面對人工智慧的衝擊，就算是注重手工技藝和創意概念的時尚產業也沒能倖免，作為「人類最後防線」的創意領域已經被打破，而時尚產業的未來也必將和整個社會的進程息息相關。當人工智慧踏足時尚圈，自下而上的使用者需求數據成為設計與搭配的出發點，時尚潮流的方向會出現另一種可能性。
鑑於時尚和設計的不斷變化，零售商需要始終跟上最新趨勢並預測下一季的消費者偏好。在傳統模式中，零售商通常會根據前一年的數據來估算當年的銷售額。但這並不總是準確的，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，基於人工智慧的需求預測方法則可以將預測誤差降低50％。
衣服設計好了之後，人工智慧技術也可以在仿製品製造中發揮作用。時裝製造商正在創造新的人工智慧應用，以幫助提高製造過程的效率，並輔助人類員工。人工智慧系統被用於發現織物中的缺陷，以確保服裝和原始設計的顏色相符。電腦視覺等人工智慧技術使得品質保證流程更加簡化。
#機器學習技術也被應用於加速物流及提高供應鏈的效率。人工智慧被用於管理和優化供應鏈，以及降低運輸成本和運輸時間。機器學習演算法被用於更準確地預測庫存需求，從而減少浪費或最後一分鐘取消購買的情況，以滿足意外的需求高峰。
透過自動化產品標籤，AI在每個屬性在層級分析市場表現，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提供即時數據，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總結決策。因此，採購和銷售團隊可以採取積極主動的策略，在消費者需求出現時在最短的時間內滿足這個需求，並且始終保持消費者滿意度。
零售商可以使用人工智慧提供的豐富數據，透過客製化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。
人工智慧透過預測舊庫存的需求並根據需求預測進行分析來增加庫存週轉率。庫存可以重新分配到目標位置，以滿足需求並防止商店缺貨，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。
#“明天怎麼穿”可能是除了“明天吃什麼”之外最讓人頭痛的問題了。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徵等等因素，因而要價不菲。而人工智慧服裝搭配師的出現，有希望讓每個人都能擁有屬於自己的一位服裝搭配師，不再為「明天要穿什麼」而犯愁。
國內國外有許多新創公司涉及人工智慧服裝搭配領域，採用的切入方式也各有不同。有的採用智慧衣櫥的方式，透過辨識用戶日常風格、天氣、穿著場合等，在衣櫃中現有的衣服裡選擇搭配。有的透過收集用戶的個人特質、結合購物記錄及在社群網路上給明星或網紅穿搭點讚的數據，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為我們的生活帶來極大的便利，一方面也產生了對於「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。時尚產業並不特殊，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，而唯一確定的是屬於產業本質的創意概念只會更加重要，AI和機器人的發展在某種程度上也讓整個產業變得更加純粹。
以上是人工智慧在時尚產業的應用的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
