文/智能相对论（aixdlun）
作者/离离
在科技发达的本日，3D虚拟试衣镜早已不是新鲜的观点。越来越多阛阓、购物平台与服装企业都曾考试测验推出此做事，但虚拟试衣镜却彷佛迟迟未受到消费者青睐。
不用穿，也能试
虚拟试衣镜的设计初衷，是希望节省消费者购物排队换装的韶光、优化消费者的购物体验，同时帮助服装业者更全面地理解客户需求。前些年，3D虚拟试衣镜+聪慧门店的办理方案曾引起人们把稳，一些衣饰门店开始考试测验以此来增加门店坪效、降落本钱并吸引客户。
例如衣脉科技的自营衣饰门店Moda Polso，其试衣间区域占了门店面积约一半。店内展示着传统陈设的衣服，门口摆放了衣脉自产的虚拟试衣镜Pilot。用户在镜中输入身材样貌数据并完成虚拟试衣后，走进试衣间就能看到想要的服装。
“过去我们做虚拟试衣是用技能填补线上用户体验的不敷，帮助做购买判断。接下来我们武断要做线下，重点是帮助用户挑选、快速创造适宜的衣服，用技能改变传统线下低效的办法，在固有客流不变的情形下，提升线下门店的坪效。” 衣脉科技CEO涂征辉表示。
据统计，虚拟试衣体验可让用户在一分钟内试穿近百件服装，大幅提高了试穿效率。
此模式不仅能将受限于店铺面积而无法陈设的商品展现在顾客面前，还能降落店铺运营的人力本钱，并数字化记录客户消费行为。除了自己的门店，衣脉虚拟试衣镜也被运用于其他服装品牌门店和服装快闪活动，如天猫女王节、平昌冬奥会、云栖大会等。
类似的店面还有阿里的“Fashion AI观点店”，将人工智能大数据打算结合AR虚拟试衣技能，打造了无人做事店舖。和Moda Polso不同的是，Fashion AI必须要客户扫描淘宝ID，绑定身份信息才能进去。
3D试衣镜会根据用户输入的身材数据、之前在淘宝上的购物及浏览历史做出个性化的智能推举和搭配建议，用户能先通过3D模型初步查看上死后果，再决定是否实际进行试穿。试穿满意后，客户可以直接通过镜面下单购买并实时结账，也可选择快递到家，不需提着商品连续逛街。快速直接便捷且和场景关联很紧密。
现在，一些新推出的虚拟试衣镜乃至不再须要用户手动输入数据。像摩登大道的迈思体感魔镜，只要消费者站在面前，魔镜所采取的打算机视觉和3D建模技能就能快速精准的获取用户的体型数据，并智能识别风格和搭配推举。
另一家虚拟试衣品牌购搭则因此微信绑定的形式记录用户数据，顾客能上传照片客制化模特脸部，通过智能镜头扫描获取身材数据直接建立模型，通过优化GPU算法，使材质渲染更逼真，贴合度更高。还附有一键更换虚拟模特、T台动态展示、下载并分享自己穿衣视频或图片等意见意义性功能帮助引流。
与专注于虚拟试衣的购搭、衣脉不同，云之梦科技以建立人体大数据库为根本目的，将人工智能3D人体感知与重修、真人虚拟形象合成、体型与运动三维人体预测等技能广泛利用于衣饰、美发、配饰、商业地产、智能安防等各个行业。
其“云3D智能形象管理系统”虚拟试衣镜内含人脸识别技能，将消费者身体数据与Face ID、支付宝等账号捆绑，识别用户的消费行为，进行个性化商品推举。云之梦还为品牌商供应了自行建模的做事，品牌商只需拍摄一张服装照片，就能快速完成服装的3D模型制作。并针对影楼、婚纱等换装过程繁琐的衣饰供应专门的办理方案。
对商家而言，这样充满“科技感”、既“便利”又新奇的半自动化做事是个不错的引流手段，对客户数据的采集也能作为进货的主要参考，线上展示商品的办法还能让客户瞥见由于门店空间有限而暂时无法展示的商品，可说是一举多得。
既然虚拟试衣镜的益处这么多，现有的供应商也不少，为何平时逛街很少瞥见虚拟试衣镜?这款涌现已久的智能设备为何尚未成为服装店的标配?
前辈的技能 不买单的用户
首先，一些供应商口中的“还原度高、真实立体、3D动态展示”等看似美好的试穿效果描述，在部份消费者眼中便是一个“丑”字。
“那次去参加客户活动，刚好看到有商家推出了新的虚拟试衣镜，我就去试用了一下。由于在阛阓里嘛，有很多大牌的衣服，我就想说难得有机会试穿大牌，就用那个镜子试了一下，结果试出来巨丑!超级丑!丑哭了要!”当时的场景让彼得久久不能忘怀。
早期一些没有配置智能摄像头网络身材数据的虚拟试衣镜也劝退了一些怕麻烦的用户。“那个镜子须要你输入很多数据才能用，也不是很方便。有些数据你自己也不知道。”彼得表示。“紧张是效果太差了，大概是我本来就丑吧，反正试出来巨丑。”
“智能相对论”理解到，2015年，优衣库也曾推出一款名为“影象镜子”的虚拟试衣镜，由于用户体验不佳，很快就被停用。“虚拟试衣镜便是个拔草神器。本来做出来是想让你买衣服的，结果一试，太丑了，就通通不想买了。立马拔草。”
除了试衣镜的3D模型显示效果欠佳，降落用户的购物希望外，也有一些顾客对这种新型购物办法的必要性存疑。
“我都出门去逛街了，用手直接感想熏染布料、放在身上比一比size不是很好吗?干吗还要用这种半线上购物的办法挑衣服?”就读服装学院的璐娜以为虚拟试衣镜是个不可思议的存在。“(虚拟试衣镜)是可以在短韶光内‘试穿’非常多衣服没错，但衣服真正的效果只有穿上才能知道，不管是VR还是3D，都没法再现衣服制料的肌肤触感。穿起来舒不舒畅、紧不紧绷只有实际穿了才知道。”
再者，建立在客户数据网络根本上的智能推举，也引起了一些客户对付个人隐私保护的担忧。比起须要用户自行填写数据的线上虚拟试衣，线下虚拟试衣镜通过智能镜头可网络的资讯数量更多更详细，用户的身材、体型、肤色、发型等统统外不雅观数据全部一览无遗。“登录才能利用”的设计更是让想要体验新科技的消费者别无选择，只能乖乖交出所有个人数据。
以“Fashion AI观点店”为例，险些是"无人做事”的人工智能衣饰门店，在用户踏进店门的那一刻，就开始了360度无去世角的数据网络。从整体来说，门店可利用人流监测装置，监控到店客流数与每个sku的发卖情形，剖析发卖数据，合理备货减少库存等。
通过用户绑定淘宝账号，顾客在门店内所有行为数据都能被记录，如挑选衣服时，拿过哪几件衣服、选择试穿哪些、看过哪些搭配、从进店到离店用了多久，结合用户在淘宝上的购物与浏览记录与优惠券、积分卡、会员卡、信用卡等个人信息，对应试衣镜网络到的用户身材体型详细数据与个人偏好，建立精准的用户画像，更加准确地推送搭配建议及广告。
按照供应商的畅想，虚拟试衣可通过网络用户数据来供应个性化的做事，做事品质和AI获取的资讯数量成正比。但是，万一用户不愿意供应那些数据呢?
“之前有途经Fashion AI观点店，本来想进去看看的，但我没有淘宝账号，要现场创建一个觉得很麻烦，我就没有逛了。”留学生Leo见告笔者。“不想绑定帐户，以为又要被盗取隐私了。”被隐私问题被劝退的齐琦表示。
“如果是这样，那我就更不会用了。想到身材体型这些个人隐私都要被记录就以为有点恐怖。”本来就不看好虚拟试衣镜的璐娜说道。“本来信息时期要保护隐私就很难了，谁知道你的数据会被拿去做什么。”
由此可见，不好看、未便利、没必要及隐私透露等问题大幅降落了消费者的接管程度，虚拟试衣镜的商业前景看似美好，实际上却没有那么“喷鼻香”。目前阛阓中能看到的虚拟试衣镜数量屈指可数，可见大规模商业化并不顺利，只是大多作为服装品牌活动的引流噱头，偶尔涌如今民众面前。
此外，目前市情上的虚拟试衣镜产品同质性高、功能大同小异。对专注于虚拟试衣的公司而言，商品趋同将造成用户粘性降落，并让行业内部的竞争压力增加。如何打造差异化产品，提升用户体验感想熏染，形成独特上风，是供应商们必须面对的问题。
疫情带来的新商机?
虽然虚拟试衣技能在很长一段韶光内，由于用户体验不佳和隐私问题等缘故原由并未受到重视。但新冠疫情爆发带来的分外需求却让这项一贯以来不温不火的技能再度进入人们视野。
环球性的新冠肺炎疫情为人们日常活动增长了不少限定。尤其在疫情正严重的欧美地区，一些服装门店的试衣间被关闭，店内客流量受到限定，顾客之间必须要保持安全间隔。
纵然个别门店的试衣间保持开放，消费者也不再乐意排队试穿衣物。据First Insight统计，65%的女性消费者表示在试衣间试穿服装时感到不卫生，54% 的男性持同样不雅观点。
由于在服装门店试穿衣服不再像以往那样便捷安全，使得过去未受到重视的AR虚拟试衣技能现正成为国外一些实体服装店迫不及待的需求。
去年玄月，虚拟试穿技能初创公司Fit:Match开了一家结合服装推举和虚拟试衣的智能事情室。客户可先在移动运用程序中回答有关身高、体重和体型偏好的问题，再通过3D智能摄像头扫描，完成身材体型的干系数据采集。
Fit:Match的人工智能算法会将扫描得到的客户资料与品牌方的服装数据、面料质量信息等资料相结合，天生用户的FITCH ID，为用户分配得当的尺码，还能为客户供应在不同的衣饰零售商中的尺寸建议及推举搭配。
AI的参与让服装尺码和风格搭配建议的准确率达到95%，这类别致的体验也吸引不少90后与Z世代的客户。现在，拥有Nautica、Tahari和Betsey Johnson等品牌的Levy集团和Ted Baker、Good American、Under Armour等逾50个衣饰品牌已和Fit:Match签约。客户可利用Fit:Match在网上购买商品或探求商品所在的实体店，Fit:Match也陆续在洛杉矶和达拉斯等更多城市开设事情室，将商业版图拓展至全国。
另一家在线试衣技能供应商True Fit惊奇地创造，Levi's、Ralph Lauren和Kate Spade等服装品牌在疫情期间不谋而合地提出，希望能将他们为电子商务开拓的在线尺码推举技能用于线下门店。
于是，True Fit与Tailored Brands展开互助，首次为实体衣饰门店体验设计功能。通过自拍获取尺寸而制作的3D模型，True Fit为它上百万个注册用户都逐一进行了用户画像。这些画像不仅席卷了用户供应的身高、体重、尺码、风格偏好，也会不雅观察到客户在浏览数千个互助品牌时做出的详细行为，因而更加智能化。
True Fit的联合创始人Jessica Murphy透露，一样平常情形下，采取True Fit技能的品牌货品转化率会增加三倍以上，而与尺码干系的退货率会有两位数的低落。目前，True Fit正与零售商互助，通过他们的运用程序将技能带入商店；客户能通过扫描零售商运用程序中的二维码或条形码查看个人推举，或从商店内访问个性化购物清单。其在线工具的已知的客户包括梅西百货、Ralph Lauren和Lane Bryant。
从Fit:Match和True Fit的表现来看，疫情虽然使得线下服装店受到重创，却也为线下虚拟试衣技能开启了另一扇窗。商家们若无法在供应创新办理方案的同时，改进虚拟试衣视觉体验，并打消顾客对付隐私的疑虑。在疫情结束之后，虚拟试衣镜恐怕也无法真正走下去。
(彼得、璐娜、Leo、齐琦皆为化名)
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•著有《人工智能 十万个为什么》
•【重点关注领域】智能家电（含白电、黑电、智好手机、无人机等AIoT设备）、智能驾驶、AI+医疗、机器人、物联网、AI+金融、AI+教诲、AR/VR、云打算、开拓者以及背后的芯片、算法等。