行業觀察 - AI如何讓內衣更懂你?揭秘科技如何改造貼身衣物
原本用于健康管理及身材管理的3D Body Visualizer轉型為線上試衣間;拿起手機網購時,算法甚至能比你更早預測購物計劃,并通過數百萬人的數據為你推薦款式。
傳統上由工藝、美學與合身性驅動的內衣行業,正經歷一場悄然而深刻的變革。
這場變革的核心是人工智能(AI)。它已滲透至內衣價值鏈的每個環節——從設計構思到可持續性追蹤,AI正讓內衣變得更智能、更具包容性且更可持續。

人工智能的應用始于對消費者的深度洞察。
開放式信息平臺BlitzResults專注于健康、科學與消費者教育,其調研顯示:52%的女性穿著尺碼不合適的文胸(要么偏小,要么偏大),且74%的人認為現有文胸尺碼體系令人困惑。
通過AI驅動起碼合身度推薦的平臺True Fit,致力于通過數據分析幫助消費者找到合適的服裝尺碼,減少退貨率。其擁有超過8000萬活躍用戶,與29,000個品牌合作,每年處理 210 億次產品詳情頁面的瀏覽。
除尺碼匹配外,AI還能通過大數據分析預測時尚趨勢。
例如,法國公司Heuritech利用人工智能分析時裝秀、社交媒體與電商數據,識別新興趨勢。其模型每日解析超300萬張社交媒體圖片,借助專有計算機視覺技術識別顏色、面料等2000余種時尚屬性,進而預測趨勢演變,助力品牌在產品開發與庫存管理中做出數據驅動決策。
此外,機器學習模型通過整合調查、退貨及購買記錄,挖掘市場空白點。這使得品牌能實時洞察客戶需求,涵蓋身體形態多樣性至材料偏好等維度。
綜上,AI為品牌提供了三大價值:更具包容性的產品策略、更早的消費趨勢識別能力,以及數據驅動的潮流預測。
從創意到定制
人工智能在內衣設計中兼具靈感啟發與工具賦能的雙重角色。
2023年,H&M集團旗下定制平臺Creator Studio開始將AI融入服裝設計工具。用戶輸入文字描述即可生成定制視覺作品,短短數秒完成專業設計,實現高效可持續的服裝生產。
生成式 AI 工具可輔助設計師制作色彩、蕾絲圖案和廓形參考。與此在消費者反饋受到極大重視的當下,來自以往系列銷售反饋也成為優化設計的依據,AI對退貨原因與評論的分析為系列升級以及產品市場策略提供了支持。
這其中的關竅在于,AI可以做到更快、更貼近潮流的設計周期、基于真實反饋的圖案和結構的優化和規模化的個性化設計。
智能化與可持續的雙重升級

由Calvin Klein前內衣設計主管Lindsey Burcham創立的Six Atomic公司,開發了基于機器學習的自動打版系統。該系統直擊行業痛點——傳統樣版開發耗時長、流程復雜,且高度依賴稀缺的專業版師資源。
Six Atomic的解決方案是構建獨特設計變體庫,可在數分鐘內生成符合生產規格的版型,并通過云端應用確保計算精準度。此舉不僅降低對資深員工的單一依賴,還能減少材料損耗、優化庫存配置,推動可持續生產。
減少了損耗并根據精準的預測需求優化庫存配置,也從某種程度上實現了更可持續的生產方式,減少了資源浪費。
AI工具通過追蹤面料來源、優化供應鏈碳排放,并預測產品的生命周期終點,來幫助品牌建立更透明的可持續主張,推動循環經濟模式。
最終,AI完成幫助行業減少實體打樣數量、縮短開發周期并降低環境影響的目標。
虛擬試衣與精準營銷的閉環

Brarista 是一款基于人工智能的虛擬試穿工具,專注于幫助消費者找到最適合自己的文胸款式和尺碼。
通過計算機視覺與機器學習,Brarista 能夠分析用戶上傳的身體數據(例如胸圍、下圍等),并提供量體精準的尺寸建議,在上傳照片或輸入身體數據后,用戶還可以體驗虛擬試穿,看到不同款式如何貼合自身形狀。

同時,AI還會根據顧客的身體特征和歷史購買行為,推薦最合適的內衣款式和尺碼。目前已經有大量品牌在線上銷售渠道中部署了AI客服,提供更具個性化的購物服務,從而提高轉化率并減少退貨。
并且,在銷售之后,AI還會繼續收集洞察信息,比如對評價進行情感分析,幫助品牌識別反復出現的問題或受歡迎的特點。
在強大的AI支持下,品牌得以完成從精準無負擔的試穿體驗、到更低的退貨率、再到精準化用戶復購營銷的完美閉環。
AI 并非取代設計師或專業人士的角色,而是為其賦能。從預測下一個流行趨勢,到幫助女性精準找到最合適的文胸,AI 正逐漸成為內衣開發流程中不可見卻至關重要的合作伙伴。
在這個兼顧美感、功能與情感的行業里,AI 提供了滿足當下及未來消費者需求所需的精準度與個性化能力。
倘若你正思索如何將此應用于自身品牌發展,一定不能錯過INTERFILIèRE SHANGHAI所提供的涵蓋貼合度、功能性、穿著體驗、環境影響以及未來愿景的多維度視角。
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