大规模个性化服装定制先驱，AI设计浪潮中有望抢占先机
- 2023-08-22 15:05:47上传人：残风**若梦
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- 1. 酷特智能：服装定制先驱，引领 C2M 产业平台发展
- 1.1. 发展沿革：深耕服装定制，聚焦 C2M 产业互联网平台生态战略
- 1.2. 股权管理：家族型企业股权结构稳定
- 1.3. 财务分析：业绩增长稳健，重视研发投入
- 2. 技术驱动供需协同，服装定制行业快速发展
- 2.1. 古老行业迎来焕新机遇，服装定制市场实现快速发展
- 2.2. 技术革新驱动大规模个性化定 制发展，供需共振打开市场空间
- 2.2.1. 大规模个性化定制能够兼顾个性化和工业化
- 2.2.2. 供需驱动下，大规模个性化定制有望成为行业发展趋势
- 3. 生成式 AI 迎来技术突破，或催化服装定制需求爆发
- 3.1. 设计端：突破创造力界限，人人都可成为设计师
- 3.2. 生产端：智能制造助力提质增效，机器人产业化有望加速
- 3.3. 用户端： AR/VR 基于 AI 迭代优化，虚拟试衣有助提升定制体验
- 4. 数据驱动 +智能制造，在 AI+ 服装定制浪潮中有望受益
- 5. 拓客户拓产品拓行业，公司成长空间广阔
- 6. 盈利预 测及投资建议
- 7. 风险提示
- 公司首次覆盖 酷特智能 （ 300840.SZ ）
- 4 / 35 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明
- 图 1：酷特智能 C2M 平台 SUITID 业务模式
- 图 2：酷特智能发展历程
- 图 3：酷特智能股权结构 (截至 2023Q1)
- 图 4：酷特智能营 收情况
- 图 5：酷特智能归母净利润情况
- 图 6：酷特智能销售毛利率和净利率
- 图 7：酷特智能控费能力优秀
- 图 8：服装零售市场规模及增速
- 图 9： 2022 年中美日服装零售件单价和人均消费额
- 图 10 ：我国定制服装市场规模
- 图 11 ：美中日高中低端服装市场占比（ %）
- 图 12 ：服装定制 行业发展历程
- 图 13 ：服装定制产业链
- 图 14 ：申万分类男装女装休闲服装存货周转天数
- 图 15 ：申万分类男装女装休闲服装流动比率
- 图 16 ：传统供应链管理模式、快反供应链管理模式、定制供应链模式对比
- 图 17 ： 2022 年各收入群体 实际支出变化
- 图 18 ： 2019 年各收入群体实际支出变化
- 图 19 ： Z世代偏爱个性化产品比例
- 图 20 ： Z世代偏爱定制服 务品牌比例
- 图 21 ： GPT 快速迭代
- 图 22 ：深兰科技生成式对抗网络逻辑图及风格迁移算法原理图
- 图 23 ：知衣科技时尚趋势分析
- 图 24 ： Midjourney 服装图片生成结果 1
- 图 25 ： Midjourney 服装图片生成结果 2
- 图 26 ： CALA 为设计师提供一站式服务平台
- 图 27 ： CALA 服装设计流程
- 图 28 ：纺织智能制造标准体系结构
- 图 29 ：创新奇智 CV 质检设备
- 图 30 ：自动缝纫机器人 SewBot
- 图 31 ： JM -998S 视觉识别自动送扣缝纫机
- 图 32 ： Ch atGpt 应用于机器人产业
- 图 33 ：谷歌 TryOnDiffusion 原理
- 图 34 ：谷歌 TryOnDiffusion 模型效果优于其他模型
- 图 35 ：公司大规模个性化定制优势显著
- 图 36 ：酷特智能 C2 M 定制生产流程
- 图 37 ：小酷智能量体 APP
- 图 38 ：红领小程序线上量体系统
- 图 39 ：酷特智能四大数据库
- 图 40：公司研发费用及增速（单位：千万元）
- 图 41：各公司研发费用率对比（单位： %）
- 图 42 ：前五大客户销售情况
- 图 43 ： SUITID 官网
- 图 44：红领 REDCOLLAR 微信小程序
- 图 45：中国服装各细分市场规模（亿元）
- 图 46：公司女装业务布局
- 图 47 ：酷特 C2M 产业互联网平台 架构
- 表 1：公司管理团队
- 表 2：按业务拆分
- 表 3：按地区拆分
- 表 4：公司渠道销售模式
- 表 5：服装定制行业分类
- 表 6：传统手工定制与大规模个性化 定制对比
- 表 7： 20 年以来纺服 C2M 相关政策整理
- 表 8：部分服装定制公司比较
- 表 9：公司营收拆分预测
- 表 10 ：公司盈利预测
- 表 11 ：可比公司估值
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