人工智能 帮你成为最美丽的女人

　　女人心、海底针，怎么才能猜到这一季女人到底喜欢什么?到底如何穿搭才能让女人满意?日前，时尚电商蘑菇街在广州发布了2017年秋冬女装潮流趋势。与以往时尚趋势发布不同，物联网助力零库存、大数据让潮流心里有数、AI帮你穿搭……人工智能和互联网技术跨界时尚圈，给这一次的秋冬发布不一样的味道，让你知道谁是最美丽的女人。

　　人工智能跨界时尚与科技

　　在人工智能如火如荼的2017年，其在时尚领域的应用也已经起步，各大公司纷纷入局，欲突破时尚与科技的边界。

　　据麻省理工学院报道，在线零售巨头亚马逊位于旧金山的一个研究中心开发了一种机器学习算法。该算法只需学习一些特定的时尚风格，便能够产出类似的风格。也就是说，这种机器学习算法已经可以称得上一个简单的人工智能时尚造型师或设计师了。

　　最近，欧洲品牌SELECTED也宣布聘请人工智能微软小冰为其助理设计师，并发布了首款由人工智能设计的“天际线系列”服装。微软小冰的设计过程是：通过聆听一段歌曲，分析歌曲的旋律、节奏、和弦色彩、情绪等特征，再结合对不同城市标志性建筑的学习，创作出与该城市及歌曲情绪相关的视觉作品。

　　这些人工智能在时尚设计方面的运用，给人们打开了一扇奇妙的大门。而在国内，蘑菇街则选择了一个新的人工智能和时尚结合的方向——时尚搭配助手。

　　女人的衣橱里永远都缺一件衣服。刚买的衣服是流行款式吗?这件裙子该配什么鞋子呢?穿搭是个巨大的“不确定问题”，是时尚女性的一大痛点。然而随着大数据技术和人工智能与时尚的结合，这个问题正在找到解决方案。除了亚马逊、微软在人工智能时尚运用方面的尝试外，蘑菇街也透露了其在人工智能上的动作。据悉，他们正在通过机器学习算法，为平台上的2亿多女性用户“训练”一个时刻在线的AI“私人穿搭小助手”。

　　小助手具备三类搭配要素

　　人工智能落地的关键是数据。蘑菇街上不仅有海量的商品数据，如商品图像数据、店铺红人图像数据、全球街拍数据等，还有大量的用户数据，如用户上传的社交图像数据、视频图像数据、用户场景的行为数据等。在大数据量的基础上，蘑菇街应用机器学习算法来构建时尚分析模型。

　　据悉，AI小助手首先要具备理解图片的能力。对于时尚智能培育来说，让人工智能理解时尚，就要把任意一张图片理解得更加细腻，从而识别到更加细节的元素。例如将一套完整的全身搭配图片，分解为“烟粉圆领字母印花T恤、蓝色牛仔短裤、亮黑小方包、白色松糕鞋”，并识别出来。这种图片识别技术，可以极大地提高用户的搜索效率，为搭配推荐提供了解决途径。

　　从事计算机视觉和机器学习工作超过10年的蘑菇街图像算法技术专家张洪明介绍说，人工智能与时尚电商结合，除了图像识别以外，还要理解“搭配因素”，包括流行趋势(不同时节、不同地域的流行单品的变化)，以及流行单品的面料、材质、外观颜色和风格等商品因素。此次发布的2017秋冬女装潮流趋势就能帮助蘑菇街的“私人穿搭小助手”读懂潮流。再加入用户体验因素和用户画像特征，在用户搜索一件单品衣服的同时，这个“小助手”能为用户找到更多可搭配的款式，形成候选集，并提交给时尚运营部门，最终帮用户找到更“贴心”的搭配。

　　在此基础上，蘑菇街还汇聚了大量来自时尚杂志、快时尚品牌领域的专业时尚人士。他们在日常服务用户过程中的行为，也会形成数据反馈，这些会持续不断地训练人工智能，让它的“品位”越来越高。而这些人工智能模型的训练与应用，也将推动蘑菇街更好地为用户提供时尚穿搭服务。

　　从阅人无数到潮流“有数”

　　“通过大数据来洞察和预测商品潮流趋势，不但能够帮助平台挑选更新更好的款式商品提供给消费者，还能够实现精准库存预测，推动服装行业供给侧的升级。”蘑菇街时尚商品总监张欣认为，未来，消费者穿在身上的可能是一身“美丽的数据”。同时，如果能做到比消费者更先一步掌握这些数据，对女装行业无疑是一种重塑和升级。

　　区别于其他消费领域的大数据，“美丽”这件事看起来既感性又复杂，如何用大数据破解潮酷密码呢?“一方面是做了海量的市场调研数据分析。”张欣介绍说，“为了尽可能地掌握女性的消费选择，蘑菇街数据采集对象上至蘑菇街全球街拍、设计师品牌、快时尚品牌，下至批发市场，以及日常女性真实的选装场景。另一方面，做了全渠道销售的大数据分析，从中得出对用户的款式、风格、兴趣、场景、购买力等偏好的洞察。”

　　在业内人士看来，收集到的大数据要有价值，更多地在于对数据的加工能力。而大数据技术的发展，可以无限地逼近消费者的内心需求，掌握数据就是掌握了消费者需求。

　　从精准预测库存到零库存

　　以往传统电商数据维度单一注重流量效率，而依托于物联网技术的时尚品牌，其数据维度中除了关注店面的销售数据外，还关注以“进货、存货、销售”三个维度为核心的“款式效率”。蘑菇街的时尚大数据则结合了传统电商的流量效率类数据和时尚品牌公司的商品效率类数据。

　　在更加全面的物联网和大数据基础上，时尚电商可以从简单的销售环节逐步深入到产品的设计环节，突破“生产-销售-数据”的小闭环。在洞察每个单品细节设计的同时，还能够更好地为用户挑款选款，提前了解到用户的需求。

　　更聪明的时尚趋势大数据，不但能够帮助平台用户在购买衣服的时候给出合理建议，让用户更快、更精准地购买到自己喜欢的潮款，也可以帮助商家解决一直以来令人困扰的款式预测和库存问题。通过物联网和大数据分析，可以得出更加准确的款式预测，并基于大数据款式判断算法、经过流通环节的测款等方法，做到最大程度的精准库存预测，从而做到零库存。