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辽宁兴城泳装产业带如何用AI一年省下百万成本？揭秘创业者如何用最笨办法解决AI技术难题。核心内容： 1. 创业者亲身上阵解决AI模特拍摄难题的感人细节 2. 深入产业带调研发现的真实痛点与解决方案 3. AI泳装设计平台在多个行业的成功场景迁移案例
杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家
深入产业带做AI，得在行业理解与客户痛点下苦功夫。
前段时间在得到AI学习圈的会员群里，我看到有同学分享了一个案例：辽宁兴城有家公司，用AI帮泳装厂家一年省下几十万到上百万成本，而且已经覆盖了当地60%-70%的头部厂家。
更厉害的是，这个案例还上了央视新闻，报道的主题是“辽宁兴城‘AI设计师’上线 泳装产业添新帮手”。能上央视，说明这不是那种概念大于实际的案例，而是真正拿到了具体结果的。
我和我的同事就专门去约访，深挖之后发现更有意思：这家叫品出科技的公司，还把自己搭建AI泳装设计平台的这套能力做了场景迁移，已经帮助像中央美院、麦当劳等这些对营销设计有很强需求的客户，去定制自己内部的AI智能体工作台。
今天我想和你分享的就是得到AI学习圈同学，品出科技创始人夏心旸这两年的AI落地实践，看看他们是如何把AI用在泳装这个细分赛道上的。
01 创业者亲身上阵解难题
先说个让我印象特别深刻的细节。
2023年，夏心旸他们在摸索AI模特拍摄的时候，遇到了一个很现实的问题：客户需要大码模特，但当时所有的AI模型，包括他们自己训练的，都生成不了比较好的效果图。
怎么办？夏心旸的解决方案是：自己上阵。他自己买了假胸、假屁股，穿在身上拍样片。不仅如此，他还专门跑到东莞，买了一个高仿真的橡胶娃娃回来做拍摄。我看完他发给我的照片，那个画面，说实话，既好笑又感动。
这就是真正在一线解决问题的创业者该有的样子。没有什么高大上的技术理念，就是客户有需求，我想一切办法满足。AI做不到的，我用最笨拙的办法也要先解决。
这个细节其实也反映了另一个现实问题：AI落地的早期，技术往往是不完美的，但市场需求是真实存在的。这时候，创业者的态度就很关键了。
02 深入产业带发现真实痛点
夏心旸选择泳装这个细分领域，不是拍脑袋决定的。从2023年初开始，他就深入兴城这个产业带做调研，一家一家厂子跑，一个一个环节问。
这里要介绍一下，兴城这个地方很独特，全球四分之一的泳衣都出自这个小县城，当地的厂家主要做跨境生意，主要在SHEIN、TEMU（也就是海外版拼多多）、独立站等平台上卖。但真正让夏心旸感兴趣的，是当地泳衣厂家的业务流程。
我问他，你们调研过程中发现了哪些真实痛点呢？
夏心旸跟我详细描述了一个场景。每年的9-10月份，是泳装厂家的设计打板阶段。他们的设计师要让跨境电商平台的买手评审今年计划出的新款泳衣，但这个过程比我想象的复杂得多。
首先，设计师不能天马行空地设计，必须有依据。平台买手会问你：“这个设计的灵感来源是什么？你借鉴了谁？为什么觉得这个会火？”
夏心旸模仿设计师的口吻说，“比如，我在亚马逊上发现了一个小爆款，增长数据非常好，符合我们的目标年龄人群，那我就以这个为起点，但我不能直接抄，也得有足够的改动。”
而且这个改动有严格的标准。比如版型得变，或者面料得变，只是简单改改装饰，就不算。就像一件比基尼，如果是左肩带加个蝴蝶结，这就不算明显的修改。
更关键的是，设计师还得把这个改款逻辑清清楚楚地展示给平台买手看。
夏心旸给我看了一张泳装厂家设计师发给SHEIN买手的图：左边是两个电商平台上的爆款截图，中间写着“左图版型改成三件套，用下图的印花”，右边是设计师出的效果图。我把图放在了下方，你可以点开看一下。
夏心旸说，“这样买手才知道你不是瞎整的。”
但问题来了。传统方式出效果图，设计师要么手绘，要么用PS，一天最多出5-6张。而且水平参差不齐，很多县级市的设计师，专业水平还有比较大的提升空间。
夏心旸表示，“但电商平台的买手，眼光是很好的，因为平台有数据，人家天天看销量。但泳衣厂家的这些设计师不行啊，他们吭哧吭哧最快一天五张图，有些水平不够的设计师，一个星期也出不了一张能过买手关的图。”
更要命的是，这个过程是一环扣一环的。平台会根据你前期出图测试的数据，决定在你家厂子进多少货。你这一环卡住了，后面全都跟不上。
所以很多泳衣厂家的策略就是：既然我水平有限，那我就多给买手一些选择，让他挑图。这就意味着要雇更多设计师，承担更高的人力成本。
这也给平台买手更多的选择困扰，毕竟谁都希望自己的合作伙伴，拿出的每一件作品都是精品，而不是给500张泳装图，让买手在里面翻翻找找。
听到这里，我明白了夏心旸为什么能做成产业带AI改造这件事，是因为他真正去理解这个行业的业务细节，知道痛点在哪里。
泳装行业的四大成本痛点
通过深入调研，夏心旸发现泳装厂家有几个特别烧钱、效率又低的环节：
首先是设计，设计师产出效率低是最大问题。一天5-6张图，根本跟不上平台的节奏，而且会影响后续平台对厂家的进货量。
然后是样衣制作，从设计稿到做出一件样衣，平均成本1500-2000块。小点的泳衣厂一年需要100多套，大厂上千套，光这一项的成本就几十万。关键是样衣不合格就直接报废，没有挽回余地。
还有就是模特拍摄，这是另一个既烧钱又费时间的环节。模特本身的报价不一样，便宜的两三百一套图，贵的两三千块一套图。关键是出图周期特别长，需要提前预约模特时间，把样衣寄到拍摄地，等拍完了再寄回来，不满意的话也基本没法重拍。大一点的泳装厂，一年几十万甚至上百万都花在模特拍摄上面。
最后是印花制作，别小看印花这个小环节，印花厂要雇1-1.5万月薪的画师来提取客户要的印花图案。在县级市，这个工资水平其实非常高了。
夏心旸说，“你看，这几个环节都有个共同特点，效率低，成本高，而且都是创意类工作，正好是AI的强项。”
03 如何用AI来精准解决问题
那么，明确痛点后，他们具体是怎么解决的呢？
其实最开始，夏心旸也不知道该从哪下手。他们找切入口的时候，就抱着两点想法：一是能解决什么问题就先解决什么问题；二是优先选择成本最高的环节，因为客户非常容易算账。
最早有客户愿意给夏心旸付费的，是AI替代模特图。虽然2023年那会儿，AI生图技术还不成熟，可能20%靠AI，80%靠PS，但客户只要觉得比找真人模特便宜、效率高，就愿意买单。
到了2024年9月，他们自己做了一款软件，叫“美周豹AI泳装设计”，上线了一系列设计辅助的功能。我让夏心旸给我演示了一下。
比如，这个软件里有一个功能叫“爆款联想”，你上传一张热销的服装图，AI会基于这个款式的卖点进行联想设计，但会加入其他爆点元素，厂家就可以借鉴。
再比如“时尚提取”功能，你可以上传时装周或者大牌秀场的图片，AI会提取其中的时尚元素，然后转化成适合泳装的设计。夏心旸给我看了一个例子：一张很魔幻的秀场图片，经过AI处理后，变成了一款带荧光元素的比基尼。
还有“印花提取与上身”功能，这个解决的是印花厂的痛点。原来印花厂要花高薪请画师把客户要的印花图案画出来，现在AI直接提取，然后还能预览上身效果。
最成熟的是“模特上身”功能，这个功能是2024年11月上线的。你把衣服图上传，AI直接生成模特穿着效果，还能生成不同模特的多角度、多姿势图片。
夏心旸特别提到，“我们现在库里的图片数据积累到了10万多张，训练了很多的模特姿势和常用的卖货姿势，比如长裙有什么姿势，比基尼有什么姿势，基本上出来的都能用。”
04 AI落地带来的惊人效果
那么，这套AI落地工具的效果到底怎么样呢？
夏心旸跟我分享了一个客户案例。这是一家中上规模的泳装厂，一年要出1000多套衣服。在没有用AI之前，这家厂的模特拍摄费用一年要150多万。
你想想，海外模特拍一套图300到2000块钱不等，1000套就是三十万到两百万。而且这还不算约拍、寄送样衣等时间成本，整个周期可能要一个月。
用了他们的AI工具后，这家厂一年的模特出图费用降到了十几万。
夏心旸很实在地说，“这十几万省不了的成本，主要是一些高端场景，或者对设计效果要求比较高的场景，还是按老方法干，找模特拍。不过，大部分的电商图需求，确实都用AI搞定了。”
我们跳出来看，这个对比确实惊人。从150多万到十几万，这不是简单的降本，而是整个业务模式的改变。
原来厂家必须先做样衣、找模特拍摄，然后才能上架测试市场反应。现在有些聪明的厂家，尤其是在海外还有做独立站的，已经开始用AI图先测试市场反应，有了数据再决定是否生产。
更重要的是，AI带来的不只是成本降低，还有效率提升。
原来设计师一天最多出5-6张图，现在用AI辅助，一天能出20-30张。设计师的工作重心从画图变成了筛选和微调。
夏心旸跟我说，“你怎么算都是100倍的提升。从时间上讲，AI是秒出，人家再快也要两个星期。从成本上讲，AI几块钱一张图，人工几百上千。”
正是因为这种精准解决客户痛点的服务，品出科技现在覆盖了兴城60%-70%的头部泳装厂家。没有覆盖到的主要是一些小厂，夏心旸说“主要是价格问题会卡住一些小厂”。不过现在这个客户占比，已经让他们在泳装这个细分赛道站住了脚跟。
05 AI落地的三点启发
听完夏心旸的案例分享，我有几个感受。
首先，AI落地的早期，技术往往是不完美的，但这不妨碍你去解决真实的问题。
关键是要有夏心旸那种“客户有需求，我想办法满足”的态度。就像他穿着假胸假屁股拍照那样，看起来很笨拙，但解决了客户的实际问题。
而且因为痛点是真实存在的，技术越不完美，进入的其他玩家就越少，这个阶段往往是应了那句话，“广积粮，高筑墙，缓称王”。
毕竟当自己的系统里真实地积累了10万套泳装数据，如果再结合上电商的数据分析，那么哪怕是顶级的AI技术公司，在面对行业积累数据这个优势上，也会败下阵来。
其次，AI工具再好用，也需要配套的服务体系。
品出科技在业务高峰期时配了十多个客服，专门教客户怎么用AI工具，后来还跟当地设计学校合作，从源头培养使用习惯。你看，不是说有了技术就万事大吉，客户教育、使用培训、售后支持，这些都很重要。
最后，深入产业带做AI，需要下苦功夫。
不是说懂点技术就能做，也不是说闭门造车臆想出来一批需求，然后再去找落地场景，你得真正理解这个行业的业务流程，理解客户的真实痛点。夏心旸他们能覆盖兴城60%-70%的头部厂家，靠的就是这种深度理解。
好，夏同学用AI赋能泳装产业带的案例我就先分享到这里。
前面我提到，现在夏同学也把自己搭建AI泳装设计平台的这套能力做了迁移，在帮企业快速定制AI智能体平台，后面我也会持续跟进他的新实践、新进展，和你分享。
在这里，我也借这个机会发起征集：如果你也在工作中用AI解决过实际问题，或者你的公司正在思考AI落地的问题，欢迎扫码填写下方问卷，分享你的实践心得。只要拿到过结果，我们就会约你的时间做更深入的交流，让更多人认识你。
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