文 | 蘇鳳梧

通過大數(shù)據(jù)的收集和建模，AI幫助品牌更好地匹配人、貨、場。

“科技”是服裝行業(yè)未來發(fā)展的熱搜詞之一，在我國邁向紡織強(qiáng)國的進(jìn)程中尤為重要，而AI技術(shù)在時(shí)尚設(shè)計(jì)場景下的落地已經(jīng)成為當(dāng)下強(qiáng)有力的發(fā)展助力。

面對當(dāng)前的發(fā)展態(tài)勢，本刊專訪了北京深尚科技創(chuàng)始人、國際著名人工智能科學(xué)家、前百度大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)室主任浣軍，分享了其創(chuàng)辦的深尚科技公司在促進(jìn)時(shí)尚數(shù)字化、智能化技術(shù)特性的經(jīng)驗(yàn)，以及在人工智能技術(shù)方面獨(dú)到的見解。

Q：請您介紹一下深尚科技以及公司主力產(chǎn)品。

浣軍：深尚科技是一家人工智能公司，主要是為服裝企業(yè)提供數(shù)字化和智能化的解決方案，我們主要的核心競爭力是擁有自主研發(fā)的人工智能技術(shù)在時(shí)尚設(shè)計(jì)領(lǐng)域的解決方案，包括行業(yè)大數(shù)據(jù)、計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理。我們的主要產(chǎn)品是智能設(shè)計(jì)中臺—深尚“明眸”，它包含兩個(gè)組件，一個(gè)組件是時(shí)尚大數(shù)據(jù)，另一個(gè)是一組便捷的設(shè)計(jì)工具。

深尚從全球跨平臺收集時(shí)尚數(shù)據(jù)源，經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗整合，然后以各種形式向不同的用戶呈現(xiàn)出來。收集數(shù)據(jù)就包括國內(nèi)外秀場、品牌、電商、線下門店及社交網(wǎng)絡(luò)發(fā)布的信息，例如Instagram上的圖片和評論等等。我們將這些數(shù)據(jù)用AI的技術(shù)結(jié)構(gòu)化，識別圖像中的關(guān)鍵特性，來支撐千人千面的服務(wù)場景。

智能設(shè)計(jì)中臺的另一個(gè)重要組件是一套便捷的設(shè)計(jì)工具，它涵蓋了服裝設(shè)計(jì)的各個(gè)環(huán)節(jié)，從企劃到選樣衣都有支持。在企劃環(huán)節(jié)中為設(shè)計(jì)師提供選款服務(wù)，提供以圖搜圖、以文搜圖，直接推薦等解決方案，以及經(jīng)過不同渠道進(jìn)行篩選等功能，使設(shè)計(jì)師能夠很快從海量的圖片信息中找到他所感興趣的靈感。我們的設(shè)計(jì)工具是以計(jì)算機(jī)視覺為基礎(chǔ)，對一件衣服做自動(dòng)分割，分割以后能夠?qū)崿F(xiàn)快速設(shè)計(jì)預(yù)覽的功能，比如：一鍵換顏色、一鍵換面料，或者改款式、換圖案等。

北京深尚科技創(chuàng)始人、國際著名人工智能科學(xué)家浣軍博士

Q：作為人工智能方面的技術(shù)專家，您選擇服裝這個(gè)創(chuàng)業(yè)賽道的初衷是什么？

浣軍：我做人工智能技術(shù)的時(shí)間超過20年。從一開始的數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)，然后到深度學(xué)習(xí)，又到現(xiàn)在的人工智能，做了很多不同的工作。創(chuàng)業(yè)之前我在百度主管大數(shù)據(jù)，主要是在云端提供自動(dòng)化建模的算法和實(shí)現(xiàn)，用深度學(xué)習(xí)來設(shè)計(jì)深度學(xué)習(xí)算法，它的目標(biāo)是讓深度學(xué)習(xí)的算法更容易被中小企業(yè)使用，提升他們使用AI的能力。在這個(gè)過程中我們發(fā)現(xiàn)AI在技術(shù)層面進(jìn)展非?？?，但是AI技術(shù)的真正落地還存在幾個(gè)核心的問題。一個(gè)問題就是很多企業(yè)想利用AI的能力，但是他們自己因?yàn)槿狈?shù)據(jù)或者缺乏這方面人才，又或者缺乏對應(yīng)算法的技術(shù)能力，也不能順利地使用AI。另一個(gè)問題是AI需要與具體行業(yè)相結(jié)合，需要整合進(jìn)具體行業(yè)的現(xiàn)有流程中去，才能發(fā)揮它最大的作用。所以，我自己有了一個(gè)判斷：AI的下一階段一定是跟一個(gè)具體行業(yè)結(jié)合，才能夠把技術(shù)真正落地成產(chǎn)品，讓產(chǎn)品在行業(yè)中產(chǎn)生影響力，推動(dòng)這個(gè)行業(yè)向數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型和發(fā)展，通過AI的關(guān)口前移實(shí)現(xiàn)AI技術(shù)的落地。

選擇服裝行業(yè)我們也考量了很久。我國是服裝大國，服裝是基礎(chǔ)性產(chǎn)業(yè)，從業(yè)人口眾多，行業(yè)生態(tài)豐富且完整，內(nèi)需很強(qiáng)烈，同時(shí)也是出口的重要方向，適合AI落地。

Q：像現(xiàn)在的特殊時(shí)期，AI技術(shù)推動(dòng)時(shí)尚產(chǎn)業(yè)運(yùn)營與發(fā)展的具體途徑有哪些？

浣軍：關(guān)于具體途徑我想從下面幾個(gè)方面出發(fā)。

一個(gè)是怎么更精準(zhǔn)地做線上運(yùn)營。這段時(shí)期很多品牌加大了線下轉(zhuǎn)線上的投入，線上的數(shù)據(jù)到底意味著什么，應(yīng)該把資源投入到哪些SKU和活動(dòng)上，每個(gè)貨品的深度和返單時(shí)間怎么安排，線上運(yùn)營跟線下的習(xí)慣差異還是很大的。AI通過大量數(shù)據(jù)的收集和建模，可以幫助這些品牌更好地去做線上人、貨、場的匹配。

另一個(gè)方面，KOL帶貨是現(xiàn)在服裝行業(yè)快速興起的新模式。這里面AI對達(dá)人和商家都能提供有效的幫助。對達(dá)人，我們觀察到一個(gè)成功的KOL需要龐大的運(yùn)營團(tuán)隊(duì)支持，從選品到合作到內(nèi)容有些還會(huì)涉及到生產(chǎn)，AI借助市場數(shù)據(jù)的監(jiān)控分析能為達(dá)人選擇適合自己受眾的貨品，同時(shí)AI對設(shè)計(jì)的理解也可以快速提煉每件衣服的宣傳點(diǎn)。在供應(yīng)鏈的匹配方面，也使他們能夠找到更優(yōu)質(zhì)的貨源。對品牌商家，AI可以根據(jù)粉絲畫像和達(dá)人歷史數(shù)據(jù)，幫助商家匹配最合適的達(dá)人并分析帶貨轉(zhuǎn)化效果。

Q：深尚科技有哪些具體的解決方案可以幫助企業(yè)更好的配置資源？

浣軍：我們一方面是提供全網(wǎng)大數(shù)據(jù)的收集和分析平臺，使得企業(yè)能夠?qū)r(shí)尚趨勢有充分的理解，然后在此基礎(chǔ)上進(jìn)行決策。另一方面，我們提供了一整套AI設(shè)計(jì)工具，核心理念是“AI設(shè)計(jì)師”?！癆I設(shè)計(jì)師”的出現(xiàn)并不是取代設(shè)計(jì)師，而是助手，省去設(shè)計(jì)師重復(fù)性勞動(dòng)的時(shí)間，提高設(shè)計(jì)效率。

Q：消費(fèi)者在數(shù)字化服務(wù)中會(huì)有哪些受益？

浣軍：首先，從企業(yè)層面看，數(shù)字化、智能化的技術(shù)降低了企業(yè)的運(yùn)營成本，提高了效率，企業(yè)就可以提供更多優(yōu)質(zhì)、實(shí)惠的產(chǎn)品供消費(fèi)者選擇。其次，從服裝設(shè)計(jì)角度看，傳統(tǒng)的服裝設(shè)計(jì)要提前6至18個(gè)月進(jìn)行企劃、備貨、設(shè)計(jì)，再到生產(chǎn)，隨著智能化和信息化的進(jìn)一步加深，“小單快返”的能力應(yīng)該會(huì)越來越強(qiáng)，消費(fèi)者會(huì)更快地得到更適合的產(chǎn)品。從終極的目標(biāo)來說，通過智能技術(shù)服務(wù)，每個(gè)人都可以成為設(shè)計(jì)師，為自己進(jìn)行形象設(shè)計(jì)。

Q：對于未來服飾行業(yè)的數(shù)字化變革，您還有哪些期望和計(jì)劃？

浣軍：未來智能化在面料設(shè)計(jì)和生產(chǎn)環(huán)節(jié)會(huì)有很大作用。訂單生產(chǎn)過程中有時(shí)候會(huì)遇到錯(cuò)峰填谷的問題，這就關(guān)系到生產(chǎn)能力的調(diào)配。通過人工智能對面料生產(chǎn)線改造，利用視覺的方法自動(dòng)化實(shí)現(xiàn)質(zhì)量控制等等，這都是非常有意義的工作。此外，在生產(chǎn)環(huán)節(jié)中，利用計(jì)算機(jī)視覺的方法，把工人動(dòng)作分解成標(biāo)準(zhǔn)動(dòng)作，更好的實(shí)現(xiàn)質(zhì)量控制。歸根結(jié)底，我認(rèn)為包括AI、大數(shù)據(jù)、IOT在內(nèi)，作為一項(xiàng)新技術(shù)只有深入與行業(yè)結(jié)合，深入到行業(yè)現(xiàn)有工業(yè)流程和商業(yè)決策中去，才能發(fā)揮它最大的作用。