AI 和 Fashion，看似風馬牛不相及的兩個詞匯，最近出現在香港理工大學的這間快閃店墻壁上。

除了門口黑色搭配些許白色的低調 logo 外，這家快閃店從外面看很難知道到底要做什么，但當走到側面看到入口，你會發現這它是一間有些特別的服飾快閃店。

沒錯，這是阿里巴巴和服飾品牌 GUESS 落地的首家快閃店，坐落于香港理工大學。和之前的快閃店不同，這里不但展示來自 GUESS 的新品服飾，更是為了嘗試未來服飾店和技術新的融合，這其實也是店名 FashionAI Store 的由來。

既然如此，到底這家快閃店有哪些特別之處呢？

首先，要進入入口，需要在門口一側掃一掃淘寶二維碼，這一步，能關聯你的個人賬戶，并且在店內同步信息。

進入店內，可以看到幾乎沒有導購員，放在傳統服飾店，這樣的情況是根本不存在的。因為人們在線下買衣服的過程中，和導購交流衣服的色彩、款式、型號等都是非常重要的事情，那么沒有導購，這些事情怎么辦呢？

別擔心，不妨試試看衣架邊的試衣鏡。

如你所見到的，在店內服裝展示區，有很多帶有觸摸顯示屏的試衣鏡，當你拿起衣服時，顯示屏會立即展示對應的衣服，所以它們不但能展示你試衣的狀態，還可以在屏幕上提供可供選擇的穿搭組合。

而在選擇過程中，你還可以看到衣服的大小尺碼，有什么別的顏色等信息，這時候如果你找到了自己心儀的穿搭，點擊一下就能放在虛擬購物籃，這樣一來，你不但不需要導購員，甚至可以掌握時下最流行的穿搭風格，因為電腦后臺的推薦來自官方的時尚組合，所以即便你不懂任何服飾搭配，也能在操作中找到答案。

上面這些神奇的操作，每一步都有著不同的技術支持。首先，當拿起衣服時，顯示屏立即能夠顯示這件衣服的信息，原因在于每件衣服上都有一個 RFID 射頻標簽，而鏡子內則有識別器，因此當拿起衣服靠近時，顯示屏上就會出現信息。

接著的一個細節是，試衣鏡如何知道你是誰并讓你把衣服加入購物籃呢？實際上在每個試衣鏡的中間偏上部分都有攝像頭，由于進店時你的個人信息已經登陸淘寶，淘寶（主要是支付寶）則關聯有你的個人面部信息，所以攝像頭會立刻知道正在試衣服的你是誰，從而允許你加入購物籃。

當你試衣結束，已經找到適合自己的穿搭并加入購物籃之后，接下來自然要去試試看效果究竟如何。但和傳統服飾店不同，你不再需要拿著一件件衣服走到試衣間，因為之前已經加入到購物籃中的緣故，在試衣間隔壁，就已經有工作人員通過店內系統看到你需要試穿的衣服款式型號，并為你準備妥當，于是走到試衣間，你就能直接開始試衣服。

試衣間有一面類似店內展示區的試衣鏡，同樣帶有顯示屏，不過這面鏡子沒有攝像頭，顯示屏的作用是為了展示給你剛剛選擇的不同搭配。如果試好衣服，想要買下來的話就可以點擊顯示屏進行購買，這時候屏幕上有二維碼可以直接進行付款，店內會直接為你將選好的衣服包裝好，到此，從快閃店買衣服的整個過程就結束了。

盡管只是一次嘗試性合作，但阿里巴巴和 GUESS 合作的這間快閃店卻嘗試改變在傳統服飾店中的一些問題。首先自然是導購培訓的問題，GUESS 大中華區 CEO José Blanco 告訴我們，傳統服飾店中有 70% 的成交業績都發生在試衣間和穿搭上方面，而培訓專業導購人員需要投入的成本較高，一般來說，傳統店內每半個月就會有兩次服飾上新，對于導購人員來說要想弄清楚每一次的新款穿搭組合并不是簡單的事情，而由電腦后臺呈現出穿搭信息能夠解決這個問題。

另一方面，仔細觀察你就會發現，這一次合作的快閃店，在店內展示的服飾種類并不多。傳統服飾店一般有多少款式就會在外面全部展示出來，而由于顯示屏的效果，Fashion AI Store 不需要把所有款式展示出來，通過提供搭配建議，那些沒有展示出來的款式也會出現在屏幕上，當你需要時直接去試衣服就搞定。

按照 GUESS 的說法，如果有一百套衣服，快閃店只需要展示 80 套，剩下的 20 套放在后方庫房就可以，既能夠節省店內空間，也不會因為沒有展示出來而被忽視。

利用技術去改造傳統店對于品牌方和消費者都會產生很大變化。阿里巴巴副總裁莊卓然告訴我們，在淘寶購物，如今已經可以做到千人千面，但更進一步，通過這樣的方式，能夠將單品推薦打造曾為時尚潮流搭配推薦，每個人都會有自己的專屬搭配師。

由于線下和線上的結合（還記得進店時掃一掃二維碼么），當你線下已經完成購買后回到家，你還可以用手機瀏覽線上這家店鋪的其它款式，并且能看到自己在線下的購買歷史和搭配歷史，這就有了更進一步的想象空間。

另外，對于品牌經營者來說，這種新的購物方式不但能在有限的空間里呈現更多的選擇，從數據收集和分析上也更進一步，他們能夠從線下和線上同時看到人們的商品瀏覽情況，分析受歡迎的產品有什么特點，并制定更進一步的產品設計以及銷售策略。這種打通線上和線下數據的方式讓生產端能夠更進一步促進消費者的購買，從而形成良性循環。

而要想做到這一步，僅僅一家小小的快閃店還遠遠不夠。這一次的 Fashion AI Store 嘗試中，我們也能看到一些問題，比如如何能夠在顧客選擇多件衣服之后盡快在后方庫房做出響應，又比如目前僅僅只是匹配用戶的個人身份信息而提供搭配選擇，那么針對不同體型、身高和膚色的人提供更適宜的穿搭，能否更進一步？這些都需要不斷嘗試，阿里巴巴資深算法專家賈夢雷告訴我們，科技方向和時尚上的交匯嘗試依舊會有一些困難，他們會在之后推出更多更新版本的快閃店來進行實驗。

從 AI 設計師鹿班自動制作海報，到 AI 文案策劃營銷金句，再到這一次通過線下 AI 搭配師來提供穿搭建議，通過細分領域更深層的嘗試，AI 幫助我們解決了一些過去耗時耗力的問題，從而使人們更集中于創意和復雜度更高的工作上，或許不久之后，你也能在身邊看到這樣的服飾店出現，到時候可千萬別要驚訝。