在服装行业，“这件衣服为什么卖不动”是一个价值千亿的问题。过去三十年，品牌一直在用“猜”回答它：一个款式从企划到清仓要过五道关，猜对的是爆款，猜错的是库存。对于这个问题，E MEIN 依明科技给出的答案，是把猜换成理解，让消费者的每一次试穿、每一次放下，都变成下一次企业经营决策的依据。
E MEIN 依明科技亮相CHIC秋季展，见实资本交出首份产业AI答卷
8月25日，CHIC2026秋季展数智展区，由DADE Capital（见实资本）孵化并控股的服装产业AI公司——E MEIN 依明科技首次公开亮相。此次参展，E MEIN 依明科技以“Better Create 创新由心”为策展主题，将展位空间打造成一间融合科技与手工感的现代服装工作室。展位以服装创造的完整流程为叙事线索，将商品、消费者、品牌与经营重新连接，引导观众进入一场从灵感萌芽到商业落地的AI之旅。
依明展位划分为艺术装置区、产业智驾体验区、成交引擎体验区与品牌文化区四个主题空间。每一个空间对应服装创造链路中的一个关键环节，AI在整个空间中如同一根无形的“数字针线”，穿过设计、商品、内容、消费者与经营数据，将原本分散的创造环节重新连接。
艺术装置区以时尚大片呈现一件衣服从设计手稿到顾客穿搭的完整脉络，吸引大量观众驻足；产业智驾体验区布设了多台搭载依明3.0系统的设备，观众可亲身操作AI经营工作台，体验从经营诊断到结果回流的完整工作流；成交引擎体验区则还原了服装成衣室场景，观众通过智能穿衣镜与导购PAD体验AI试穿与搭配推荐。
AI技术的爆发为服装行业带来了前所未有的想象空间，也催生了大量关于“技术能否真正落地”的好奇与追问。展会期间，E MEIN 依明科技展位前始终保持高热度，智能穿衣镜与导购PAD前排队的观众络绎不绝——人们都想亲身体验一下，AI究竟能为这个行业解决什么实际问题。
创造时尚新「智」序”，AI重构三十年“猜错的学费”
展会期间，DADE Capital见实资本与E MEIN依明科技联合CHIC主办方举办“衣生万象，创造时尚新「智」序”为主题的商业趋势发布活动，DADE Capital 董事总经理王宇出席活动并做主题演讲。王宇在演讲中指出，AI正在从“技术验证”走向“产业价值验证”——过去关注模型本身，现在的问题是技术能够进入多少真实产业场景。
服装行业长期面临一个结构性难题：需求不确定。一个款式从企划到清仓，要过定款、定量、定店、定补、定清五道关，每一道都是对未来的猜测。猜对了是爆款，猜错了是库存。据国家统计局公布的2025年1-11月规模以上工业企业运行数据，服装行业营业收入利润率仅为3.93%，库存积压是吞噬利润的核心原因之一，这笔“猜错的学费”已经交了三十年。
作为投资人，王宇看到了两个机会：一是线下行为数据，行业密度最高、含金量最高的行为数据至今未被留存和读懂；二是决策上游的五道“定”，每一道定错都是真金白银的损失。
AI技术的迅速发展，让这两个机会第一次有了被规模化抓住的可能性。王宇判断，两道门槛正在同步降低：数据门槛上，AI能直接读懂照片、文字、对话、单据等非结构化材料，企业无需再花一到两年做数据治理，从已有的数据就能起步；成本门槛上，AI正在让过去只有巨头才能负担的数据决策系统变得可被更多企业触达。
产业AI的下一站，是从成交数据走向行为数据
当猜错的账单在行业面前摊开，一个更现实的问题浮出水面：谁能帮企业少猜一点？在“衣生万象，创造时尚新「智」序”主题活动的下半场，由时尚背后的秘密创始人刘佩芳担纲主持的对话环节聚焦在这一问题上，DADE Capital董事总经理涂士尧、E MEIN依明科技董事栾靖邦、东华大学服装与设计学院院长孙捷三位专家学者，分别从资本、产业、设计与艺术教育等不同视角阐述了自己的观点。
在圆桌对话中，涂士尧指出，过去十年，服装行业在供应链优化和线上零售两个方向上做了大量投入，从柔性生产到算法推荐，各个环节都试图通过技术手段提升效率，这些努力确实带来了显著的效率改善，但始终有一个问题未被触及——所有的优化都是围绕“货”和“效率”展开的，“人”始终是缺位的。
过去行业积累的数据主要是成交数据——谁买了、花了多少钱。但成交数据只能说明结果，无法回答“为什么会发生”。站在投资方的视角给出了产业级AI落地的大方向，涂士尧说：“DADE Capital在投资的时候会有一个3+1的投资逻辑，其中的‘3’是指技术能力、产业洞察力和场景落地能力，‘1’则是深刻的场景数据。”
涂士尧认为，深刻的场景数据是AI时代非常稀缺的资产，是技术能力、产业洞察力和场景落地能力能否形成闭环和企业经营系统不断进化的关键。 涂士尧进一步指出，这一判断指向一个清晰的产业机会：在“成交”与“放弃”之间的行为地带，存在着大量未被结构化、未被分析的数据资产。谁能率先把这些数据读懂，谁就多了一双别人没有的眼睛。E MEIN 依明科技的核心技术路径——从行为数据中识别消费动机、预判消费决策——正是基于对这一机会的回应。
从首秀到共识，产业AI的验证才刚刚开始
圆桌对话中，栾靖邦从产业实践的视角提出了一个更具体的判断：AI正在从单点工具变成一种新的工作方式。他观察到，数字化与数智化之间存在本质差别——ERP管不了判断，BI给不出建议，Excel留不住经验，传统工具从未被设计来面对今天行业所需要的判断力与响应速度。
以此为引，栾靖邦指出了服装行业一个隐蔽而顽固的痛点——信息在产业链流转中的系统性衰减，工具与工具之间没有对话机制，信息断点分布在产业的全链路中。当AI抹平了表达门槛，市场将出现大量同质化供给，真正稀缺的将是个体独有的审美力与判断力。当90分成为标配，91分才是壁垒，当工具变得越强，人的判断越重要。
作为东华大学服装与艺术设计学院院长，孙捷认为，在AI时代，时尚产业或许会逐渐演变成一种认知和观察人类生活方式与理念的切入点，服装不再只是商品，而是观察当下生活方式的一个方法。
同时，作为中国第一时尚研究型高校，东华大学的定位始终聚焦行业未来5到10年的发展方向与中国时尚的未来，与各大品牌方的合作也围绕行业长期趋势展开，不绑定短期商业目标。这种聚焦长期价值而非短期财务表现的思路，在AI落地的过程中同样适用。效率的核心不只是追求速度，更要转向提升质量，通过优化整体系统效率来提升盈利效率——本质是思维方式的转变。
孙捷认为，未来3到5年行业发展会回归人的核心特质。当机器逐渐取代底层劳动，品味、创造力、人与人的情感连接力、人际处理能力这些当前教育中较为匮乏的部分，将成为教育领域的核心重点。当技术工具越来越易用，教育的核心价值将从传授技能转向培养判断力与审美力——这将是产业升级的底层支撑。随着AI融入产业深水区，全行业的企业运营、组织搭建、人才培养的底层思维都将发生系统性变化。
结语：
过去三十年，服装行业以“预测”为核心的生产方式，代价是库存积压、利润微薄、反应迟缓。当AI开始进入设计、商品、零售、消费者和经营决策，服装行业正在经历的或许不只是一次技术升级，而是一场产业秩序的重构。从技术愿景到产业落地，这条路才刚刚开始。