SHEIN 背后的數百家中國工廠隨時待命,將打樣到生產的流程壓縮到 7 天。1 個月的上新數量,就抵得上 ZARA 全年的上新數,而且價格更便宜。

          而憑借算法等技術加持、更高水平的工人,犀牛智造工廠的運轉效率可達行業平均水平的 4 倍,比快時尚鼻祖 ZARA 同樣要快 7 天。

          技工在犀牛智造工廠工作實景

          犀牛智造官方宣傳說,可以實現 100 件起訂,最快 7 天交付成品。傳統的制造工廠,一般 1000 件起訂,不同的起訂額度對應著不同的產品單價,不夠靈活。往往只有大品牌才有資金自建供應鏈,具備小單快反的實力。雖然行業里有一些小工廠也能實現小單快反,但這依舊是少數,服務的對象有限。

          犀牛智造對于商家的價值是,它讓所有的小商家都擁有了「數據測款、小單快反」的能力,擁有與大品牌相匹敵的供應鏈。這樣,即便是一個初出茅廬的小品牌,也可以實現像 Zara、Shein 那樣的上新速度。

          以 FANO 為例,和犀牛智造合作之后,解決了周上新的成本、交貨周期和品質的問題。數據顯示,牛仔品類成交額整體提升了 5 倍,消費者退貨退款率顯著下降。

          做到這些并不容易。「到目前為止,我認為我們的所有的產品經理包括算法同學應該是在互聯網行業或者說是在科技行業里面最懂服裝制造的。」高級產品專家張侃是轉崗到的犀牛智造,之前在阿里的電商、支付寶等事業部工作。他的很多同事也是如此,互聯網出身的他們現在對于布料、裁縫等紡織業元素變得再熟悉不過。

          犀牛工廠里基于AI、機器人的柔性縫制工藝

          剛到犀牛的時候,張侃發現一線工人和互聯網業務的同學之間是有隔閡的,雙方很難理解對方的思維。于是,團隊里誕生了輪崗制度,無論是算法工程師還是產品經理、設計師,都必須到生產一線輪崗,「我們和工人在一起吃,一起聊,一起生產,然后再回來去想怎么用數字化的手段,用 AI 的手段,用視覺算法去解決工人的關切。如果我們不親身到生產一線,是沒有辦法提出那些算法功能的。」

          算法工程師桃萼從清華大學畢業來到犀牛之后,同樣經歷了這一過程。她發現在印花生產環節,設計師需要花費大量時間手動去修圖、摳圖、勾邊、放大等改善圖片質量的工作上,還需要根據不同顏色對印花進行分層,繪制陷印,同時針對面料高溫縮率調整打底層大小。有的時候一旦文件較大,電腦還容易卡住,設計師苦不堪言。「我就想能不能用相關的圖像算法幫他們自動化實現這類過程?」后來桃萼實現了「印花助手」產品的算法方案,達到了一鍵輸入、一鍵輸出想要的效果,大幅提升了印花生產的的效率。

          犀牛智造 CEO 伍學剛曾分析,近幾年中國服裝制造業向東南亞轉移,背后是價格、交期等問題導致的綜合競爭力下降。「但大品牌看重的不僅是成本,快速、短交期生產是非常有競爭力的要素。」如果品牌在越南下單要提前 3-5 個月,但在中國只需要按照未來 2-4 周的銷量計劃進行滾動生產,將極大提升中國制造競爭力。

          在大背景下,紡織業需要更多的「犀牛」;同樣,時尚業也需要更多的程序員。


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