?面對人工智能的沖擊，就算是注重手工技藝和創意概念的時尚行業也沒能幸免，作為“人類最后防線”的創意領域已經被打破，而時尚行業的未來也必將和整個社會的進程息息相關。當人工智能踏足時尚圈，自下而上的用戶需求數據成為設計和搭配的出發點，時尚潮流的方向會出現另外一種可能性。

1.改進時裝設計和制造

鑒于時尚和設計的不斷變化，零售商需要始終跟上最新趨勢并預測下一季的消費者偏好。傳統模式中，零售商通常會根據上一年的數據來估算當年的銷售額。但這并不總是準確的，因為銷售可能會受到許多難以預測的因素的影響，例如趨勢的變化。但是，基于人工智能的需求預測方法則可以將預測誤差降低50％。

衣服設計好了之后，人工智能技術也可以在仿制品制造中發揮作用。時裝制造商正在創造新的人工智能應用，以幫助提高制造過程的效率，并輔助人類員工。人工智能系統被用于發現織物中的缺陷，以確保服裝和原始設計的顏色相匹配。計算機視覺等人工智能技術使得質量保證流程更加簡化。

2.加速物流、提高供應鏈效率

機器學習技術也被應用于加速物流及提高供應鏈的效率。人工智能被用于管理和優化供應鏈，以及降低運輸成本和運輸時間。機器學習算法被用于更準確地預測庫存需求，從而減少浪費或最后一分鐘取消購買的情況，以滿足意外的需求高峰。

3.預測分析

通過自動化產品標簽，AI在每個屬性級別上分析市場表現，買家不僅可以了解性能良好的產品，還可以了解顏色、印花、袖子、領口等細節屬性。

此外，AI提供實時數據，以觀察變化趨勢和庫存表現，而不是在每個季度結束時將趨勢和產品表現做匯總決策。因此，采購和銷售團隊可以采取積極主動的策略，在消費者需求出現時在最短的時間內滿足這個需求，并始終保持消費者滿意度。

4.產品和定價組合策略

零售商可以使用人工智能提供的豐富數據，通過定制的產品和定價策略來滿足每個客戶和細分市場的需求。

根據數據做出業務決策，以實現每個市場的理想產品定價組合，意味著減少過剩庫存和降價。

人工智能通過預測舊庫存的需求并根據需求預測進行分析來增加庫存周轉率。庫存可以重新分配到目標位置，以滿足需求并防止商店缺貨，同時可以相應地規劃和優先考慮降價和促銷策略，以便在適當的時間與尋求價值的適當客戶產生共鳴。

5.人工智能服裝搭配師

“明天怎么穿”可能是除了“明天吃什么”之外最讓人頭疼的問題了。一位專業的形象設計師在搭配服裝時要考慮到被搭配人的體型、膚色、性格、生活習慣包括職業特點等等因素，因而要價不菲。而人工智能服裝搭配師的出現，有希望讓每個人都能擁有屬于自己的一位服裝搭配師，不再為“明天穿什么”而犯愁。

國內國外有很多初創公司涉及人工智能服裝搭配領域，采用的切入方式也各有不同。有的采用智能衣櫥的方式，通過識別用戶日常風格、天氣、穿著場合等，在衣櫥中現有的衣服里選擇搭配。有的通過收集用戶的個人特征、結合購物記錄及在社交網絡上給明星或網紅穿搭點贊的數據，幫助用戶找到最適合的穿搭產品。

AI和機器人技術的發展一方面給我們的生活帶來極大的便利，一方面也產生了對于“人類工作終將被取代”的擔憂。其實縱觀歷史進程，科技的躍進必然會帶來社會分工的優勝劣汰，而這演變的過程正是人類進步的縮影。時尚行業并不特殊，它必定也會沿著既定的社會發展軌跡往前邁進。一切都處在變化之中，而唯一確定的是屬于行業本質的創意概念只會更加重要，AI和機器人的發展從某種程度上也讓整個行業變得更加純粹。