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5月16日，由枣庄市人民政府主办的第四届山东省互联网大会在枣庄市会展中心开幕，亿欧承办了人工智能专场。会上，好买衣联合创始人谭宏冰先生的演讲主题为“AI技术为服装新零售带来的新变革”。
谭宏冰曾就读于上海交大机动学院机械设计与自动化专业，机械电子方向，2010年直升硕博连读，师从曹其新教授，主要研究方向为服务机器人、医疗机器人，主要负责整体方案设计和机械设计，参与部分电子设计和软件开发；2013年5月，联合创立好买衣，主要负责机器人开发、身材创建、尺码推荐、个性化推荐等研发以及面向企业服务的业务线。
以下内容根据谭宏冰的演讲速记整理（有删减）
我们是做人工智能在服装领域的应用。如果人工智能以后要改变人生活的话，服装行业必然是一个要去改变的行业，一个垂直的领域。
目前整个服装领域，包括整个零售行业，从之前的线下，到阿里提倡的整个电商，电商做到现在也已经十几年。大家会发现，现在整个电商行业慢慢的开始冷下来，线上流量的成本越来越贵。在这种情况下，阿里也提出要实行新零售的方案，包括把线上和线下结合起来，提倡全渠道的运营。现在很多服装品牌，都在做线上线下全渠道的结合。
全渠道的方案无非就是要到：人打通、货打通、利益打通。对于线上的平台来讲，要把线上线下的会员体系打通，并且线上线下的货要打通，最后线上和线下利益的分配能够均匀，从而实现线上的订单可以在线下直接发货，线下的体验可以在线上进行购买，也就是全渠道的运营。
对于品牌来讲，它希望把自己的会员沉淀下来，之后能够自己服务这些会员，而不希望继续依赖现在这些大的电商平台。如果自己能培养一个忠诚的会员体系，就可以运营自己的会员。
有了会员之后，会员是要能够实现可触达、可洞察、可运营和可服务。目前会有一些不足，主要就是获客成本还比较高，会员的活跃度并不好。会员画像在服装这个领域，用户的身材是很重要的东西。现在很多平台没有办法直接获取用户的身材数据。最后一点，服务效率也比较低，因为你拿不到这个用户具体的身材，她的脸，她的长相这方面直接的数据，所以要在线上为她提供很好的个性化服务，是不好做的。
我们提出了一个解决方案，首先好买衣能够提供什么东西，因为我们有会员比较完整的画像，所以能够提供智能的导购服务，或者互动的体验，从而给他在线上线下提供比较好的服务。
我们能够实现虚拟试穿大规模应用，从去年8月份起跟天猫合作，根据不同的品牌，植入到它的店铺里面去，实现虚拟试穿，我们已经服务了420万个UV。
实现虚拟试穿，最重要的要能够建立虚拟的身材。建立虚拟的身材有很多种方法，首先是通过3D扫描把身材建立起来，但是这种方法精确度很高，一个普通人是没有这个设备的。能不能通过测量自己的身材，来做一个身材创建呢？
我们自己实验发现，普通人对自己的身材测量不太有经验，自己给自己量也有点为难，并且也量不太准。我们推出了一个技术，能够利用人工智能、大数据来作为支撑，只需要输入身高、体重、年龄等数据，对她身材的一些特点做一些定性描述，比如说她的腰、肚子、胸的一些描述，就可以把身材创建出来。每个人就花几十秒的时间，整体重建出来的平均误差小于1.5厘米，对于虚拟试穿，以及服装这个行业来讲，已经足够了。
有了身材之后，如果要有一个更好的身临其境的试穿体验，必须要有自己的形象，这是第二个比较关键的东西，有一个三维的人脸识别和创建的技术。只需要有一张正面自拍的照片，上传到我们的系统，就可以通过后台的3D人脸创建技术，匹配到用户脸形上。
这边可以看到，第一张是刘诗诗的照片，第二张是李冰冰的照片，有她的照片，我们可以把她的脸直接创建过去。这里面会有脸形、肤色、发型，都可以做一些个性化定制和改变。有了身材和脸，虚拟形象就创建好了。
接下来要做虚拟试穿，虚拟试穿整个行业也做了十几年。有一个比较经典的方案是，直接对衣服做3D建模。这种方案下，成本非常高，制作效率低，没有办法实现大规模生产。我们的方案下，是拿真实的衣服进行拍摄，只要把衣服穿到一个机器人身上去拍摄，再经过图象处理，就能够把衣服和虚拟的人结合到一起，让用户看到虚拟穿着的真实效果，就像在镜子里面穿着的效果一样。
能不能自己搭配一些衣服呢？这是我们目前推出的另外一个功能。你穿一条裤子，可以搭配不同的上衣，还可以换发型、换鞋子等等，就像在镜子前面做真实的穿搭一样。同时还可以有人工智能对穿搭的效果给出评价，告诉你这么搭不够好，建议你换一个更好的搭配。
看到衣服的效果之后，选择了你喜欢的搭配，最终要下单了，下单之前有一个关键的事情，就是选择合适的尺码。尺码推荐有很多平台也在做，但是实际上他们没有办法获取用户真实的身材数据。我们能够直接获取用户的身材数据，可以直接根据衣服的尺码和人的身材，再根据专业打板师的知识，以及背后人工智能的算法，推算出不同身材穿这款衣服的对应尺码。同时我们会考虑到这个衣服的弹性，有没有偏码，有没有一些版型的不同，它的款式是怎么样的。有了这个东西的帮助，就能够很好地选到准确的尺码。
刚才是让用户自己挑选衣服，更好的解决方案是，用户来了之后，能够直接根据脸和身材，给我推荐适合衣服，而不需要自己去找。这是我们目前已经成熟的技术，可以使购物体验变得非常方便。
这是跟艾莱衣合作的项目，一个人进入商城之后，就可以直接看到穿各个衣服的效果，而不需要每一件去试。在服装详情页的入口也可以给他提供这样的入口，同时给到尺码推荐，用户自己看了不错的话，也可以分享出去。
另外在整个服装营销方面也可以做一些嵌入，比如说在一些穿搭教程里面，告诉你这样的横条纹衣服比较好看，你可以点一下我要试穿，看一下自己穿好不好看。不管什么样的营销，都可以嵌入这样的一个东西，只要识别二维码，就能够看到自己穿这个衣服是不是好看。而不是只看到模特照，模特穿的都挺好看，但是只有自己穿的好看才是消费者真正想要的东西。
最后这是一个线下的解决方案，线下我们可以通过扫码的方式体验到虚拟试穿。线下这个场景我们也在跟一些品牌合作，包括前面所提到的艾莱依，包括CAN这些品牌。他们的店比较大，因为用户进来可能要逛很久才能找到自己喜欢的衣服。
我们的做法是，用户进店之后，如果他在线上已经创建过虚拟的身材，我们就已经知道他的身材，包括他的脸型、购物习惯等方面的数据。他只要进来扫码，之后我们可以推荐给他合适的衣服，以及他喜欢的衣服，他就可以先看看自己在这个店里面有哪些衣服自己今天会买，并且可以看到自己试穿的简单的效果，然后再去跟导购去沟通，这样就能提高效率。
如果在逛的过程中看到某一件衣服你比较喜欢，这个衣服我们给到他一个二维码，也可以先扫一扫，先看到自己大体上穿的效果。因为有些时候，真实的试衣间里面的人会比较多，或者你不太方便，不太愿意马上试穿，你可以先扫一扫，看一下虚拟试穿的效果，再去决定要不要真实试穿。
总体来看，我们通过捕捉到比较全面的会员画像，包括身材、容貌、发型、肤色、年龄等数据，帮助零售商服务到整个运营和销售过程，给它带来新的流量，提升转化等，也可以做到比较准确的客群定位；帮助生产商生成比较准确的制版平台、合理的尺码推荐功能等，从整体上提高服务质量，以及衣服生产的整体质量。
本文作者李鹏，亿欧专栏作者；转载请注明作者姓名和“来源：亿欧”；文章内容系作者个人观点，不代表亿欧对观点赞同或支持。
