?　相信對于不少女性同胞們來說，每天要做的最艱難決定，不會發(fā)生在辦公室、星巴克或者餐廳，一定是在堆的滿滿的衣柜前，糾結(jié)到底穿什么好。每次搭配衣服就像解答數(shù)學(xué)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。變量太多，腦子不夠用。

　　在時尚領(lǐng)域，大多數(shù)決定還要由消費者自己來完成，無論是購買還是搭配，都不能借助像Uber這樣的，不用消費者操任何心的調(diào)度平臺。所以通常都會產(chǎn)生后果：為了搭配現(xiàn)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(yè)本身也產(chǎn)生了沖擊，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(yīng)消費者快速變化的口味。時尚行業(yè)開始了一場“速度的比拼”。

　　但是業(yè)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(jīng)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(huán)境黑榜。

　　而亞馬遜之所以能夠在零售百貨業(yè)陷入一片泥沼時，大膽進(jìn)入時尚產(chǎn)業(yè)，并得到不錯的效果是因為亞馬遜有豐富的數(shù)據(jù)，知道應(yīng)該賣什么衣服，并知道把這些衣服賣給哪些具體的消費者。當(dāng)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，也能最大程度避免后續(xù)不合適或者退貨的麻煩。

　　如果零售商都開始運用數(shù)據(jù)和AI技術(shù)，來幫顧客做決定，選擇最適合他們的產(chǎn)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(chǎn)業(yè)是不是能夠回歸正常，而不是拼命比誰出了更多“抄襲”的新品?

　　AI首次“跨界”到時尚產(chǎn)業(yè)中是預(yù)測潮流風(fēng)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借助廣告宣傳冊、文章、博客、圖像和社交媒體上的大量數(shù)據(jù)，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(jù)過往的消費數(shù)據(jù)，預(yù)測消費者什么時候打算買衣服了，買什么樣風(fēng)格的衣服，然后給出建議，讓消費者添加一些必備品而非僅十幾美元的襯衣和褲子。對于消費者來說，不用再費腦筋一直刷淘寶，為買衣服發(fā)愁，也可以減少沖動消費。對于時尚產(chǎn)業(yè)來說，鼓勵消費者少而精的消費，既可以減少浪費，又有利于可持續(xù)性發(fā)展。

　　亞馬遜已率先實現(xiàn)了這一想法，推出了Echo Look智能攝像頭可以判斷用戶穿衣風(fēng)格的智能相機，根據(jù)機器學(xué)習(xí)算法和時尚專家的建議，幫助用戶進(jìn)行服裝定制，并對用戶的穿衣搭配進(jìn)行評估。雖然亞馬遜先行一步，但是小公司們?nèi)钥梢宰プI的機會，在時尚產(chǎn)業(yè)來一場“改革”。

　　如果把AI這項作用使用到食品行業(yè)，另一千古難題，每天吃什么也有望解決。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。在冰箱空了以后，給出你一個購物清單，也省去了想吃什么的煩惱。