北京
8月25日至27日，2026中国国际服装服饰博览会（CHIC秋季展）在国家会展中心（上海）举行，E MEIN依明科技在会上首次对外展出了覆盖商品企划、设计、订货会、内容生产、商品运营、组织协同等环节的"产业智驾"AI经营系统。
这家公司给出的技术路线与过去十年服装行业的数字化方向明显不同。此前的优化始终围绕货和效率展开，消费者的行为一直不在优化范围内，而依明科技的切入点正是从结果数据走向行为数据，把进店未购、试穿放下、加购删减等非成交行为纳入模型训练，以此来回答消费者为什么会选择、为什么会放弃等一系列行为。
聚焦消费者的行为
过去十年，服装行业在供应链优化和线上零售两个方向上投入了大量资源，从柔性生产到算法推荐、从敏捷物流到智能排产，各个环节都在用技术手段提升效率，但这些优化始终围绕货和效率展开，人没有被纳入优化的范围。当效率提升的空间被压缩到极限，行业发现更底层的能力缺口在于理解消费者为什么会做出选择、为什么会放弃。
E MEIN依明科技找到的切入点是：从结果数据走向行为数据。过去行业积累的数据主要是交易结果，记录的是谁买了、花了多少钱，而能回答"为什么会发生"的，是那些非成交行为，比如谁进店但没买、谁试穿却放下了、谁加购又删掉了。在这一方向上，依明科技已有专利布局，其公开的专利系统覆盖从顾客进店到精准推荐的能力链，与展位现场呈现的智能穿衣镜、导购PAD体验场景形成对应。
依明科技自研大模型的训练语料来自经营现场，包括门店的试穿与成交、私域的触达与反馈、商品的生命周期流转，这些数据属于品牌自有，是通用互联网语料无法替代的。基于这些数据，品牌美学模型、人货匹配模型、经营演化模型三类模型协同推演，企业经验由此成为统一的决策依据。
从企划到成交，数据第一次贯穿始终
此次展出的核心是"产业智驾"系统，一套覆盖商品企划、设计、订货会、内容生产、商品运营、组织协同等环节的AI经营系统，构建了"感知、预测、规划、执行"四层技术栈：感知层汇聚线上行为流、线下场域数据与企业经营系统的实时状态，预测层预判消费者行为、需求走势与外部事件的演变，规划层生成跨部门行动方案并模拟推演不同选择的结果，执行层通过智能工作台向员工或数字员工分配工作、监督执行并回收结果。四层之间形成数据循环，每一次执行都在为下一次预测提供输入。
在产业端之外，依明科技同时展出了成交引擎系统，将同一套技术能力延伸到门店终端，参展观众可以近距离体验智能穿衣镜与导购PAD，包括形象检测、AI搭配推荐、FABE话术生成、一衣多搭与连单推荐等功能，这些功能用于门店场景中从试穿到成交的转化环节。展会现场还可以看到，ERP、CRM、POS等多系统数据在统一的经营底图上整合呈现，一个经营目标进入系统后会被自动拆解为跨部门的行动方案。
设计的数据进入商品，商品的逻辑进入门店，门店的反馈回到企划，一件衣服从设计稿到顾客手中第一次有了贯穿始终的数据记录，依明科技展示的是一套从感知到执行的完整技术链路。
经营决策从经验驱动转向模型驱动
E MEIN依明科技是礼博士达德集团（DADE Group）旗下的核心业务子公司，负责DADE Group"商业智驾"战略在服装产业的落地，DADE Group以"人类世界模型×商业智驾"为战略双轮，此次展出的系统是这一战略在服装产业一线的落地产品。
如果这套系统全面铺开，对服装品牌而言，经营决策将从经验驱动转向模型驱动，分散在老板、商品总监、设计师、优秀导购身上的判断被收进统一模型，个人经验沉淀为组织能力；对行业而言，长期存在的库存积压、人效不足、顾客流失等结构性问题将有系统性的解决路径；对消费者而言，每一次进店、试穿和犹豫都会被系统记录和分析。
展会期间，依明科技展位前参观人流不断，智能穿衣镜与导购PAD前多次出现排队等候体验的情况，中国纺织工业联合会副会长、中国服装协会会长陈大鹏等行业协会领导到访展位并体验了相关产品。在依明科技看来，展位前的持续人流与反复追问印证了产业对AI的需求，行业对AI的认知正在从能做什么转向能解决什么。
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