文/毛小拾
商场橱窗贴满雪花驯鹿，广场上辉煌壮观的圣诞树，发着各色礼物的圣诞老人在眼前晃得应接不暇。圣诞节作为每年的压轴趴，在大小商家的努力营造下，红红火火就在眼前。恩爱汪兴致勃勃给另一半挑选别出心裁的礼物。
然而，淘宝、天猫、京东、亚马逊……他们只是让我们的购物更方便，并没有解决“帮助我们挑选礼物”这个重大的课题。我们仍旧按照老套路挑选礼物。
去年圣诞节，小A为了给自己的女朋友送一束花，真是费尽心力。
①小A先画了一个框架：
目标：圣诞完成礼物任务，才能不跪遥控器；
喜欢：玫瑰、鸢尾、满天星、栀子花；
不喜欢：向日葵、牡丹、蝴蝶兰。
②纠结：怕每次送玫瑰会让女朋友感觉没有新意，小A开始在女朋友平时爱的花里面选。
鲜花时间太短，干花好像没什么诚意？
什么花搭在一起、颜色怎么配？
花瓶应该用干净的玻璃制品还是充满艺术感的水泥制品？
……
一脸黑人问号，为此，小A买咖啡、送奶茶，红着脸去问了办公室所有的女生，综合了大家的意见，买了999朵白蔷薇送给女友。
③对比：小A开始寻找性价比最高，物流最快……
④拆包：小A仔细查看每一朵花，看看有什么瑕疵残缺……
折腾了好几天，结果女友不喜欢。一束花太单调了；白蔷薇的花语是纯洁的爱情，意境不对；花瓶是贵妇风，而不是她喜欢的小清新。
今年的圣诞节也已经到了，小A对送什么礼物仍旧一筹莫展。如果这时候，小A问的不是他的朋友们，而是一个AI机器人，那情况会是怎么样的呢？
当你在1-800-Flowers上挑选花时，你可以通过自然语言与她的AI平台Gwyn（Gifts When You Need）交流，就像平时和商场导购说话一样。这个基于人工智能IBM Watson系统的鲜花礼品零售平台，甚至可以令你以为有个真实导购员在为你服务。
在和你的一系列交流下，Watson就可以了解你的需求，推荐给你理想的花，有时候你会惊喜地觉得Watson比你更懂自己的需求。那她是怎样给你提供购买意见的呢？譬如，她会询问你需要这束花的场景。
Watson这会儿就在一边进行着数以万计的复杂计算，利用自然语言处理技术从和你的交谈中确定你需要的场景和时间，一边继续和你聊天，一边回答你的问题。“哦，原来是为今年圣诞节挑选礼物，今年圣诞节刚好是周末，天气也不错呢。”
通过数百万已经学习过的文件，Watson早就明白圣诞节是一个祝福新年，对来年包含美好愿景的节日，从对成千上万种鲜花组合的寓意中搜索出最恰当的礼品推荐给你。接下来，这份礼物你想送给谁呢？
原来是为恋人挑选礼物，那之前分析搜索到的结果中，什么花是可以表达爱意的呢？类似康乃馨这样表达亲情的花可能就不是特别合适了……在Gwyn平台上可以感受到比实体店导购员更专业和贴心的购物体验，而这来自于背后强大的人工智能Watson的支持，Watson通过交流，不断优化方案，将结果聚焦到几个较优的目标上，最终帮助小A选择出最合适场景、最个性化的花，时间和地点最符合的供应商……
挑选花只是Gwyn能做的最简单的工作，她可以通过学习到的信息，从成千上万种花束和巧克力甜品或者其他更多的产品组合中挑选出最适合的搭配，推荐给顾客。
理解、推理、学习、交互，让Watson可以在迭代中不断强大，每一次的互动都能让Gwyn更加了解你，当你下一次再来找Gwyn挑选礼物时，Gwyn会像已经认识的朋友一样，记得你的喜好，为你提供更新的建议。
当然，这个AI导购系统肯定不止在你买花的时候可以提供意见。事实上，美国著名户外品牌The North Face®利用IBM的Watson，已经实现通过强大的后台数据分析，帮探险者在30s的时间里，挑选到最合适的户外装备。
与Gwyn一样，The North Face®的XPS系统利用自然语言分析技术，在与客户的聊天中了解和分析他们的需求，基于背后对海量旅游相关信息的挖掘，结合实际客户的使用场景和天气变化情况，为客户更精准地推荐户外装备。
在人工智能技术快速发展和应用的大浪潮下，每个人都不知不觉地成为浪潮中的一份子，Watson通过接收人们的自然语言，洞察不同的情绪，将这些信息与大数据结合，生成了一组组与不同个体独特匹配的数据，为使用者们提供更为人性化的个性服务。
在社交领域，利用Watson的个性化洞察（Personality Insights）与Alchemy Language API开发了“雪佛兰全球正能量系统”（Chevrolet Global Positivity System），通过评估用户曝光在社交媒体上的信息，分析用户情绪，来打造用户详细的个性化快照，为用户推荐新的活动或者爱好，传播正能量。
在时尚领域，Watson在一周内阅读了上百万条社交媒体的图片和文字，协助设计师设计出了符合李宇春时尚特质的“认知礼服”（AI礼服）。【点击阅读：仅7天，新锐设计师怎么为李宇春设计出完美礼服？】
在美食领域，“Watson大厨”通过对各类菜谱、食材知识的学习，加上营养学的专业意见，为不同用户提供不同的食谱。比如她会根据你今天的身体状况以及情绪，计算你今天适合摄入的食物，甚至她会创新产品，来给你惊喜。
互联网时代存储了大量结构化和非结构化数据，数据即资源，大数据分析持续不断地发掘更多机会，开辟更多新领域，去输出能量，产生价值，从而改变解决商业问题的方式和效率。Watson通过将人们的需求与大数据融合，为人们提供高效的信息服务支持，让生活充满个性。
点击下图，探索认知礼服的灵感“新”路
▼
