爆款新品创意设计，三步就能生成概念款

一，概念描述；二，AI生成概念款；三，选择测款。

出品 | 电商报Pro   作者 | 老电  

爆款新品，直接用AI生成概念款

作为最重要的电商购物节，618大促吸引了无数商家、品牌和消费者的目光。

面对这届“史上投入最大”的618，商家们想要大干一场。但在产品大卖之外，更多的品牌想要借势购物节，打爆新品。

数据显示，今年参加天猫 618 的商家及商品规模再创新高，预计有300万新品在618首发,参与的商家达145万。过去一年，平台一共诞生了超过 5 万个百万级的新商品。

如何在新品海量崛起的大背景下脱颖而出，精准抓住消费者的心，是无数品牌商家日思夜想，想到头秃的难题。

在新品扎堆上市的当下，有一股风潮在品牌新品研发中悄悄席卷。

进入2023年，已有不少时尚品牌率先将 AI 功能介入设计和营销等创作步骤。

今年3月，钟薛高发布首款“AI打造”的冰棒系列新品Sa'Saa。

钟薛高表示，这个子品牌系列全程由AI主导，雪糕的四种口味是AI提出的建议。品牌包装和海报设计，也是AI一手包揽。

今年初，可口可乐也在其发布的广告《Masterpiece》中使用了AI工具来生成设计。

在这两个案例背后，开始有越来越多的品牌公司在AI技术方面投入研发，包括产品开发、风味改善和包装设计等。

当我们站在618这个重要的新品爆发季面前，如何实现AI落地，将AI能力与电商竞争相结合，为新品爆发赋能，成了无数大厂、品牌、商家都在思索的事情。

在这样的双重时代背景下，天猫率先提交了答卷。

电商报了解到，天猫新品创新中心（TMIC）首度推出AI概念工坊，结合AI能力帮助商家从概念描述到商品概念设计稿的快速产出。概念设计稿市场调研通过设计师的再加工，进而快速投入并扩大生产。

从官方给出的实操案例中，我们看到在服饰、食品等诸多行业中，天猫新品创新中心基于淘系海量商品图文数据，结合TMIC沉淀多年的专业知识体系，快速实现了产品概念图的生成，打通了新品研发从概念稿产出、设计师修改和测款，再到全面生产的高效链路。

例如商家可以将街头工装风，简约T恤等概念输入AI概念工坊，随后AI将快速生成多个概念款供品牌商家选择、再创作、测款，迅速锁定消费者偏好。

可以说，AI概念工坊这项能力，正是TMIC针对商家新品研发中的痛点而推出的AI解决方案：

帮助商家迅速简化新品开发流程，瞄准市场趋势，提高产品概念落地的研发效率，从而在众多新品上市中脱颖而出。

对于品牌商家来说，可以利用淘宝天猫的海量商品图文数据，实现快速从概念稿获得灵感，针对概念稿再创作，测款及锁定消费者偏好，进而投入生产。

未来，人工智能或将改变新品研发的游戏规则。

从新品概念到产品测款只需三步

众所周知，盲目上架新品并且进行大量投入是存在较大风险的。

而测款就是在新品上市前进行初次销售测试，通过销售的反馈的数据结果来看，这个产品适不适合店铺最终的主推产品。

在新品诞生过程中，之所以有要测款，一方面是为了降低投资风险，更重要的是，通过测款迅速获得市场反馈，从而快速选出更贴近市场趋势的主推新品。

通过对测款工作流的回顾，我们发现，这项工作涵盖了新品从概念，到产品设计，到市场投入测试，等多个环节。

那么有没有一个办法或者解决方案，能够加快测款效率，降低新品研发成本和风险，让新品上市之路更加通畅呢？

这些问题，就是天猫新品创新中心AI概念工坊的核心能力所在。

在这个看似小小的功能入口背后，其实是一个庞大的、持续输入行业信息的知识库。

它不仅囊括了淘系千万级货品的图文产品信息、最新趋势，还引入了融合产业链前端的知识体系与AI能力。

具体来说，AI概念工坊的工作流程可以拆解为三个步骤。

1、 输入概念描述

2、 AI概念生成概念稿

3、 设计师选择并加工概念稿后去测款

我们以食品行业的应用为例：

第一步，在前期确定了新品的包装类型、包装大小、图案风格、材质等核心概念后，我们可以将这些概念描述输入到AI工坊之中；

第二步，AI概念工坊会根据相关指令，快速生成多个概念款、包装图，设计师可以在众多概念款中选择最符合产品预期的款式并进行二次创作；

第三步，最后就会进入智能测款环节，平台可以快速利用pk测款能力锁定消费者偏好。

从头到尾仅需三步，原本繁琐的测款工作流就结束了，接下来我们可以根据测款的市场反馈，进入后期的细节设计、批量生产，最终全面上市，打爆新品了。

AI概念工坊的诞生，将为淘系千万商家赋能。帮助品牌面向市场趋势，全面提升新品、爆品的生成效率，快速完成从概念到新品诞生过程中的图片设计、产品设计等繁琐耗时的工作流程。

这里需要强调一点，AI概念工坊的能力并不只是提高效率、简化流程，他们还有一个重要优势，那就是“准确”。

比如在AI指令环节，这项能力可以让卖家回溯新品孵化的产业前端，通过对产品类目、原料、包装类型、图案风格进行极细颗粒度的单点拆分，实现更精准的概念款生成。

从而在设计和测款环节上精准匹配目标消费者需求，在新品上市时融入行业消费趋势，实现新品即爆品。

在如此高效的AI能力应用背后，阿里巴巴多年积累的数字技术是TMIC的驱动力。

在产品图文信息层面，TMIC 拥有非常完整的商品要素标签和图片数据库，覆盖亿量级商品。

在运算层面上，TIMC借助阿里强大的算力支持，通过高可靠的多模态深度学习网络和超大规模决策归因模型，帮助品牌从上千亿潜在组合中，精准生成最适合目标人群的产品款式。

实际上早在2021年双11期间，TMIC就已经将阿里云达摩院的AI技术试用于服装设计。

在AI和大数据算法的加持下，大大提升了天猫服饰新品的开发效率，从设计到上市最快仅需15天。

未来，TMIC将AI概念生成的能力逐步释放给更多行业，同时将AI的高效能力，与更多新品开发环节、应用场景结合起来。

AI场景落地应用，还有无限可能

在AI概念工坊到来之后，整个新品研发的流程被大幅缩短。

可以确定的一点是，AI概念工坊将成为TMIC在新品研发行业中的一块重要拼图。

未来一段时间里，AI概念工坊将和TMIC的众多AI能力一起，组成覆盖新品研发全链路、全场景的AI研发图景。

比如在新品概念图生成和AI测款能力之前的环节：爆款产品概念设计，天猫创新中心TMIC 就已经推出了针对性的解决方案。

今年2月份，天猫创新中心推出AICI爆款公式，以大数据算法为基础，运用近乎确定的公式，在未知中摸清新品研发门路，降低决策成本，提高新品打爆成功率。

如果我们再往生产链条前端回溯，会发现在爆款公式生成新品概念之前，天猫创新中心针对不同行业，创新性的推出了针对性极强、颗粒度更细的相关数据图谱，为商家发掘新风向作生意参谋。

比如针对食品行业，天猫TMIC工作台在5月份上线了“风味原料图谱”。

这个行业数据库基于天猫整体大数据能力，从味、原料、功能、场景等多维度拆解当下各行业类目的趋势密码，帮助品牌快速挖掘食品消费的潜在商机与市场新方向。

简单地说，行业数据库、AI爆款公式、AI概念工坊直接测款等覆盖多个环节的解决方案，正在将TIMC积淀的AI能力融入新品研发上市的全链路环节。

不夸张的说，这些“拼图”，还仅仅是个开始。

综合来看，随着AI模型的不断精进，行业数据库的精准汇集，大数据能力持续提升，未来TIMC将会利用AI能力为商家做更多事情。

当全行业走进AI和大数据算法的时代，天猫新品创新中心持续践行“科技赋能产业”的理念，将积淀深厚的技术能力，全面覆盖新品研发的全环节。

这个过程中，不仅是新品研发变得更高效，整个行业都将全面步入那个数字化的新未来。