Future Snoops：“人工智能有望成为我们拥有的最强大的可持续发展工具之一”

“未来并非命中注定。人工智能的影响完全取决于我们选择如何运用它。如果我们有意识地、负责任地进行设计并有目的地采取行动，人工智能将有望成为未来十年可持续发展的最强劲驱动力之一。”趋势预测机构 Future Snoops (FS) 的可持续发展总监 Emma Grace Bailey 在其最新举办的，关于人工智能气候影响的“可持续发展无滤镜” (Sustainability No Filter) 线上研讨会中表示。

尽管人工智能的环境足迹仍然是一个确实存在的顾虑，但本次研讨会主要聚焦于人工智能已在哪些领域实现了切实的可持续发展效益。FS 分享了多个用户案例，展示了人工智能如何帮助品牌优化产品设计、减少浪费、优化供应链，并规避气候与天气相关的风险。

FashionUnited 在此重点介绍几个与时尚行业相关的实例：

从产品决策到采购韧性：人工智能如何推动时尚行业的可持续发展

1. 产品设计，涵盖优化采购

Bailey 解释道，人工智能正越来越多地被用于帮助品牌识别低环境影响材料，通过“扫描全球数据库、测试材料组合、预测性能与影响”等方式，完成以往需要耗费数年时间才能完成的流程。她指出，这一点至关重要，因为“目前 86% 的纤维原料由棉和涤纶构成”，这使得品牌极易受到气候波动和供应风险的影响。

时尚领域的实例之一是 Fairly Made，其人工智能驱动的生态设计工具能够实时显示面料和辅料的环境影响评估。Bailey 表示：“当用户调整参数时，产品的综合气候变化评分会实时变化。”这揭示了不同选择如何影响产品在整个生命周期中的环境足迹及其对供应链中人员的影响。

2. 虚拟打样，减少浪费

Bailey 接着分享道，打样仍然是时尚行业浪费最严重的环节之一，“35% 的材料在产品到达消费者手中之前就被浪费了”（来源：Common Objective）。事实证明，由人工智能驱动的虚拟打样是一种强有力的干预手段。

尽管实体样品仍然是必要的——“我们仍需要亲手触摸和感受我们创造的产品”——但由人工智能生成的数字原型，允许设计师在投产前对设计进行可视化呈现、优化和审批，从而减少了全球范围内来回寄送样品的数量。

例如，设计师 Theophilio 在其 26 春夏系列中与 Raspberry AI 展开合作。Bailey 指出，通过使用该平台的草图转渲染图工具，他能够“即时将多个创意可视化”，使设计工作流“提速 40%”，并减少了“60%”的实体原型。

3. 改善合身度

Bailey 表示：“高达 44% 的顾客退货产品最终未被再次使用（来源：ReBounc）”，这些商品通常“被焚烧或送往垃圾填埋场”。

她补充说，导致退货的最大原因之一是合身度不佳。由人工智能驱动的尺码匹配工具正越来越多地在购买环节解决这一问题。例如，Nike Fit 利用增强现实和人工智能技术，通过智能手机扫描顾客的脚部，使用 13 点测量系统为每只脚绘制图谱，从而生成超高精度的尺码建议。Bailey 指出：“使用这款应用的人越多，人工智能的预测就越准确。”

她继续说道：“同样，Levi’s 正在扩展其人工智能驱动的搭配工具，让顾客能够直观地看到从头到脚的整体造型，”这有助于购物者更自信地选购到适合自己的产品。

4. 规模化转售与回收

根据 Wrap 的数据，一个产品 80% 的环境影响在设计阶段就已决定。用 Future Snoops 的话来说：“人工智能正在帮助品牌改善转售和回收业务，通过更准确、更高效地识别产品状况、鉴定商品真伪和分拣材料。从检测磨损程度以进行定价，到自动化纺织品或材料分离，人工智能优化了循环系统的流程——从而延长产品的使用寿命，并减少最终沦为废弃物的数量。”

一个显著的例子是 Patagonia 与 Trove 的合作，该合作将二手商品直接整合到品牌的主电商平台中。人工智能为商品鉴定、库存管理和物流提供支持，使顾客能够在同一平台同时选购新品和转售商品，并确保一致的品质与服务标准。

5. 供应链智能与气候风险规避

Bailey 指出：“全球超过 60% 的碳排放来自供应链（来源：WEG）”，然而品牌通常对这些排放源于何处可见度极低。人工智能以人类无法企及的规模和速度收集并分析数据的能力，正开始改变这一现状。

像 DHL 这样的物流供应商已经在使用人工智能驱动的路线优化技术，以高达 95% 的准确率分析货运量，从而改善“最后一公里”规划、减少怠速时间并提高燃油效率。

与此同时，宜家 (IKEA) 等公司采用的人工智能驱动的需求预测工具，有助于更准确地预测市场需求，从而减少生产过剩和不必要的运输。

根据 BCG 的数据，与气候相关的供应链中断每年给公司造成的平均损失已达 1.82 亿美元。Bailey 表示，人工智能可以通过持续分析天气模式和中断风险来加强气候风险管理，使品牌能够在事态升级前预测到极端事件，并及时调整采购或生产计划。

时装制造商 Katty Fashion 正在为其供应链和工厂流程开发一个数字孪生模型，用以实时分析供应商的薄弱环节。通过结合气候、新闻和天气数据，该系统能够识别未来的风险区域，并在发生中断时为生产线和工时班次调整提供建议。

最后，Bailey 强调了人工智能在 ESG 报告中的作用。根据 Bain & Company 的数据，这项工作可占用可持续发展团队高达 80% 的时间。由 Konica Minolta 开发的 ESG AI 以及 Positive Luxury 与 Briink 合作推出的人工智能工具，正在简化数据收集和 ESG 评估流程，在提高准确性的同时减少了人工工作量。

Bailey 总结道：“人工智能确实会带来环境成本，但它也赋予了我们非凡的新能力。如果我们能负责任地进行设计并有目的地采取行动，它将有望成为未来十年可持续发展的最强劲驱动力之一。”

来源：
- FS 线上直播研讨会：AI 的气候现实，2025 年 12 月 11 日。
- 本文在撰写过程中使用了人工智能工具进行访谈转录和辅助写作。

本文通过AI工具翻译为中文。

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