人工智能技術在時裝行業的應用

姚新宇，辛旭東，吳瓊

（南京工業大學，南京210000）

1 人工智能

人工智能（Artificial Intelligence）是指基于機器人和計算機的技術能夠執行任務并產生相對于智能生物完成的結果的能力。人工智能是門綜合了計算機科學、控制論、信息論、神經生理學、心理學、語言學、哲學等多種學科相互滲透而發展起來的一門交叉學科[1]。這主要用于基于對幾個最終過程的復雜理解來生成決策，例如發現、概括和理解它們的能力，就像人類智力特征一樣。正如人類的智能不能用一種特征來理解一樣，需要注意的是，人工智能也是以計算機和機器人來解決問題、決策和推理的幾種算法的組合。隨著人工智能技術的迅速發展，全球范圍內的人工智能領域都受到了廣泛的關注。20世紀80年代以來，我國一直在進行人工智能方面的研究。目前國內的人工智能領域主要有數學邏輯、自然語言處理、機器人、專家系統等方面的研究。近年來，隨著人工智能技術的發展，其應用范圍也在不斷擴大。

2 時裝界使用人工智能的方式

“工業4.0”是新一波技術革命的產物。“工業4.0”就是第四次工業革命，或者說是一種革命性的生產方式，它是由智能制造驅動的。在工業4.0和未來的工業時代，人工智能將是一個重要的發展趨勢。在工業4.0時代，虛擬世界將和真實的世界融合，通過計算，自主控制和聯網，使人、機器和信息可以互相聯系和融合。在未來的制造業中，工作效率會更高，銷售周期也會更短，生產也會更有彈性。從全球發展的觀點來看，在40世紀的工業時代，人工智能將加速推動全球經濟的發展。根據埃森哲對全球12個發達經濟體的研究開看，人工智能將能幫助各國加快經濟增長速度。在新的科技浪潮中，人工智能注定會成為各國經濟發展的必然選擇[2]。

在時裝行業，人工智能傾向于執行原本是人類的任務。這是該領域正在使用的一項技術進步，能夠推動時裝運動，并使人們能夠以可持續的方式更好地挑選最適合他們的時裝。服裝行業是一個勞動密集型行業，如果將人工智能技術應用到服裝行業中，將會產生很大的利潤。而在服裝零售行業，則是借助當下流行的電子商務與手機交易平臺，通過分析顧客的偏好、購買記錄等，為消費者提供最合適的商品，從而創造出一種真正的個性化購物體驗。在服裝業中，人工智能還可以應用于各行各業，比如可以通過學習外語來增強和顧客的交流，也可以幫助商家和銷售商進行交流。每天對產品銷售數據進行跟蹤、與客戶溝通、管理企業與客戶的關系管理，都能有效地減少產品的錯誤，為買家創造個性化的購物體驗。同時，它也可以幫助服裝業進行大量數據的處理與分析，預測未來的消費趨勢。在中國未來的經濟發展中，人工智能是必然的選擇。

3 人工智能技術在時裝生產管理方面的應用

3.1 服裝設計

人們某種程度上忽視了服裝設計的人工智能解決方案。盡管如此，對于一個在大流行期間以及很可能在大流行之后迅速實現設計和演示過程自動化的行業來說，它們仍具有巨大的潛力。最初的AI實現聚焦于可度量的業務需求，創造力顯然更難以量化，也更容易滯后。但是，隨著越來越多的研究科學家開發出創造力的新模型，這項技術的潛力變得更加明顯。人工智能模特可能很快就會成為時裝設計師最好的朋友。通過收集更復雜的數據，時裝制造商利用技術更好地了解消費者的需求，從而生產出更好的服裝。

智能服裝涉及多個領域的尖端技術，而智能服裝的智能化主要有兩種。一種是利用智能材料，如形狀記憶材料、相變材料、變色材料、反應水凝膠等；第二種是把資訊科技與微電子技術運用于人類的日常著裝，其中包含了傳導材料、撓性感應器、無線通信技術及電力供應等。當前，一些設計師利用人工智能技術進行服飾設計，利用人工智能技術對服裝的流行顏色進行分析，并對其未來的發展趨勢做出預測。比如，將模特身上的顏色，從大量的照片中抽取出來，然后根據顏色在不同顏色中的比例，抽取當前流行的顏色，從而幫助設計師做出正確的選擇。這樣的數據處理可以節省設計師在色彩抽取的過程中所花費的時間，同時也能讓設計師在其他的設計過程中投入更多的精力。中國紡織信息中心此前就曾運用人工智能技術，分別統計了米蘭、倫敦、巴黎、紐約等地的時裝秀場，從中可以清晰地看出不同地區的服裝設計在時尚色調和搭配風格上的區別，這可以給設計師帶來啟迪[3]。德國時裝市場Zalando也與谷歌合作，根據顧客喜愛的顏色、質地和其他風格喜好，率先進行了人工智能時裝設計。

3.2 趨勢預測

趨勢預測是一個專注于預測市場未來的領域。時裝預測是時裝行業的一個分支，它關注預測新的時裝趨勢——顏色、造型技術、面料質地等等，產品開發人員利用這些預測為企業設計新服裝和配飾從而激發消費者的興趣。但是單獨的時裝趨勢預測者永遠無法處理大量數據，因此利用人工智能來執行繁重的工作，人工智能可以識別在社交媒體和其他地方流行的趨勢，從而能夠得出在一段時間后市場上最受追捧的服裝是什么。這可以幫助設計師在設計產品時考慮到這種趨勢并將自己的即興創作和添加到趨勢中。此外，這可以幫助他們應對過時的趨勢，以便一些創新的營銷理念可以在市場上占據應有的位置。

為了預見趨勢演變，Heuritech公司創建了一種內部深度學習技術，可以檢測所謂的早期信號。早期的信號包括豐富的網紅活動的輕微變化，他們常常引領新的潮流。Heuritech幫助企業更精確地預測需求和趨勢，進行可持續地生產，并通過利用強大的人工智能將發布在社交媒體上的真實照片轉化為相關信息，獲得強大的競爭優勢。

3.3 庫存檢查

人工智能可以自動記錄每家商店的庫存，并可以根據特定商店的銷售情況提供特定種類的庫存，還可以篩選這些商店最暢銷的產品種類。登錄此類商店的詳細信息可以幫助賣家跟蹤他們的商店庫存，這可以幫助他們跟蹤各種類別的銷售情況。這樣他們就可以在任何銷售的情況下保持如此高的銷售庫存，因為缺貨的產品會阻礙銷售，客戶可能會去其他網站尋找產品的復制品。

3.4 價格預算

人工智能還可以幫助計算制造產品的適當價格。算法服務通過密切關注競爭品牌的價格，可以得到原材料，產品成本，甚至預期利潤金額。使用人工智能來進行價格推薦的目的是為產品獲得一個公平合理的價格，包括在生產過程中發生的所有成本。最吸引人的是它既可以作為小規模生產單位，也可以作為大規模生產單位。

3.5 可持續性

時裝業及其如此龐大的產量是全球生態系統主要的污染者之一，但現在可以使用AI以非常微妙的方式來大大緩解這種現象。每天出現的時裝產品不僅會在出現時造成生產，而且還會在過時造成浪費，一旦人們停止購買它們，它們只能作為不被使用的產品而丟棄。

人工智能的計算和理解可以與其他幾個輸入和監控平臺相結合，以減少生產，并通過有效的營銷技術和策略來檢查可能很快被購物者所拋棄的銷售趨勢。因此可以用來減少設計師和制造商的趨勢預測錯誤，這將減少服裝的生產和浪費。

4 人工智能技術在時裝客戶服務領域的應用

4.1 虛擬商品

如今，網購因為其便捷性及保障性成為人們消費的一種主要的方式，甚至未來可能會代替線下商店，這是不可避免的，但在線上購買服飾往往不會總是盡如人意，經常出現與體型不符、質量有瑕疵等問題，因為許多網上商家利用照片吸引我們購買，但不一定提供真實的服裝描述，即使有退貨服務，很多消費者因為麻煩而置之不理。

增強現實（AR）和虛擬現實（VR）等人工智能技術正試圖通過彌合在線和實體店購買體驗之間的差距來解決上述問題。據一些分析人士稱，新冠疫情將使人們向網上購物的轉變加快5年。即便如此，時裝是否會實現完全無接觸還值得懷疑：許多人仍然想去真正的購物中心，在那里他們可以選擇和試穿真正的衣服。零售商可能會通過使用店內AR和VR解決方案來吸引這些人群，這些技術增強了購物體驗，使其更具沉浸感和愉悅感。時裝企業使用AR技術為傳統和在線購買提供新功能。作為一名消費者，你可能會嘗試不同的風格、質地和顏色，以及不同的鞋子、錢包和珠寶來完善你的外觀。這項技術的一個例子是“想要”（Wanna）應用程序，它使用增強現實技術，讓用戶可以試穿多款運動鞋。只需從3D模型集合中選擇一雙鞋，把相機對準足部，就會看起來像真正穿上了選擇的鞋子。

4.2 視覺搜索

從前，人們在散步時看見別人穿著漂亮的衣服，但是卻無法知道這件衣服的品牌、價格等信息，也不知道在哪里可以買到。如今，這種情況已經大為改觀，視覺搜索基于人工智能技術，掃描并識別用戶輸入的照片，并提供最相關的搜索結果。顧客可以通過拍照、截圖等方式搜索任何他們想要了解的時裝產品，一些支持人工智能的應用程序允許用戶對在線服裝進行截屏，在圖像中發現可購買的服裝和配飾，這使得網上購物更加直接并且令人滿意。

Pinterest或谷歌Photos等應用程序實現了視覺搜索功能。不過，只有少數公司專門從事服裝業務，幫助用戶找到更多目標商品。Lykdat就是一個例子，它是一個用照片尋找時裝商品的反向圖像工具。顧客只需提交服裝的照片，該算法就可以提供銷售這些商品的在線零售商的列表。

4.3 客戶的個性化

時裝業從商品時代，回歸產品時代，商品性價比將進入一個極致的時代。消費者不再為過多的溢價買單，更愿意為愛好和興趣買單[4]。個性化是商業成功的關鍵，在大數據環境下，有大量的客戶數據可以進行訪問和研究。當與商業數據集成時，AI和ML等深度學習技術使時裝公司能夠跟蹤個人用戶的購買行為。營銷人員越來越多地利用不斷增長的技術知識和計算技能來理解購物者的期望，并根據購買、喜愛的顏色、紋理和其他風格偏好來影響他們的體驗。基于這種算法的產品已經占了人們在亞馬遜上購買商品中的35%。作為世界領先的運動鞋和運動休閑企業之一，耐克在個性化方面獨占鰲頭，耐克將個性化設計推向了一個新的高度，它允許客戶通過Nike by You平臺設計他們的運動鞋，并將該平臺定義為一種共同創造服務。

4.4 真偽識別

在瀏覽龐大的互聯網市場時，普通消費者可能難以識別來自第三方賣家的假貨。當一個買家購買了一個看起來正規但性能很差的產品時，它可能會留下不好印象，并給予該品牌的較差的評價。但是一些組織已經可以使用人工智能來檢查和識別潛在的假冒產品，依靠大量的數據集和來自眾多在線市場的圖片。由ML驅動的計算機視覺技術也被用于檢測時裝中的贗品和仿冒品。Entrupy為銷售高價值商品的公司創建了人工智能認證解決方案。他們的尖端認證解決方案是由ML和計算機視覺混合提供支持，以及一個包含從世界各地收集的數百萬張正品和贗品照片的專有數據庫。它的技術被主要經銷商和奢侈品專業買家用來鑒定來自幾個奢侈品牌的手袋和配件，如路易威登、香奈兒和Hermès。

4.5 顧問角色

這是人工智能最重要和最常用的應用之一。電子計算機智能設備根據收集到的客戶身高、體重、體型、年齡和體型等數據，向客戶推薦流行的時尚和服裝。根據他們在計算機化系統中輸入的詳細信息，為他們提供了準確的選項。此外，人工智能能夠識別市場上的現代和流行趨勢，還可以與設備協同工作，在客戶的形象上給出一個虛擬的服裝形象，這樣他們就可以親眼看到時裝趨勢是否適合他們和他們的喜好。

4.6 人工交互

大多數線上零售商店都提供了一個基于電子機器人的系統來與網站上的訪問者進行交互，例如大家熟知的淘寶。通過為他們提供適當的鏈接來尋找他們正在尋找的東西，并提供他們即時查詢的商品信息。這種支持聊天機器人的系統是人工智能的一部分。這些解決問題的代理機器人實現了很高的訪問者到消費者的轉換率。現在有非常多的購物網站都啟用了聊天機器人，他們開始工作時會彈出一個窗口，詢問他們如何能提供幫助，甚至無需與業務人員進行任何形式的互動就可以實現消費者的購買行為。

5 結語

對于時裝行業來說，人工智能和機器學習可以允許更快的客戶服務、更好的商店中的用戶體驗以及更可持續的商業實踐，時裝行業的未來一片光明。說人工智能是時裝行業的未來并沒有錯，隨著該技術變得更加的用戶友好，它將更多地深入該領域以及每個階段的其他幾種實踐中。沒有任何技術可以完全取代任何人類智能，意識到這一點，時裝行業正在迎合這些技術，這些技術專門為零售商和顧客服務，通過虛擬試驗的可用性，基于圖像的搜索結果，為他們提供更好的選擇，并牢記對環境的影響。