□本报记者柳莺
女人的衣橱里永远都缺一件衣服。穿搭这一大痛点，是女性消费者面临的一个巨大“不确定问题”。然而随着大数据技术的发展，目前的人工智能正在进入时尚圈，为这个“不确定问题”寻找解决方案。
近日，蘑菇街透露，正通过机器学习算法，为平台上女性用户“训练”一个“私人穿搭小助手”。不过，智能搭配能否抓住用户的心，目前还是一个疑问。
电商专家潇彧在接受长江商报记者采访时表示，蘑菇街设立AI是为了建立用户更好的认知，和人脑之间的关系不大，还不能称之为真正的智能。
人工智能落地关键是数据
蘑菇街的“私人穿搭小助手”，对看似错综复杂的潮流元素进行分析并作出预测。
人工智能到底是如何帮助用户搭配的呢？
蘑菇街相关负责人对长江商报记者介绍，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。
而“小助手”首先要具备理解图片的能力，也就是图像内容识别。对于蘑菇街来说，让人工智能理解时尚，就要把任意一张图片理解得更加细腻，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。
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向记者介绍，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。
蘑菇街时尚商品总监张欣表示：“通过大数据来洞察和预测商品潮流趋势，不但能够帮助平台挑选更新更好的款式商品提供给消费者，还将能够实现精准库存预测，推动服装行业供给侧的升级。”
“大数据的价值在于对数据的‘加工能力’，通过‘加工’实现数据的‘增值’。数据技术发展可以无限逼近消费者内心需求，而掌握数据就是掌握消费者需求。”张欣表示。
无论是对于传统电商领域，还是对于时尚品牌，数据从来都是一个重要的衡量维度。
据张欣介绍，以往传统电商数据维度单一注重流量效率，而时尚品牌的数据维度中除了关注普通店面中的销售数据，还关注以“进货、存货、销售”三个维度为核心的“款式效率”。蘑菇街的时尚大数据结合了传统电商的流量效率类数据和时尚品牌公司的商品效率类数据，从而使数据囊括的范围更加全面。
是真智能还是噱头？
在AI（人工智能）日趋火热的2017年，人工智能在时尚领域的应用也已经起步，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。
最近，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。
这些都是人工智能在时尚设计方向的运用，但这些运用能否真正的落到实处，还有待考量。
知名科技电商自媒体人宗宁在接受长江商报记者采访时表示，“人工智能目前在金融、教育、城市管理方面影响很大，其实更多的还是借AI风口来做新噱头吧，实用价值目前来看比较一般。”
电子商务专家、品牌运营专家潇彧在接受长江商报记者采访时表示，蘑菇街设立AI也是为了建立用户更好的认知，因为这也是时代发展的变化。今天我们谈AI只是计算机理解和执行人类任务的一种方式，和人脑之间的关系不大，还不能称之为真正的智能。
对于AI的发展趋势，潇彧认为，“在未来AI的应用也会非常广泛，比如智能制造、医疗健康、无人仓储、快递物流、保洁卫生，甚至汽车、高铁以及飞机等交通领域也会涉及AI，未来有许多工作都会取代人类。它一边释放巨大生产力，免除人类继续从事繁冗工作之苦，一边又在用可能出现的失业问题提醒人类，你应该往前走了。”
谈到AI对人类未来生活的影响，潇彧表示，“从某种意义上说，一部分人将会被机器人伺候着。我们有理由相信，以后在很多领域如果能做出模拟器定义参数自己学习、找到规律，会远超人类的想象。”
宗宁则认为，人工智能对人类社会的挑战虽然明显，一些工作会被完全替代，但在目前担忧人工智能是有点杞人忧天。“人工智能既不需要感官上的刺激，也不需要心理上的满足，所以我觉得这完全是用人的思维去思考机器，是挺没道理的。”
责编：ZB
