人工智能将为时尚带来一场革命

文/张桂丹

人工智能若独行其是，纺织服装的销售折扣即可能销声匿迹，这要归功于软件，它可告诉零售商进货产品的准确种类和数量，以及全价出售的最佳时机。在线购物可呈现出一种对话，购衣者描述他们理想的款式后，几秒钟内，他们通过人工智能搜索引擎就能追踪到最相匹配的服装。设计师、经销商和买家都可与人工智能携手创新产品和买卖方式，商家在顾客下单前就了解其需求。

机器学习引发的市场效应

在过去几年里，廉价、无所不能且强大无比的人工智能、大数据、深度学习三者引发了时尚业的转型升级，而人工智能也促使这一行业进一步更新换代。如今我们日常生活的计算机设备即可生成大量数据集，例如，机器“深度学习”算法就可分析数据以查找趋势，进行预测并执行特定任务，如识别图像中的特定对象。提交算法数据越多，它就越能有效完成任务。

2018年初，国际上一家风投公司合伙商克里斯·迪克森在一篇名为“计算机的下一步”的博文中写道：“许多与深度学习相关的论文、数据集和软件工具都处于开源状态。它具有商业透明化的作用，允许个人和小型机构创建强大的应用程序。因此，人工智能在纺织服装工业的应用最终促使其进入黄金时代。”

人们生活或商业领域中的任何方面都与人工智能有着越来越紧密的联系，就像互联网触及社会的方方面面一样。这种趋势的蔓延引发了一场人工智能的“军备”竞赛。像谷歌和苹果这样的公司正在抢先并购人工智能初创企业。早在2017年，该领域里程碑式的成就来得比预期快，比如谷歌在2018年9月的AlphaGo计划中就列出一个被认为比国际象棋更复杂的战略棋盘游戏，只因它击败了人类冠军。

毫无疑问，全世界先进的大型纤纺企业使用人工智能，已箭在弦上。Kensho是一款数据运算的人工智能软件，它正为高盛的财务实现自动化，而《福布斯》杂志则利用人工智能报道基本的财经新闻。IBM研发的Watson软件是一套算法，也是公司核心人工智能产品，可作为云服务使用，使研究团队能快速分析大量数据，如数百万份科学论文，以测试假设和发现模式应用与云计算带来的相关信息。据专门研究信息技术的营销企业国际数据公司称，到2020年，全球机器学习应用市场将逾400亿美元。

英国《经济学家》杂志数据编辑兼《大数据：将改变工作、生活和思考方式》的作者认为，任何生活或商业领域都不会与人工智能隔离开来，就像社会所有人都与计算机或互联网接触一样。

人工智能提供更便宜、更快捷的方式来替代很多公司目前雇用人类来完成的任务，所以许多人预测人工智能将从根本上改变交通运输、医疗保健和金融在内的很多行业。无人驾驶卡车可降低公司的物流成本，福布斯利用软件编写公式化文本，例如电子商务网站上的产品描述。但对于时尚而言，最大的机遇在于调整供需，瞄准市场需求，扩展客户服务以及协助设计师发现时尚的趋势等等。

时尚品牌调整供需的绝佳工具

目前，时尚品牌和零售商使用有限的数据来预测要订购的产品以及何时打折或补货。一旦预测错误，就会导致因减价、浪费和替换商品而带来的损失。通过分析大量数据，比如时尚品牌以及竞争对手在线客户的浏览和购物历史，人工智能可告诉零售商如何调整产品以匹配需求，甚至如何在商店中展示产品以尽可能多地提升销售业绩。

人工智能做出的预测能对时尚趋势做出准确判断，从而准确把握市场，这具有特殊意义。 如今可在网上看见时尚市场：人工智能可搜索电子商务网站来看看哪些产品正处销售旺季; 可分析消费者数据以了解特定国家或地区甚至城市的客户正在购买的颜色或材料，也可从社交媒体中获取大量信息以识别趋势和微趋势。这些数据前所未有，可帮助品牌率先推出可能成为主流趋势的款式。

专门从事时尚的数据分析公司Edited已捷足先登。该公司的软件已“学会”识别图像中的服装产品，以及可利用自然语言处理软件系统对产品进行分类。它通过35种语言，从30多个国家的零售商和品牌中收集到6000万种时尚产品的数据。其结果是一个数据库就可包含有关每种产品有组织的结构化信息。

该公司首席执行官说：“我们可在几秒钟内处理数据，没人可用手动完成。与Edited合作的品牌，通常先分析其竞争对手的历史定价和分类数据，以制定更多战略决策，最终实现更好的销售、更强的库存管理和更少的打折销售。”

可收缩与扩展个性服务

传统上，奢侈品只在实体精品店购买，一对一的客户服务是该行业的核心。但互联网却使之发生翻天覆地的变化，为客户提供了一种无缝的方式来搜索成千上万种商品，并在不交换信息的情况下进行买卖。人工智能可以大规模地提供一对一的实体服务吗？

有一种方法是通过聊天机器人与人交换信息、解释和信息。中国微博平台上已有4000万人使用微型聊天机器人。并非世界上所有机器人与人类互动的尝试都如此成功。微软因此近期在推特上发布另一聊天机器人，该机器人从其他用户“学习”并迅速开始发布很有价值的消息。

机器学习还可使品牌为每个市场甚至每个客户精细地提供个性化产品。Thread是一种在线个人造型服务平台，它将人体造型师与机器学习算法相结合。人工智能根据多方面因素来处理数据，包括人类设计师认为适合个人用户的着装、居住地点、天气状况，以及用户对应用产品的评分、点击的项目、具有相似购买习惯的客户回应产品推荐的情况来为你准确做出正确决策，并对推荐的产品做出判断。

Thread创始人兼首席执行官认为，人工智能既可处理大量数据，还可记住客户的偏好，这点人类做不到，但电脑记得一切。覆盖Forrester认知计算和数据的首席分析师对此表示赞同：“这就是人工智能闪光之处，它能提升人的洞察力。”

包括500多家零售商在内的合作伙伴与IBM Watson公司合作的同时，也与乐斯菲斯联手，他们因此促成了在线“引导式购物”。人工智能向购衣者询问有关性别、年份和技术产品细节等因素的问题，以提供个性化建议。该公司的生态系统经理说：“这种在线购物方式成就了压倒性能量。有很多来自众多不同来源的选择和产品可帮助零售商了解大量非结构化数据，以改善个性化在线购物体验。”

Snap Fashion和ASAP54等图像识别应用程序也在利用人工智能构建时尚搜索引擎。从理论上讲，用户可拍摄街上某人的照片，他穿着自己喜欢的衣服，甚至可像绘画一样抽象，图像识别搜索引擎会搜索一个庞大的购物产品数据库并提供类似的商品。当《商业时尚》测试这些产品时，搜索结果并不完美，但Kieran O'Neill认为“在未来三年内它会变得完美的”。

如虎添翼的人工智能辅助设计

今天用人工智能系统编制的音乐、故事、艺术品，没人能感觉到与人编制的差异。所以人工的时装设计肯定也不会超越人工智能的能力。然而，并不是所有的人工智能都将完全取代设计师，而是将成为他们不可或缺的工具。

就像建筑师依赖计算机建模一样，拥有人工智能的时装设计师也同样能够提出激进的新想法：人工智能将放大他们的创造力而不是取而代之。但另一说法是，人工智能绝对会挑战并取代设计师，因为人工设计很多都要反复测试，然后纠正错误，最后实现正确。人工设计与人工智能设计相比，后者可更准确预测设计，并接管重复性任务来帮助解决这两个问题，而避免了人工设计产生的上述负面。

有些业者认为，应尽快投资时尚品牌的人工智能，时尚行业需要拥有内部人工智能团队，就像其他公司一样，无论是从头开始建立，还是通过收购初创公司，那些等待和因怕风险而落后者迟早要被淘汰，特别是在时尚这个快速发展的行业中，消费者是主要的推动者，且品味变化无常。不利用人工智能，那企业真的只能坐以待毙。

提倡个性化品质的旧世界并不一定会消失，但即使从奢侈角度看，传统也不是品牌未来发展的方式。当时尚品牌涉及人工智能时，需要考虑到，下一代奢侈品消费者出生在社交媒体世界，他们能从世界任何地方购买自己想要的东西，而面对一对一服务，他们缺乏耐心。事实上，下一代消费群体已在使用人工智能了：如利用GPS导航塑造自我的驾驶习惯，而Spotify和Netflix算法驱动的个性化推荐影响着他们的消费。换一句话说，没有人工智能，他们就不能与现在的经历保持一致。

与第三方人工智能专家合作也是大势所趋。企业最明智的选择就是与以时尚为重点的科技公司合作，以人工智能为核心，从零建立人工智能团队，或收购人工智能初创企业并将其改造为以零售为重点，这需要投入大量时间和金钱。