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融资|北大IT男杀入时尚行业，一笔融资2个亿！人工智能如何预测流行？( 三 )

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出人意料的是 ， 产品收费后不仅没有遇到想象中的阻力 ， 用户反而更愿意沟通需求、反馈使用感了 。

融资|北大IT男杀入时尚行业，一笔融资2个亿！人工智能如何预测流行？
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如何快速找到1000件小雏菊连衣裙
目前知衣提供两种服务 。 第一种是纯粹的SaaS软件 ， 即提升设计师工作效率的工具 ， 按照账号的数量和功能模块来收费 。
如何提升设计师的工作效率？要先从传统的设计师工作模式说起 。
一般每年11月左右 ， 设计师会开始准备第二年的春装 。 他们首先要知道消费者喜欢什么 ， 并且去预测未来的流行趋势 。
比如 ， 有设计师希望找到1000件有小雏菊元素的连衣裙 。 以前 ， 他们可能会去浏览很多品牌的官网 ， 去商场观察当下的流行风向 ， 去instagram翻时尚博主去年春天的穿搭推荐 。
“这些工作非常繁琐 ， 却占据了一个设计师一半以上的工作时间 。 我们的产品把这些数据全都聚集起来 ， 他们想看什么样的内容都可以筛选 ， 也就为他们节省了大量无效或重复的劳动 ， 让大家能够将更多的时间和精力用在创意上 ， 去发挥设计本身的价值 。 ”郑泽宇说道 。
经过3年的积累 ， 知衣科技已经收集整理了超过10亿款式图片 ， 其专有数据库以每天超过100万款式的速度在增长 。
另一方面 ， 传统设计师在工作中 ， 更多地是依靠自己的记忆 ， 但这样能够记住的素材数量非常有限 。 换言之 ， 如果所有的设计师都在看同样的品牌和设计 ， 自己的设计作品多少也会同质化 。
郑泽宇提到 ， 以如涵为例 ， 张大奕在早年可能关注了二三十个品牌或三五十个博主 。 但使用了知衣的工具后 ， 可以关注到上千个不同的品牌和博主 ， 她的选择范围就大很多 ， 同质化竞争的可能性就会降低 。
知衣科技的技术基础是自主研发的针对服装图像的识别算法 ， 能够识别数十个不同设计维度 ， 超过1000个设计元素标签 ， 并统计分析出时尚流行趋势的变化规律 。 这样 ， 当设计师在工作时 ， 就可以通过数据的方式来预判款式的优劣 。
从更直观的数据来看 ， 传统设计师每天可以出1~1.5件作品 ， 而使用知衣的工具后 ， 可以提升到每天4件左右 ， 即有3~4倍的效率提升 。
目前国内年销售额在10亿以上的大众服装品牌 ， 已经有70%～80%是知衣SaaS软件的客户 。
“我们的人工智能技术 ， 有非常标准的分类体系 。 这个体系是我们和专业院校 ， 加上业内的咨询公司联合制定的 。 同时 ， 因为服装是柔性物体 ， 一件衣服穿在人身上、平铺在桌面、挂在墙上 ， 它所产生的形变是非常大的 。 在这样的情况下 ， 怎么样能够让模型更加健壮 ， 有很多技术的攻关 ， 我们在这方面也有大量的技术专利 ， 去支撑高精度的图像识别 。 ”郑泽宇表示 。

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