本月官方更新行业研究报告,亚洲V码与欧洲S码：揭秘服饰尺码的差异之谜

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在时尚界，亚洲V码和欧洲S码一直是消费者关注的焦点。这两种尺码体系在尺寸上存在明显差异，对于消费者来说，了解它们之间的区别至关重要。本文将深入探讨亚洲V码和欧洲S码的区别，帮助消费者更好地选购服装。 一、尺码体系概述 1. 亚洲V码 亚洲V码，又称亚洲尺码，主要应用于我国、日本、韩国等亚洲国家。亚洲V码的特点是偏大，尤其是胸围和腰围部分。这是因为亚洲人普遍体型偏瘦，为了适应亚洲人的身材特点，设计师在制作服装时，会适当放大尺码。 2. 欧洲S码 欧洲S码，又称欧洲尺码，主要应用于欧洲、美国、澳大利亚等国家。欧洲S码的特点是偏小，尤其是胸围和腰围部分。这是因为欧洲人普遍体型偏胖，为了适应欧洲人的身材特点，设计师在制作服装时，会适当缩小尺码。 二、尺码差异分析 1. 胸围和腰围 亚洲V码的胸围和腰围尺寸普遍比欧洲S码大，这是两种尺码体系最明显的差异。例如，亚洲V码的胸围尺寸可能为90cm，而欧洲S码的胸围尺寸可能为85cm。 2. 肩宽和袖长 亚洲V码的肩宽和袖长尺寸普遍比欧洲S码大。这是因为亚洲人肩部较窄，袖长适中，而欧洲人肩部较宽，袖长较长。 3. 裤长和裙长 亚洲V码的裤长和裙长普遍比欧洲S码长。这是因为亚洲人普遍身材偏矮，为了更好地展现身材比例，设计师在制作服装时，会适当增加裤长和裙长。 三、选购建议 1. 了解尺码体系 在购买服装时，首先要了解亚洲V码和欧洲S码的尺码体系差异，以便更好地选择适合自己的尺码。 2. 仔细查看尺码表 购买服装时，仔细查看尺码表，了解不同尺码的具体尺寸，以便选择合适的尺码。 3. 尝试试穿 在购买服装时，尽量尝试试穿，以确认服装的合身程度。如果条件不允许，可以请熟悉尺码的朋友帮忙参考。 4. 选择合适的品牌 不同品牌的尺码标准可能存在差异，消费者在选择服装时，可以根据自己熟悉的品牌尺码进行选购。 总结 亚洲V码和欧洲S码在尺码上存在明显差异，消费者在购买服装时，要充分了解这两种尺码体系的特点，以便选购到合适的服装。通过本文的介绍，相信大家对亚洲V码和欧洲S码的区别有了更深入的了解。在今后的购物过程中，希望大家能够根据自己的需求，选择合适的尺码，穿出自信与时尚。

文 | 零售公园，作者丨顾森柒不知道你有没有察觉，最近打开淘宝、美团、支付宝这些国民 App，都能看到 AI 助手的身影。美团前脚刚把首个 Agent 产品 " 小美 " 拉出来内测，淘宝后脚就甩出了主打引导用户下单的 "AI 助手 "。而支付宝的 "AI 付 " 服务，已经抢先在瑞幸咖啡的 AI 点单助手 "Lucky AI" 上线，用户只需要说一句 " 下单 "，完成身份验证就能自动结账。腾讯也不甘寂寞，在 2025 年的全球数字生态大会上，喊出了 " 以人为本 " 的 AI 口号。流量红利见顶，电商的牌桌早已悄悄洗牌，当行业从堆规模、抢流量进入拼算法、拼 Agent 的暗战时代，大厂们的 AI 布局又如何呢？一、各平台应用场景虽不同，但 AI Agent 逻辑相通淘宝主打商品搜索和推荐，帮用户在海量商品里精准锁定心仪好物。找到搜索结果页右下角的 "AI" 图标、商品信息流中的提问卡片，用户能通过多轮对话让 AI 明确需求、精准推荐。"AI 助手 " 仍在测试阶段，尚未全面上线。而在这之前，淘宝还推出了 AI 万能搜和 AI 找低价。前者，位于手淘搜索功能页面，用户可以直接提问，它会生成一份包含文字、商品和视频图片的详细答案报告，帮助用户解决购物攻略、口碑评测、优惠咨询等问题。它还能根据用户的购物偏好提供个性化推荐。后者通过拍立淘识图后，用户可以找到同款商品的最低价和高性价比商品，帮助用户节省购物成本。美团侧重于本地生活服务，如外卖点单、餐厅推荐和生活消费问答。" 小美 " 可以通过自然语言交互帮助用户完成这些服务，并且可以根据用户的历史订单和偏好，提供个性化的服务和推荐。" 小美 " 不是嵌入在美团 App 里的一个功能，而是一个独立的 C 端智能体，用户可以直接下载使用。支付宝则专注于支付环节的智能化，通过 "AI 付 " 服务实现语音指令下单和支付。这种服务在瑞幸咖啡的 AI 点单助手 "Lucky AI" 中得到了应用，用户只需说 " 下单 "，完成身份验证后，支付就会自动完成。尽管三者在应用场景和功能实现上各有侧重，但 AI Agent 的核心逻辑在于通过感知用户的需求和偏好，规划出符合用户需求的购物路径，并通过调用相应的工具或服务实现用户的购物需求。二、国内外企业 All in Agent，不只为降本增效事实上，不仅国内大厂入局围猎 AI Agent，国外科技巨头如 OpenAI、Google、Microsoft 等都在积极布局 Agent 产品。比如 Google 推出了 ADK，这是一个开源框架，旨在简化单个 Agent 及复杂多 Agent 系统的创建过程。开发者仅用不到 100 行代码就能构建一个功能性的 Agent，该框架鼓励开发者和企业围绕 Google Cloud 构建各式各样的 Agent。再比如 OpenAI 推出了一套开发工具，包括 Responses API、内置工具、开源 Agents SDK 和监控工具。Responses API 是 Chat Completions API 的升级版，融合了对话生成与工具调用的能力，支持网页搜索、文件搜索和计算机使用等功能。AI Agent 作为新兴技术，正逐渐改变众多行业的运作模式。在许多流程明确、规则固定的场景里，如客服、营销、数据分析等，Agent 已经展现出降本增效的价值。企业可以通过部署 Agent 产品，减少人工操作，提高工作效率，降低运营成本，从而提升企业的竞争力。另外 Agent 产品可预见的盈利模式也很多元化，比如提供付费订阅服务、收取企业客户的服务费用、与广告商合作等。随着 Agent 产品的广泛应用和用户数量的增加，盈利模式将更加多元化，为企业带来可观的收入。据预测，AI Agent 市场正在快速扩张，规模从 2023 年的 37 亿美元增长至 2025 年的 73.8 亿美元，预计到 2032 年将超过 1000 亿美元。按照蚂蚁集团数字支付事业群首席技术官朱林的话说，随着 AI 产业的爆发式增长和智能终端的普及，预计未来 5 年内，更自然的新交互支付占比可能会超过 50%，智能设备支付将增长 10 倍，AI 支付市场规模可达万亿级。在如此激烈的电商行业竞争情况下，淘宝通过 AI 技术提升用户体验，增强用户粘性，应对其他电商平台的竞争。接下来，淘宝 AI 产品可能会进一步优化，比如增加更多个性化参数、进入社交关系链、实现预测性推荐等。支付宝的计划是，继续打造面向 AI 时代的支付服务，包括 " 支付 MCP Server"、"AI 打赏 "、"AI 订阅付费 "、" 看一下支付 " 等多种服务，以满足不同场景下的支付需求。美团也将进一步完善，" 小美 " 产品负责人曾表示：作为一款公测中的产品，小美正式立项至今也不过才半年时间，还有进一步完善、成长的空间，希望参与公测的用户也能一起帮助它成为真正小而美的 AI 生活小秘书。三、AI Agent 成新突围热门，大厂们如何排兵布阵？曾经，规模与流量是争夺的焦点；如今，人工智能成为了核心竞争力。在这场科技暗战中，各大巨头纷纷基于自身业务基因，展开差异化的 AI 布局，构筑起各自的护城河，推动行业竞争迈向新的阶段。美团在 2024 年全面开启了 AI 加速之旅。这一年，美团的研发总支出高达 211 亿元，其中超过 100 亿元投入到了 AI 领域，催生了多种 AI 工具，比如 AI 编程助手、智能会议系统、文档助手等。美团还推出了 " 问小袋 "" 米鲁 " 等垂直智能助手，用于餐饮推荐和智能问答，让 AI 技术渗透到美团业务的各个层面。今年 9 月，美团又推出了采用混合专家模型架构的非思考型基础模型 " 龙猫 "。这个模型在仅激活少量参数的情况下，推理速度、编程能力和 Agent 工具调用能力已经能与主流大模型相媲美。龙猫大模型的创新之处在于 " 零计算 " 专家机制，它能够根据任务的复杂度动态激活参数。比如，在处理简单的 " 附近奶茶店推荐 " 时，仅激活 270 亿参数。这种机制不仅保持了高性能，还节省了成本与算力，完美契合美团降本增效的需求。美团的 AI 布局，不只是为了应对当下的竞争，更是着眼于未来本地生活服务市场的长期竞争力。在利润微薄的本地生活服务行业，骑手成本高且刚性上涨，AI 技术在每个运营环节实现降本增效的能力，显得尤为珍贵。阿里巴巴在 AI 领域的布局同样引人注目。纵观它在 AI 领域的布局，已经涵盖了从底层技术到上层应用的全栈能力。简单来说，是通过 AI+ 云业务的高速增长、AI 模型和应用的深度嵌入、即时零售的快速发展以及组织架构的调整和文化的重塑，实现多业务的协同增长。淘宝闪购作为即时零售的重要组成部分，有了不少进展。8 月，淘宝闪购的日订单峰值达到 1.2 亿单，周日均订单量达到 8000 万单，月度交易买家数达到 3 亿，对比 4 月增长了 200%。淘宝 APP 的日均活跃用户数（DAU）在 7 月领先拼多多近 5000 万，8 月 7 日活动峰值时，淘宝 DAU 比拼多多高出超 1 亿。目前，阿里体系内的多个应用实现了 AI 化升级。比如，最近重启扫街榜的高德地图，已经升级为全球首个基于地图的 AI 原生应用；钉钉完成 AI 升级，打造全球首个以 Agent 驱动的工作信息流；淘宝平台也实现了 AI 搜索、AI 广告平台应用升级，提升了消费者体验和商家经营效率。腾讯的 AI 战略也颇具看点。它没有盲目追求全能 AI，而是聚焦底层技术突破。根据报告数据显示，腾讯自研的混元大模型支持万亿参数规模，通过将推理计算精度从 FP16 降至 FP8，在几乎不影响效果的前提下，算力成本每年降低 30%。自去年四季度 AI 战略加速以来，腾讯累计资本开支已达 831.6 亿元。AI 已经成为腾讯的新业务基因，推动了腾讯在多个领域的提效与增长。对内，已有 700 款智能应用落地，这意味着平均每 1.2 个工作日就有一款新的 AI 工具投入使用。对外，腾讯将打造智能化与全球化两大效率引擎，助力企业稳健和可持续增长。未来，Agent 不是谁家独有的新玩具，而是下一回合电商的入场券。当算法能把需求—决策—支付—履约全程压缩成一句对话，电商的故事就不再是流量有多大，而是 Agent 有多懂你。