7月4日，香港理工大学校区，时尚品牌GUESS启幕了一家新门店。从外部看，这家门店与品牌服装店并无二致：简约的店面设计、当季新品整齐悬挂展示、试衣间宽敞舒适，但这不只是一家新门店，井然有序的表象下蕴含着截然不同的消费体验。
拿衣服比身是不少消费者在服饰店都会有的动作，但看着试衣镜中的自己，很多人还会有这样的思绪在脑中旋转：家里有哪些衣服可以与之相配或者还要买哪些服饰穿搭。这种影响买买买的“小烦恼”在这家新店里绝难滋生，一切要从店里6面“有魔力”的试衣镜说起。
不仅能告诉试装者相关服饰资讯，还能推荐相关搭配方案；不仅能点点屏幕选好尺码型号就两手空空去试衣间，相关服饰已挂在试衣间等着被试穿，在试穿过程中换号换色也不用再走进走出，点击试衣镜就能给店员发出取货指令……“魔镜”的伫立让这家GUESS新店充满智慧和消费欲，“魔镜”的背后则是互联网大玩家对新零售的又一裂变之举。以上种种也让这家店成为全球首家人工智能服饰店。
服饰消费未来已来
作为“衣食住行”四大生活场景之一的服饰业，其产业规模高达3万亿，但无论是对消费者还是对品牌商而言，消费弊端、运营瓶颈都还在隐隐作痛。在系统数字化已有诸多尝试的GUESS此番携手新零售领军者阿里巴巴打造的这间冠名为Fashion AI的概念店意在让科技穿透时尚业的壁垒，描绘一幅未来服饰消费的新图景。
阿里巴巴集团副总裁庄卓然表示，阿里巴巴一直关注服饰方面的发展，去年“双十一”的服饰销量占比逾30％，这次阿里与时尚品牌GUESS合作的亮点在于如何让机器识别衣服，不仅单品推荐，而是用AI进行时尚搭配推荐。同时，利用阿里巴巴线上演算法与线下硬件连结，让零售业减少有限空间的重复陈列，可提供无限商品。
“在镜屏上，我去年买的蓝色牛仔裤居然跟店里的高跟鞋搭配了起来。”在店内使用“魔镜”试穿的一位消费者表示。她在进入Fashion AI概念店时通过人脸扫描，绑定了淘宝ID等身份信息，于是在镜屏上获得了极具个性化的服务，曾经购买过的衣服、鞋子、配饰似乎都“活”了起来。
记者从Fashion AI概念店方面获悉，Fashion AI是阿里巴巴自2011年开始研究的一套面向服饰消费场景的技术产品体系，通过强大的算法、数据、交互等能力，Fashion AI把目前女装领域内的知识架构做了系统性学习，能辨别、搭配不同款式、不同设计元素的服饰单品，并将这些数据与消费者的个性化数据打通，让概念店实现了人屏联动及货屏联动。
这一转变带来的效能提升体现已被预见。从消费者角度来说，此前并不是每一个消费者都会得到售货员的个性化搭配服务，但通过镜屏，消费者可以自行进行时尚穿搭；从商家角度来说，通过数据的打通，商家能更清楚洞察到哪些款式的衣服有着极高试穿率，却很少有人购买；亦或者是哪些商品的带货能力最强，能联动其他商品一起售卖。
穿搭方法论之外
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”，可以清晰找到服饰认知体系的框架。Fashion AI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。
据介绍，过去一年，Fashion AI学习了50万套来自淘宝达人的时尚穿搭，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。以袖口部位为例，Fashion AI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，时尚潮人脱口而出的灯笼袖、泡泡袖、喇叭袖、蛋糕袖、冷肩袖……都已经成为阿里巴巴工程师们“如数家珍”的标签。
所以，在GUESS新店展示的服饰消费新图景只是冰山一角。通过Fashion AI不断积累对时尚的理解、辨别庞杂的时尚元素、学习层出不穷的穿搭方式，阿里巴巴新零售在服饰领域的裂变，将有这样的未来：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Fashion AI获得更高效的服装搭配、购买建议，找到心仪的商品，制造商、零售商也会更加了解用户行为、偏好，让“试穿率”、“购买率”这些只可意会的数字变成有效运营的指导。
此外，连接亿万消费者，唤醒衣柜沉默数据，推动服饰商根据消费者需求改进生产制造方式也是Fashion AI在时尚领域的“野心”。就唤醒消费者衣柜的沉默数据而言，阿里巴巴相关业务负责人表示：“大多数消费者都没有让他们购买的衣服发挥最大价值，很多是买了就丢在一边了，未来我们希望通过唤醒消费者的购买记录，帮助他们更好地进行搭配，制定更好的购买决策。”
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