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安踏集团如何用AI解决数字人直播、夜间时段覆盖难题的案例
📌 摘要
安踏集团作为体育用品行业的代表企业，通过部署AI数字人直播和灵犀穿搭大模型，解决夜间直播空白、跨国语言时区障碍、服装搭配推荐不精准等难题。数字人直播贡献GMV超3亿元，AI辅助设计订货金额超90亿元，测试店铺退换货率下降超10%、转化率提升超10%、点击率提升20%。
📖 本案例根据 来自新浪财经：安踏集团发布灵犀穿搭大模型 探索以AI重塑消费者购物体验报道整理 · 查看原文 →
企业背景
安踏集团是中国最大的体育用品公司之一，旗下拥有安踏、FILA、DESCENTE等多个品牌，门店覆盖全国并拓展至东南亚六国。面对电商直播的激烈竞争和消费者对个性化购物的需求升级，传统"真人主播+固定时段"直播模式遭遇两大瓶颈：夜间零点到早上七点的"夜猫子购物需求"无法用人覆盖（贡献约6%的生意）；海外市场面临语言和时区的双重障碍。
2025年10月，安踏集团提出"AI365战略"，系统性地将AI嵌入产品研发、零售运营、会员管理和供应链体系，2026年5月发布体育用品行业首个穿搭大模型"灵犀"，标志着安踏从"上游研发AI化"扩展到"下游零售AI化"，完成AI全链路闭环布局。
遇到的问题
1. 夜间直播时段完全空白
每日凌晨0点至7点，是电商流量的小高峰——这部分消费者（"夜猫子"）有明确购买意图，但真人主播不愿值守夜班。安踏数据显示，该时段贡献约6%的货架电商生意，全年累计下来是数以亿计的GMV白白流失。
2. 海外市场语言和时区壁垒
安踏已在东南亚六国累计上线超过20家店铺，每周GMV超百万元。但每家店铺若配置真人外语主播，成本极高，且时区差异导致直播时段与当地消费者活跃时间难以匹配。
3. 服装搭配推荐高度依赖客服经验
消费者在线上购买运动装备时，常面临"这件衣服怎么搭配""这件跑鞋配什么裤子"等实际问题。传统电商依靠图文详情页或真人客服解答，效率低且标准化程度差，退换货率高居不下。
4. 研发设计依赖设计师人工，周期长、成本高
运动产品的设计需要综合考虑功能面料、潮流趋势、人体工学等多维因素，传统设计流程从概念到订货，周期长达数月，难以快速响应市场需求变化。
AI解决方案
安踏的AI战略覆盖研发到零售全链路，重点解决上述四大痛点：
1. AI数字人直播——填补夜间和海外空白
针对夜间时段，安踏以AI数字人完全替代真人值守，实现凌晨0至7点的100%直播覆盖，且无需增加任何夜间人力成本。针对海外市场，数字人主播突破语言限制，以东南亚各市场本地语言24小时不间断直播，消解了时区壁垒。
2025年全年，安踏全集团数字人累计直播超10万小时，累计超3000万消费者观看，数字人直播全年贡献GMV超过3亿元。2026年初，旗下超过80家店铺运营数字人直播，其中天猫FILA FUSION官方旗舰店成为淘宝官方学习中心的标杆案例。
2. "灵犀"穿搭大模型——解决搭配推荐难题
2026年5月，安踏发布体育用品行业首个穿搭大模型"灵犀"，依托过去6年积累的超过百万张真实产品图，用户上传个人照片并输入场景（如"周末户外徒步"），系统即可综合身材、肤色、气候和审美偏好，实时生成多套完整穿搭方案，并可直接预览上身效果。
试运行期间，天猫测试店铺退换货率同比下降超10%，同时转化率提升超10%，点击率提升20%，客单价和连带率均显著增长。
3. "灵龙"设计大模型——AI辅助研发
2025年，安踏推出自研设计大模型"灵龙"，AI辅助设计的产品订货金额已超过人民币90亿元，成为驱动产品创新的重要引擎。AI打破了传统设计流程对设计师数量的线性依赖，让安踏的设计产能实现非线性增长。
4. 全平台AI智能客服
安踏在全平台推广AI智能客服，实现咨询、答疑、售后指引等服务的实时回应，将大量标准化客服问题在人工介入前解决，大幅降低人力成本。
实施效果
| 指标 | 实施前 | 实施后 | 改善幅度 |
|---|---|---|---|
| 夜间直播覆盖 | 空白（0%） | 100%覆盖 | +100% |
| 数字人直播GMV | 0元 | 超3亿元/年 | — |
| 数字人直播时长 | 0小时 | 超10万小时/年 | — |
| 数字人观看人数 | 0人 | 超3000万人次 | — |
| 海外店铺数字人上线 | 0家 | 超20家店铺 | — |
| AI设计订货金额 | 0元 | 超90亿元 | — |
| 天猫测试店退换货率 | 基准 | 下降超10% | -10%以上 |
| 天猫测试店转化率 | 基准 | 提升超10% | +10%以上 |
| 天猫测试店点击率 | 基准 | 提升20% | +20% |
| 运营数字人直播店铺数 | 0家 | 超80家店铺 | — |
关键成效：
• ✅ 夜间GMV从零到亿：凌晨时段从"放弃流量"变成"稳定GMV来源"，且零增加人力成本
• ✅ 海外扩张加速：东南亚六国20多家店铺无需额外配置外语主播，AI数字人即可覆盖
• ✅ 退换货率降低：穿搭推荐精准化使退换货率下降超10%，直接提升净利润率
• ✅ 设计产能非线性增长：90亿元AI辅助订货背后，是设计产能从"依赖设计师人数"到"AI规模化产出"的质变
技术解析
• 穿搭大模型"灵犀"：基于扩散模型和服饰知识图谱，支持"照片加场景文字至上身效果图"的端到端生成，试运行期在产品还原精度和穿搭匹配准确度上显著优于通用模型
• 数字人技术：基于语音合成、唇形驱动和数字人形象库，支持多语言、多形象、多时区的自动直播，无需人工介入
• 百万级垂类数据：6年积累的百万张真实产品图，是训练穿搭大模型的核心资产，构成竞品难以复制的数据壁垒
• AI365战略架构：以货品数字化至用户数字化至运营数字化为主线，AI嵌入设计研发至生产供应链至零售运营至会员服务全链路
经验启示
第一，AI数字人不是替代真人主播，而是填补真人无法覆盖的场景。 安踏没有让数字人去和顶级真人主播抢黄金时段，而是精准填补了夜间和海外这两个"人不愿意干"的空白，这是AI数字人最容易商业化的切入点。
第二，数据壁垒是体育用品AI的核心竞争力。 安踏6年积累的百万张真实产品图，是训练穿搭大模型不可复制的资产。通用大模型做穿搭推荐，缺乏这种垂类高质量数据，精度必然受限。
第三，AI战略要有完整的商业逻辑，不是单点工具。 安踏的AI365战略，从研发设计（"灵龙"）至零售运营（数字人、"灵犀"）至客户服务（AI客服）至会员管理（私域精准推送），形成完整闭环，每一环节都有量化ROI。
企脉AI独家观点
服装和体育用品行业的AI落地，有一个被低估的切口——数字人直播。这个赛道的逻辑不是"AI比真人主播更厉害"，而是"AI填补了真人主播的成本死角"：夜间直播、海外直播、垂类小语种直播——这三个场景，真人主播的人效比极低，但AI数字人的边际成本趋近于零。安踏3亿元数字人GMV背后，是对这个逻辑的精准验证。对于所有有跨境业务或多时段运营需求的零售企业，数字人不是"锦上添花"，而是"降本必选项"。至于穿搭大模型，则代表了下一个阶段：从"被动搜索"到"主动推荐"——消费者不再需要"找商品"，而是让AI根据他们的场景告诉他们"穿什么"。