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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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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