如今的年轻时尚购物者比以往任何时候都更要求个性化。根据 IBM 的一项研究，52% 的 Z 世代女性希望看到能够让她们为自己定制产品的工具。

这与人们对产品交付速度的期望越来越高一致。虽然一些快时尚零售商可以在几周内将产品上架，但大多数服装需要 6-12 个月才能交货。

技术正在影响整个供应链以促进这一过程，包括创意过程本身。人工智能（包括计算机视觉、自然语言理解和深度学习）被用于获取趋势的关键见解、加快初始设计过程并更好地预测对超本地化产品的需求。

IBM 正与 Tommy Hilfiger 以及纽约时装技术学院 (FIT) 的 Infor 设计与技术实验室合作开展一个名为“Reimagine Retail”的项目来展示这一点。IBM 全球消费品行业总经理 Steve Laughlin 表示，目标是展示 AI 如何为零售商带来速度优势，并让下一代零售领导者掌握利用 AI 进行设计的新技能。

FIT 学生将能够使用 IBM 研究的人工智能功能，包括计算机视觉、自然语言理解和专门针对时尚数据进行训练的深度学习技术。

这些工具被应用于 Tommy Hilfiger 的 15,000 张产品图片、约 600,000 张公开图片和近 100,000 个面料网站图案。然后，这些工具识别出关键轮廓、颜色和新颖的印花和图案，以激发学生的设计灵感。

FIT Infor 设计与技术实验室执行总监 Michael Ferraro 解释道：“机器学习分析让我们深入了解 Tommy Hilfiger 的色彩、轮廓和印花，而这些是我们人类思维无法消化或理解的。这使得 FIT 时装设计专业的学生能够从美国历史资料或流行时尚趋势中汲取灵感，并将 Tommy Hilfiger 品牌的‘DNA’与之相结合，创造出全新的设计理念。”

“因此，这个项目的关键是新的灵感。对消费者来说，另一个重要的影响是，他们有机会定制和个性化服装，同时又不失去他们喜爱的 Tommy Hilfiger 风格，”他认为，印刷制作工具和个性分析提供了一些绝佳的机会。除了探索人工智能如何影响时装设计决策外，我们还探索社交媒体监听和语音识别等工具如何基于交互式“智能”供应链策略创造更加个性化的购物体验，从而优化浪费并减少环境影响。

最终的 3D 数字设计被展示给 Tommy Hilfiger 和 IBM 的高管，他们选择了纽约时装技术学院高级设计师 Grace McCarty 设计的格纹技术夹克。McCarty 说，在设计这款造型时，她从人工智能对 Tommy 品牌风格的诠释、流行和流行色彩以及人工智能生成的新颖款式中汲取灵感。

该设计还采用了具有未来感的可移动格子图案，利用 IBM Watson 音频分析功能，可以近乎实时地响应客户社交媒体账户的一系列情绪。

Tommy Hilfiger 首席品牌官 Avery Baker 在 IBM 的一篇博文中写道：“作为一个品牌，我们一直通过创新和颠覆来突破可能性的界限。这些年轻的设计师通过展示时尚、技术和科学的成功融合，真正体现了这种精神。”

在设计中使用人工智能的一个关键点是它是否意味着创造力的消亡。如果人工智能被用来创造新的收藏品，那么我们还需要设计师吗？费拉罗和劳克林都认为，这个项目展示了人工智能可以作为增强人类过程的一种手段，而不是取代人类过程。

“人工智能可以帮助设计团队缩短总体交付时间，并通过使用计算机视觉分析和记忆数千张图像和视频中的见解来扩展他们的创意发现，”劳克林解释说。“这些设计师还可以更轻松地弄清楚如何融入各种流行颜色、关键图案和风格。”这将减少耗时、资源密集的手动流程——或者通过提供比以前更广泛的来源来消化该研究元素。

“这是增强和扩大人类专业知识的系统与试图复制完整人类智能的系统之间的关键区别。人工智能激励我们为设计过程注入新的活力，”费拉罗补充道。

IBM 此前曾与澳大利亚设计师 Jason Grech 合作，在墨尔本时装周上推出 Cognitive Couture 系列，同样分析了数千张时尚图片以及社交媒体内容，以数据驱动的方式协助设计过程。

劳克林强调，现在更容易预测趋势，产品也更容易上市，这意味着销售损失更少。“对于消费者来说，当所需的产品不能立即在网上买到时，销售就不会发生，”他解释道。

“[时尚公司] 流程缓慢，阻碍了品牌跟上当今快速发展的消费者期望、产品趋势和外部市场力量……在未来的时尚领域，人工智能将助力设计师从内部和外部数据源获取洞察，让他们的设计更容易被接受。这也让他们能够针对特定市场或消费者定制和个性化外观。”

本周，纽约时装技术学院的六种设计中的三种样品在 NRF 的大型展会上展出。