原标题：知衣科技CEO郑泽宇：工科学霸的时尚梦
知衣科技CEO郑泽宇：工科学霸的时尚梦
很多人了解郑泽宇，是从那本《TensorFlow：实战Google深度学习框架》开始。作为国内第一本TensorFlow读物，这本书启发了一大批技术从业人员。
郑泽宇的身份标签很多，“北大学霸”“前才云科技创始人”“理工男”“Google高级工程师”……对于他来说，每一个标签都代表着一种经历，以此带来了成就他的环境认知及文化底蕴，并为未来创业、企业管理的心态和方式奠定基础。
他们的创业真正开始于2016年，彼时国内大数据处于成长期，人工智能的应用也在一定程度上滞后，而那时已经在谷歌工作三年的郑泽宇深受启发，立志回国做出一番事业。在谷歌已经开源TensorFlow技术基础下，郑泽宇创立了才云科技，但那时公司的业务往往是给企业做人工智能外包，壁垒与可持续性不强，于是他们开始寻找其他的特色路径。
恰逢接触服装行业，郑泽宇等人有了再创业的想法。“当时其实纠结了很久，作为技术男，说实话我们在时尚行业里创业是不占优势的，所以我们后来花了很长时间去了解整个产业的运作方式，包括设计师的日常。”郑泽宇对《现代广告》说。
服装行业这些年
2017年是“新零售”元年，传统服装行业遭遇挑战，渠道单一、产能过剩、管理模式老化等陈年问题难以解决。加上快时尚品牌席卷、直播电商冲击，很多传统服装企业难以把握日益个性化的消费需求，且周期成本高，“疲惫感”显现，甚至一大波企业面临关店潮。
当传统的订货生产模式无法满足消费诉求时，很多企业向上游供应链挖掘更多可能，除了OEM生产模式，ODM模式渐渐成为更多企业的选择，这时品牌只需要完成产品的设计规划及定位，剩余的整个设计流程都可以在ODM工厂里完成。
但在设计层面仍然存在设计效率低、品牌的选款速率慢等问题，比如一家企业想要一件带帽子的红色羽绒服，前期只能通过系列检索当季流行趋势，信息收集周期长且不够精准。再如设计师在设计一款新品前需要打版做样衣，在多次试错改造过程中，时间及材料成本都是问题。
在诸多情况下，不少企业或设计师向技术层寻求支持。很多人将2018年称作服装行业的的转折点，一个重要原因在于行业技术的转变。据当时的数据统计，高达75%的时尚零售商在2018年在人工智能层面投资，无论是B端或C端都有了一定程度的智能化趋势。比如2018李宇春在出席VOGUE周年庆典时身穿的便是人工智能参与设计的礼服。B端层面上，不少企业在人工智能的加持下，有了更高效的生产形态。
知衣科技CEO郑泽宇：工科学霸的时尚梦
很多人了解郑泽宇，是从那本《TensorFlow：实战Google深度学习框架》开始。作为国内第一本TensorFlow读物，这本书启发了一大批技术从业人员。
郑泽宇的身份标签很多，“北大学霸”“前才云科技创始人”“理工男”“Google高级工程师”……对于他来说，每一个标签都代表着一种经历，以此带来了成就他的环境认知及文化底蕴，并为未来创业、企业管理的心态和方式奠定基础。
他们的创业真正开始于2016年，彼时国内大数据处于成长期，人工智能的应用也在一定程度上滞后，而那时已经在谷歌工作三年的郑泽宇深受启发，立志回国做出一番事业。在谷歌已经开源TensorFlow技术基础下，郑泽宇创立了才云科技，但那时公司的业务往往是给企业做人工智能外包，壁垒与可持续性不强，于是他们开始寻找其他的特色路径。
恰逢接触服装行业，郑泽宇等人有了再创业的想法。“当时其实纠结了很久，作为技术男，说实话我们在时尚行业里创业是不占优势的，所以我们后来花了很长时间去了解整个产业的运作方式，包括设计师的日常。”郑泽宇对《现代广告》说。
服装行业这些年
2017年是“新零售”元年，传统服装行业遭遇挑战，渠道单一、产能过剩、管理模式老化等陈年问题难以解决。加上快时尚品牌席卷、直播电商冲击，很多传统服装企业难以把握日益个性化的消费需求，且周期成本高，“疲惫感”显现，甚至一大波企业面临关店潮。
当传统的订货生产模式无法满足消费诉求时，很多企业向上游供应链挖掘更多可能，除了OEM生产模式，ODM模式渐渐成为更多企业的选择，这时品牌只需要完成产品的设计规划及定位，剩余的整个设计流程都可以在ODM工厂里完成。
但在设计层面仍然存在设计效率低、品牌的选款速率慢等问题，比如一家企业想要一件带帽子的红色羽绒服，前期只能通过系列检索当季流行趋势，信息收集周期长且不够精准。再如设计师在设计一款新品前需要打版做样衣，在多次试错改造过程中，时间及材料成本都是问题。
在诸多情况下，不少企业或设计师向技术层寻求支持。很多人将2018年称作服装行业的的转折点，一个重要原因在于行业技术的转变。据当时的数据统计，高达75%的时尚零售商在2018年在人工智能层面投资，无论是B端或C端都有了一定程度的智能化趋势。比如2018李宇春在出席VOGUE周年庆典时身穿的便是人工智能参与设计的礼服。B端层面上，不少企业在人工智能的加持下，有了更高效的生产形态。
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