除了預測下一季流行色，AI要解決每天穿什麼的絕世難題了

相信對於不少女性同胞們來說，每天要做的最艱難決定，不會發生在辦公室、星巴克或者餐廳，一定是在堆的滿滿的衣櫃前，糾結到底穿什麼好。每次搭配衣服就像解答數學方程式，既要考慮到工作場合，還有服裝的舒適度，能夠代表自己的心情就更好了。變數太多，腦子不夠用。

在時尚領域，大多數決定還要由消費者自己來完成，無論是購買還是搭配，都不能藉助像Uber這樣的，不用消費者操任何心的調度平台。所以通常都會產生後果：為了搭配現有的衣服或者追趕新潮流一直買買買；挑到了不合適的衣服壓箱底或者退貨。

消費者的自我挑選與「無窮無盡」地購買對時尚行業本身也產生了衝擊，催生出了超快時尚品牌，這些玩家們每周可以出上百件新品。一向慢吞吞的奢侈品都開始了即買即賣的模式，來響應消費者快速變化的口味。時尚行業開始了一場「速度的比拼」。

但是業績騙不了人，雖然ASOS在過去兩年銷售額翻了一倍，不過利潤卻是停滯不前。不少曾經嘗試即買即賣額奢侈品牌都已退出，Burberry雖然還在實行，但是收入情況一點也沒改善。而且快時尚還屢屢上了環境黑榜。

而亞馬遜之所以能夠在零售百貨業陷入一片泥沼時，大膽進入時尚產業，並得到不錯的效果是因為亞馬遜有豐富的數據，知道應該賣什麼衣服，並知道把這些衣服賣給哪些具體的消費者。當他們一打開亞馬遜，就能看到自己心儀的服飾，大大減少了決策的時間，也能最大程度避免後續不合適或者退貨的麻煩。

如果零售商都開始運用數據和AI技術，來幫顧客做決定，選擇最適合他們的產品，從而避免他們盲目的追趕時尚潮流而購買許多無效的商品，整個時尚產業是不是能夠回歸正常，而不是拚命比誰出了更多「抄襲」的新品？

AI首次「跨界」到時尚產業中是預測潮流風向，今年三月IBM Waston與時尚媒體WWD合作，解讀秋冬的流行趨勢。Waston藉助廣告宣傳冊、文章、博客、圖像和社交媒體上的大量數據，像一個時尚界的資深人士一般，給出2017年秋冬流行色。

如果將AI用到消費者服裝選擇上，可以根據過往的消費數據，預測消費者什麼時候打算買衣服了，買什麼樣風格的衣服，然後給出建議，讓消費者添加一些必備品而非僅十幾美元的襯衣和褲子。對於消費者來說，不用再費腦筋一直刷淘寶，為買衣服發愁，也可以減少衝動消費。對於時尚產業來說，鼓勵消費者少而精的消費，既可以減少浪費，又有利於可持續性發展。

亞馬遜已率先實現了這一想法，推出了Echo Look智能攝像頭可以判斷用戶穿衣風格的智能相機，根據機器學習演算法和時尚專家的建議，幫助用戶進行服裝定製，並對用戶的穿衣搭配進行評估。雖然亞馬遜先行一步，但是小公司們仍可以抓住AI的機會，在時尚產業來一場「改革」。

如果把AI這項作用使用到食品行業，另一千古難題，每天吃什麼也有望解決。比如來個智能冰箱，AI能夠掃描你的冰箱存活，了解你的喜好。在冰箱空了以後，給出你一個購物清單，也省去了想吃什麼的煩惱。

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