希努尔线下沟通 HTML

01

希努尔季度开发

希努尔季度系列开发 AI 提效方案

从季度企划到一款一包，让 AI 参与正装开发中的批量生成、视觉验证与资料整理。

02

Overview

规则中的组合创新，贯穿希努尔季度开发

希努尔的正装、商务成衣和西装开发围绕品牌风格、稳定版型和品类组合展开。轻链沿着这条开发链路参与主题企划、款式生成和视觉呈现；资源分类与资料沉淀仍由团队规则驱动。

季度开发链路→

季度主题与 Brief

灵感企划报告

趋势与对标资料

款式池与结构分类

多色多面料扩展

模特与视频呈现

工艺资料

一款一包

开发内容 × AI 参与方式

品牌风格

关键元素：商务、正统、质感、系列延续

AI：拆成色彩、廓形、面料、细节关键词

品类组合

关键元素：西装、衬衫、大衣、裤装、礼服、夹克

AI：围绕已定品类生成款式方向参考

版型规律

关键元素：肩线、驳头、门襟、衣长、松量

AI：基于人工设定规则生成版型变化参考

落地约束

关键元素：面料、辅料、工艺、生产可行性

AI：生成视觉稿、线稿和工艺说明草案

岗位角色 × AI 协作关系

岗位角色

企划、设计总监、商品企划、设计师、面料负责人、版师、工艺员

AI 参与
款式生成 / 改款视觉 / 模特试穿 / 草案呈现

团队判断

分类规则、品牌适配、商业价值、系列结构、生产可行性

03

Benchmark

某服装定制品牌已经把 AI 用进真实业务链路

上新、打样、销售、非标定制四个环节，已经从“人工慢跑”切到“AI 加速”。

AI 已经进入真实业务环节，不只是概念验证，而是参与开发、展示和成交链路。

案例显示：AI 已从单点出图工具，延伸为开发提效、成本控制和成交辅助工具。

开发提速01

爆款开发频次提升

↑4倍推款命中率

Before

月度开发，人工找图筛款

After

周度爆款，AI 单日出 50+ 趋势款

流程证据

价值点：把“按月交作业”改成“按周发新品”，设计周期缩短 80%。

业务变化：品牌能更快测试趋势方向，爆款机会更早进入验证。

样衣降本02

虚拟样衣替代实物打版

↓85%综合研发成本

Before

面料小样 + 手绘稿，客户无感

After

虚拟样衣 + 模特试穿，SKU ↑5倍

流程证据

价值点：把面料、手绘稿和款式设计快速变成“实物感”效果图。

业务变化：样衣和拍摄费用下降后，品牌能用更多 SKU 提供选择面。

销售转化03

场景试衣提升成交

↑50%订单成交率

Before

大屏 3D 单品，场景靠想象

After

数字人试穿，场景即时验证

流程证据

价值点：婚礼、商务等强场景需求能直接看到试衣效果，沟通时长下降 60%。

业务变化：客户决策从“想象合不合适”变成“现场看效果后定款”。

定制扩边界04

非标改款能力增强

↓70%改款时间

Before

手动建模调版，非标需求难接

After

AI 做基础改款，设计师确认细节

流程证据

价值点：面料替换、版型迁移、纹样定制先由 AI 完成基础效果。

业务变化：高端创意定制承接能力提升，设计师人均服务数提高 40%。

行业参照：AI 已经嵌进开发与成交链路，带来更快开发、更少样衣、更快成交和更复杂定制承接能力。

04

Navigation

从企划输出，到一款一包

整套方案围绕 4 个任务节点展开，每个节点都对应真实的开发成果和协作岗位。

05

Planning

季度企划先确定四个判断，再进入款式开发

主题、风格、客群、品类共同构成季度开发 Brief。AI 先扩展方向，人结合希努尔品牌策略、销售反馈和开发计划完成取舍。

01主题

业务输入品牌风格、上一季反馈、趋势、对标经验

AI 参与方式生成 4 个季度主题及主题说明

人工判断选择品牌适配方向

02风格

业务输入商务正装、静奢、意式、英伦等风格语法

AI 参与方式拆解色彩、廓形、面料、细节关键词

人工判断判断系列气质

03客群

业务输入年龄、消费层级、穿着场景、销售层级

AI 参与方式生成客群画像和场景草案

人工判断校正真实客群

04品类

业务输入西装、衬衫、大衣、裤装等比例

AI 参与方式生成品类矩阵草案

人工判断校正开发与生产计划

06

Process

用灵感企划跑出 4 个可讨论方向

灵感企划承担信息整理、方向扩展和主题拆解，设计总监与商品企划在关键节点完成筛选和校正。

输入01 / 输入品牌约束

以Zegna的2026年秋冬系列做为设计灵感,需要包含衬衫、针织毛衣、夹克、休闲裤、西服西裤套装、棉衣，生成一份男装主题设计企划

输出品牌风格分析&来源清单

品牌风格分析&来源清单

输入02 / 生成 4 个主题

以Zegna的2026年秋冬系列做为设计灵感,需要包含衬衫、针织毛衣、夹克、休闲裤、西服西裤套装、棉衣，生成一份男装主题设计企划

输出4 个主题名和主题说明

4 个主题名和主题说明

输入03 / 拆解风格语言

选中一个主题

输出色彩、廓形、面料、细节关键词

色彩、廓形、面料、细节关键词

输入04 / 报告自动生成

AI助理自动执行

输出灵感板、色彩视觉、关键look

灵感板、色彩视觉、关键look

07

Bridge

一份报告，承接从季度方向到系列参考

趋势系列氛围图、廓形参考和对标资料都作为灵感企划报告的输出内容，供设计师进入款式开发时直接调用。

08

Process

趋势和素材的收集与整理

SaaS 提供素材库与上传能力，自动化趋势整理可作为定制方案。

01标准 SaaS 路径

Step 01

上传资料

官网图、电商图、秀场图、面料图、历史款图

Step 02

人工打标分组

领型、廓形、面料、色系、风格

Step 03

调用资料

全平台功能可用

02定制化自动整理路径

Step 01

定义品牌白名单

对标品牌、平台、关键词、排除范围

Step 02

定期整理

月度/季度任务

Step 03

自动打标分组

款式、版型、面料、色彩字段

09

Flow

从款式池出发，规划设计款、经典款和走量款

款式筛选需要先建立希努尔自己的分类标准，再用人工看板完成首轮归类。后续可以结合历史销售、版型和价格带定制沉淀半自动分类规则。

款式池

→

设定分类规则

→

人工标签归档

节点一

款式池

展示 20-30 张款式缩略图

节点二

设定分类规则

设计款 / 经典款 / 走量款

分类	主要作用	判断标准
设计款	拉开系列调性，形成视觉记忆点	设计总监确认
经典款	延续品牌长期风格，承担稳定上新	品牌负责人、设计总监确认
走量款	更实穿，更适合商业化	商品企划结合销售标准确认