香港开了一家FashionAI概念店 一秒推荐百种穿搭建议
线下逛商场，手机刷淘宝，尽管商品琳琅满目，但半天找不到想买的衣服，这是很多人都有过的购物烦恼。
然而，在香港理工大学的一家FashionAI概念店里，上述消费体验正在被颠覆。这里有学习了50万造型师搭配方案的AI潮流师，当你拿起某件感兴趣的衣服后，它还能在1秒内提供100套适合你的穿搭建议。
7月4日，由香港理工大学纺织与服装学系、阿里巴巴“图像与美”研究团队及英国纺织学会举办的“人工智能与时尚纺织大会”在香港举行。如何让机器懂得时尚？FashionAI项目负责人，阿里资深技术专家贾梦雷表示，关键在于知识重构，将主观审美中的内含知识和经验规则转化为机器能够认知的AI。
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入店体验
FashionAI一秒
提供百种穿搭方案
7月4日，在香港理工大学校园里，新设了一家概念店。没有华丽的装饰，店铺以黑白为主色，黑色的外墙，墙面一侧用白色字体写着“FashionAI Store”。
FashionAI概念店。
这是由阿里巴巴FashionAI项目团队打造的概念店，旨在展示人工智能与时尚零售如何结合与应用，于7月4日至7日面向公众开放。
南都记者走进店铺发现，FashionAI Store主要分为商品展示区、试衣间和后仓等部分。商品展示区里，分别挂有一排GUESS品牌的衣服，另一侧是一个高约1米7的智能大屏。从消费者进店开始，人工智能体验贯穿于选品、试衣、下单等，并持续到线上购物环节。
当拿起一件红色上衣，南都记者看到，它可搭配哪款黑色短裙和高跟凉鞋，以及什么配饰，比如手表、项链、头饰等信息，在屏幕上立马显示。现场工作人员告诉南都记者，每件衣服上都有智能扣，可感应并唤醒关联的智能屏，迅速在属性、颜色、风格、细节等维度进行匹配，找寻单品最适合的穿搭方式，可多达百种。目前，它已具备了一般网店搭配师的水平。
在智能屏上，消费者把选中的衣服置于试衣篮内后，店员通过店内系统接收到信息，提前把选的衣服放于试衣室内。如需更换衣服款式或尺码，只需在试衣间内再次下单，店员就会送上。
也就是说，全程你无需自己拿着相中的衣服，试衣间里早有人帮你备好。此外，消费者在店里找到心仪的穿搭后，还可选择同步到淘宝“我的衣柜”里，获得线上线下的相结合穿搭建议。
选择心仪的衣服后可同步到线上。主办方供图
对于商家而言，有了这样一个AI潮流搭配师可降低导购人员的培训成本，还可通过衣服上的智能设备，智能大屏前一件衣服被观看查询停留的时间，是否试衣，试衣时长，是否最终购买等数据，可用于判断一件衣服的受欢迎程度，进而改善销售和客户服务。
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时尚程序员
从只爱运动服到潮流达人
花了7年
“世界上最遥远的距离是什么？我不知道，但是从程序员到时尚设计师的距离肯定是非常遥远的。”7月4日，这是阿里资深技术专家贾梦雷在“人工智能与时尚纺织大会”演讲的开场白。
图为贾梦雷，阿里花名雷音
不少人曾调侃，有一种审美叫程序员审美，通常指的是不修边幅的男性穿搭。如果你看到穿着冲锋衣、格子衫和黑色电脑包，八成是程序员。作为FashionAI Store项目的负责人，贾梦雷曾经也是这样典型的程序员，不在意穿搭，只爱运动服，而现在他知道芥末黄和豌豆绿是国内女装的两种流行色，一个“西装领”原来可以细分为连肉眼都难以分辨的9种类型。
据南都记者了解，大概在2011年，阿里巴巴开始研究FashionAI，这是一套面向服饰消费场景，包括算法、数据、交互、产品在内的一整套技术产品体系，致力于推送人工智能技术在时尚领域落地。
为何要做FashionAI？在当天的会上，阿里巴巴集团副总裁庄卓然表示，女装是淘宝上最大的商品类目。去年双十一服饰领域的成交占比超过30%，这反映了人们在服饰时尚领域巨大的消费能力。FashionAI希望开发的AI产品对衣服的理解不只限于照片和文字，而是可以理解衣服本身，进而理解时尚穿搭之道、理解流行风向。
要想从人工智能迈向时尚领域，首先得成为一个懂时尚懂穿衣的人，贾梦雷直言在这方面走了很多弯路。自认为不会穿衣服的他逼着自己去逛了很多潮流店，“一开始买错了许多衣服，很有挫折感。后来慢慢掌握了一些时尚潮流的知识。”贾梦雷告诉南都记者，他曾在上海花了几万元定制了西装，才了解什么叫做合身的衣服，不同的面料设计原来差异这么大。
“时尚是一种设计和理念，包含材料、人、环境、光线、感觉、情感等方面，只有把这些角度都结合在一起，才能远超传统的时装设计理念。”在4日举办的“人工智能与时尚纺织大会”上，英国皇家艺术学院教授Zowie Broach提到了她对于时尚的理解。
时尚与人们主观认知有关，机器学习则是基于特定的规则。如何让机器学习和理解什么是时尚、美丽或缺陷？
会上，香港理工大学纺织及服装学系教授黄伟强表示，人工智能在时装领域的应用包括数据挖掘和图像处理等，比如分析时装颜色趋势、消费者行为、预测销售情况等。目前的聚焦点在于给客户提供个性化的产品，帮助商家提升客户的购物体验。在他看来，“这种创新的事情机器做起来非常困难，特别是情感方面的概念，机器是没办法实现的。”
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机器学习
算法基于50万
潮人的搭配方案
经过7年探索，贾梦雷回过头意识到，第一步要做的事情是重塑知识体系，要想让科学的AI认知主观的时尚，就必须将主观审美中的内含知识和经验规则转化为机器能够认知的AI。
贾梦雷演讲。主办方供图
“让机器能够识别和读懂图片背后的衣服特征，然后基于这些特征去分析潮流和趋势，进而实现搭配推荐。”贾梦雷说。
然而，过程并非容易。整个服装行业链中，包括设计、生产、销售、配置、零售和消费者等角色。在每个环节中，人们所用沟通系统知识都不一样。以“温婉”为例，设计师可能与厂商有不同理解，美妆行业与服装行业的理解也有差异。人们都不太清楚的概念，机器怎么能准确识别呢？
此外，贾梦雷表示，“我们经常听到两种抱怨，一种是我找不到我想要的东西，另一类是淘宝上面的商品太多了。今天在淘宝上，一个连衣裙的类目约有两千万件商品，还有大量的商品，商家不知道将其归在哪个类目上，消费者更不知道怎么找到它。”
究其原因在于，平台还未很好地帮助消费者进行数据重组，也就是知识重建。
为此，他们联合香港理工纺织与服装学系，从实用场景和机器学习相结合的角度，创立了让机器能够读懂时尚的语言体系。目前，FashionAI对于服装的设计元素，已经有了较系统的认识，包括图案、纹理、颜色等全局属性和领型、袖型、裙型等局部属性，共计30个维度，150多种标签。同时，在学习了来自淘宝上50万造型师的搭配方案，以及天猫品牌的造型建议后，FashionAI未来算法还将持续优化搭配建议。
如何在一个主观的世界里做客观的事情，贾梦雷总结了三条经验：一是符合行业常识，同时要符合消费者的认知；二是为了机器的沟通，要求逻辑上互斥和完备。比如，有一种穿衣风格叫中性，就是女士穿起来看起来非常干练。而职场风干练的中性风，也可是相对女性化的风格。当这两个概念放在一起时，它并不是互斥的，所以机器就会混淆，进而造成识别准确率低的问题。第三条则与计算机视觉相关，要做到视觉可分辨，同时保证样本足够多。
南都记者从阿里方面了解到，目前FashionAI将与时尚服装品牌加深合作，待应用场景成熟，推向市场。此外，阿里下一步研究方向是完成男装领域的认知重构，未来还将实现更复杂高阶的应用，比如辅助设计和商品导购等。
“FashionAI的出现，不仅会重构消费者穿搭试衣体验，也将重构整个服饰行业未来的设计与生产。”阿里巴巴集团副总裁庄卓然说。