A4：视点
人工智能进入时尚界的步伐快得需要时尚达人去追赶了。刚刚，我们才接触到用VR、AR试装选衣，现在AI要教你怎么穿衣。人工智能用大数据分析你穿得是否够时尚，并教你怎样搭配更时尚；人工智能还尝试通过流行歌曲、城市风貌的分析，捕捉时尚元素进而设计出服装作品。
今后的时尚领袖会是个机器人吗？或者掌握算法的IT工程师也能成时尚设计师？
大数据下的穿搭助手
而对衣橱里永远都缺一件衣服的女人而言，“如何穿搭”是每天都在上演的个人时尚难题。是相信男人完全不具参考意见的“好看”，还是相信自己的审美，抑或是拿着时尚杂志学穿搭？
这个复杂的问题，最近频频有人工智能想要挑战。亚马逊、微软都在最近展示了人工智能在时尚领域的运用，而一直专注女性时尚领域的蘑菇街，在发布《2017年秋冬女装潮流趋势》的同时透露，正在通过机器学习算法，为平台上的2亿多女性用户，“训练”一个时刻在线的“私人穿搭小助手”。
时尚这种大部分人无法引领，只能靠“追”的东西，人工智能真的懂吗？蘑菇街的“私人穿搭小助手”到底是如何帮助用户搭配的呢？
人工智能落地的关键是数据。蘑菇街上，不仅有海量的商品数据，例如商品图像数据、店铺红人图像数据、全球街拍数据等；还有大量的用户数据，如用户上传的社交图像数据、视频图像数据用户场景的行为数据等。在大规模数据的基础上，蘑菇街应用机器学习算法，来训练时尚分析模型。
现场，每个人都可以体验一下“小助手”帮你穿搭。只需用手机拍一下上半身，导入图片后，“小助手”就会推荐你下半身的搭配。从事计算机视觉和机器学习工作超过10年的蘑菇街图像算法高级技术专家张洪明介绍，让人工智能理解时尚，首先要具备理解图片的能力，要把任意一张图片理解得更加细粒度，从而识别到更加细节的元素。例如将一套完整的全身搭配图片，分解为“烟粉圆领字母印花T恤、蓝色牛仔短裤、亮黑小方包、白色松糕鞋”识别出来。这种图片识别技术，可以极大地提高用户的搜索效率，为搭配推荐提供了解决途径。
此外，人工智能与时尚电商结合，还要理解“搭配因素”。搭配因素包括流行趋势，即不同时节、不同地域的流行单品的变化，除此之外还有流行单品的面料、材质、外观颜色和风格等商品因素等。再加入用户体验因素和用户画像特征，在用户搜索一件单品衣服的同时，这个“小助手”能为用户找到更多可搭配的款式，形成候选集给到时尚运营，最终帮用户找更“贴心”的搭配。
突破时尚与科技的边界
在人工智能日趋火热的2017年，人工智能在时尚领域的应用已经起步，各大公司纷纷入局，想要突破时尚与科技的边界。
据麻省理工学院报道，在线零售巨头亚马逊位于旧金山的一个研究中心，开发了一种机器学习算法，该算法只需学习一些特定的时尚风格，便能够产生类似的风格。换一种说法，这种机器学习算法就已经可以称得上一个简单的人工智能时尚造型师或设计师了。
欧洲品牌SELECTED也宣布聘请人工智能微软小冰为其助理设计师，并发布了首款由人工智能设计的“天际线系列”服装。微软小冰的设计过程是：通过聆听一段歌曲，分析歌曲的旋律、节奏、和弦色彩、情绪等特征，再结合对不同城市标志性建筑的学习，创作与该城市及歌曲心情有关的视觉作品。
而蘑菇街方面表示，此次人工智能涉足时尚领域，除了帮助私人搭配，还希望大数据分析可以得出更加准确的款式预测，在引导时尚消费的同时，对供应端的流通环节做到最大程度的精准库存预测，帮助商家、生产者乃至服装设计产业更好地做出商业决策，从而做到“零库存”。 （浙商网）
（消费日报 www.xfrb.com.cn）