人工智慧正在融入時尚產業，可深度融合到產業鏈各個環節

全文總計2164字，閱讀時間大約為5分鐘

上個月，亞馬遜在一場機器學習和時尚會議上公布了亮眼的人工智慧成果：通過分析圖像上的標籤，便能推斷出某些搭配是否足夠時尚，以及通過智能演算法學習一些特定的時尚風格，便能產生類似的設計風格。

人工智慧如此深度的介入一向對傳統設計大師青睞有加的時尚產業，無異於又在一個傳統領域開啟了一次顛覆性的革命。

亞馬遜介入智能時尚產業，智能分析打造個性化推薦

人工智慧已經在幫助記者、運動員和醫生進行工作，很快它也將成為T台的常客。至少亞馬遜已經開闢出了一條道路。

當前亞馬遜正在開發一款智能軟體，它能分析時尚潮流趨勢，還能定製相關時尚產品。當用戶使用其智能音箱Echo在網上購買服裝的時候，這款智能軟體就該派上用場了。這項新技術通過智能演算法先從圖片中學習服裝風格，再利用收集的服裝數據，定製時尚產品。雖然它還達不到迪奧、香奈兒設計大師的水平，但它至少在說明亞馬遜在積極進軍智能時尚領域。很顯然，這個項目將有助於拓展亞馬遜智能產品的業務頻譜。

在最近的一次研討會上，麻省理工學院的研究團隊與亞馬遜共同展示了他們的研究成果。他們演示的一種智能演算法，能識別與時尚有關的媒體資料，同時展示中的另一款智能軟體能通過顧客過去的服裝購買數據，分析出顧客的衣服尺碼。亞馬遜的一些實驗已經取得了商業化成果。今年4月，亞馬遜推出了Echo Look攝像頭。該相機將通過掃描自拍照提供一個專屬於你個人的人工智慧設計師。最終，亞馬遜的目標就是想利用機器學習將來征服時尚界。

智能+時尚產業頻譜寬廣，可深度融合到產業鏈各個環節

智能技術正在徹底改變時尚業的營銷、製造、銷售、購物體驗等基礎環節。智能+時尚的產業業態從當下到未來，也將有著多樣型的發展業態。

業態1. 新類型客戶的發掘

越來越多時尚品牌開始意識到社交營銷的重要性，同時根據社交平台的用戶屬性來進行細分化營銷，有助於發掘新用戶。比如Snapchat青少年群體更多，Instagram則擁有更多收入穩定的青年群體，Facebook當前增速最高的用戶群則是40-50歲的女性。顯然，如果時尚品銷售商想把產品賣給16歲的少女，需要選擇正確的社交媒體進行營銷。而社交網站的龐大用戶群和個人數據為智能營銷提供了絕佳的原始資料。

另外，數字媒體也改變了時尚傳播的形式，雖然拍攝雜誌大片仍是必不可少的，但基於人工智慧精準定位用戶群的社交媒體營銷往往會讓時尚企業更快速地得到實際回報。

業態2. 人工智慧分析並推送

人工智慧在近年來得到迅猛發展，對時尚產業也有著積極的影響。比如一款名叫GoFind的應用，能夠通過基於人工智慧的搜索引擎精準的找到用戶所提供照片里服裝的品牌、零售店，無疑增強了購物體驗。當然，包括亞馬遜在內的越來越多的時尚在線購物網站也開始使用人工智慧演算法，分析用戶數據，推送其最感興趣的服飾內容。

業態3. 3D智能列印和智能面料

3D列印雖然無法成為密集型的生產工具，但在時尚領域，3D列印能夠幫助設計師把前衛的想法變成現實，再進行定製化生產。同樣，智能面料也在近年來崛起，讓服裝更安全、溫暖甚至能夠與環境和電子設備互動。這個領域裡，谷歌與李維斯合作的Project Jacquard便是一個非常典型的案例。

業態4. 物聯網和大數據

零售店、體驗店對於時尚行業仍是一個非常重要的環節，線上購物並不能完全替代。當然，隨著技術的進步，店面陳設、商品擺放位置也變得講究起來，零售店、體驗店可以通過物聯網設備如智能標籤、運動追蹤器等智能分析用戶對哪個區域的產品最感興趣，再進行個性化定製，完善購物體驗並增加銷售業績。

小型企業嶄露頭角，抓住智能+時尚細分產業機遇

人工智慧+時尚產業屬於一個剛剛興起的細分性領域，因此這給了許多在時尚和科技領域重疊的公司巨大的發展機會，以下是一些在兩年內國內外該領域亮眼的初創企業。

成立於2011年的矽谷時尚電商公司Stitch Fix，已經銷售額突破50億元人民幣，並且連續3年盈利。這家時尚電商公司，靠的是75名數據科學家，分析用戶的消費行為，預測他們的喜好，給他們預先郵寄品牌、奢侈品服裝，用戶收到后，不想買、不滿意可以退貨。雖然退貨率可想而知高於其他電商，但是實現50億銷售並且盈利，充分說明了數據分析在時尚行業的價值。

另外一家更早期的美國公司，Taste Analytics，是時尚行業的純數據公司。他們利用強大的非結構化數據分析能力，比如對社交媒體的文本的分析，來預測某款產品、或者某個品類的趨勢。這一服務能夠幫助時尚行業快速反應，並且指導產品設計思路。在InnoBrand 2016華麗集品牌創新大賽上， Taste Analytics 突出重圍，成為了決賽圈唯一一個純科技品牌。

國內的數據公司也在時尚科技方面有所突破。北京的大數據公司博曉通，在2015年開始進行在時尚流行趨勢方面的產品研發。他們認為，時裝設計師或企業通常通過翻看大量的流行時尚內容和專業的時尚預測報告，比如時尚雜誌、時尚新聞、時尚活動、T台秀場、頒獎慶典等內容，來設計下一季的時尚產品，發現最新的流行熱點和時尚元素，而這些內容在互聯網上大多數有跡可循，基於這些流行熱點的大數據就是時尚設計語言的寶庫。

在紐約，時尚技術孵化器New York Fashion Tech Lab已經做到了第四期，孵化器由眾多時尚零售商和技術創業者聯合創辦於 2013年，由地址在高大上的曼哈頓聯合辦公空間 Spring Place。孵化器的資金來自紐約時尚大腕們，包括J. Crew ，梅西百貨，Bloomingdale百貨， Kohl百貨和時代公司，意在尋找能改變時尚行業的科技。孵化的科技集中在數據分析和預測、可視化營銷、虛擬購物等多個方面。

文：王晗 編輯：李靖