详解：从3D打印制造到区块链物流 科技如何重塑未来时尚？
当下，仅时装行业就价值2.4万亿美元，是全球经济的一大重点行业。
科技正以比以往更快的速度颠覆和改写时尚。从设计到商品化，越来越多新兴科技也随着各种时尚展示一起登台亮相。
解放产品设计
技术进一步解放了服装制造业，更多的服装工厂实现了自动化。
时尚品牌的数据收集变得越来越发展，而人工智能（AI）技术将重塑品牌的产品设计和开发方法，重点是——它可以预测下一个客户将要穿什么。
AI成为“设计师”
谷歌不久前与Project Muze合作，通过与德国时尚平台Zalando合作部署的实验，测试了用户驱动的AI时尚设计。
该项目主要通过训练一个神经网络，以了解谷歌时尚趋势报告中的色彩、纹理、风格偏好和其他美学参数等细节。Zalando提供的设计和趋势数据也被纳入其中。
而Project Muze则会使用一种算法创建以用户兴趣为主导的设计，并且与网络识别的风格偏好保持一致。
巨头亚马逊在这方面的创新也堪称绝妙。一个由以色列研究人员领导的亚马逊项目使用了机器学习来评估产品是否符合当下“时尚”的标准。
另一个亚马逊在加州的研发部门Lab126则会使用图像来了解特定的时尚风格，并从头开始创建类似的图像。
这也为亚马逊的“快时尚”打下了基础。这家电商巨头还为制造系统提供专利解决方案，以支持服装的按需定制。该技术可用于支持其亚马逊Essentials生产线或亚马逊物流网络中的供应商。
但AI设计的结果并不总是符合T台的审美口味。在品牌在这方面依赖AI之前，需要更多的研发。但人工智能已经在帮助品牌更快地创建和迭代他们的设计。
AI提供实时时尚趋势参考
Tommy Hilfiger最近宣布与IBM和时装技术学院合作。该项目使用IBM的AI工具来实现时尚趋势的判断和跟踪。
Stitch Fix凭借其“混合设计”服装已经处于人工智能驱动时尚的前沿，该系列服装由算法创建，该算法可识别Stitch Fix库存中缺少的趋势和样式，并提出新设计 ——基于消费者喜爱的颜色组合，图案和纺织品——供人类设计师参考。
凭借其基于订阅的、以反馈为中心的业务模式，Stitch Fix在庞大的客户数据库基础上实现了嵌入AI的操作，帮助产品开发和新业务开发形成更明确的战略决策。
3D设计平台CLO表示，它可以轻松地实现设计的动态调节。这意味着品牌已经可以使用实时人工智能来进行产品修改。
与亚马逊的Lab 126及谷歌的Project Muze类似，来自加州大学圣地亚哥分校和Adobe的科学家已经概述了一种方法，让人工智能学习个人风格，并创建适合该风格的新项目的定制计算机生成图像。
基于该系统，品牌可以完全依据用户群的历史数据预测更广泛的时尚趋势，进而生成可以用来指导产品或整个标签的设计。
未来时尚的一大趋势就是个性化及预测。随着越来越多的数据积累，算法将成为趋势“猎手”——以前所未有的方式预测（和设计）未来的趋势。
True Fit刚刚完成了550万美元的C轮融资，总融资达到了1.02亿美元。该公司的大数据平台有助于实现人工智能驱动的时尚潮品及服装推介。
目前，该平台已经拥有超过5600万注册用户，可以使用交易数据来确定客户喜好。
消费者偏好将在指导设计和生产过程的每个方面发挥越来越大的作用，像True Fit这样的平台可以帮助识别购物者喜欢的材料类型，甚至可以确定采购和制造条件对于一些特殊购物者的重要性。
制造方式的颠覆
快时尚造就了即时满足的心态，春秋两季的时装周让品牌有足够的时间来衡量零售买家和顾客的兴趣。在时尚介绍和商店货架到货之间的时间段内，品牌会评估需求，以便他们可以制作出某一季度内正确数量的服装。
Zara、H＆M、Top Shop和Forever 21等品牌已经在速度和敏捷性方面建立起自己的领地。一旦这些零售商发现了新的趋势，他们就可以部署他们的超快速设计和供应链系统，以尽快将这一趋势推向市场。这使得这些快时尚品牌能够迅速打入市场。
“时尚季”概念淡化
快时尚的崛起正在冲击时装业以往每年两季的高峰周期。快时尚品牌每年可以有多达52个“微时尚周”。Topshop在其网站上每周推出约400种款式。
传统服装品牌也在因势而变，现在每年都会有大约11个时尚季。
高档时尚产品的廉价替代品仍是消费品的热点。即使在零售业放缓的情况下，Zara的母公司西班牙零售业巨头Inditex在2017年前9个月的销售额也达到了200亿美元，同比增长10％。
快时尚也有“黑暗”的一面。一些品牌在工作条件有问题的工厂制造低成本、低质量的服装，用的是低工资的工人。用于制造廉价服装的便宜材料往往充满了化学品。
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