許多讀者不在時尚界。然而，大數(shù)據(jù)領域的相關人士應注意價值 2.4 萬億美元的時尚產(chǎn)業(yè)；在過去十年中，該行業(yè)的年增長率為 5.5% 至 7%。大數(shù)據(jù)正在觸及行業(yè)的各個方面，從設計到轉(zhuǎn)售。此外，世界上大多數(shù)人都在某種程度上與時尚以及適合他們個人表達的風格聯(lián)系在一起。

在房地產(chǎn)、建筑和制造業(yè)等行業(yè)中，零售行業(yè)歷來是采用技術(shù)進步最慢的行業(yè)之一。是亞馬遜進入了這場游戲，并開始通過使用機器學習和人工智能等技術(shù)大步獲勝。即使是歷史最悠久的品牌也開始關注亞馬遜的顛覆。

多年來，許多行業(yè)都加入了大數(shù)據(jù)的潮流，而時尚行業(yè)也是最新的。大數(shù)據(jù)與時尚行業(yè)的兼容性植根于三個基本要素：海量數(shù)據(jù)、真實性和多樣性。產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量越大，大數(shù)據(jù)技術(shù)所吸收的數(shù)據(jù)質(zhì)量就越高。

傳統(tǒng)零售分析的缺陷

傳統(tǒng)的時裝公司和品牌收集了庫存細節(jié)和銷售記錄等關鍵數(shù)據(jù)——這些數(shù)據(jù)被嚴格保存在內(nèi)部。這種對默默無聞的投入意味著業(yè)內(nèi)工作人員在眾所周知的孤島中這樣做，導致許多顏色、樣式、合身度和其他設計指標成為分散和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。最重要的是，該行業(yè)沒有關鍵的拼圖，如競爭分析、洞察力、趨勢、價格和其他重要細節(jié)。

大數(shù)據(jù)與時尚品控

模式識別（不要被誤認為是圖像識別）是人工智能的一個子集。結(jié)合大數(shù)據(jù)，公司正在使用模式識別來保護其品牌的完整性。品牌完整性不僅通過質(zhì)量控制來維護，還通過打擊仿冒者傳播仿制時裝的斗爭來維護。

2017 年，美國貿(mào)易代表辦公室發(fā)布了其年度臭名昭著的市場清單，其中指出，“假冒和盜版實物產(chǎn)品的進口量估計接近 5 萬億美元，約占全球進口量的 2.5%。”這些數(shù)字讓科技初創(chuàng)公司加緊解決困擾時尚行業(yè)幾代人的問題：假冒商品和盜版商品。

從仿冒的勞力士手表到仿制的 Gucci服裝，以及介于兩者之間的任何東西，甚至可以在 eBay、亞馬遜和阿里巴巴等在線轉(zhuǎn)售巨頭上找到。軟件研究和審查平臺 GoodFirms 的內(nèi)容營銷人員 Kim Smith 說：“假冒已經(jīng)存在很長時間了，但是隨著最新的技術(shù)和可以復制的細節(jié)，它正在上升。任何東西都可以被偽造——從奢侈品到企業(yè)再到消費者，甚至是視頻和音頻”

世界衛(wèi)生組織 (WHO) 報告稱，在不發(fā)達國家或發(fā)展中國家銷售的醫(yī)療產(chǎn)品中約有 10% 是假冒偽劣產(chǎn)品。一些專家認為這個百分比要高得多。雖然很難衡量確切的影響，但愛丁堡大學受世界衛(wèi)生組織委托進行的一項研究發(fā)現(xiàn)，假冒或劣質(zhì)藥物每年直接導致數(shù)萬人死亡。

大數(shù)據(jù)、人工智能和時尚的下一個趨??勢

最后，與許多其他行業(yè)一樣，時尚行業(yè)一直面臨著機器學習和人工智能將取代人類設計師的可能性。盡管 Artificer AI 機器人尚未取代 Giorgio Armani，但 IBM 的 Cognitive Prints 等技術(shù)正在幫助設計師提出新想法。

IBM 印度研究院的研究科學家 Priyanka Agrawal 在接受采訪時表示：“時裝設計師付出了艱苦的努力和時間來提出可能成為潮流引領者的新設計。

“此外，他們還有建筑或技術(shù)等靈感，他們渴望將其轉(zhuǎn)化為他們的作品。但是，每次都做一些新穎有趣的事情變得很困難。我們希望通過增加設計生命周期讓他們更輕松。”

例如，如果設計師想要將一個新的設計理念與任何可能已經(jīng)想到或生產(chǎn)的東西進行比較，那么一套人工智能工具 Cognitive Prints 將搜索大量圖像數(shù)據(jù)以尋找相似之處。無論設計師是想模仿特定時代的風格，還是想創(chuàng)造全新的、前所未有的東西，大數(shù)據(jù)都是其核心。對于那些等待機器人開始從事時裝設計工作的人來說，Cognitive Prints 能夠自行設計圖案。