昨日行业报告传达重要动态,欧洲尺码与日本尺码的对比：揭秘美国欧洲LV的专属尺码体系

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在时尚界，尺码问题一直是一个让消费者头疼的问题。不同国家和地区的尺码标准各不相同，尤其是欧洲尺码和日本尺码之间的差异，更是让许多消费者在购买国际品牌时感到困惑。本文将为您揭秘美国欧洲LV的专属尺码体系，并对比欧洲尺码与日本尺码的差异，帮助您更好地了解和选择合适的尺码。 首先，我们来了解一下欧洲尺码和日本尺码的基本概念。欧洲尺码通常以数字表示，如36、38、40等，而日本尺码则以数字加上“S”、“M”、“L”等字母表示，如160S、170M、180L等。虽然两者都是以身高为基准，但具体的尺码标准却存在较大差异。 在欧洲，尺码标准主要参考身高和胸围、腰围、臀围等身体尺寸。以女性为例，36码通常对应身高160cm左右，胸围约84cm，腰围约64cm，臀围约88cm。而在日本，尺码标准则更加注重身高与胸围的比例，以胸围为主要参考标准。例如，160S的胸围约为84cm，而170M的胸围约为88cm。 对于美国消费者来说，欧洲尺码和日本尺码的转换相对较为简单。一般来说，欧洲尺码比美国尺码偏小，因此，在购买欧洲品牌时，消费者可以选择比自己平时穿着尺码大一号的尺码。以LV为例，美国消费者在购买欧洲尺码时，可以参考以下转换表： | 欧洲尺码 | 美国尺码 | | --- | --- | | 34 | 0 | | 36 | 2 | | 38 | 4 | | 40 | 6 | | 42 | 8 | | 44 | 10 | | 46 | 12 | 而对于日本尺码，美国消费者在购买时需要更加注意。由于日本尺码以胸围为主要参考标准，因此在购买时，消费者需要根据自己的胸围尺寸来选择合适的尺码。以下是一个简单的日本尺码转换表： | 日本尺码 | 美国胸围 | | --- | --- | | 160S | 84cm | | 170M | 88cm | | 180L | 92cm | | 190XL | 96cm | 在购买LV等国际品牌时，消费者可以通过以下方法来确保购买到合适的尺码： 1. 查看尺码表：在购买前，仔细阅读商品尺码表，了解不同尺码对应的身高和胸围尺寸。 2. 选择合适的尺码：根据个人身高和胸围尺寸，结合尺码表选择合适的尺码。 3. 咨询客服：如有疑问，可以咨询品牌客服，获取更详细的尺码信息。 4. 尝试试穿：如果条件允许，最好在购买前亲自试穿，以确保尺码合适。 总之，了解欧洲尺码、日本尺码以及美国欧洲LV的专属尺码体系，对于消费者来说至关重要。通过对比分析，消费者可以更加自信地购买国际品牌，享受时尚带来的愉悦。

   导读   AI 浪潮汹涌，不少巨头铩羽而归，谷歌却逆势再创新高，Informatica 也成功重塑自我。它们凭什么做到？背后是一套 " 齐整相生 + 战略涌现 " 的打法。本文带你拆解 AI 转型密码。作者 |   孙黎 郭峰 陈谦磊来源 | 中欧商业评论前言随着 AI 搜索工具 Perplexity 的横空出世，一度被认为 AI 将颠覆搜索，谷歌等公司将成为新时代的诺基亚。然而不久前谷歌母公司 Alphabet 公布了第二季度财报，公司各项业务营收再创新高。其中，公司总营收达到 964.3 亿美元，同比增长 14%。谷歌云业务营收大幅增长，达到 136 亿美元，同比增长 32%。而公司被认为挑战最大的传统业务——搜索业务营收为 542 亿美元，同比增长 12%；广告营收 713 亿美元，同比增长 10.4%。与谷歌的高速增长相反，许多企业的 AI 转型陷入了 " 成效陷阱 "，有大量概念验证和孤立用例，却只带来局部效率提升，无法在全公司范围规模化应用，其中不乏行业巨头。如曾被誉为未来医疗方向的 IBM Watson Health 投入 150 亿以上的研发，销售却未能兑现 AI 医疗革命的承诺，2022 年不得不将 Watson Health 相关业务拆分，以 10 亿美元低价出售给私募资本。芯片巨头英特尔也在 AI 时代深陷转型困局。由于错失移动互联网和 AI 芯片浪潮，英特尔在生成式 AI 时代面临创立以来最严峻的战略困境，在 AI 算力竞赛中节节败退，被迫启动大规模重组裁员以断臂求生。苹果尽管在设备端拥有领先优势，但在生成式 AI 浪潮中，它的整体 AI 战略一度迟缓、保守、碎片化，Siri 错过语音 AI 第一波。这些案例都表明，即使像 IBM、英特尔、苹果这样的巨头，若没有清晰有效的战略指引和转型方法，在淘金 AI 上，也可能铩羽而归。奇正相生与战略涌现之道面对高度不确定性和快速演进的 AI 技术环境，传统计划式的战略制定往往难以奏效。管理大师明茨伯格提出的 " 战略涌现 " 理论强调：许多成功战略并非完全预先规划，而是在实践中逐步学习和调整中涌现出来。深思熟虑的计划战略注重控制，以确保管理意图得到贯彻；而涌现战略强调学习——通过不断试错行动，逐渐认识和澄清真正适宜的战略意图。明茨伯格的理论提醒我们，在 AI 这样充满未知与变数的领域，企业高管应允许前线自由探索和自下而上的反馈，让战略在实践中灵活演化，而非僵化地按初始计划行事。与此同时，中国古典兵法的 " 奇正相生 " 思想为战略转型提供了另一维度的洞见。《孙子兵法》云：" 凡战者，以正合，以奇胜。" 其中 " 正 " 指正兵、常规之师，强调正面稳健的常规战法；" 奇 " 指奇兵、出其不意之招，代表非常规、创新突破的战术。奇正相生之道强调常规与非常规的辩证统一：在总体战略目标明确的前提下，灵活变通运用正、奇手段以因应环境变化，既要有正面的坚守，不轻易偏离 AI 主航道；又要奇招迭出，抓住 AI 场景战机，出奇制胜，从而实现正兵与奇兵的相互配合、循环转化，实现生生不息，适应不断变化的竞争态势。这一思想用于企业管理意味着：企业应一手稳住主营业务基本盘（" 正 "）作为战略支点，同时另一手大胆探索新的 AI 应用范式（" 奇 "）寻找突破，两者相辅相成。在动态竞争中，" 正 " 是基础，" 奇 " 是引擎——没有正则奇无依托，仅出奇易成无源之水；没有奇则正乏生机，错失变革良机。概言之，战略涌现理论提供了方法论指导，鼓励企业在 AI 转型中拥抱不确定性，通过实践学习形成适合自身的策略；中国古典 " 奇正相生 " 哲学则提供了战略思维框架，提醒企业平衡稳定经营与创新变革。二者互补：前者强调自下而上演化，后者强调攻守之道。将两者结合，可构建一个解释 AI 时代战略转型路径的有力框架：企业高层制定方向（正），但预留灵活度让新生战略芽孢自下而上涌现（奇）；在保持主营稳健运行的同时，小步快跑尝试 AI 新业务并及时调整。下面，我们将以谷歌与 Informatica 为例，来看他们是如何实现 AI 奇正转型的。谷歌：以正护城，以奇开局作为全球科技巨头，谷歌在 AI 时代的战略演化充分体现了 " 奇正兼备 " 的智慧。当 OpenAI 的 ChatGPT 横空出世、一度被舆论视为对搜索引擎的颠覆者时，谷歌面领着一个巨大的战略悖论：搜索业务贡献的营收占母公司 Alphabet 总营收的 57%，需捍卫搜索广告的现金流；而另一方面，必须用生成式 AI 重构搜索体验，这也可能瓦解传统关键词广告模式，破坏与内容提供商的合作关系。谷歌选择了以 " 正 " 固守核心业务、以 " 奇 " 推动范式转变的策略：一方面谨慎维护其搜索广告主营收入不受冲击，另一方面迅速推出生成式 AI 功能作为奇招融入现有产品。具体而言，谷歌并未贸然用 ChatGPT 类似的聊天机器人完全替代传统搜索，那样可能自毁广告收入，而是针对场景中的客户痛点：信息太多，搜索结果杂乱，需要人工归纳；想问问题但不清楚关键词如何构造；想要综合判断（例如 " 哪种信用卡适合我？"），传统搜索只能逐页对比。谷歌的 " 奇兵 " 策略，是在搜索结果顶部引入由 Gemini 模型生成的摘要回答（AI Overview）。这些摘要结构清晰、语义自然、引用来源，减轻用户搜索成本；用户仍可向下滑动查看传统链接，不会完全颠覆原有行为。这一设计巧妙之处在于：AI 答案作为奇兵抢占了用户注意力，但下方的 " 正兵 " 搜索结果链接仍提供价值，避免了用户完全集中于聊天答案而忽略广告链接。事实证明此举获得了阶段性成功——自从引入 AI 答案概览后，谷歌搜索结果页展示的链接数大幅增长了 49%，用户获取信息更丰富，搜索广告业务也随之水涨船高。最近的 2025 年第 2 季度，谷歌搜索广告收入同比增长 12% 达到 542 亿美元，超过市场预期，创下新高。CEO 皮查伊在与分析师的电话会议上表示：" 我们看到 AI 正在推动人们搜索和获取信息方式的扩展。AI 功能促使用户进行更多搜索，因为他们了解到搜索可以满足他们的更多需求。"这表明，通过 "AI+ 搜索 " 的奇正融合，谷歌不仅抵御了用户流失，反而提升了核心业务的活力和变现能力。当然，" 奇招 " 带来新机遇的同时也伴随新挑战。谷歌管理层意识到，如果 AI 直接回答了用户问题，用户点击广告链接的动机可能降低，这对长期营收模式是个隐忧。为此，谷歌一方面继续打磨 AI 生成答案的质量与可信度，设法向广告主证明这些 AI 答案同样能带来转化价值，从而探索全新的广告呈现形式。另一方面，谷歌高层保持战略定力，没有因一时压力而放弃对核心业务的投入：2023 年以来大幅增加资本支出，用于 AI 模型训练和基础设施扩容，2025 年资本开支计划从 750 亿美元提高到 850 亿美元。这体现出谷歌以 " 正 " 稳住阵脚——持续巩固搜索 + 广告这一根基，同时以 " 奇 " 不断创新——开发诸如纯 AI 对话模式的搜索、手机端 " 圈选搜 "（Circle to Search）等新功能来创造差异化用户体验，直面初创公司 Perplexity 和 OpenAI 推出的全新 AI 浏览器的挑战。回顾历史，谷歌早有 " 正 + 奇 " 组合的战略基因：移动互联网兴起时用 Android 守住移动端搜索入口；AI 浪潮来袭时内部加速研发并整合 DeepMind 等资源。可以说，谷歌在 AI 时代的战略演进是一场 " 守正出奇 " 的防御与进攻兼备的战役：以守护核心优势为前提，通过渐进式融入 AI 技术，实现主营业务的自我革新，而非颠覆式自我革命。这一策略帮助谷歌截至目前依然稳固地站在搜索和广告领域的王座上。Informatica：循序渐进的业务重塑之路中型企业 Informatica 的转型历程则提供了另一种规模层次下 " 奇正战略 " 的范例。Informatica 是成立于 1993 年的老牌企业软件公司，传统上以提供数据集成、ETL 工具见长。进入云和 AI 时代后，这家公司面临如何由传统本地部署的软件供应商转型为云端数据管理和 AI 赋能平台的挑战。不同于谷歌可以内部孵化 AI，Informatica 的转型更像是一场 " 渐进式重塑 "：既要避免因为突然转型而失去原有客户基础，防止 " 业务互杀 "，又要抓住 AI 带来的新机遇实现业务模式升级。其战略打法体现出 " 正 "" 奇 " 并进、稳中求变的特点。首先，在战略节奏上，Informatica 选择从资本市场私有化退市来为转型争取时间和空间：2015 年至 2021 年，公司退出私募股权控制，远离了季度财报压力，从而在幕后完成了产品向云订阅模式和 AI 驱动的重大转型。私有化期间，Informatica 重构了核心产品架构，推出统一的智能数据管理云（IDMC）平台，并将旗下 AI 引擎 CLAIRE 融入各产品线，使之成为自动化数据管理的 " 大脑 "。这一阶段可谓 Informatica 的 " 蓄力守正 "：在不公开张扬的情况下巩固和提升自身在数据管理领域的基本功，包括数据集成、质量、治理等 " 正功夫 "。随后，公司于 2021 年重新上市，开始以 " 奇 " 兵姿态发力云和 AI 市场。Informatica 的 " 奇 " 兵精准抓住了企业客户在 AI 转型中面临的数据管理核心痛点，并围绕 " 数据可用性 " 与 "AI 可信性 " 两个场景切入，提供了极具吸引力的解决方案。以下是其成功出击的关键场景：大多数企业尝试部署生成式 AI 或 AI Agent 时，遇到的最大障碍并不是模型能力，而是企业内部数据分布分散、格式不统一、数据质量低，更缺乏清晰的治理与权限机制。这导致 AI 系统很难找到合适数据；数据存在隐私、安全、合规等风险；AI 输出存在 " 幻觉 " 或错误答案，无法用于关键业务场景（如药物研发、客户服务、风险评估等）；数据团队与业务团队之间断裂，AI 项目变成试验品而非生产工具。第二大场景中的客户核心痛点是 AI 应用无法安全地嵌入关键业务流程，例如在制药企业中，生成式 AI 被用于辅助药物靶点分析，但如果数据存在错误或归属不明，可能导致新药失败。在金融企业中，AI agent 用于客户问答、合规审查，但若读取未经授权的数据可能触犯监管；在跨国企业中，不同国家的数据法规差异使得 AI 需要 " 分区理解 " 数据。Informatica 的应对策略是推出 Claire GPT（企业数据 GPT）、智能数据管理云（IDMC），定位为企业级 AI 数据中台，包括，发布 CLAIRE GPT 自然语言数据助手，引入生成式 AI 技术提升用户使用体验；又如发布面向主流云平台（AWS、Azure、谷歌 Cloud 等）的 GenAI 参考架构蓝图，帮助客户在 Informatica 平台上快速构建 GenAI 应用。这些新产品和功能是 Informatica 的奇招，旨在让传统客户也能方便地利用 AI 处理数据、赋能业务，从而为他们逐步迁移到云平台提供强大动力。值得注意的是，Informatica 在推 " 奇 " 的过程中，并未抛弃 " 正 " 的阵地：公司继续支持本地部署老客户的维护需求，甚至由于部分客户短期内仍青睐于本地系统，Informatica 一度出现云业务增长低于预期、而本地维护收入高企的情况。但管理层并未视此为包袱，而是采取双线作战策略——一方面服务好传统客户，维系现金流和信任度，另一方面加大投入云端新品开发，以更完善的 AI 功能逐步吸引客户云端化。这种平衡避免了大刀阔斧强制客户转型引发的反弹，确保了营收的平稳过渡。这种水到渠成式的转型战略成效正在显现：Informatica 的订阅和云收入占比逐年提高，产品在数据管理各细分市场的评价持续领先。Informatica 的价值在 AI 时代被行业巨头所认可。2025 年 5 月，CRM 软件领导厂商 Salesf