科技巨头扎堆打造的“AI搭配师”，能否拯救疫情下的服装业？

但矛盾也在这里，线上可供选择的商品数量很大，用户对特定品牌并不具备忠诚度，再加上人工智能模型往往并不能百分百实现与用户身材相契合的展示效果，Mad Street Den公司的Vue．Ai此项技术目前还无法展示不同形状及尺寸的体态。

这就导致用户体验完AI系统后，无法即时完成转化，自然就成了无用功。而更重视体验的线下，势必会面临消费缩减、决策谨慎的情况。

而时尚产业又是一个自上而下的领域，往往由业内大咖提前决定了几个月后的流行色、流行样式，再经由巴黎米兰纽约等发布会释放出去，各种新款同时出现在快时尚设计师的电脑里和工厂的订单中，进而出现在商场的货架以及电商的一页页图片。

这也决定了，只在消费者环节输出搭配的AI对于整个产业造成的影响力并不大，只能在有限的规则内起舞，一旦遭遇疫情这样的黑天鹅，滋味也就变得“鸡肋”起来。

总的来说，只在产业链的终端锦上添花的AI，自然也只能拿到“小透明”的剧本。

雪中送炭：AI搭配师的另一条升职路

既然锦上添花注定没有结果，那么尝试一下“雪中送炭”呢？

鲜衣着锦的服饰圈，逐渐褪去光环之后，AI 的to B之路也在被逐渐打开。当然，这里并不是此前在门店中增加一个炫酷交互硬件那样的点缀，而是在更硬核处做功。

首当其冲是生产环节。

不少公司在疫情后面临着不得不裁员和业务增长的困境。

在人手不足、展示服饰品种增加的情况下，如何提升店铺的平均效率，让人类员工从原本枯燥的业务中解放出来就至关重要了。

比如对电商来说，商家只能完成60至80件商品的手动拍摄与展示工作。利用计算机视觉技术，对需要手动输入的内容进行自动化管理，比如识别图片中的服饰商品，对款式、风格、设计元素等外观特征自动生成，可以有效减少人类员工的工作强度，只需要做好AI的质量监督就可以了。

而除了营销噱头之外，AI之于门店真正的意义或许在于坪效。

疫情期间大量服装企业的业绩都出现了大幅度萎缩。行业报告显示，拉夏贝尔一季度亏损3.42亿元，七匹狼一季度净利润同比暴跌145.89%，安踏全线品牌负增长，美邦服饰一季度亏损2.19亿，都市丽人预计上半年亏损超1.2亿……可以说是一片哀鸿。

奢侈品牌也没能逃过，路易威登LV的母公司LVMH集团第一季度营收减少15%，拥有古驰Gucci、圣罗兰YSL等品牌的开云集团营收减少15.4%，也纷纷放下身段试水电商、直播等新方式。

对于想要争夺增量的品牌来说，让生产、设计、销售都能紧密贴合狭窄化的市场诉求，与此同时，不额外增加企业的成本，就成为必须面对的难题。

因此AI的出场，也就变得至关重要。

此前的一波“AI搭配”潮流，主流品牌的旗舰门店都进行过“数字化改造”，比如安装了AI试衣镜、智慧摄像头等。

在这一基础上，进一步完成算法升级，为门店打造精准的营销策略，比如进店顾客的用户画像，哪些衣服试穿率高，哪些单品购买率高等等，这些原本资深销售员才能够“意会”的机密交给AI来完成，帮助缓慢恢复的线下门店负重前行。

接下来，就需要寻找新的利润增长点。

拥有用户时长优势、更接地气的社交媒体平台，就成为各大市场品牌的争夺阵地。

但事实证明，大火的短视频+直播带货，并不一定意味着高曝光和带货。

核心原因是，时尚图片、视频等富媒体的呈现形式，想要将内容转化为命中率和流量，需要精准的用户推送和匹配。这就对平台方的内容智能分析、智能识别时尚元素、精准匹配受众，进而提升命中率，关联到电商同款或相似 SKU，提出了较高的要求。

当然，上述这些AI附加值，不仅需要服装企业本身就对数字化经营有一定的了解和铺垫，搭建起了AI所能发挥的技术土壤，才能够快速转型，借助技术工具实现去库存、提效率、增销量的目的；还需要对各个渠道的AI能力、商业逻辑有必要的了解，才能避免经营层面的“AI通货膨胀”。

正如某服装品牌总裁在公开信中所说，“疫情不可避免地重创了服装行业，但疫情也是一个放大镜，检验我们过往的沉淀是否扎实。”不抗拒新技术，也不唯技术论，明辨AI的能力也注定在这个特殊的全球经济节点上，成为各行各业的必备技能点。

凡是过往，皆为序章。“AI搭配”这剂药方，也是时候从腠理直抵深层病灶了。

（编辑：应用网_阳江站长网）

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