时尚|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？( 二 )_印度|谷歌|不公平贸易|手段|

而服装设计作为行业的重要驱动引擎，存在着数据在线化程度低、设计数据体量大、结构化程度差等问题，也就导致了整个行业的信息化水平低下。
因此，知衣科技希望能够从设计环节出发，利用人工智能，帮助设计师提高工作效率。
紧接着，问题又来了。作为一名标准的理工男，不论是人工智能专业出身，还是谷歌的就业背景，郑泽宇的过往经历与服装行业毫无关联。
“对直男来说，服装行业尤其是设计环节，没那么容易理解。大家可能都觉得服装设计是一个创作过程，怎样利用技术去服务设计？这就需要了解设计师的日常工作和需求，光这一点其实就挺难的。像我们这样的技术男，跟设计师的沟通很多时候根本不在一个频道上。”
知衣科技的第一款产品是一个免费的设计师辅助工具，用于搜索、推荐图片的SaaS产品，可以看作是设计师的“今日头条”。
然而，脱离了用户的实际需求，结果可想而知。郑泽宇发现，根本没有设计师愿意使用这款软件，更不可能与他们交流使用心得，也就导致产品很难迭代更新。
为此，知衣团队前后花了近一年时间，去理解行业、分析行业，并与从业者建立起沟通的渠道。尤其是与如涵合作之后，整整一个月，郑泽宇都在如涵的设计师旁边，近距离观察他们到底是怎样工作的。
在此基础上，郑泽宇从价值角度去思考，应该做一个什么样的工具来真正提升设计师的工作效率，辅助设计师快速准确地完成设计。
“我们也决定从免费模式转换为收费模式。毕竟我们不是做面向大众的产品，我们是做能提升设计师工作效率的工具，这是有明确的价值，我们就应该收费来做。”
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。
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。