终极学生公子诺新华财经上海10月1日电（李一帆）近日，2026世界设计之都大会在上海举办，近500个参展品牌、超3000件展品集中亮相，展馆化身沪上炙手可热的“打卡地”。其中，新锐潮流品牌占比超40%，国际品牌占比超20%，全方位呈现设计行业的前沿趋势与创新成果，展现出设计赋能产业、焕新生活的蓬勃活力。

　　如今，当人人都会“一键生成”，AI的定位已从单纯的出图工具，拓展为贯穿趋势、研发、制造、零售与营销全环节的核心驱动力；“AI+设计”正加速从效率辅助跃升为时尚产业的“新基础设施”。

　　在WWD CHINA“AI+时尚：行动与未来”特展现场，新华财经看到如今AI已经渗透进时尚设计产业的全链条。

　　在设计端，汉帛国际与知衣科技联合推出的AI时尚推款平台FashionSeek，聚焦从趋势洞察到供应链对接的全链路数字化，通过AI数据挖掘进行趋势与爆款判断，智能匹配设计师与市场需求，并依托自身柔性制造基础实现“小单快反”，让中小服装贸易体与设计师的创意能够更快走向商品。

　　凌迪科技（Style3D）面向时尚产业打造了StyleWork AI全能工作台，整合多项服装垂类技能和通用办公能力，并以智能体作为交互入口。员工只需通过自然语言提出需求，系统就能一步步完成趋势洞察、商品企划、3D设计生成和视觉制作等任务。

　　在制造端，酷特智能展示了其C2M大规模个性化定制服务模式，以版型、款式、工艺、BOM等数据库为核心的AI定制数据库系统，已经具备“一人一版、一衣一款、一件一流、7个工作日交付”的规模化定制能力。

　　在零售端，凌迪科技带来了具身智能模特Stylebolt。Stylebolt是专门面向时尚行业打造的门店营销机器人。它将凌迪科技在面料、服装等柔性物体三维仿真领域的技术积累，进一步延伸至具身智能训练与线下营销展示场景。

　　万奢丽展台现场的AI智慧试衣镜则能在数秒内完成三维量体，并提供形象诊断、虚拟试穿与智能搭配功能，将线下试衣间升级为可采集、可分析、可转化的数字化触点。

　　天猫奢品策略中心负责人陈思创举例称，天猫SMART OTB智能选货项目基于平台大数据，搭建了从市场洞察、趋势挖掘到智能选款的全链路AI买货体系，并通过交叉归因识别趋势机会、生成选款建议，目前已与近20个头部奢侈品牌达成合作，覆盖箱包、鞋履、外套等品类。“对买家而言，AI的价值不是替他决定买什么，而是把‘对的人’和‘对的货’更早对齐。”

　　厂商做生产提速，平台做选品提效，两端合力，让AI在时尚产业的角色，正从“会出图”走向“懂生意”。

　　法国奢侈品市场数据智能公司Luxurynsight联合创始人及首席执行官乔纳森·西博尼表示，中国正从世界工厂变成世界实验室，不断诞生的本土品牌和商业模式，证明这里正是行业的未来。

　　“现在的中国消费者不是只追求奢侈品，而是更看重品牌调性，希望通过商品实现个人和他人的区分。”西博尼称，“因此，品牌若仍固守主导叙事，就容易失灵。‘AI+设计’理应成为品牌新增长动力。现在我们用预测流行趋势，每天处理数百万张图像，生成约100亿个数据点，拆解颜色、剪裁、材质、风格等信息，可以预测未来1到2年内的时尚流行趋势，给品牌提供设计方向。”

　　南方科技大学创新创意设计学院讲席教授、中国创造学会副理事长孙晓华则站在教育的角度表示，现在的学生已经能够利用AI工具快速验证设计想法，即时调整颜色、布局等可视化效果，甚至非技术背景的设计师也能凭AI独立完成从数据分析、系统构建到设计呈现的全过程。

　　这意味着AI不只服务传统时尚企业和平台，也能降低中小创作者、跨界创作者的准入门槛，让供给端出现更多“超级个体”和小型工作室。

　　不过，业内依然认为，对设计和时尚而言，AI只是负责把可能性摊开，只有“人”才能真正负责把可能性变成有意义的结果。

　　浙江大学求是教授、博士生导师，全国设计专业学位研究生指导委员会委员王小松表示，AI之快在数据处理、图像生成；但人类之快则在身体，触觉、嗅觉、即时反馈的频率，是AI难以比拟的。“例如，坐一把椅子，瞬间的体感比AI生成上千张设计图更能反映真实需求。AI基于平均数据运行，无法替代人在特定场域下的即兴感受，也无法把身体经验完全转化为训练样本。因此AI应被视为增强个人能力的工具，而不是敷衍了事的捷径；用得好不好，取决于使用者的意图、思考和能力。”王小松说。

　　西博尼同样表示，对设计师来说，知识储备不可或缺，“AI越顺手，越需要人为它把握缰绳”。

　　伦敦艺术大学中央圣马丁学院教授艾利森·格林则结合自己在艺术设计领域的实践指出，“AI可以提升生产力，但是生产力不等于创造力”。“设计教育不能单纯接纳AI、依赖AI，更要引导学生思辨技术价值，跳出二元对立思维，将AI视作文化力量与研究伙伴，在人机协同中守护人类想象力、批判性思维与审美判断力，守住创意设计的人文内核。”

　　在他们看来，技术负责铺展可能，人类负责定义意义。AI时代的设计，终究是从人出发、向人而去。