姚新宇，辛旭东，吴琼

（南京工业大学，南京210000）

人工智能（Artificial Intelligence）是指基于机器人和计算机的技术能够执行任务并产生相对于智能生物完成的结果的能力。人工智能是门综合了计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学、哲学等多种学科相互渗透而发展起来的一门交叉学科[1]。这主要用于基于对几个最终过程的复杂理解来生成决策，例如发现、概括和理解它们的能力，就像人类智力特征一样。正如人类的智能不能用一种特征来理解一样，需要注意的是，人工智能也是以计算机和机器人来解决问题、决策和推理的几种算法的组合。随着人工智能技术的迅速发展，全球范围内的人工智能领域都受到了广泛的关注。20世纪80年代以来，我国一直在进行人工智能方面的研究。目前国内的人工智能领域主要有数学逻辑、自然语言处理、机器人、专家系统等方面的研究。近年来，随着人工智能技术的发展，其应用范围也在不断扩大。

“工业4.0”是新一波技术革命的产物。“工业4.0”就是第四次工业革命，或者说是一种革命性的生产方式，它是由智能制造驱动的。在工业4.0和未来的工业时代，人工智能将是一个重要的发展趋势。在工业4.0时代，虚拟世界将和真实的世界融合，通过计算，自主控制和联网，使人、机器和信息可以互相联系和融合。在未来的制造业中，工作效率会更高，销售周期也会更短，生产也会更有弹性。从全球发展的观点来看，在40世纪的工业时代，人工智能将加速推动全球经济的发展。根据埃森哲对全球12个发达经济体的研究开看，人工智能将能帮助各国加快经济增长速度。在新的科技浪潮中，人工智能注定会成为各国经济发展的必然选择[2]。

在时装行业，人工智能倾向于执行原本是人类的任务。这是该领域正在使用的一项技术进步，能够推动时装运动，并使人们能够以可持续的方式更好地挑选最适合他们的时装。服装行业是一个劳动密集型行业，如果将人工智能技术应用到服装行业中，将会产生很大的利润。而在服装零售行业，则是借助当下流行的电子商务与手机交易平台，通过分析顾客的偏好、购买记录等，为消费者提供最合适的商品，从而创造出一种真正的个性化购物体验。在服装业中，人工智能还可以应用于各行各业，比如可以通过学习外语来增强和顾客的交流，也可以帮助商家和销售商进行交流。每天对产品销售数据进行跟踪、与客户沟通、管理企业与客户的关系管理，都能有效地减少产品的错误，为买家创造个性化的购物体验。同时，它也可以帮助服装业进行大量数据的处理与分析，预测未来的消费趋势。在中国未来的经济发展中，人工智能是必然的选择。

3.1 服装设计

人们某种程度上忽视了服装设计的人工智能解决方案。尽管如此，对于一个在大流行期间以及很可能在大流行之后迅速实现设计和演示过程自动化的行业来说，它们仍具有巨大的潜力。最初的AI实现聚焦于可度量的业务需求，创造力显然更难以量化，也更容易滞后。但是，随着越来越多的研究科学家开发出创造力的新模型，这项技术的潜力变得更加明显。人工智能模特可能很快就会成为时装设计师最好的朋友。通过收集更复杂的数据，时装制造商利用技术更好地了解消费者的需求，从而生产出更好的服装。

智能服装涉及多个领域的尖端技术，而智能服装的智能化主要有两种。一种是利用智能材料，如形状记忆材料、相变材料、变色材料、反应水凝胶等；
第二种是把资讯科技与微电子技术运用于人类的日常着装，其中包含了传导材料、挠性感应器、无线通信技术及电力供应等。当前，一些设计师利用人工智能技术进行服饰设计，利用人工智能技术对服装的流行颜色进行分析，并对其未来的发展趋势做出预测。比如，将模特身上的颜色，从大量的照片中抽取出来，然后根据颜色在不同颜色中的比例，抽取当前流行的颜色，从而帮助设计师做出正确的选择。这样的数据处理可以节省设计师在色彩抽取的过程中所花费的时间，同时也能让设计师在其他的设计过程中投入更多的精力。中国纺织信息中心此前就曾运用人工智能技术，分别统计了米兰、伦敦、巴黎、纽约等地的时装秀场，从中可以清晰地看出不同地区的服装设计在时尚色调和搭配风格上的区别，这可以给设计师带来启迪[3]。德国时装市场Zalando也与谷歌合作，根据顾客喜爱的颜色、质地和其他风格喜好，率先进行了人工智能时装设计。

3.2 趋势预测

趋势预测是一个专注于预测市场未来的领域。时装预测是时装行业的一个分支，它关注预测新的时装趋势——颜色、造型技术、面料质地等等，产品开发人员利用这些预测为企业设计新服装和配饰从而激发消费者的兴趣。但是单独的时装趋势预测者永远无法处理大量数据，因此利用人工智能来执行繁重的工作，人工智能可以识别在社交媒体和其他地方流行的趋势，从而能够得出在一段时间后市场上最受追捧的服装是什么。这可以帮助设计师在设计产品时考虑到这种趋势并将自己的即兴创作和添加到趋势中。此外，这可以帮助他们应对过时的趋势，以便一些创新的营销理念可以在市场上占据应有的位置。

为了预见趋势演变，Heuritech公司创建了一种内部深度学习技术，可以检测所谓的早期信号。早期的信号包括丰富的网红活动的轻微变化，他们常常引领新的潮流。Heuritech帮助企业更精确地预测需求和趋势，进行可持续地生产，并通过利用强大的人工智能将发布在社交媒体上的真实照片转化为相关信息，获得强大的竞争优势。

3.3 库存检查

人工智能可以自动记录每家商店的库存，并可以根据特定商店的销售情况提供特定种类的库存，还可以筛选这些商店最畅销的产品种类。登录此类商店的详细信息可以帮助卖家跟踪他们的商店库存，这可以帮助他们跟踪各种类别的销售情况。这样他们就可以在任何销售的情况下保持如此高的销售库存，因为缺货的产品会阻碍销售，客户可能会去其他网站寻找产品的复制品。

3.4 价格预算

人工智能还可以帮助计算制造产品的适当价格。算法服务通过密切关注竞争品牌的价格，可以得到原材料，产品成本，甚至预期利润金额。使用人工智能来进行价格推荐的目的是为产品获得一个公平合理的价格，包括在生产过程中发生的所有成本。最吸引人的是它既可以作为小规模生产单位，也可以作为大规模生产单位。

3.5 可持续性

时装业及其如此庞大的产量是全球生态系统主要的污染者之一，但现在可以使用AI以非常微妙的方式来大大缓解这种现象。每天出现的时装产品不仅会在出现时造成生产，而且还会在过时造成浪费，一旦人们停止购买它们，它们只能作为不被使用的产品而丢弃。

人工智能的计算和理解可以与其他几个输入和监控平台相结合，以减少生产，并通过有效的营销技术和策略来检查可能很快被购物者所抛弃的销售趋势。因此可以用来减少设计师和制造商的趋势预测错误，这将减少服装的生产和浪费。

4.1 虚拟商品

如今，网购因为其便捷性及保障性成为人们消费的一种主要的方式，甚至未来可能会代替线下商店，这是不可避免的，但在线上购买服饰往往不会总是尽如人意，经常出现与体型不符、质量有瑕疵等问题，因为许多网上商家利用照片吸引我们购买，但不一定提供真实的服装描述，即使有退货服务，很多消费者因为麻烦而置之不理。

增强现实（AR）和虚拟现实（VR）等人工智能技术正试图通过弥合在线和实体店购买体验之间的差距来解决上述问题。据一些分析人士称，新冠疫情将使人们向网上购物的转变加快5年。即便如此，时装是否会实现完全无接触还值得怀疑：许多人仍然想去真正的购物中心，在那里他们可以选择和试穿真正的衣服。零售商可能会通过使用店内AR和VR解决方案来吸引这些人群，这些技术增强了购物体验，使其更具沉浸感和愉悦感。时装企业使用AR技术为传统和在线购买提供新功能。作为一名消费者，你可能会尝试不同的风格、质地和颜色，以及不同的鞋子、钱包和珠宝来完善你的外观。这项技术的一个例子是“想要”（Wanna）应用程序，它使用增强现实技术，让用户可以试穿多款运动鞋。只需从3D模型集合中选择一双鞋，把相机对准足部，就会看起来像真正穿上了选择的鞋子。

4.2 视觉搜索

从前，人们在散步时看见别人穿着漂亮的衣服，但是却无法知道这件衣服的品牌、价格等信息，也不知道在哪里可以买到。如今，这种情况已经大为改观，视觉搜索基于人工智能技术，扫描并识别用户输入的照片，并提供最相关的搜索结果。顾客可以通过拍照、截图等方式搜索任何他们想要了解的时装产品，一些支持人工智能的应用程序允许用户对在线服装进行截屏，在图像中发现可购买的服装和配饰，这使得网上购物更加直接并且令人满意。

Pinterest或谷歌Photos等应用程序实现了视觉搜索功能。不过，只有少数公司专门从事服装业务，帮助用户找到更多目标商品。Lykdat就是一个例子，它是一个用照片寻找时装商品的反向图像工具。顾客只需提交服装的照片，该算法就可以提供销售这些商品的在线零售商的列表。

4.3 客户的个性化

时装业从商品时代，回归产品时代，商品性价比将进入一个极致的时代。消费者不再为过多的溢价买单，更愿意为爱好和兴趣买单[4]。个性化是商业成功的关键，在大数据环境下，有大量的客户数据可以进行访问和研究。当与商业数据集成时，AI和ML等深度学习技术使时装公司能够跟踪个人用户的购买行为。营销人员越来越多地利用不断增长的技术知识和计算技能来理解购物者的期望，并根据购买、喜爱的颜色、纹理和其他风格偏好来影响他们的体验。基于这种算法的产品已经占了人们在亚马逊上购买商品中的35%。作为世界领先的运动鞋和运动休闲企业之一，耐克在个性化方面独占鳌头，耐克将个性化设计推向了一个新的高度，它允许客户通过Nike by You平台设计他们的运动鞋，并将该平台定义为一种共同创造服务。

4.4 真伪识别

在浏览庞大的互联网市场时，普通消费者可能难以识别来自第三方卖家的假货。当一个买家购买了一个看起来正规但性能很差的产品时，它可能会留下不好印象，并给予该品牌的较差的评价。但是一些组织已经可以使用人工智能来检查和识别潜在的假冒产品，依靠大量的数据集和来自众多在线市场的图片。由ML驱动的计算机视觉技术也被用于检测时装中的赝品和仿冒品。Entrupy为销售高价值商品的公司创建了人工智能认证解决方案。他们的尖端认证解决方案是由ML和计算机视觉混合提供支持，以及一个包含从世界各地收集的数百万张正品和赝品照片的专有数据库。它的技术被主要经销商和奢侈品专业买家用来鉴定来自几个奢侈品牌的手袋和配件，如路易威登、香奈儿和Hermès。

4.5 顾问角色

这是人工智能最重要和最常用的应用之一。电子计算机智能设备根据收集到的客户身高、体重、体型、年龄和体型等数据，向客户推荐流行的时尚和服装。根据他们在计算机化系统中输入的详细信息，为他们提供了准确的选项。此外，人工智能能够识别市场上的现代和流行趋势，还可以与设备协同工作，在客户的形象上给出一个虚拟的服装形象，这样他们就可以亲眼看到时装趋势是否适合他们和他们的喜好。

4.6 人工交互

大多数线上零售商店都提供了一个基于电子机器人的系统来与网站上的访问者进行交互，例如大家熟知的淘宝。通过为他们提供适当的链接来寻找他们正在寻找的东西，并提供他们即时查询的商品信息。这种支持聊天机器人的系统是人工智能的一部分。这些解决问题的代理机器人实现了很高的访问者到消费者的转换率。现在有非常多的购物网站都启用了聊天机器人，他们开始工作时会弹出一个窗口，询问他们如何能提供帮助，甚至无需与业务人员进行任何形式的互动就可以实现消费者的购买行为。

对于时装行业来说，人工智能和机器学习可以允许更快的客户服务、更好的商店中的用户体验以及更可持续的商业实践，时装行业的未来一片光明。说人工智能是时装行业的未来并没有错，随着该技术变得更加的用户友好，它将更多地深入该领域以及每个阶段的其他几种实践中。没有任何技术可以完全取代任何人类智能，意识到这一点，时装行业正在迎合这些技术，这些技术专门为零售商和顾客服务，通过虚拟试验的可用性，基于图像的搜索结果，为他们提供更好的选择，并牢记对环境的影响。

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