典型企业如何通过数字化和人工智能推动企业发展？

本文通过研究一典型案例，阐述在在企业的发展过程中，如何实现转型的三阶段。从管理转型到数字化转型再到人工智能转型，从而分析转型过程中具体的数字化转型方法和人工智能转型方法，推动企业发展，探讨转型的做法步骤和意义。本文主要研究的内容包括以下五个方面。一是典型服装企业的做法；二是典型企业如何从数字化转型走向人工智能；三是分析在数字化转型和人工智能转型过程中取得的成功经验和存在的不足；四是探讨数字化转型未来的发展方向。

本文形成两个基本结论。第一，酷特的数字化转型速度较快，是因为数字化是建立在信息化基础上，较好地与机器结合。第二，酷特人工智能的发展速度相对较慢，人工智能需要大数据配合，需要更多的维度和数据资源。今后需要解决数据来源以及数据获取方式，推动人工智能的进一步的发展。为此我们也提了两个建议。一是促进数字化转型；二是推动人工智能发展的综合应用，将数据堆积，逐渐推动人工智能的发展，实现人工智能赛道的创新。

关键词：数字化 数字化转型 人工智能 人工智能转一、一典型服装企业总体的转型做法概要

本文研究的企业是青岛酷特智能股份有限公司（简称酷特智能），该企业前身为红领集团。酷特智能的主要特点是在传统服装企业的基础上，实现了数字化转型，利用数字化手段对企业的整个运营过程进行管理，从原料采购、生产过程到销售及客户服务，均实现了全面的数字化。此类数字化转型非常成功。进入人工智能时代，酷特进一步利用人工智能技术，对数字化转型进行升级，从而涌现出一系列新的数字化转型措施，并取得了显著效果。

通过研究发现，样本企业企业发展显示在实施数字化转型后，实现价值增值和效率提升，进一步企业依托迭代创新，通过进一步应用人工智能，带来不同额外价值。本文研究价值实施路径和结果。

二、酷特智能从实施数字化转型到人工智能转型的典型做法

企业的数字化转型的具体方法与方法应用其解决问题，进一步人工智能转型的具体方法和应用是理论实践共同关注的问题。

酷特智能的数字化转型方法可以分为三种类型。首先是内部数字化转型：企业将以人工为主的传统服装生产线形成的上下工序协调配合，通过自动化和信息化技术，实现内部生产的数字化转型，能够实现“无人工厂”。即在接到订单后，自动化系统能够根据订单数据完成整个服装的自动化生产过程。这是酷特内部数字化转型的主要内容，也许多企业难以跨越的阶段。

其次是全面数字化转型。在经历内部数字化转型之后，为数字化转型打下了基础。然而，仅具备数字化生产过程还不够，需要全面的数字化转型。需要从顾客的获取开始。酷特智能在这方面进行了深入探索，首先是找到顾客，通过量体裁衣形成订单。然后进行信息传输，生成生产订单，最终发货给消费者。

在这个过程中很重要的问题就是如何找到顾客，将顾客的需求变成顾客的服装订单。其中的关键环节是对顾客需求和服装数据的收集。为此酷特智能采取了两步走的策略。一是形成顾客数据。当公司发现一个潜在客户后，会派遣招募的裁缝亲自上门为客户量体裁衣，收集详细的服装数据。裁缝将这些数据（如身高、体重、衣长等）输入系统，然后根据客户的偏好选择颜色。二是订单形成。有了上述数据采集步骤后，形成企业订单。进入整个生产流程，这是第一步。

随着科技研发的进步，酷特智能开始采用一种创新的方式——“数据采集大巴车”。具体做法是公司设计了一辆价值180 万元的大巴车，内含采集服装信息的机器人。该机器人通过类似于体检中的人体扫描技术，全方位地采集客户的身高、体重及其他数据，形成个人的身体数据。在制作不同类型的服装时，如西装、便装、裤子等，这些数据形成了基本数据库。由于数据的获取量大，且通过人体全方位接触收集更多信息，生成的订单与客户的需求吻合度极高。这一阶段实现了从人工测量到远程测量的转变。

再次，数字商业化转型阶段。在全面数据转型过程中，通过机器测试形成机器大数据。酷特通过这种测试积累了多达200 万个体的版式，构建了详细的人体数据数 仅为未来的大规模开发提供了依据，还能与生产环节紧密衔接。例如， 要自动选择相应的线，并完成相应的加工过程，确保生产的一体化。这种 铺得 1 5 天，大大缩短了订单的生产和交付时间。通常情况下，常规的服装订单可能需要 个月，大批量 也需半个月，而酷特实现了仅用5 天时间，这正是其数字化转型的成果之一

分析酷特智能的数字化转型的过程和分类可以看到，酷特第一阶段的内部数字化过程，从人工操作过渡到机器操作的阶段。第二阶段全面数字化阶段。人工智能参与的过程。引入了超过 200 万个人体基础大数据，可以根据不同身高和体重，总结出不同区域人群的服装特点，并在此基础上利用大数据获取人群特征。第三阶段是商业化数字化阶段，实现与外部资源的有效融合，提升转型的价值体系。

酷特智能解决了服装行业的痛点。在服装行业中，关键痛点是如何获取客户信息。酷特智能从早期的人对人服务发展到后期的大数据获取，包括分析人们在网上浏览服装、购买习惯等，并与电商平台如淘宝合作，了解关注和购买服装消费者的习惯和特征。消费者的行为一般分为两类：一种是一次性简易消费，想买便宜的东西，看到马上就买；第二种是定制消费。随着生活水平的提高，对自己的服装有了自己的品味和爱好，提出自己的要求，进入定制时代，而如何获取定制消费信息是市场营销的关键问题。

在转型过程中，酷特智能通过与大平台进行数据交换，能够更好地了解市场需求。在展示服装款式时，有效地激发顾客的订单意愿。随着这些订单意愿的形成，形成了订单执行。订单执行过程也可以通过大数据进行管理。

因此酷特智能通过数字化手段实现人工和移动设备结合的数字采集，逐渐构建完全机械化的数据采集。说明大数据和人工智能结合，能够推进服装行业的发展。这是我们看到这个传统服装企业是如何实现数字化和人工智能的。

总的来说，酷特成功地实现了完整的服装数字化过程，并在各个环节中引入人工智能，借助大数据丰富数字化内容，提高数字化效率。这正是酷特当前正在推进的工作。

三、酷特智能在数字化和人工智能应用过程中的问题

从前面的分析可以看出，酷特智能在数字化方面已建立了完整的生产线、无人工厂、完整的数据采集和大数据体系。其数据采集过程经历了从人工到机器的迭代，数字化成果显著。

然而，在这一过程中，我们发现酷特在获取前端服装大数据方面仍面临挑战。订单获取问题仍然制约着其发展。服装行业要想获取更多订单，仅靠网络方式并不足够。因此，如何有效获取订单成为一个重要任务。在这个过程中，如何实现机构的对接，或许涉及人与人之间的关系。如果能够解决订单获取的问题，酷特的人工智能和大数据技术才能进一步发展，这是关键的一方面。

当前的问题在于如何将个性化需求转化为大规模订单需求，以满足巨大的生产要求。酷特智能采取了多种激励措施达成目的。酷特智能在单套服装定制价格为5000 元，但如果30 人为一组进行集体订购，则单套价格降至2000 元。这种策略提供了一种人和机器结合及大数据应用的可能。通过这种方法，可以将个别采集的数据集中成大订单，统一颜色和版式，从而降低单个订单的频次，促进大规模生产。

因此，未来要解决的重要问题是如何提高订单获取量，实现从管理转型到市场转型的飞跃。

四、酷特智能在数字化和人工智能领域未来的发展方向

数字化和人工智能是高科技工具，其目的在于提高效率，发挥其效能。然而，如果这些技术仅在生产环节提高了效率，而在订单管理、面料供应或其他环节未能实现一致性的优化，就会导致一系列问题，如流程拥堵等。

因此，酷特智能当前的关键在于如何建立贯穿全产业链或全价值链的大数据和人工智能体系，使每个环节都能获得数字化和人工智能的赋能，以形成不同环节都覆盖的大数据应用。这是克服现有障碍的关键。在缺乏这样的体系时，各环节间的效率可能参差不齐，这将阻碍大数据和人工智能的全面应用。

因此，酷特智能未来的重点在于如何建立产业链各环节的大数据，以及如何在不同环节实现数字化与人工智能的集成，以推动整体发展。这是未来的转型过程要解决的关键问题，是研究的重点。

五、典型企业数字化与人工智能转型的行业辐射效应及跨领域启示

酷特智能的转型实践不仅为服装行业提供了范本，其底层逻辑更对制造业、零售业等多个领域具有普适性启示。以汽车制造行业为例，特斯拉通过数字化重构供应链管理，将零部件库存数据与 AI 预测模型结合，使全球仓库周转率提升 40% ，这与酷特 “数据驱动生产” 的逻辑高度相似。而在零售业，ZARA 通过门店客流AI 分析与云端设计系统联动，将新品从设计到上架的周期压缩至 7 天，印证了 “前端数据采集 — 中端智能处理 — 后端高效执行” 的转型链路在不同场景下的可行性。

酷特智能实践形成的转型模式形成跨行业的辐射效应，本质上源于数字化与 AI 技术对“企业价值链重构”的共性价值：

打破信息孤岛：酷特将设计、生产、销售数据打通的经验，在航空领域表现为波音 787 通过全生命周期数字孪生技术，实现零部件故障预测准确率超 90%；

需求预判前置：其 200 万人体数据建模的思路，在农业领域演变为基于卫星遥感与 AI 的作物产量预测系统，使美国大平原农场的灌溉效率提升 35% ；

资源动态调度：无人工厂的柔性生产模式，在物流行业转化为京东亚洲一号仓库的 AGV 机器人网络，订单处理效率突破 10 万单/小时。

六、数字化与 AI 转型中的技术伦理与安全挑战

随着酷特智能等企业对 AI 依赖度加深，技术应用的边界问题逐渐凸显。在数据采集环节，其 “数据采集大巴车” 虽提升了效率，但人体三维数据的存储与传输面临欧盟 GDPR、中国《个人信息保护法》等法规的严格约束。2024 年某智能家居企业因用户行为数据跨境传输违规被罚 2300 万元的案例，警示传统企业转型时需建立 “技术应用 — 合规审查” 的双轨机制。

算法决策的透明性问题同样不容忽视。酷特 AI 系统在生成服装版型时，曾出现对特殊体型人群适配率偏低的情况，暴露出训练数据样本偏差的隐患。这与亚马逊 AI 招聘系统因简历数据偏见被停用的案例一致，提示企业需在 AI 模型中嵌入 “伦理校验模块”，例如引入第三方机构对算法公平性进行定期审计，或建立用户反馈修正机制。

网络安全风险则贯穿转型全流程。无人工厂的物联网设备若遭恶意攻击，可能导致整条生产线瘫痪2023 年某汽车工厂因 PLC 控制器被勒索软件入侵，造成 3 万台新车交付延迟。酷特等企业需构建 “边缘计算节点 — 云端服务器 — 数据中台” 的三级防护体系，例如在生产网络与办公网络间部署物理隔离装置，对AI 模型参数传输采用同态加密技术。

以上是我们针对酷特在人工智能和数字化转型做法的分析。总体来看，数字化转型十分紧迫，而大数据的发展前景广阔。

七、结论和建议

通过对酷特的数字化进展的分析，我们可以看到，酷特在数字化方面取得了快速发展，成功实现了无人工厂，成为值得学习的良好案例。我们有两个结论。

首先，酷特的数字化转型进步速度相对较快。通过三种转型，形成完整的数字化转型的模式。实现数字化建立在信息化的基础上，建立机械化和人工智能的有效融合，实现人与机器的融合，机器与机器的融合，人工智能与技术的融合，创造新的成功案例。

其次，对比数字化转型，酷特智能的人工智能发展速度相对较慢。人工智能需要大数据，需要更多维度，更多的数据资源，所以酷特智能的人工智能发展速度会比较慢，主要原因是人工智能的数据来源需要有新的数据获取方式。未来随着人工智能的不断成熟，建立更加成熟的人工智能转型模式不仅是迭代创新的需要，也是发展的必经之路，这是关键结论和研究方向。

为此，我们提供两个建议。

第一，加快促进服装企业及其他企业加快数字化转型。通过内部数字化是基础，逐步与信息化和机械化的结合可以推动产业进步，稳步推进未来的人工智能发展应用，推进企业全面转型。

第二，人工智能的发展需要时间及人才储备，更需要数据的逐步堆积过程。因此，企业应寻找大数据产生的窗口，通过大数据推动人工智能的发展。伴随人工智能发展，不断提升管理和创新水平。这是未来的发展方向。

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