人工智能在服装行业的场景化应用

人工智能改造传统企业，或者说传统企业数字化转型，这是非常明确的趋势；人们往往会夸大一项技术的短期影响，比如说人工智能智能会统治人类了，而往往会忽略一项技术的长期影响，比如说互联网电商的渗透基本上跟线下销售平分秋色了，20年前谁能想到呢。

所以，对于企业来说必须用新技术的优势，来改造、创新、颠覆老的技术、老的模式，做到提质、降本、增效，甚至颠覆，要未雨绸缪，鸡蛋从内部打破就是一个生命，从外部打破就是一个煎蛋。

服装是衣食住行排在第一的产业，同时服装产业是中国第一大就业的产业，所以服装产业的创新非常有价值。今年我就分享一下我思考的人工智能在服装领域场景化创新应用。

1、设计端

1）流行趋势分析

可以通过商业和社交信息，利用大数据和人工智能技术，进行构建模型挖掘流行趋势，实现设计和需求的贴合度，减少滞销和库存损失；服装两大核心问题是渠道成本和库存。

2）3D仿真

通过动态3D建模技术，结合版型数字缝合技术，对设计进行高仿真展示，让设计师通过数字化工具来快速呈现设计成果，通过设计师的同行评审，提高设计的效率和降低设计成本，不需要做太多样衣来反复调整。

3）AR协作设计

通过AR眼镜和手柄，可以异地设计师一起讨论和修改设计，利用异地设计师资源，共同创作。i

2、营销端

1）用户画像

利用互联网大数据信息，以及其他数据，对用户支持多维度的画像，根据用户的画像挖掘用户需求。

2）精准营销

根据用户画像，匹配用户需求，以用户方便接受的方式推送产品信息给到用户。

3）3D虚拟试衣

根据用户的视频、照片、或者身材数据，利用3D技术模拟用户试衣的效果，让用户直观感受到，穿上衣服的效果，来决定是否购买。

3、生产端

1）生产预测供应链管理

根据线上、线下的销售情况和销售人趋势分析，及时调整生产计划和供应链计划，力争保持零库存。

2）柔性化制造

通过人工智能实现自动化工艺调整，自动调整生产流水线，比如说原来生产裤子的，快速调整到生产衬衫或者衣服；这样实现柔性化制造。

3）质检，瑕疵检测

通过机器视觉，检查布料的瑕疵、检查色差，减少质检员的投入，通过机器来自动检查。

4、零售端

1）3D试衣

通过试衣镜和其他的智能试衣硬件，通过摄像头进行3D量体，再用三维建模技术快速把服装虚拟缝合，展现顾客穿衣的效果，用来做服装筛选，避免试来试去的麻烦。

2）3D量体

利用摄像头和图像识别和三维建模，进行三维量体，量体结果可以作为服装选择和服装定制的量体数据。