投资要点
　　深耕个性化服装定制，引领C2M产业互联网平台发展。酷特智能成立于2007年，立足C2M战略，即“由需求驱动的大规模个性化定制”的经营模式，成功打造服装C2M产业互联网平台SUITID，产品由西服定制逐步拓展至全品类定制，针对国内外服装品牌商、服装创业者、时尚设计师和服装经营者等客户的个性需求，提供从研发设计、面辅料管理、生产制造、到客服和物流的柔性化一站式解决方案。业绩增长稳健，2015年-2022公司营收CAGR为11.29%，归母净利润CAGR为27.78%。23Q1公司收入1.65亿元，同比+20%；归母净利润0.29亿元，同比+61.7%，实现超预期增长。
　　数据驱动供需协同，大规模个性化服装定制前景广阔。近年来我国定制服装行业快速发展，2022年市场规模达到2600亿元。个性化定制能有效的从供给端改变成衣企业库存和供应链困境，消费分级下中高端消费者消费能力和意愿依旧强烈，对个性化产品和服务有较强偏好。大规模个性化定制能够兼顾个性化和工业化，极大地降低了定制服装的门槛，更符合大众市场的定制需求。
　　生成式AI迎来技术突破，或催化服装定制需求爆发。设计端：DALL-E 2、Midjourney等AI图像生成工具愈发成熟，能够将输入的自然语言生成相对应的原创图片。美国一站式服装服务平台CALA已接入OpenAI的DALL-E2，AI助力设计师实现灵感，人人都可成为设计师。生产端：政策鼓励传统纺服产业数字化转型，AI赋能智能制造提质增效。ChatGPT或可用于语音控制机器人工作，机器人产业化有望加速落地。用户端：23年6月，谷歌发布了TryOnDiffusion虚拟试衣AI模型，AR/VR基于AI迭代优化，虚拟试衣场景更加普及将有效提升服装定制用户体验。
　　作为大规模个性化定制龙头，公司数据驱动+智能制造优势显著。公司坚持C2M战略方向，在服装个性化定制领域处于领先地位。公司创立了一套通过工业化手段、效率和成本制造个性化产品的智能制造模式，解决了传统服装高库存的瓶颈以及传统个性化定制高成本、无法量产的痛点。公司自主研发智能量体系统，自创“三点一线”量体方法，通过AI技术和大数据建模，精准模拟人体3D体态。公司还搭建了包括版型数据库、款式数据库、工艺数据库、BOM数据库在内的数据库系统，可以满足99.99%人体个性化定制需求，从而实现“一件起订，一人一版，一衣一款，7日交付”。
　　拓客户拓产品拓行业，公司成长空间广阔。受益于服装定制渗透率提升，公司B端客户粘性较强，订单饱满延续增长；发力红领品牌建设，C端需求有望迎来突破；定制服装品类不断拓展，女装有望贡献新的增长点。同时，公司聚焦C2M产业互联网平台生态战略，跨行业输出C2M产业互联网解决方案，工程改造和咨询类业务有望塑造第二成长曲线。
　　投资建议：我们预计公司2023-2025年实现收入7.78 /9.79/11.98亿元，分别同比增长26.15%/25.97%/22.36%；实现归母净利润1.13/1.52/1.99亿元，分别同比增长32.31%/34.59%/31.10%，23-25年对应PE为27.27/20.26/15.46X，相比于传统服装制造企业，公司智能制造优势突出，受益于AI对服装行业的重塑，公司成长可期，首次覆盖给予“买入”评级。
　　风险提示：定制行业发展不及预期，市场竞争加剧，公司订单需求波动等。

研究报告全文：TableMain证券研究报告公司首次覆盖酷特智能300840SZ年月日20230822买入首次酷特智能300840SZ大规模个性化服装所属行业纺织服装服装家纺当前价格元1283定制先驱AI设计浪潮中有望抢占先机投资要点证券分析师徐偲深耕个性化服装定制引领C2M产业互联网平台发展酷特智能成立于2007年资格编号S0120523020002立足C2M战略即由需求驱动的大规模个性化定制的经营模式成功打造服邮箱xucaiteboncomcn装C2M产业互联网平台SUITID产品由西服定制逐步拓展至全品类定制针对研究助理国内外服装品牌商服装创业者时尚设计师和服装经营者等客户的个性需求提成浅之供从研发设计面辅料管理生产制造到客服和物流的柔性化一站式解决方案业绩增长稳健年公司营收为归母净利润为邮箱chengqzteboncomcn2015-2022CAGR1129CAGR277823Q1公司收入165亿元同比20归母净利润029亿元同比市场表现617实现超预期增长酷特智能沪深300数据驱动供需协同大规模个性化服装定制前景广阔近年来我国定制服装行业5746快速发展2022年市场规模达到2600亿元个性化定制能有效的从供给端改变34成衣企业库存和供应链困境消费分级下中高端消费者消费能力和意愿依旧强烈23对个性化产品和服务有较强偏好大规模个性化定制能够兼顾个性化和工业化110极大地降低了定制服装的门槛更符合大众市场的定制需求-11-23生成式迎来技术突破或催化服装定制需求爆发设计端2022-082022-122023-04AIDALL-E2Midjourney等AI图像生成工具愈发成熟能够将输入的自然语言生成相对应的原沪深300对比1M2M3M创图片美国一站式服装服务平台CALA已接入OpenAI的DALL-E2AI助力绝对涨幅071231405设计师实现灵感人人都可成为设计师生产端政策鼓励传统纺服产业数字化转型AI赋能智能制造提质增效ChatGPT或可用于语音控制机器人工作机器人相对涨幅317727951资料来源德邦研究所聚源数据产业化有望加速落地用户端23年6月谷歌发布了TryOnDiffusion虚拟试衣AI模型ARVR基于AI迭代优化虚拟试衣场景更加普及将有效提升服装定制相关研究用户体验作为大规模个性化定制龙头公司数据驱动智能制造优势显著公司坚持C2M战略方向在服装个性化定制领域处于领先地位公司创立了一套通过工业化手段效率和成本制造个性化产品的智能制造模式解决了传统服装高库存的瓶颈以及传统个性化定制高成本无法量产的痛点公司自主研发智能量体系统自创三点一线量体方法通过AI技术和大数据建模精准模拟人体3D体态公司还搭建了包括版型数据库款式数据库工艺数据库BOM数据库在内的数据库系统可以满足9999人体个性化定制需求从而实现一件起订一人一版一衣一款7日交付拓客户拓产品拓行业公司成长空间广阔受益于服装定制渗透率提升公司B端客户粘性较强订单饱满延续增长发力红领品牌建设C端需求有望迎来突破定制服装品类不断拓展女装有望贡献新的增长点同时公司聚焦C2M产业互联网平台生态战略跨行业输出C2M产业互联网解决方案工程改造和咨询类业务有望塑造第二成长曲线投资建议我们预计公司2023-2025年实现收入7789791198亿元分别同比增长261525972236实现归母净利润113152199亿元分别同比增长32313459311023-25年对应PE为272720261546X相比于传统服装制造企业公司智能制造优势突出受益于AI对服装行业的重塑公司成长可期首次覆盖给予买入评级风险提示定制行业发展不及预期市场竞争加剧公司订单需求波动等135请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明公司首次覆盖酷特智能300840SZTableBaseTableFinance股票数据主要财务数据及预测总股本百万股24000202120222023E2024E2025E流通A股百万股17709营业收入百万元593616778979119852周内股价区间元825-1381-YOY-5240261260224净利润百万元6185113152199总市值百万元307920-YOY289390323346311总资产百万元162038全面摊薄EPS元026036047063083每股净资产元463毛利率364404410418426资料来源公司公告净资产收益率617995114130资料来源公司年报2021-2022德邦研究所备注净利润为归属母公司所有者的净利润235请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明内容目录1酷特智能服装定制先驱引领C2M产业平台发展611发展沿革深耕服装定制聚焦C2M产业互联网平台生态战略612股权管理家族型企业股权结构稳定713财务分析业绩增长稳健重视研发投入92技术驱动供需协同服装定制行业快速发展1121古老行业迎来焕新机遇服装定制市场实现快速发展1122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13221大规模个性化定制能够兼顾个性化和工业化13222供需驱动下大规模个性化定制有望成为行业发展趋势153生成式AI迎来技术突破或催化服装定制需求爆发1831设计端突破创造力界限人人都可成为设计师1832生产端智能制造助力提质增效机器人产业化有望加速2133用户端ARVR基于AI迭代优化虚拟试衣有助提升定制体验234数据驱动智能制造在AI服装定制浪潮中有望受益255拓客户拓产品拓行业公司成长空间广阔296盈利预测及投资建议317风险提示33335请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明公司首次覆盖酷特智能300840SZ图表目录图1酷特智能C2M平台SUITID业务模式6图2酷特智能发展历程7图3酷特智能股权结构截至2023Q18图4酷特智能营收情况9图5酷特智能归母净利润情况9图6酷特智能销售毛利率和净利率11图7酷特智能控费能力优秀11图8服装零售市场规模及增速12图92022年中美日服装零售件单价和人均消费额12图10我国定制服装市场规模12图11美中日高中低端服装市场占比12图12服装定制行业发展历程13图13服装定制产业链13图14申万分类男装女装休闲服装存货周转天数15图15申万分类男装女装休闲服装流动比率15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16图172022年各收入群体实际支出变化17图182019年各收入群体实际支出变化17图19Z世代偏爱个性化产品比例18图20Z世代偏爱定制服务品牌比例18图21GPT快速迭代18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19图23知衣科技时尚趋势分析19图24Midjourney服装图片生成结果120图25Midjourney服装图片生成结果220图26CALA为设计师提供一站式服务平台20图27CALA服装设计流程21图28纺织智能制造标准体系结构22图29创新奇智CV质检设备22图30自动缝纫机器人SewBot23图31JM-998S视觉识别自动送扣缝纫机23图32ChatGpt应用于机器人产业23435请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明公司首次覆盖酷特智能300840SZ图33谷歌TryOnDiffusion原理24图34谷歌TryOnDiffusion模型效果优于其他模型25图35公司大规模个性化定制优势显著25图36酷特智能C2M定制生产流程27图37小酷智能量体APP27图38红领小程序线上量体系统27图39酷特智能四大数据库28图40公司研发费用及增速单位千万元28图41各公司研发费用率对比单位28图42前五大客户销售情况29图43SUITID官网29图44红领REDCOLLAR微信小程序30图45中国服装各细分市场规模亿元30图46公司女装业务布局30图47酷特C2M产业互联网平台架构31表1公司管理团队8表2按业务拆分9表3按地区拆分10表4公司渠道销售模式10表5服装定制行业分类14表6传统手工定制与大规模个性化定制对比14表720年以来纺服C2M相关政策整理16表8部分服装定制公司比较26表9公司营收拆分预测31表10公司盈利预测32表11可比公司估值33535请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明公司首次覆盖酷特智能300840SZ1酷特智能服装定制先驱引领C2M产业平台发展11发展沿革深耕服装定制聚焦C2M产业互联网平台生态战略C2M产业互联网引领者提供定制化柔性化全链条服务青岛酷特智能股份有限公司创立于2007年于2020年在深交所成功上市数十年来酷特智能立足C2M战略即由需求驱动的大规模个性化定制的经营模式成功打造服装C2M产业互联网平台SUITID由西服定制主品类拓展至全品类定制针对国内外服装品牌商服装创业者时尚设计师和服装经营者等客户的个性需求提供从研发设计面辅料管理生产制造到客服和物流的服装定制和柔性化一站式解决方案图1酷特智能C2M平台SUITID业务模式资料来源酷特智能官网德邦研究所公司服装定制业务的发展和C2M能力的成熟可以分为4个阶段1995-2007年初创时期初步打造智能产线酷特智能前身是1995年成立的红领集团主要从事成衣生产与销售2003年后紧张的市场竞争压低利润率抬高了经营风险创始人张代理先生开始寻求转型并进军纽约市场进行探索个性化与工业化结合开展定制服装业务与此同时2004年-2007年公司不断推陈出新不仅解决制版量体等问题还建立了款式与工艺数据库等软件系统最终以数据驱动的定制服装智能产线初具雏形2007-2020年转型时期聚焦定制业务完善C2M能力2007年酷特智能正式成立随着智能生产线的改进生产效率的切实提高2012年日均产量可达1000套左右生产线的成熟以及2014年-2015年期间获得的土地厂房机器设备公司真正实现了定制服装的独立生产更为重要的是公司于2011年确立了C2M战略成立八大科研中心专注基础科研这一核心能力的打造公司男装为试验田以工业化实现大规模的个性定制同时公司从2016年开始输出解决方案帮助多行业内的多家传统制造企业实现转型升级定制服装是公司C2M产业互联网平台成熟的实验室载体酷特智能于2020年深交所成功上市635请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明公司首次覆盖酷特智能300840SZ2021-至今升级时期建立投资基金打造跨行业C2M产业互联网平台经过数十年沉淀2021年酷特智能已具备服装C2M产业互联网平台的核心能力在打造这一平台的基础上成立产业互联网战略投资基金以科技赋能资本赋能的形式进入不同的产业打造跨行业的生态平台同时2021年公司入选为国家级服务业标准化试点企业并获得2021年国家级智能制造优秀场景称号公司参与制定服装个性化定制模块化设计规范服装个性化定制电子商务平台通用功能要求等十余项国家标准引领服装个性化定制行业发展2022年在中国数字化转型与创新评选中不仅酷特智能荣获数字化战略典范案例奖项董事长张蕴蓝也荣膺数字化领军人物称号图2酷特智能发展历程资料来源公司招股说明书酷特智能官网德邦研究所12股权管理家族型企业股权结构稳定家族型企业股权结构稳定截至2023年第一季度公司控股股东为创始人张代理先生持有酷特智能1493的股份其家族成员张蕴蓝张琰与其为一致行动人分别持股1023和98公司股权结构相对稳定有利于公司各项发展战略的布局与顺利实施旗下2家控股子公司其中2022年新成立的中广酷特青岛新能源有限公司是酷特智能C2M产业互联网在新能源领域应用的成果该公司主要从事大容量固态锂电池及相关系统的研制销售业务735请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明公司首次覆盖酷特智能300840SZ图3酷特智能股权结构截至2023Q1资料来源wind公司公告德邦研究所注复星瑞哲为关联方此处仅列举股权结构核心团队稳定基层团队传承度高酷特智能创始人张代理在企业上市三个多月后的2020年10月便卸任酷特智能董事长一职将接力棒交给女儿张蕴蓝董事长张蕴蓝毕业于加拿大北哥伦比亚大学曾在上海外企工作过的她在2005年进入公司最初带领团队在纽约拓展业务并于2007年12月起担任公司总经理深耕行业18年将一家有3000多名员工的传统成衣制造厂改造成数据驱动的大规模个性化定制企业公司核心管理团队拥有丰富的行业运作经验对公司市场行业的判断切实精准大部分高管都在酷特智能的前身红领集团工作过对公司有强烈的认同和自豪感在服装定制行业都累积了极宝贵的工作和管理经验表1公司管理团队人员职位履历简介本科学历2007年12月担任公司总经理曾任青岛酷特智能股份有限公司董事长兼总经理董事兼总经张蕴蓝董事长总经理理现任公司董事长兼总经理本科学历曾任青岛红领服饰股份有限公司青岛红领制衣有限公司董事长兼总经理青岛瑞凯网络平台张代理董事有限公司青岛酷特服饰网定科技有限公司青岛新源点服饰有限公司执行董事兼总经理等现任公司董事曾任青岛御时置业有限公司执行董事兼总经理青岛御时网络科技有限公司执行董事兼总经理青岛澳发张琰董事制衣有限公司董事长兼总经理等青岛源康蔬菜品种科技有限公司执行董事兼总经理现任本公司董事本科学历曾任青岛红领服饰股份有限公司法务部部长2015年加入本公司历任法务部经理董事会秘刘承铭副总经理书副总经理投资经理专科学历曾任即墨市粮食局第一粮库会计青岛第六面粉厂财务科长青岛红领服饰股份有限公司财务吕显洲财务总监董事会秘书总监青岛红领集团有限公司董事2015年加入本公司历任财务总监董事会秘书博士学历曾任青岛红领服饰股份有限公司董事长助理副总裁青岛农业大学自2007年起兼任本公张鹏董事司董事本科学历曾任北京至高广告公司青岛红领服饰股份有限公司企划部2016年加入本公司任职职装部吴琳琳董事自2013年起兼任本公司董事本科学历曾任青岛造船厂青岛市政府青岛天泰集团股份有限公司董事局主席现任青岛新商道文化王若雄董事传播有限公司董事自2016年起兼任本公司董事资料来源公司公告德邦研究所835请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明公司首次覆盖酷特智能300840SZ13财务分析业绩增长稳健重视研发投入营收和利润增长稳中向好23Q1实现超预期增长2015年-2022公司年收入从291亿元增长至616亿元CAGR为1129归母净利润从015亿元增长至085亿元CAGR为2778总体保持稳健增长受益于海外新老客户的维护开发2022全年收入616亿元同比395归母净利润085亿元同比392023一季度公司收入165亿元同比20归母净利029亿元同比6165实现超预期增长图4酷特智能营收情况图5酷特智能归母净利润情况700005010000250600004080002005000030150400002060001003000010400020000050200010000-1000-200-50营业收入万元同比-右轴归母净利润万元同比-右轴资料来源wind公司公告德邦研究所资料来源wind公司公告德邦研究所分业务服装贡献主要收入22年海外市场高增服装类收入整体超过90是公司收入的主要来源管理咨询类收入所占比例低总体呈收缩态势2020年受疫情影响公司收入结构有所转变新增的防疫物资生产贡献4086的销售收入2021年后服装主业重回正轨2022年服装收入为583亿占销售收入9453毛利率为4173管理咨询收入001亿占销售收入012防疫物资收入009亿占销售收入141分地区来看22年服装呈双循环态势海外市场重回高增贡献23亿元收入同比增长4935有效弥补了疫情影响下国内市场的下滑表2按业务拆分亿元201720182019202020212022服装类5305414953425335833YOY205-857-30775575926毛利率368634693936262438534173总营收908291599242547189949453管理咨询类032027015002004001YOY-1482-4409-86048850-8179毛利率609771346587---总营收549462285034068012防疫物资类256012009YOY--9512-3011毛利率4298--总营收4086210141资料来源Wind公司公告德邦研究所935请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明公司首次覆盖酷特智能300840SZ表3按地区拆分亿元201720182019202020212022内销328325320428439387yoy-091-1543375257-1185总营收584357256271683674066277外销234243190198154230yoy385-2181421-22224935总营收415742753729316425943723资料来源Wind公司公告德邦研究所注YOY数据使用当年披露的数据计算分渠道看直营销售占主导加盟线上渠道快速拓展酷特智能直营销售占比超过90加盟和线上渠道销售总量呈上升趋势2022年直营加盟线上销售分别为565亿049亿002亿同比变化6-8-52022年直营加盟线上销售的毛利率分别为406536175638同比变化686pct-291pct467pct受疫情影响直营毛利率在20年大幅下降后稳步回升线上渠道更多针对C端消费者毛利率较高并呈现上升趋势近年来公司在注重利用加盟店扩大区域布局加盟店由19年的87家增加至22年的183家表4公司渠道销售模式直营销售个性化定制ODM为B端客户进行产品的开发设计改进设备投入生产售后和市场反馈不仅能够提供令B端客户满意的设计方案和成衣样品快速交付产品更能够做到每一件产品都能满足最终消费者的个性化需求个性化定制OBM公司组织人员收集市场信息为自主品牌产品进行市场定位深度加工组装和业务模式产品设计活动拥有并深度开拓自己的品牌自建营销渠道个性化定制职业装通过对客户销售和参与客户招投标两种方式获得订单与客户商谈确认款式面料个性化元素等多项需求安排专业人员到客户现场进行量体并根据量体数据对职装客户的订单进行大规模定制生产生产完成后统一交付经营情况2019年2020年2021年2022年营收情况亿元502587535565同比1706-896569毛利率4125331135984065门店数量家5553加盟销售在公司品牌加盟的模式下接受总公司的品牌运营及技术指导通过开设品牌专卖店商场业务模式店工作室进行品牌服装定制销售经营情况2019年2020年2021年2022年营收情况亿元033037053049同比11084390-796毛利率2179211439083617门店数量家87101175183线上销售红领REDCOLLAR官方小程序及第三方平台如天猫京东拼多多等主流电商平台进行合业务模式作销售经营情况2019年2020年2021年2022年营收情况亿元0020050021035请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明公司首次覆盖酷特智能300840SZ同比8874023128-5477毛利率3409301349525638资料来源公司招股说明书公司年报德邦研究所盈利能力显著上升持续加大研发投入近年来酷特智能盈利能力总体提升2022年公司销售毛利率和销售净利率分别为4035和1373同比上升398pct和339pct2023Q1销售毛利率和销售净利率分别为4157和1713同比上升289pct和397pct公司积极提高智能生产水平控费能力优秀22年销售管理研发财务费用率分别为1293645652082同比变化-159pct-037pct285pct073pct23Q1销售管理研发财务费用率分别为1118636639-004同比变化-377pct152pct142pct-086pct技术创新的不断追求是酷特智能的核心发展动力公司持续加大研发力度2022年研发费用04亿元较去年同期增长846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50204015301020105002017201820192020202120222023Q1-5销售费用率管理费用率销售毛利率销售净利率研发费用率财务费用率资料来源Wind公司公告德邦研究所资料来源Wind公司公告德邦研究所2技术驱动供需协同服装定制行业快速发展21古老行业迎来焕新机遇服装定制市场实现快速发展服装市场万亿规模近年来增长有所波动根据欧睿数据2017-2022年受疫情影响和宏观经济等因素国内服装产业市场有所波动CAGR约为122022年受国内疫情多地散发需求减弱等因素影响国内服装类市场零售规模同比下滑66至204897亿元根据欧睿数据中国大陆美国日本服装件单价分别为67167173美元人均消费额为216497003680美元相较发达国家中国服装消费仍有发展空间1135请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明公司首次覆盖酷特智能300840SZ图8服装零售市场规模及增速图92022年中美日服装零售件单价和人均消费额2500002002001200015020000010000100150800015000050100000001006000-50400050000-10050200000-1500000中国大陆美国日本服装零售市场规模亿元YOY-右轴件单价美元人均消费额美元-右资料来源欧睿德邦研究所资料来源欧睿wind德邦研究所近年来我国定制服装行业快速发展中高端市场仍有扩容空间近年来随着我国经济的整体发展以及城市化水平提高民众对于物质需求的数量和质量同时提升审美要求的不断升级中国中高端服装占比从2017年的272提升至2022年的349与美国中高端占比的481仍有一定差距与此同时信息技术自动化技术的进步也推动了定制服装发展在此背景下我国服装定制行业呈现出强劲的发展潜力根据中国产业研究报告网预测2017-2022年定制服装领域市场规模呈逐年增长态势CAGR达到13352022年我国服装定制市场规模达到2600亿元同比增长1178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80030002500700600250020005002000400150030015002001000100100000500500美国中国日本美国中国日本美国中国日本0000高端中端大众201720182019202020212022市场规模亿增长率右201720182019202020212022资料来源中国产业研究报告网德邦研究所资料来源欧睿德邦研究所我国定制服装行业经历了四个发展阶段分别为原始手工定制时期手工定制萎缩时期新定制萌芽时期和个性化定制爆发时期1970年以前原始手工定制时期主要以家庭手工缝制为主随着人口消费增长以及生产力的提高成衣的供给效率飞跃服装价格持续下降服装定制出现萎缩进入21世纪以后城市化以及互联网的普及让人们的定制化需求开始提高成衣企业产能过剩新定制进入萌芽时期2015年至今随着工业技术40的成熟服装定制通过工厂生产提高了效率进入手工定制的爆发时期当前随着大数据算法和智能制造技术的逐步成熟个性化服装定制的可行性逐步提升1235请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明公司首次覆盖酷特智能300840SZ图12服装定制行业发展历程资料来源智研咨询德邦研究所商务男装是高端服装定制的主要市场服装定制行业产业链上游原材料主要包括棉麻化纤丝绸机械等中游商家主要包含高级定制工作室或设计师品牌大规模个性化定制商如酷特智能报喜鸟等和团体职业装定制产业链下游消费群体为对服装尺寸有要求的众多客户主要包括高级私人定制客户婚礼定制客户以及团体定制客户私人定制客户主要是商务人士明星名人以及特殊身材群体其中商务人士的占比最高超过80为高级私人定制的主要客户群主要集中在年龄在2255岁之间中高收入男性商务人士图13服装定制产业链资料来源智研咨询头豹研究院德邦研究所22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221大规模个性化定制能够兼顾个性化和工业化1335请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明公司首次覆盖酷特智能300840SZ服装定制可分为传统手工全定制大规模个性化定制团体职业装定制三类传统手工全定制指意义裁缝店制衣店独立设计师等为客户在量体制版裁剪等各环节都通过人工进行参与的定制模式对人工依赖性高耗时较久价格昂贵能高度满足消费者的个性化需求团体职业装定制服务于各类有集中采购职业装需求的企事业单位通过形成规模效应有效降低了成本由于通常采用样衣套号再根据个人调整个性化程度低大规模个性化定制将客户个性化需求转化为数据信息进入工业化生产流程在标准技术现代设计方法信息技术和先进制造技术的支持下能够兼顾个性化和大规模批量生产能较高程度满足客户的差异化需求表5服装定制行业分类传统手工全定制大规模个性化定制团体职业装定制客户选料量体师精准量下单与订单数据采集数据制作流程体与设计师沟通出款打分析与智能技术匹配智能设计选材生产制作样试样修正及制作生产各类有集中采购职业装需求的企事客户群体中高收入人群中高收入人群业单位团体由量体师版型师手工量信息化系统为客户设计专属现场量体后进行大规模定制生产个性化程度体制版个性化程度高版型个性化程度高个性化程度低个性化程度低一般高于同等定位从服装成一般高于同等定位从服装成定价具有规模效应定价较低衣衣但可低于传统手工定制智能化信息化定制工厂生人工依赖性高耗时较久制造成本产部分公司制造成本可实介于成衣与传统手工定制之间成本较高现仅比成衣高10交付周期较长较短较短资料来源招股说明书德邦研究所较传统手工定制大规模个性化定制在各重要环节均实现突破大规模个性化定制受益于各个环节对信息化技术的使用极大地降低了定制服装的成本更符合大众市场的定制需求1在采购环节大规模定制因规模效应导致整体用料量大相比于传统手工定制降低了采购成本2在量体环节大规模个性化利用标准化量体技术大幅降低了传统手工定制对量体师人工量体的依赖3在打版环节大规模个性化使用逻辑匹配算法大幅增加了制版数量上限与效率4在生产环节通过信息化生产流程进行裁剪缝纫熨烫实现降本增效5在销售环节传统手工定制通常要经历多次现场试衣修改而大规模个性化定制通过线上线下渠道相结合的方式提高了购买产品的便捷性拓宽了受众表6传统手工定制与大规模个性化定制对比采购量体打版生产销售裁剪缝纫熨烫等通常需要在定制过产量低用料数量较门店量体师数量有人工制版最优秀的工序人工完成耗时程中进行多次试衣传统手工定制少单量单裁导致原料限量体操作需要经制版师每天最多做久熟练工培养需要销售依靠线下店面采购成本相对较高验积累12个版时间客流有限单件定制服装用料量自动生成衣片裁标准化量体量体师在下单的同时系统和手工定制差异不剪缝纫熨烫等工大规模个性化定培训简单客户也可根据逻辑匹配规则线上线下渠道相结大但工业化产值导序指令自动推送到制根据操作规范自行量自动生成版型制版合受众面更为广泛致整体用料量大可工位工人按提示流体数量不受限制以获得较低进价水作业资料来源公司招股说明书德邦研究所1435请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明公司首次覆盖酷特智能300840SZ222供需驱动下大规模个性化定制有望成为行业发展趋势供给端看个性化定制能有效的改变成衣企业库存和供应链困境在疫情给供应链带来的扰动和宏观经济压力下库存给不少服装企业带来较大的挑战2022年男装女装休闲服装的存货周转天数分别为22996天28145天16700天分别同比上升3320天3212天3150天男装女装休闲服装流动比率分别为155220119分别同比变动-015pct073pct-028pct由于服装本身非标时尚性强的产品属性库存管理直接影响着整个企业的运作和资金流动状况图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8000070070000600600005005000040040000300300002002000010010000000000SW男装SW女装SW休闲服装SW男装SW女装SW休闲服装资料来源wind德邦研究所资料来源wind德邦研究所C2M定制模式重塑供应链条是解决库存问题的有效方式从传统供应链管理模式快反供应链管理模式升级到全定制供应链反应模式供应链革新的本质在于伴随生产能力的提升服装制造转向小批量快速交货的模式可以满足客户的碎片化订单需求传统供应链中成衣批量生产由订货会下单驱动快反供应链中批量生产由企业对终端需求的市场判断驱动而定制供应链则直接由消费者需求驱动将交付时间从几个月缩减成7天理论上可以做到零库存在消费需求波动大市场风格多变的当下将消费者需求前置C2M定制模式有望成为服装企业解决库存问题的有效方式1535请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明公司首次覆盖酷特智能300840SZ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资料来源艾瑞咨询酷特智能招股说明书德邦研究所政策端看政策鼓励服装C2M模式发展自2020年来政策持续发力一方面鼓励纺服行业品质化精细化发展培育一批高端品牌走国际化道路如国务院办公厅于2020年11月9日发布的国务院办公厅关于推进对外贸易创新发展的实施意见鼓励纺织等劳动密集型产品通过高端化精细化增强竞争力另一方面政策持续强调支持C2M模式发展立足于智能化数字化开展个性化定制和柔性生产实现供需高效匹配产销畅通对接如国务院办公厅于2021年12月30日发布的国务院办公厅关于促进内外贸一体化发展的意见以及于2022年4月20日发布的国务院办公厅关于进一步释放消费潜力促进消费持续恢复的意见都鼓励发展C2M定制模式总而言之服装C2M定制智能工厂符合国家在经济新常态下提出的制造业转型升级要求当前的国家政策为服装业C2M模式进一步发展提供了有利的外部条件表720年以来纺服C2M相关政策整理时间部门政策主要内容国务院办公厅关于推进对鼓励专精特新中小企业走国际化道路在元器件基础件工具模具服2020年11月9日国务院办公厅外贸易创新发展的实施意装鞋帽等行业鼓励形成一批竞争力强的小巨人企业推动纺织服装见箱包鞋帽等劳动密集型产品高端化精细化发展国务院关于印发十四2021年12月14日国务院五市场监管现代化规划率先在化妆品服装家纺电子产品等消费品领域培育一批高端品牌的通知国务院办公厅关于对纺织品服装家具鞋靴塑料制品箱包玩具石材陶瓷优势特色2021年12月29日国务院办公厅做好跨周期调节进一步稳农产品等劳动密集型产品出口企业各地方要落实好各项减负稳岗扩就业政策措外贸的意见施以符合世贸组织规则的方式加大出口信贷出口信保等政策支持力度1635请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明公司首次覆盖酷特智能300840SZ国务院办公厅关于促进内支持反向定制C2M智能工厂等创新发展增强企业柔性生产和市场需求适2021年12月30日国务院办公厅外贸一体化发展的意见配能力促进内外贸产业链供应链融合国务院办公厅关于进一步畅通制造企业与互联网平台商贸流通企业产销对接鼓励发展反向定制2022年4月20日国务院办公厅释放消费潜力促进消费C2M和个性化设计柔性化生产持续恢复的意见工业和信息化部商支持服装家纺家用电器等行业优势企业基于消费数据采集分析挖掘用户个性数字化助力消费品工业务部市场监管总局化需求构建消费驱动型组织模式开展个性化定制和柔性生产实现供需高效2022年6月30日三品行动方案2022药监局对接和精准交付在服装家纺家用电器等行业加快培育智能制造示范工厂2025年知识产权局实现全生命周期质量管控和产销用协同发展发展改革委工业和国家发展改革委等部门关鼓励消费品行业发展个性定制规模定制在汽车纺织服装消费类电子家2022年7月29日信息化部农业农村于新时代推进品牌建设的用电器食品化妆品等领域培育一批高端品牌专精特新企业部等指导意见市场监管总局中央关于印发进一步提高产加强数字化试衣智能服装等新技术新产品研发大力推动服装鞋类产品羽网信办国家发展改品工程和服务质量行动2022年11月1日绒制品等领域产品质量分级推动在化妆品服装家纺电子产品等消费品领革委方案20222025年的域培育一批高端品牌科技部等通知工业和信息化部国三部门联合印发关于巩支持纺织服装行业绿色化发展加大再生纤维制品宣传推广力度稳住轻工纺2022年11月21日家发展改革委国务固回升向好趋势加力振作织等劳动密集型产品出口促进传统行业平稳运行院国资委工业经济的通知资料来源政府各部门公告智研咨询德邦研究所需求端看消费分级下中高端消费者消费能力和意愿依旧强烈随着多年来中国人民生产能力和生活水平逐步提升人均可支配收入不断上涨消费者需求层次同步逐渐攀升麦肯锡2023中国消费者报告将消费者分别以家庭年可支配收入85万元16万元345万元为分界点划分为中低收入与低收入中等收入中高收入高收入群体进行消费分级数据显示从19年到22年各收入群体中均更倾向于实际支出保持不变相对而言中低收入者消费意愿下滑明显增加支出5以上的人群占比从33减少至12而中高收入者仍有20以上比例选择扩大消费支出整体而言不论何种收入群体绝大多数不愿进行消费降级中高收入者则更为明显中高端消费者消费能力和意愿依旧相当强烈图172022年各收入群体实际支出变化图182019年各收入群体实际支出变化资料来源麦肯锡中国消费者报告德邦研究所资料来源麦肯锡中国消费者报告德邦研究所Z世代追求个性化定制化商品跟随时代变迁9500后消费群体逐渐成长未来Z世代将成为消费群体的主要组成部分企业的产品能否打动年轻群体是判断企业竞争优势和成长性的关键因素根据19年麦肯锡调查数据不同市场的Z世代都偏爱个性化定制化产品和服务在中国市场尤为突出有51中国Z世代消费者强烈认同或认同个性化产品有53的中国Z世代消费者强烈认同或认同提供定制服务的品牌独特的产品和服务在未来或将成为Z世代消费主流高效率收集消费者需求制造消费者需要的个性化产品或将帮助企业攫取更多1735请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明公司首次覆盖酷特智能300840SZ市场份额图19Z世代偏爱个性化产品比例图20Z世代偏爱定制服务品牌比例资料来源麦肯锡洞悉中国消费者全球增长引擎德邦研究所资料来源麦肯锡洞悉中国消费者全球增长引擎德邦研究所3生成式AI迎来技术突破或催化服装定制需求爆发2022年11月美国人工智能研究实验室OpenAI推出了基于GPT35的人工智能聊天机器人ChatGPT使用了Transformer神经网络架构通过训练在大型文本语料库上学习到的语言模式来生成自然语言文本它能够通过上下文进行聊天完成撰写文章编写代码等任务截至23年1月ChatGPT已达到1亿月活跃用户成为历史上增长最快的消费者应用程序23年3月OpenAI又推出了最新的多模态大型语言模型GPT40相比GPT35它更具创造性和准确性支持图像输入表现出人类水平的专业和学术基准随着生成式AI实现技术突破人工智能或将重塑时尚行业服装定制有望迎来爆发机遇图21GPT快速迭代资料来源openAI官网德邦研究所31设计端突破创造力界限人人都可成为设计师人工智能融合服装设计AI成为设计师的重要工具人们一直在积极探索人工智能技术在服装设计行业中的应用早在2019年深兰科技推出的服饰辅助设计系统DeepVogue就曾在中国国际服装设计创新大赛获得亚军DeepVogue应用了GANVAE和结伴学习等技术通过学习已有的走秀图来生成大量新的服装设计图也可以将将指定的风格元素迁移到服装上此外AI能够极大提升了大数据处理效率和图像识别技术辅助进行时尚趋势预测与决策支持成立于18年的知衣科技就以人工智能技术为驱动基于分布式数据采集技术为服装企业和设计师提供流行趋势预测设计赋能款式智能推荐等核心功能1835请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明公司首次覆盖酷特智能300840SZ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资料来源深兰科技公众号德邦研究所资料来源知衣科技官网德邦研究所AI制图工具将自然语言生成图像赋能服装设计助力灵感实现随着人工智能的发展驶入快车道DALL-E2StableDiffusionMidjourney等AI图像生成工具愈发成熟能够将输入的自然语言生成相对应的原创图片或将用户输入的草图或者简单线条转化为复杂的具有艺术感的图像并支持在已有的图片上做进一步修改表达以Midjourney为例我们对其图像生成功能进行测试当我们输入身穿优雅经典款式的女士西服的模特香奈儿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