一顆NFT,讓時尚產業擺脫第二大汙染源臭名!區塊鏈、AI如何開啟設計師的「民主共創」新時代?
一顆NFT,讓時尚產業擺脫第二大汙染源臭名!區塊鏈、AI如何開啟設計師的「民主共創」新時代?
2023.05.30 | 區塊鏈

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時尚產業佔全球碳排放近10%,區塊鏈能助擺脫臭名?

服裝產業是僅次於石油業,全球第二大汙染產業,一件人人衣櫃裡都有素T,在被消費者穿上前,需要經過設計、生產、製造、運輸、零售等一連串環節,每一步都會造成污染。

根據《外媒》報導,根據統計,時尚產業佔全球碳排放近10%,預估到了2030年,碳排放還可能增加50%。

全球都視2050年淨零排放(Net zero)為重要目標,意思是要做到「碳排放量與減碳排量相互抵消」,高污染的時尚產業,沒有時間再等,區塊鏈技術或許能幫上一把。

時尚產業與區塊鏈放在一起時,不再只有發發NFT(非同質化代幣)、透過各種華麗的行銷素材吸引眼球,而是真正改變產業的生產模式,扭轉浪費、污染的臭名,怎麼做?

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一顆NFT,讓衣服不再過度生產

提及時尚,許多人會聯想到新潮、快速,這也是造成浪費、污染的主因,品牌為了爭奪消費者目光,快速、大量生產產品。

義大利時尚科技集團Lablaco共同創辦人Eliana Kuo觀察,許多時尚產業的Web2系統屬於單次經濟型態,也就是只能單次變現,且無法追溯產品售出後的狀態,並與Web3系統完全無法連接。

正因為品牌設計、零售與客戶端的資訊無法及時流通,在無法得知服裝售出後去向的情況下,設計師可能會盲目生產,持續產生浪費。

「數據化」是時尚產業首要之急。

因此,Eliana Kuo與另一位創辦人Lorenzo Albrighi,共同成立了Web3時尚循環生態系統科技集團Lablaco,透過區塊鏈技術啟動循環經濟,打造旗下虛實整合的互動零售公司「SPIN.FASHION」,而該平台更獲得開雲集團及巴黎時裝周的支持。

「SPIN.FASHION」做的事情,是將衣服生產、交易的數據,全部都記錄在區塊鏈上,做到虛實整合。

舉例來說,品牌可以透過「先賣NFT再提供實體服飾」或是「掃描智慧標籤」,將該件商品的購買歷程記錄到區塊鏈上,因為區塊鏈紀錄公開、透明的特性,所有人都能在鏈上看到這件衣服屬於誰,「消費者」(Consumer)在概念上也將成為真正的「擁有者」(Owner)。

商品售出後,服裝的使用次數、交易狀況等商品細節,品牌端、持有者都能查閱, 而根據鏈上紀錄的數據,品牌也能從中分析大眾喜好,更精準地做出生產或設計方面的調整

因此,比起毫無目的地生產服裝拚銷售量,更是值得品牌參考的指標。這不僅是精品品牌的目標,對快時尚來說,這樣的流程亦有助於永續發展。

Eliana Kuo
從商業角度來看,區塊鏈技術的導入,將改變產業的績效指標(KPI), 不再單純以『產品銷售數量』(N. of Product Sold)當作衡量成功的商業指標,而是以『產品使用數量』(N. of Product Accessed)為基準,這包含了數位及實體產品等虛實整合場景,進而達到時尚產業的終極目標:下訂後生產(Made-to-order)。

虛實整合NFT對時尚產業來說,是一種輔助。

以產品角度來看,時尚為實體產品,還是要拿來穿、拿來戴,無法透過數位化,完全消除實體產品的使用, 因此區塊鏈最能夠優化的部分,是促進產品生命周期結束後,品牌停止市場行銷、銷售或甚至服務的處理。

Eliana Kuo分析:「這是非常大且耗時的工程,需要完整的透明追蹤系統,來達到資訊整合及處理,同時改變產業鏈的商業模式,來達到完整的循環。」

打造時尚產業APP Store,「民主共創」時代來了!

除了生產過程的改變,區塊鏈技術也將帶來新的「設計」與「創意」展現模式。

結合數位與實體的3D時尚共創平台——DMKTZ創辦人Jac Hsieh,過去八年來,專門服務品牌以及零售商,導入人體掃描機、布料掃描機、服裝設計軟體等,進行服裝或布料設計數位化。

因此對DMKTZ來說,該平台能夠理解服裝產業的競爭,與數位化轉型的困難,DMKTZ想讓設計師和品牌,更信任數位化和區塊鏈技術,他們將設計師的IP、創作過程的資訊,都記錄在區塊鏈上。

DMKTZ創辦人Jac Hsieh
「我們透過區塊鏈保障設計者的IP、紀錄創作過程履歷、延續每次不同迭代創作的設計價值。讓更多設計創作者藉由DMKTZ平台及區塊鏈的特性,擁抱數位化及共創世代的來臨。」

在DMKTZ共創平台上,集結了許多服裝設計師創作的版型、布料、圖樣設計等資料,藝術家能夠將作品上傳,而平台方便會協助上鏈紀錄。

平台上的資料就像是模板,若是想使用資源打造服裝作品的使用者,也能夠過DMKTZ的資料庫,快度地建構自己的作品,不需要懂得打版與縫紉。

DMKTZ整合了平台素材提供者與使用素材的用戶,並協助共創出來的作品撰寫智慧合約,使該資產能夠於各個元宇宙(虛擬空間)中擁有互通性,對於創作者來說, DMKTZ就像是個專屬時尚設計師或創作者的APP Store。

對Jac Hsieh而言,區塊鏈技術的出現,也實現了他在創業初期所期待的「按需生產」(Fashion on Demand)願景。

他舉例,Nike旗下的RTFKT項目,應用3D數位設計呈現方式,和藝術家村上隆共創各種3D數位服裝和球鞋,在虛擬世界裡產生社群效應,確認用戶在擁有需求後,進而推動實體時尚商品的銷售。

🛎️延伸閱讀: Nike推出首款虛擬球鞋、還將空投海報NFT!元宇宙內是否能延續搶鞋熱潮?

Jac Hsieh說:「此次DMKTZ也與設計師潘怡良及DNA club旗下NFT IP共創3D服裝,並穿在CloneX虛擬人物上走秀。這已經宣告,服裝時尚浪潮,不僅只是3D數位化,也是Web3化的來臨。」

Jac Hsieh認為,區塊鏈技術讓時尚產業「民主共創時代」的來臨,而這也是其平台稱為DMKTZ,也就是「Democrotize」的來由。

Web3、AI打開時尚產業新宇宙

除了區塊鏈技術之外,近期最熱門的AIGC(人工智慧生成內容)對Jac Hsieh來說,也是Web3時代重要的一環,只要輸入簡單指令,就能生成圖片或文字,無論是創作任何型式的作品,都變得相當快速,而這也間接影響了NFT或是元宇宙當中素材的生成。

DMKTZ所擁抱的共創文化,不僅是相異個體之間的共創,其中也包含了「人與AI」。

透過人機協作,打開傳統單一維度下的設計理解和技術,利用描述或圖片完成服裝版型設計創作,可讓原本需要大量人力和時間投入的設計製作,在Web3與AIGC的協助下,變得更容易。

不僅是創意呈現方式的不同,在創作者的權利之上,區塊鏈亦扮演著至關重要的角色。

Eliana Kuo針對此說明,以時尚產業中心的創意角色來看,如設計師、模特兒、攝影師以及造型師等, 如何讓這些工作者的「創意」,獲得更好的回饋及版權許可,避免版權或所有權竊盜等,也都是Web3能夠支援優化的部分。

「當然,相應的法規也必須同步,來達到真正的產業價值最大化。」Eliana Kuo補充。

AI也讓Jac Hsieh與實踐大學服裝設計系主任董雅卉,感受到其發展潛力,而針對該技術是否會取代人類創意的問題,兩人也有類似的想法。

近期AI人工智慧技術的發展,能夠透過詞彙進行設計繪圖,許多人也都擔心設計師會不會被AI取代,或者現實會不會被虛擬取代。

實踐大學服裝設計系主任董雅卉
「我認為現在不會,相信只要願意學習新技術、並將這些能力作為後盾,茁壯成長並且善用,將能超越科技發展的速度,成為具有獨特創意思維的設計師。 」

Jac Hsieh也說明,「數位化、自動化、AI化」並非為了取代傳統或人類,而是促使人類去思考更有價值和意義的事情。

而Web3與AI等科技對Jac Hsieh而言,為時尚產業打開了新的元宇宙大門,讓時尚不只是高冷、好看,而是結合更多社群文化。

例如,NFT、遊戲、藝術家、材質設計等,並促使時尚生態於虛擬及真實世界,碰撞出多元火花,同時透過虛實交互的營銷體驗,往真正的永續生態邁進。

Web3時尚人才需求有多大?

區塊鏈正逐漸改變許多產業生態系,而對時尚來說,Web3帶來的效益可深可淺,品牌能夠推出NFT跟風試水溫,也能採用相關技術解決辦法,深入改變傳統時尚產業的弊端。無論如何,區塊鏈都將是未來人人都得面對的技術革新。

台灣實踐大學服裝設計系,曾於今年與HTC VIVERSE、時尚雜誌Elle的Web3計劃「Elleverse」,一起推動「數位行銷」及「元宇宙虛實整合」課程,讓學生了解3D服裝設計、元宇宙應用、Web3商業模式,甚至是AI生成式藝術等,並學習時裝與Web3的結合可能性。

實踐大學服裝設計系主任董雅卉認為, 區塊鏈技術為時尚產業帶來的最大改變,便是讓設計師透過新的方式與渠道販售虛擬服裝、配件與珠寶,並為每件作品都留下「Made by Me」的痕跡,保障自己的作品。

「由區塊鏈衍伸出跨越線上與線下的虛實整合,也讓時尚品牌的核心客群,能夠在虛擬世界中同步體驗品牌核心價值,這都是過去從未在時尚生態中發生過的!」對於區塊鏈未來的發展,董雅卉抱持著滿滿期待。

實踐大學的課程,無疑為台灣時尚教育開啟了先例。因為「人才」始終是目前該產業仍需開發的方向。

Eliana Kuo分析, 產業內需要大量同時理解時尚產業運作,以及最新區塊鏈科技術的Web3時尚科技人才 ,當這部分缺口被填滿時,將會是Web3時尚真正飛速發展的時機。

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核稿編輯:高敬原

關鍵字: #區塊鏈 #NFT
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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