摘要：如今，时装行业从大数据中获益匪浅。大数据和技术的结合将会确保购物者看起来时尚。

   如今，时装行业从大数据中获益匪浅。大数据和技术的结合将会确保购物者看起来时尚。
　　
　　许多人并不属于时尚界。但是，那些参与大数据领域的人应该注意到市场价值为2.4万亿美元的时装业，在过去十年中，这个行业的年增长率为5.5％至7％。大数据涉及从设计到转售的行业方面。此外，世界上大多数人都在一个层次或另一个层面上与时尚相连，并与适合其个人表达的风格相连。
　　
　　在房地产、建筑和制造业等行业中，零售业历来是采用技术进步最慢的行业之一。亚马逊公司进入零售业市场，并开始通过机器学习和人工智能等方面取得长足进步。即使是历史最悠久的品牌也开始关注亚马逊进入市场带来的影响。
　　
　　多年来，众多行业纷纷加入大数据行列，而时尚行业也是最新的行业。大数据与时尚产业的兼容性源于三个基本要素：极高的数据量、准确性、多样性。生成的数据量越大，大数据技术所吸收的数据质量就越高。
　　
　　传统零售分析中的缺陷
　　
　　传统的时装公司和品牌采用重要数据，如库存细节和销售记录，并严格保留在企业内部。这种对默默无闻的投入，意味着那些在行业中工作的人在一个众所周知的孤岛中这样做，导致许多颜色、样式、适合度和其他设计指标变成分散和非结构化的数据。最重要的是，该行业没有像竞争分析、见解、趋势、价格和其他重要细节那样的关键部分。
　　
　　大数据和时尚质量控制
　　
　　模式识别（不要被误认为是图像识别）是人工智能的一个子集。与大数据相结合，企业正在使用模式识别来保护其品牌的完整性。品牌诚信不仅通过质量控制来维持，而且还通过争取阻止仿造者传播其复制品时装。
　　
　　2017年，美国贸易代表办公室发布了年度臭名昭著的市场清单，其中声称“假冒和盗版实物产品的进口额估计接近五万亿美元，约占全球进口量的2.5％。”这些数字表明科技创业公司需要加紧解决困扰时尚产业几代人的问题：假冒商品和盗版商品。
　　
　　从假冒的劳力士手表到Gucci仿冒服装，以及任何东西甚至可以在eBay、亚马逊和阿里巴巴等在线转售巨头网站上找到。软件研究和审查平台Good Firms的内容营销人员Kim Smith说：“假冒产品已存在多年，但随着最新技术的出现和细微的细节能够被复制，并正在崛起。而任何产品都可以被伪造，从奢侈品到企业再到消费者，甚至是视频和音频。”
　　
　　世界卫生组织（WHO）报告称，在欠发达国家或发展中国家销售的医疗产品中约有10％是假冒产品，质量较差。而一些专家认为这个百分比要高得多。虽然很难衡量确切的影响，但爱丁堡大学和世界卫生组织委托进行的一项研究发现，假冒或劣质药物每年直接造成数万人死亡。
　　
　　大数据和人工智能是时尚的下一个趋势
　　
　　最后，与许多其他行业一样，时尚产业也面临着机器学习和人工智能取代人类设计师的可能性。虽然设计师人工智能机器人尚未占据主导的位置，但像IBM公司推出认知打印这样的技术正在帮助设计师实现他们的新想法。
　　
　　IBM Research India公司研究科学家Priyanka Agrawal表示，“时装设计师在努力和时间方面投入了大量新设计，这可能成为引领潮流的人。此外，他们还有建筑或技术等灵感，他们希望将其转化为他们的工作。然而，每次都难以做一些新奇有趣的事情。我们希望通过增加设计生命周期来使它们更容易。”
　　
　　例如，如果设计师想要将新的设计理念与可能已经考虑或生成过的任何东西进行比较，那么一套人工智能工具Cognitive Prints将会搜索大量寻找相似性的图像数据。无论设计师是想模仿特定时代的风格，还是想创造一种全新的的从未做过的事情，大数据就是它的核心。对于那些等待机器人开始从事时装设计工作的人来说，Cognitive Prints能够自行设计模式。
　　
　　编辑：Harris