人工智能引领时尚业新风潮

来源: 人生五味
2024-06-19 12:19:39

男人用鸡巴捅女人骚逼的APP网站「もちろん待てる」  “再次面临内忧外患的局面,不同的是,中国船舶工业已经具备了独立思考和应对的能力,各家船厂都在努力寻找重新融入国际市场的办法。”李彦庆说。n5iK2-U4EJPJ3B0u9GRD-人工智能引领时尚业新风潮

  ◎本报记者 刘 霞

  在今年巴黎时装周上,有“黑珍珠”之称的超级名模娜奥米·坎贝尔在衣服的翻领上佩戴了一枚人工智能(AI)徽章Ai Pin。

  这只是AI在时尚行业大出风头的一个小插曲。美国《福布斯》双周刊网站在近日的报道中指出,未来3至5年内,AI将为服装、时尚和奢侈品行业注入1500亿至2750亿美元利润,同时会提升整个行业的可持续性和创造力。

  为顾客打造个性化“盲盒”

  个性化是现代零售业之魂,73%的顾客希望品牌了解他们的个人品位和偏好,AI可在为顾客提供量身定制造型方面发挥关键作用。

  美国一家服装零售公司正在使用AI为顾客制作个性化风格档案,并据此推荐服装和搭配。用户从该公司购物,无需进入商店挑选,也不必上网浏览网页,只需先填写一份详细的表格,其中包含个人身高、体重、喜欢的风格、购物预算,甚至出去约会的次数等。公司会根据消费者提供的问卷及其社交信息,为其挑选符合他们体型、风格偏好的衣服和搭配。每个月,公司会给消费者寄出一个“盲盒”,里面是AI认为最适合该消费者的5件衣服。消费者收到盒子之后,可在家里试穿,并根据自己的喜好留下全部或者部分的衣服,将不喜欢的衣服退还。

  有研究报告称,体验过这种个性化服务后,56%的客户会成为回头客。客户忠诚度取决于品牌体验,而品牌体验可通过AI来提高。

  实现可持续性发展

  时尚产业一直因为环保问题饱受诟病,可持续性也因此成为业内的热门议题。

  AI技术创新可在优化供应链和遏制浪费领域大显身手。例如,已有服装公司将AI集成到射频识别(RFID)技术和带有微芯片的服装标签内,以方便追溯商品从工厂到零售店的全链条动态,使运转效率更高,最大限度地减少浪费。

  在让时尚变得更环保方面,美国初创公司Refiberd研发出了一套设备,旧衣被放置到其自动传送带上,由AI驱动的高光谱相机会对旧衣服进行扫描,得到的数据经AI处理后,可自动检测出衣物的面料成分。

  让设计与创意熠熠发光

  在今年的纽约时装周上,时装设计师已开始使用AI图像生成器来创建展示服装。

  去年,Mango公司推出AI平台“Inspire”创制了20多款服装。Mango还推出了对话式AI模型Lisa。自2018年以来,该品牌已经开发了约15个AI模型,用于定价和增强客户体验。

  “时尚交互设计助手”被誉为世界上首个由设计师主导的AI系统,集成了图像识别和生成等技术。设计师可将草图、材料和调色板上传到该系统,算法会生成蓝图,设计师可对其进行调整并添加自己的风格。该系统可以在10秒内生成十几个时装模板,为设计师节省了宝贵的时间。

  预测未来流行趋势

  专业人士一般通过观察T台秀、街头时尚和流行文化来预测时尚业的发展趋势。现在,AI工具可通过分析各种数据集(如销售数据等)以及社交媒体帖子,更快、更准确地识别流行趋势。

  AI平台Heuritech会分析 社交媒体上每天分享的数百万张图片,为时尚品牌提供最新的趋势分析,帮助其设计符合客户需求的系列产品;Trendalytics平台则利用AI分析社交媒体和谷歌等的搜索数据,帮助零售商衡量时尚趋势的流行程度,从而实现销售额的最大化。

  基于AI的趋势预测不仅可盈利,还可通过避免生产不符合潮流的单品来帮助实现可持续发展。

  “虚拟试衣”增强客户体验

  谷歌公司的数据显示,42%的网购者表示,由于卖家提供的图像缺乏表现力,他们在选择时会觉得无所适从;而59%的网购人士表示,当购买的商品与他们的预期不符时,他们会感到失望。

  AI可改善在线购物体验。如耐克公司的AI系统可通过智能手机摄像头扫描用户的脚来推荐鞋码;沃尔玛的AI工具使购物者能通过上传自己的照片来虚拟试穿衣服。

  AI还可为虚拟试穿生成模型。今年3月,李维斯公司宣布由AI生成的模特来展示服装。两个月后,森马服饰与无界AI牵手,从样衣设计到商品展示都有AI的介入。

  袁永华估计,从当地劳动市场的情况来看,25岁以下的年轻人比起去年少了20%。00后工人和70后、80后不同,大多是独生子女,有父母帮衬,只要手里有钱吃饭,受约束更小,“想辞职就辞”。

  哈尔斯60%以上的订单,是为美国知名杯壶企业代工生产。哈尔斯副总裁吴兴告诉《中国新闻周刊》,美国前十大杯壶企业中,有七八家都由哈尔斯代工,星巴克也是由哈尔斯代工。

  南京师范大学学前教育政策研究中心主任王海英对《中国新闻周刊》分析说,政府部门应当构建学龄前人口预警系统,研判资源未来配置需求,提高资源配置的韧性,化解人口发展可能带来的资源配置风险。

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