AI几乎已经渗透时尚产业的各个领域，比如服装加工厂的智能吊挂系统，可以大大提高生产效率，降低人工流水线操作失误；

自动缝制系统虽然目前主要运用在诸如西服、Polo衫等相对标准类产品，但是可以想象随着科技的发展，未来再复杂的款式，也可以由智能机器自动缝制完成。

即使在零售终端，线上与线下的界限也会随着AI的发展逐渐的消失，真正实现两者的无缝对接，为顾客提供随时随地最大便利的服务。

AI实现的基础首先是拥有大量的相关数据。传统一直认为线上数据收集远比线下来的容易，但现在通过AI智能设备，线下数据收集也正变得无处不在。

比如线上集合买手店Farfetch曾宣布，他们对“未来商店”的展望，是一个可以整合VR、情绪扫描软件及创新支付方式的高科技零售店铺。

在这家未来店铺里，通过各种道具（衣架、试衣镜等）收集消费者的行动路径，以及记录着消费者在此过程中所呈现的各类表情。

情绪扫描软件可以根据人们的面部表情变化，来判断消费者是处于什么样的情绪，从而帮助商店了解，为什么他们没有购买某款产品。

对商家来说，了解人们为什么没有购买某款产品远比了解他们为什么购买了某种产品更为重要。

到目前为止，绝大多数零售企业的数据分析都集中在自己已出售的产品，但是其实更应该了解的是库存积压的产品，为什么没有被售出的原因。

所以，Farfetch所提到的未来商店形式，将有助于企业更好的判断消费者习性。

AI提供更便宜、更快捷的方式来替代很多公司目前雇用人类来完成的任务。所以许多人预测AI将从根本上改变交通运输、医疗保健和金融在内的很多行业。

但AI对于时尚而言，最大的机遇在于调整供需，瞄准市场需求，扩展客户服务，以及协助设计师发现时尚的趋势等等。

目前时尚品牌和零售商使用有限的数据，来预测要订购的产品以及何时打折或补货。

一旦预测错误,就会导致因减价、浪费和替换商品而带来的损失。

零售商通过分析大量数据（比如时尚品牌以及竞争对手在线客户的浏览和购物历史等等）来调整产品以匹配需求，以尽可能多地提升销售业绩。

AI做出的预测能对时尚趋势做出准确判断，从而准确把握市场。AI可搜索电子商务网站来看看哪些产品正处销售旺季；可分析消费者数据以了解特定国家或地区甚至城市的客户正在购买的颜色或材料,也可从社交媒体中获取大量信息以识别趋势和微趋势。

这些数据前所未有，可帮助品牌率先推出可能成为主流趋势的款式。

专门从事时尚的数据分析公司Edited已捷足先登，该公司的AI系统已"学会"识别图像中的服装产品，以及可利用自然语言处理软件系统对产品进行分类。

它通过35种语言，从30多个国家的零售商和品牌中收集到6000万种时尚产品的数据。其结果让一个数据库可包含有关每种产品有组织的结构化信息。

该公司首席执行官说："我们可在几秒钟内处理数据，没人可用手动完成。与Edited合作的品牌,通常先分析其竞争对手的历史定价和分类数据，以制定更多战略决策。最终实现更好的销售、更强的库存管理和更少的打折销售。"

今天用AI系统创作的音乐、故事、艺术品，没人能感到与人类原创作品的差异。然而，并不是所有的AI都将完全取代设计师。AI应该成为他们不可或缺的工具。

就像建筑师依赖计算机建模一样，拥有AI的时装设计师也同样能够提出激进的新想法：AI将放大他们的创造力而不是取而代之。

当时尚品牌涉及AI时,需要考虑下一代奢侈品消费者出生在社交媒体世界，他们能从世界任何地方购买自己想要的东西。面对一对一的服务，他们缺乏耐心。

事实上，下一代消费群体已在使用AI了：如利用GPS导航塑造自我的驾驶习惯；

而Spotify和Netflix算法驱动的个性化推荐也正在影响着他们的消费。

以上所有信息的关键词，最终都指向“数据”。AI的工作，离不开庞大的数据集成。

归根结底，AI其实是逼着时尚产业由经验驱动转向数据驱动。长期以来，时尚产业要依靠个人的经验行事，才能在产业体量不大的前提下，应付当前业务。

如今的消费者日益多元化的需求，使得各种数据无处不在，所以AI毫无疑问影响了整个产业，让其更加趋于理性及有序。

于此同时，AI也是令人担忧的，虽然我们尚不确定AI可以替代多少人的工作，但我们能肯定的是，AI至少可以替代平庸员工的工作。

平庸的员工懒于思考，AI可以帮助人类，有时也能替代人类。

所以，要想让自己不被AI淘汰，最有效的办法就是提升自己，善用AI，让自己成为更专业更优秀的从业者，才能成为时尚圈屹立不倒的常青树。