AI跨界时尚搭配,阿里推全球首家人工智能服饰店

2018-07-04 爱比价妈妈-能让你省钱的网站

高凉说

  【环球网科技综合报道】直男到底懂不懂美?对于这样的世纪难题,淘宝给出了答案。2018年7月4日,阿里工程师们在香港落地了全世界第一家人工智能服饰店——“FashionAI 概念店”(“时尚之心概念店”)。除了线下,在线上,未来淘宝5亿消费者也将全面感受到人工智能带来的穿搭推荐。事实上,这是中国时尚业首次尝试通过人工智能技术解读人类的“穿搭密码”,比任何一个国家都要超前。

  什么是FashionAI概念店?

  从外部看起来,FashionAI概念店似乎和普通门店没有差异——丰富的货架、宽敞的试衣间,一切井然有序。用户通过扫描淘宝ID,绑定身份信息后进入店铺。在浏览货架期间,随意轻轻拿起任何一件衣服,货架边的“镜屏”就会感应到商品信息,给出若干种搭配选择。

全球首家人工智能服饰店“FashionAI概念店”落地香港全球首家人工智能服饰店“FashionAI概念店”落地香港

  有趣的是,镜屏上的搭配还将高度呈现“个性化”,消费者会惊喜发现,他们曾经购买过的衣服、鞋子、配饰也“活”了起来。“在镜屏上,我看到去年买的蓝色牛仔裤居然跟店里的高跟鞋搭配了起来。”消费者表示。

消费者可在试衣间随意更换试穿尺码、颜色消费者可在试衣间随意更换试穿尺码、颜色

  逛了一圈,挑选到三五件心仪商品,想试穿怎么办?在FashionAI概念店,消费者不必像在“快时尚”店里那样手忙脚乱。消费者只要在镜屏上,选择尺码、选择型号,点击“试衣”,便可以把所有试衣信息一键同步到后台库房中,并由售货员进行捡货。

配货员在后台接到消费者试衣下单指令配货员在后台接到消费者试衣下单指令

  “两手空空走向试衣间”,这可能是“逛街族”最轻松、最想要的打开方式。进入试衣间,消费者会发现,所有待试衣服均已准备好。在每个试衣间,消费者都将拥有一块巨大的试衣镜,无论是加购、还是更改尺码、更改颜色,都可以点击试衣镜完成。售货员接到指令后,将重新为消费者送上。

在淘宝上,消费者可以通过“我的淘宝”中看到穿搭建议在淘宝上,消费者可以通过“我的淘宝”中看到穿搭建议

  FashionAI的试衣镜就是一块“魔镜”,试玩衣服后,消费者可以直接完成扫码购买,或选择在店提货,或选择快递到家。回到家后,任何心仪、犹豫不决而没有购买的服饰都能在淘宝中一一展现。原来,FashionAI为消费者记录了所有的试穿信息,方便二次浏览。除此之外,那些曾经购买过的服饰单品也在“我的淘宝”中“活”了起来,让商品与商品之间碰撞出更多火花。

  FashionAI读懂穿搭方法论

  FashionAI的背后不仅是新零售体验,更是一套完整的,用算法读懂时尚的方法论。虽然不断有人质疑,冰冷的算法是否可以理解时尚?但事实上,尽管时尚看起来庞杂且主观,但当算法不断庖丁解牛后,依然可以清晰找到服饰认知体系的框架。FashionAI就是这样,它把抽像的美学变为可重复的方法论,然后再重新建构,进而理解时尚穿搭之道,理解流行风向。

  灯笼袖、泡泡袖、喇叭袖、蛋糕袖、冷肩袖……阿里直男工程师们可能没想到过,这样高度专业的时尚名词会成为他们日常的工作日常。如今,在工程师们的嘴里,这些名词变成了“如数家珍”。

消费者得到FashionAI提供的穿搭建议消费者得到FashionAI提供的穿搭建议

  FashionAI归纳了一整套理解时尚、理解美的方法论,通过机器学习与图像识别技术,它把复杂的时尚元素、时尚流派进行了拆解、分类、学习。过去一年,他们学习了50万套来自淘宝达人的时尚穿搭。不停的学习,不停的辨别,不停的搭配。以袖口部位为例,FashionAI共计拆出了袖形袖口、袖肩、设计手法等4个维度、24个设计标签。

  目前,FashionAI已经初步搭建出女装的认知模型,接下来就是攻克男装、配件等其他时尚领域。

  AI时尚迈出“从0到1”,未来还距“千山万水”

  未来,通过算法,淘宝希望用户的“衣橱衣柜”不仅是线下的,还可以是线上的,是数据化的,线上线下互为打通。消费者不但可以通过FashionAI获得更高效的服装搭配、购买建议外,还能帮助制造商、零售商更加了解用户行为、偏好。

  作为人类“衣食住行”四大生活场景,服饰行业的产业规模高达3万亿,却还远远没有被科技所渗透。未来,FashionAI将帮助B端商家管理“商品数据”,哪件衣服拥有极高试穿率却很少被购买,哪件衣服让消费者拿起又放下,哪些服饰是万能百搭型产品,可以搭配其他商品一起售出……过去,这些“试穿率”、“购买率”是销售员心中“只可意会,不可言传”的机密,而今天,在FanshionAI的世界,将被一一解密。

  可以说,阿里巴巴跑在了是人工智能与时尚领域的最前面,可这还只是迈出“从0到1”。未来,阿里将面向业界、学术界、零售界开放部分研究数据,供行业使用,推动时尚领域内的技术普惠。

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