當(dāng)AI引爆時(shí)尚

郝杰

通過大數(shù)據(jù)來洞察和預(yù)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(fèi)者，還將能夠?qū)崿F(xiàn)精準(zhǔn)庫存預(yù)測，推動服裝行業(yè)供給側(cè)的升級。

即使在幾年以前，人們還難以想象這樣的應(yīng)用場景：根據(jù)海量的消費(fèi)者數(shù)據(jù)，一群程序員編制了一套科學(xué)的算法，它不僅能夠告訴你時(shí)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(shí)尚穿搭。

事實(shí)上，這樣的人工智能應(yīng)用場景早已經(jīng)為人們所習(xí)慣，隨著人工智能應(yīng)用的領(lǐng)域越來越廣，流行時(shí)尚領(lǐng)域終于也成了AI的用武之地。

8月30日，蘑菇街在廣州發(fā)布2017年秋冬女裝潮流趨勢，并宣布設(shè)立搭配研究所，通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法以及對女裝越來越深入地洞察理解，從而做到精挑細(xì)選，為平臺上的2億多女性用戶，“訓(xùn)練”一個時(shí)刻在線的“私人穿搭小助手”。

AI，更具體地說——深度學(xué)習(xí)正在為一系列應(yīng)用開啟大門。在走在前列的實(shí)踐者的探索之下，人工智能和消費(fèi)者的距離正在不斷拉近。

引爆時(shí)尚

根據(jù)Tractica的一份新報(bào)告，消費(fèi)級AI目前占據(jù)了AI軟件、硬件和服務(wù)收入的最大部分，到2016年達(dá)到19億美元，到2017年底將達(dá)到27億美元，高于其他行業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域。Google、亞馬遜、Facebook、百度、蘋果等公司正在開發(fā)使用AI來進(jìn)行消費(fèi)者互動，以模仿和賦予人類更豐富、強(qiáng)大的能力。

隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，人工智能也在為時(shí)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(shí)尚領(lǐng)域的運(yùn)用。亞馬遜研發(fā)出一種新算法：通過分析大量圖像并模仿其風(fēng)格來設(shè)計(jì)服裝，或許在不遠(yuǎn)的將來會取代大量設(shè)計(jì)師的工作。而微軟則通過微軟小冰的創(chuàng)作設(shè)計(jì)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(shù)協(xié)助服務(wù)消費(fèi)者，訓(xùn)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(shù)據(jù)，例如商品圖像數(shù)據(jù)、店鋪紅人圖像數(shù)據(jù)、全球街拍數(shù)據(jù)等，還有大量的用戶數(shù)據(jù)，再應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，來訓(xùn)練時(shí)尚分析模型。

從事計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)工作超過10年的蘑菇街圖像算法高級技術(shù)專家張洪明介紹，人工智能與時(shí)尚電商結(jié)合，還要理解“搭配因素”。搭配因素包括流行趨勢，即不同時(shí)節(jié)、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(zhì)、外觀顏色和風(fēng)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(lǐng)字母印花T恤、藍(lán)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(shù)，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(shù)據(jù)

蘑菇街應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，來訓(xùn)練時(shí)尚分析模型，并且結(jié)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(shù)據(jù)，我們也會引入一些外部數(shù)據(jù)，比如說社交網(wǎng)絡(luò)上的潮流趨勢，兩者相結(jié)合。不過為消費(fèi)者做搭配的時(shí)候，我們以往的數(shù)據(jù)就可以產(chǎn)生不錯的效果。”美麗聯(lián)合集團(tuán)副總裁曾憲杰在接受《中國經(jīng)濟(jì)信息》記者采訪時(shí)說。

而在蘑菇街時(shí)尚商品總監(jiān)張欣看來，通過大數(shù)據(jù)來洞察和預(yù)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(fèi)者，還將能夠?qū)崿F(xiàn)精準(zhǔn)庫存預(yù)測，推動服裝行業(yè)供給側(cè)的升級。未來，消費(fèi)者穿在身上的可能是一身“美麗的數(shù)據(jù)”。同時(shí)，如果能做到比消費(fèi)者更先一步掌握這些數(shù)據(jù)，對女裝行業(yè)來說，無疑是一種重塑和升級。

曾憲杰也認(rèn)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(shí)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(jī)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(jì)算速度和傳播效率。AI技術(shù)的核心在于節(jié)省了許多重復(fù)性的工作，可以更好的滿足用戶多樣化的需求。

一項(xiàng)研究表明，最具AI潛力的領(lǐng)域中，就包括預(yù)測客戶需求，例如，零售商開始使用深度學(xué)習(xí)提前預(yù)測客戶的訂單。按需定制成為常態(tài)，為消費(fèi)者提供想要的規(guī)范和更多可用性，無論想要什么，什么時(shí)候想要。這可以讓客戶花更少的時(shí)間瀏覽貨架、產(chǎn)品目錄和網(wǎng)站，找到想要的產(chǎn)品。

尤其在個性化設(shè)計(jì)和生產(chǎn)方面，AI的潛力有待進(jìn)一步去挖掘?？梢愿鶕?jù)需要定制服裝和消費(fèi)品，而不是平均生產(chǎn)。以時(shí)尚和服裝為例，我們最終可以進(jìn)行完全互動和定制化的設(shè)計(jì)和供應(yīng)，通過AI創(chuàng)建的服裝模型在線銷售，使用自動化生產(chǎn)以小批量生產(chǎn)，隨后基于用戶反饋更改設(shè)計(jì)。

“我們從去年開始重視人工智能的力量?！痹鴳椊苷f，“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(guān)領(lǐng)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?yàn)槲覀兛吹剿梢援a(chǎn)生很大的業(yè)務(wù)價(jià)值。”

蘑菇街的趨勢大數(shù)據(jù)不但能夠幫助平臺用戶在購買衣服的時(shí)候給出合理建議，讓用戶更快更精準(zhǔn)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(yù)測和庫存問題。通過大數(shù)據(jù)分析，可以得出更加準(zhǔn)確的款式預(yù)測，并基于大數(shù)據(jù)進(jìn)行款式判斷算法，經(jīng)過流通環(huán)節(jié)的測款等方法做到最大程度的精準(zhǔn)庫存預(yù)測，從而做到“零庫存”。

“我們會更加細(xì)分，更加精確的洞察每一個細(xì)微的消費(fèi)需求，更好的服務(wù)她們，這是我們的發(fā)展方向。”蘑菇街時(shí)尚商品總監(jiān)張欣表示。endprint