AI跨界時尚搭配 阿里推全球首家人工智慧服飾店

[導讀]直男到底懂不懂美?對於這樣的世紀難題,淘寶給出了答案。

直男到底懂不懂美?對於這樣的世紀難題,淘寶給出了答案。2018年7月4日,阿里工程師們在香港落地了全世界第一家人工智能服飾店——“FashionAI 概念店”(“時尚之心概念店”)。除了線下,在線上,未來淘寶5億消費者也將全面感受到人工智能帶來的穿搭推薦。事實上,這是中國時尚業首次嘗試通過人工智能技術解讀人類的“穿搭密碼”,比任何一個國家都要超前。

什麼是FashionAI概念店?

從外部看起來,FashionAI概念店似乎和普通門店沒有差異——豐富的貨架、寬敞的試衣間,一切井然有序。用戶通過掃描淘寶ID,綁定身份信息後進入店鋪。在瀏覽貨架期間,隨意輕輕拿起任何一件衣服,貨架邊的“鏡屏”就會感應到商品信息,給出若干種搭配選擇。

AI跨界時尚搭配 阿里推全球首家人工智能服飾店

全球首家人工智能服飾店“FashionAI概念店”落地香港

有趣的是,鏡屏上的搭配還將高度呈現“個性化”,消費者會驚喜發現,他們曾經購買過的衣服、鞋子、配飾也“活”了起來。“在鏡屏上,我看到去年買的藍色牛仔褲居然跟店裡的高跟鞋搭配了起來。”消費者表示。

AI跨界時尚搭配 阿里推全球首家人工智能服飾店

消費者可在試衣間隨意更換試穿尺碼、顏色

逛了一圈,挑選到三五件心儀商品,想試穿怎麼辦?在FashionAI概念店,消費者不必像在“快時尚”店裡那樣手忙腳亂。消費者只要在鏡屏上,選擇尺碼、選擇型號,點擊“試衣”,便可以把所有試衣信息一鍵同步到後臺庫房中,並由售貨員進行撿貨。

AI跨界時尚搭配 阿里推全球首家人工智能服飾店

配貨員在後臺接到消費者試衣下單指令

“兩手空空走向試衣間”,這可能是“逛街族”最輕鬆、最想要的打開方式。進入試衣間,消費者會發現,所有待試衣服均已準備好。在每個試衣間,消費者都將擁有一塊巨大的試衣鏡,無論是加購、還是更改尺碼、更改顏色,都可以點擊試衣鏡完成。售貨員接到指令後,將重新為消費者送上。

AI跨界時尚搭配 阿里推全球首家人工智能服飾店

在淘寶上,消費者可以通過“我的淘寶”中看到穿搭建議

FashionAI的試衣鏡就是一塊“魔鏡”,試玩衣服後,消費者可以直接完成掃碼購買,或選擇在店提貨,或選擇快遞到家。回到家後,任何心儀、猶豫不決而沒有購買的服飾都能在淘寶中一一展現。原來,FashionAI為消費者記錄了所有的試穿信息,方便二次瀏覽。除此之外,那些曾經購買過的服飾單品也在“我的淘寶”中“活”了起來,讓商品與商品之間碰撞出更多火花。

FashionAI讀懂穿搭方法論

FashionAI的背後不僅是新零售體驗,更是一套完整的,用算法讀懂時尚的方法論。雖然不斷有人質疑,冰冷的算法是否可以理解時尚?但事實上,儘管時尚看起來龐雜且主觀,但當算法不斷庖丁解牛後,依然可以清晰找到服飾認知體系的框架。FashionAI就是這樣,它把抽像的美學變為可重複的方法論,然後再重新建構,進而理解時尚穿搭之道,理解流行風向。

燈籠袖、泡泡袖、喇叭袖、蛋糕袖、冷肩袖……阿里直男工程師們可能沒想到過,這樣高度專業的時尚名詞會成為他們日常的工作日常。如今,在工程師們的嘴裡,這些名詞變成了“如數家珍”。

AI跨界時尚搭配 阿里推全球首家人工智能服飾店

消費者得到FashionAI提供的穿搭建議

FashionAI歸納了一整套理解時尚、理解美的方法論,通過機器學習與圖像識別技術,它把複雜的時尚元素、時尚流派進行了拆解、分類、學習。過去一年,他們學習了50萬套來自淘寶達人的時尚穿搭。不停的學習,不停的辨別,不停的搭配。以袖口部位為例,FashionAI共計拆出了袖形袖口、袖肩、設計手法等4個維度、24個設計標籤。

目前,FashionAI已經初步搭建出女裝的認知模型,接下來就是攻克男裝、配件等其他時尚領域。

 AI時尚邁出“從0到1”,未來還距“千山萬水”

未來,通過算法,淘寶希望用戶的“衣櫥衣櫃”不僅是線下的,還可以是線上的,是數據化的,線上線下互為打通。消費者不但可以通過FashionAI獲得更高效的服裝搭配、購買建議外,還能幫助製造商、零售商更加了解用戶行為、偏好。

作為人類“衣食住行”四大生活場景,服飾行業的產業規模高達3萬億,卻還遠遠沒有被科技所滲透。未來,FashionAI將幫助B端商家管理“商品數據”,哪件衣服擁有極高試穿率卻很少被購買,哪件衣服讓消費者拿起又放下,哪些服飾是萬能百搭型產品,可以搭配其他商品一起售出……過去,這些“試穿率”、“購買率”是銷售員心中“只可意會,不可言傳”的機密,而今天,在FanshionAI的世界,將被一一解密。

可以說,阿里巴巴跑在了是人工智能與時尚領域的最前面,可這還只是邁出“從0到1”。未來,阿里將面向業界、學術界、零售界開放部分研究數據,供行業使用,推動時尚領域內的技術普惠。


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