第283章（第2页）
张婷开始了早晨的工作，她习惯性地打开电脑，登陆那几个全国统一的电商平台中的服装定制平台，心里默默地加了一遍总数，她新设计的这套女装，全国订购量仍然没有破千，她不由得叹了一口气，这一次“爆款”的期望，又没有能够达成，想“升级打怪”，真的还是很困难，自己仍然是个小设计师。
张婷是个自由职业的服装设计师，并没有与任何的服装企业签约。她代表的，正是这些年崛起的中国新服装订购模式：全互联网的个人订购模式。
张婷这样的设计师，会把自身注册知识产权后的服装设计，上传到服装定制平台，向消费者进行展示。这种展示是人工智能进行匹配的，并不仅仅是根据大数据判断的消费喜好，这是“效率”的追求；更重要的是“公平”的追求，服装设计师是分级别的，对于同一级别的设计师，人工智能会将其设计的服装款式，大致平均地推送到相同数量的消费客户那里——即每个同级别的设计师，分配的消费客户流量，大致是同等的。
这种“平均化流量”，初始的时候，有着一年的考验期，一年后累积客单成交率（成交数量展示流量数量），如果属于同级别设计师成交率最后的那20%比例，就会被降级，流量减少，展示机会减少，除非是这个成交率在减少的流量中，又重新增长了起来，才能恢复原有级别。不过这样的“复活”机会，也只有2次，否则三振出局，因为数据证明，你根本不适合作为一个好的设计师，还是赶紧改行，做其它职业的好。
相反，属于最好行列前端的10%的设计师，则会被升一级，获得更大的流量和展示机会，也就有机会能赚更多的收入。通常这种升级，都是因为他们在初级的时候，做出了爆款的服装——成交数量展示流量的数量，远超常规的衣服。现在的张婷，一直在努力，企图做出这样的爆款，让自己的设计师级别，能够上升一级。
消费者又是如何订购服装的呢？国家纺织工业部下属的大数据服务中心，被国家授权可以取得每个人的身材画像大数据模块——这属于个人大数据体系的一部分，加上生物芯片，以及定期的医学体检，就可以建立起每个人的生理健康数据库，这个数据库可是用途非常广泛的，例如征兵的时候，就无需体检了，国家早就有详细的数据，无非是最后核对一下是真人罢了。所以可不是仅仅用于服装设计，其实这是其应用的一个小类而已。
每个人每次的定期医学体检，就是身材画像大数据模块的数据更新过程。而那几个服装订购平台，是允许在授权后调用个人的身材数据的。所以如果某个消费者，浏览看中了某个设计师设计的一套服装，他她可以便利地调用平台功能，直接在平台上模拟出自己穿戴的高仿真效果，完全是自己真实的数据，所以一眼可知。最新的科技，如果家中电脑的配置较高，是可以在个人的家里，在房间内播放出三维VR的高仿真效果，那和自身去线下实体店试穿，几乎就是完全没有区别了。
现在这种数据化，已经可以做得很精确，例如平台根据你上一次的大数据模块模拟后，还可以根据你坐在电脑前现场个人形象照片图像的上传，计算你身材近期的微小变化，进行尺寸微调。
当然，这也不过是当下的技术，据说发展到未来，是彻底的虚拟人化，个人可以犹如身临其境，要尝试哪个设计师的服装，只要在虚拟空间里，以虚拟人的模式，直接试穿就可以，完全与现实世界的体验无异。甚至还可以比现实更加强悍，例如试穿了某套服装，还可以模拟处于各种不同环境之中的效果，例如在某条繁华大街上，让你穿着这套服装在行走，你可以自己观察这样完全现实版的效果。这样的一个最终版，听说可能也就再有20年，随着VRAR科技的进展，完全可能实现。
消费者在经过这个线上试穿的过程后，如果下单购买，那么后面的系列流程就成立了。服装的价格，是由平台人工智能根据算法确定的，设计师自然是得到这套服装的设计费提成，一般是10%15%左右；平台自身也会留部分利润，从10%到12%不等。其余的利润，则分配给生产商、物流商、税务等各个相关环节。
定制生产，是通过发单给工业互联网中的服装模块，由服装生产模块的人工智能们，进行生产安排，一般是某个服装公司接总，然后再分单，不要看只是一件衣服，有可能构成这件衣服的面料、配饰等，仍然需要来自多个公司。不过当然不会为了一件衣服而调配调，而是接单的服装公司，就相当于服装生产互联网的一个节点仓库，拥有着大部分常见服装制造材料和配件的仓储。人工智能之所以分配给它某件定制衣服的生产，自然就是因为它有着全部的原料，或者至少有着大多数，而其它剩余原料的调配很简单。
准备好原料，生产是简单的，在无人工厂之中，面控板中导入数据，电脑生成版型后，智能终端将根据版型数据，自动进行断料；面料经自动传送至智能裁床，自动裁剪；裁剪好的衣片，再次启程，被传送至生产线上的不同机械手臂，进行流水缝制。
物流仓储和其它环节，都是类似的全智能化。这样的一个过程，使得个人定制服装，变得简单易行，由此与购买成衣相比，成本的上升是有限的，现在基本已经可以控制在成衣成本的2倍以内。
所以很多民众，现在已经形成了一种新的消费习惯：如果要购买“好衣服”，例如在正式场合要穿的衣物，或者是比较时尚适合高大上场合的衣物，就使用个人定制，精益求精嘛。
至于平时日常生活的衣服，还是如同过去的习惯，随便性地购买各种服装公司生产的成衣，现在也比以前要方便的多，因为提供成衣，现在一般细分程度也比原来要高得多，不会只有“L”、“XL”、“XXL”等几个尺寸，现在至少多了一倍，而且服装公司提供你的成衣，一定是他们拥有的规格中，最适合你体型的，都对比过身材的大数据模板嘛。
所以“个人定制+成衣”，构成了中国新的以互联网为主的服饰体系，现在包括鞋帽等次级纺织工业，也已经纳入了其中。不过社会主义的特色，仍然很明显，没有奢侈品的体系，西方那种天价的时装，在中国是不允许的，从李思华时代，就将之视为智商税。
所以中国服装的“奢侈品”，其实就是那些做到“高端”的设计师，通过平台销售的款式。由于面料、辅料、饰品都使用高端，肯定要比普通的服装售价要贵，也与设计的复杂层度有关，但其售价，总是根据成本和设计耗费为基础的，可不是西方那种，反正就报一个匪夷所思的高价不同。中国服装中最高端的，也不过是普通服装的数十倍价格。这也是中国物价管理部门的基本要求：每一种产品的定价，要有合乎情理的充分理由，理由必须主要是物质的因素。
无论如何，中国的这一套“效率+公平”兼顾的新服装消费体系，为无数的设计师，提供了生存和发展的机会，达到了“百花齐放”的效果，创造了一个极为繁盛的服装市场，同时也让消费者的服装消费个性化大大发展。中华有服章之美，现在可不是一句空话，而是由服装设计和加工能力大发展带来的。
一般人不太注意的是，互联网服装产业链体系的构成，体现着从李思华时代一直强调的“市场和消费力平均化，以促进需求最大化”的原则，互联网是很容易“极化”的，体现在少数平台、少数个人，如果没有约束的话，会囊括垄断大多数的流量，其余的多数平台、多数个人，根本没有流量，其业务和消费，当然没有可行性。
现在中国实现的体系，表现在服装产业上，就是设计、消费、生产等各个环节，在同等质量下的均等机会。如果是西方社会的资本决定，那只能是少数垄断化；但现在是人工智能算法决定，就实现了多数均等化，这不会让所有人都有机会，但让资本主宰下的1个机会，至少可以变成现在的算法主宰下的1万、甚至是10万个机会，分得更散更多的机会，其实能带来更多的消费，满足更大的需求，一块蛋糕被更多的人分享，而不是被极少数人垄断，而且多样化，提供了更多的不同成本的选择——选择权的增加，就意味着消费需求的增加。这就是社会主义体制在这些领域的优势。
工作中的张婷，忙碌了一天。今天的傍晚，她比平时要稍早一些时间，停止工作，因为她与她的两位闺蜜约好了，要一起去吃蒸汽海鲜。
现在除了周末时间，很少有人在家做饭的，平时张婷也是点外卖或者在外堂食的，基本都不会自己做饭做菜。
这并不稀奇，外卖几十年前就有了，真正的关键是，现在外卖的质量与过去相比，完全是两个概念，这是得益于人工智能与物联网科技的推广。
例如最简单的一个蛋炒饭或者是扬州炒饭，现在的方法是，找到最好的大师，精心制作数十次，所有的制作过程、时间次序、调料分量等等一切烹调的细节，都会被记录，然后进行大数据分析，以“大师”做的最好吃的一次口感为基础，综合其余数十次制作的数据，最终得到蛋炒饭或者是扬州炒饭的“数据化秘籍”，这样的秘籍，基于不同的大师和风格，一个食品或炒菜，可能就有上百上千份。当然，其中的食材，是基于市场的普通质量，不能选最高质量的，那没有意义。
各种餐厅或者外卖的供应者，其实就是购买这样的“数字秘籍”，然后由自身智能化餐厅或者中央厨房的人工智能消化，然后在推广中，根据需求数量而精准地复制，既然所有的数据都完全克隆，那么高超的口感，也同样被克隆。每个人能够吃到的外卖，都是人工智能和烹饪机器人，近乎对大师手艺的100%复制。这样的情况下，谁还会自己动手呢？偶尔只有在周末，作为一种情趣，有的人仍然自己做菜做饭，不过这样的情况，总是在越来越少见。
目前“千平米住宅”已经开始了初期的发展，少数的家庭，已经开始享受这样的住宅，例如张婷的父母（在江西南昌）就是第一批新型住宅的入住者，因为两人都是科学家，贡献值积分很高。
在这样的大房子里，倒是个人如果有兴趣，也可以实现个人智能烹饪，但那不过是自购食材，然后购买“数字秘籍”，让人工智能通过烹饪机器人，在家里烧制同等水准的美味佳肴罢了，说到底，不过是自己替代了外卖或餐厅的功能，从外部换到了家里而已。模式是一样的，多数人只可能是偶尔为之，不可能把大量的时间，花在这个上面。
普通的组屋，自然不具备这样的条件，难道在小小厨房中，去配齐那些智能烹饪设备吗？还是外卖或者出外堂食，来得干脆。
食材的质量，基本上是高度标准化的。这是由于物联网科技的普及，以及食材物流仓储体系的标准化和可搠源。
物联网的普及，使得植物食材，在种植期，或者动物肉食材，在饲养期，就能得到监控，不过也没多少人，有闲心去关心这个过程，主要都是监管部门，用来监管种植或者养殖质量，例如化肥、农药的施用，例如各种检测环节的有效。
等到农作物采摘或牲畜屠宰，食材正式成型，一个数字可搠源体系，是从头贯穿到尾的，每一样最终抵达消费者或者餐饮业者手中的食材，都能倒过来反追每一个环节，而政府相关部门的监控体系，还会在海量的数据中，对部分食材的数据进行抽检；所有异常的数据，在大数据分析软件的运行下，也会自动报警。
所有上述的一切，同样每个环节，都是人工智能自动管理的，算法决定了一切的流程，并不容易作假。如果个人有兴趣，是可以查得到食材产品主要的搠源流程关键节点的信息的，而如果自己再支付点数据调查费，还可以详细地搠源到每一个环节的细节，不过那都是吃饱了撑得没事干的人，才会有这样的闲情逸致。