當AI引爆時尚

郝杰

通過大數據來洞察和預測商品潮流趨勢，不但能夠幫助平臺挑選更新更好的款式商品提供給消費者，還將能夠實現精準庫存預測，推動服裝行業供給側的升級。

即使在幾年以前，人們還難以想象這樣的應用場景：根據海量的消費者數據，一群程序員編制了一套科學的算法，它不僅能夠告訴你時尚界最新的流行趨勢，并且能夠利用人工智能給你搭配一套今秋最時尚穿搭。

事實上，這樣的人工智能應用場景早已經為人們所習慣，隨著人工智能應用的領域越來越廣，流行時尚領域終于也成了AI的用武之地。

8月30日，蘑菇街在廣州發布2017年秋冬女裝潮流趨勢，并宣布設立搭配研究所，通過機器學習算法以及對女裝越來越深入地洞察理解，從而做到精挑細選，為平臺上的2億多女性用戶，“訓練”一個時刻在線的“私人穿搭小助手”。

AI，更具體地說——深度學習正在為一系列應用開啟大門。在走在前列的實踐者的探索之下，人工智能和消費者的距離正在不斷拉近。

引爆時尚

根據Tractica的一份新報告，消費級AI目前占據了AI軟件、硬件和服務收入的最大部分，到2016年達到19億美元，到2017年底將達到27億美元，高于其他行業應用領域。Google、亞馬遜、Facebook、百度、蘋果等公司正在開發使用AI來進行消費者互動，以模仿和賦予人類更豐富、強大的能力。

隨著大數據技術的發展，人工智能也在為時尚界尋找解決方案。近日，亞馬遜、微軟都展示了人工智能在時尚領域的運用。亞馬遜研發出一種新算法：通過分析大量圖像并模仿其風格來設計服裝，或許在不遠的將來會取代大量設計師的工作。而微軟則通過微軟小冰的創作設計能力，讓品牌服裝“個性化”成為可能。

與亞馬遜和微軟不太相同的是，蘑菇街利用人工智能技術協助服務消費者，訓練其成為“私人穿搭小助手”，蘑菇街為“小助手”提供海量的商品數據，例如商品圖像數據、店鋪紅人圖像數據、全球街拍數據等，還有大量的用戶數據，再應用機器學習算法，來訓練時尚分析模型。

從事計算機視覺和機器學習工作超過10年的蘑菇街圖像算法高級技術專家張洪明介紹，人工智能與時尚電商結合，還要理解“搭配因素”。搭配因素包括流行趨勢，即不同時節、不同地域的流行單品的變化，除此之外還有流行單品的面料、材質、外觀顏色和風格等商品因素等。例如將一套完整的全身搭配圖片，分解為“煙粉圓領字母印花T恤、藍色牛仔短褲、亮黑小方包、白色松糕鞋”識別出來。這種圖片識別技術，可以極大地提高用戶的搜索效率，為搭配推薦提供了解決途徑。

變革數據

蘑菇街應用機器學習算法，來訓練時尚分析模型，并且結合流行趨勢特征和用戶畫像特征，在海量的商品中，找到多種可搭配的款式。

“除了利用自有數據，我們也會引入一些外部數據，比如說社交網絡上的潮流趨勢，兩者相結合。不過為消費者做搭配的時候，我們以往的數據就可以產生不錯的效果。”美麗聯合集團副總裁曾憲杰在接受《中國經濟信息》記者采訪時說。

而在蘑菇街時尚商品總監張欣看來，通過大數據來洞察和預測商品潮流趨勢，不但能夠幫助平臺挑選更新更好的款式商品提供給消費者，還將能夠實現精準庫存預測，推動服裝行業供給側的升級。未來，消費者穿在身上的可能是一身“美麗的數據”。同時，如果能做到比消費者更先一步掌握這些數據，對女裝行業來說，無疑是一種重塑和升級。

曾憲杰也認為，AI并不是否定過去人們的工作，它一方面是要解決過去人們沒辦法做到的一部分，同時也讓可以辦到的事情變得更加高效。

洞窺需求

自AlphaGo勝利之后，人們意識到未來人與機器的融合趨勢。盡管目前它并不能完成人的所有工作，但可以大幅提高計算速度和傳播效率。AI技術的核心在于節省了許多重復性的工作，可以更好的滿足用戶多樣化的需求。

一項研究表明，最具AI潛力的領域中，就包括預測客戶需求，例如，零售商開始使用深度學習提前預測客戶的訂單。按需定制成為常態，為消費者提供想要的規范和更多可用性，無論想要什么，什么時候想要。這可以讓客戶花更少的時間瀏覽貨架、產品目錄和網站，找到想要的產品。

尤其在個性化設計和生產方面，AI的潛力有待進一步去挖掘。可以根據需要定制服裝和消費品，而不是平均生產。以時尚和服裝為例，我們最終可以進行完全互動和定制化的設計和供應，通過AI創建的服裝模型在線銷售，使用自動化生產以小批量生產，隨后基于用戶反饋更改設計。

“我們從去年開始重視人工智能的力量。”曾憲杰說，“我們在AI投入方面是全方位的，除了自己有正式的員工做相關領域的研究以外，我們也在嘗試跟高校合作。我們會很重視這一塊，因為我們看到它可以產生很大的業務價值。”

蘑菇街的趨勢大數據不但能夠幫助平臺用戶在購買衣服的時候給出合理建議，讓用戶更快更精準地購買自己喜歡的潮款；對電商商家來說意義同樣重大，可以幫助商家解決一直以來令人困擾的款式預測和庫存問題。通過大數據分析，可以得出更加準確的款式預測，并基于大數據進行款式判斷算法，經過流通環節的測款等方法做到最大程度的精準庫存預測，從而做到“零庫存”。

“我們會更加細分，更加精確的洞察每一個細微的消費需求，更好的服務她們，這是我們的發展方向。”蘑菇街時尚商品總監張欣表示。endprint