用AI來設計穿搭風格 蘑菇街的這個選擇會成功嗎？

零售巨頭亞馬遜在其位於舊金山的一個研究中心內，開發了一種機器學習算法。該算法隻需學習一些特定的時尚流派，便能夠模仿產出類似的風格。換一種說法，這種機器學習算法可以稱得上一個簡單的人工智能時尚造型師或設計師。

走在“人工智能生產時尚”這條路上的不止有亞馬遜，前不久，歐洲品牌SELECTED宣布聘請人工智能微軟小冰為其助理設計師，並發布了首款由人工智能設計的“天際線係列”服裝。

作為專門針對時尚女性消費者的電商平台蘑菇街，在AI+時尚的領域中也開始進行探索。8月30日，蘑菇街在發布2017年秋冬女裝潮流趨勢的同時宣布，他們正在通過機器學習算法，為平台上的2億多女性用戶，“訓練”一個時刻在線的“搭配助手”。

“搭配助手”首先要具備理解圖片的能力，也就是圖像內容識別。對於蘑菇街來說，讓人工智能理解時尚，就要把任意一張圖片理解得更加細粒度，從而識別到更加細節的元素。例如將一套完整的全身搭配圖片，分解為“煙粉圓領字母印花T恤、藍色牛仔短褲、亮黑小方包、白色鬆糕鞋”識別出來。運用圖片識別技術，提高用戶的搜索效率，為搭配推薦提供解決途徑。

蘑菇街圖像算法高級技術專家張洪明介紹，人工智能與時尚電商結合，還要理解“搭配因素”。搭配因素包括流行趨勢，即不同時節、不同地域的流行單品的變化，除此之外還有流行單品的麵料、材質、外觀顏色和風格等商品因素等。理解搭配因素的搭配助手，不但可以給大眾提供流行趨勢，還可以根據不同的應用場景提供更多的搭配方式。

美麗聯合集團研發副總裁曾憲傑認為，滿世界都在賣衣服，蘑菇街如果隻是賣衣服，可能沒有辦法給消費者提供更好的體驗。作為偏時尚類的商品平台，怎麼能讓人找到更好的搭配？這是蘑菇街想要解決的問題。

對於AI運用的投入和布局，曾憲傑告訴界麵創業：“我們在AI投入方麵是全方位的，除了自己有正式的員工做相關領域的研究以外，我們也在嚐試跟高校合作，結合他們理論的力量，甚至相當長時間的積累，然後到工業界落地。這兩方麵我們都會做嚐試。從重視程度來說，你可以理解成我們會很重視這一塊，因為我們看到它可以產生很大的業務價值。”

蘑菇街正借助大數據和新零售形式，想要解決款式預測和庫存等問題，服務和推動服裝產業的供給側升級。

大數據分析可以得出更加準確的款式預測，蘑菇街希望能夠在引導時尚消費的同時，對供應端的流通環節做到最大程度的精準庫存預測，幫助商家、生產者、乃至服裝設計產業更好地做出商業決策從而做到“零庫存”。

作為一家做女性垂直電商的公司，蘑菇街已經在充分開發的電商市場中找到了自己存活的縫隙。

街拍、專題活動、直播、短視頻，隻要站在風口之巔的內容展現形式，蘑菇街都在涉及。現在蘑菇街也興致勃勃的想要參與進AI的風口中，到底能發展得怎麼樣？還是要看“搭配助手”日後的具體表現。