自亞馬遜進入生鮮日貨的生意，並保證1小時送達，逼迫著超市行業嘗試起AI運作的 「社區配送平臺」，以保持利潤。
在中國，亞馬遜引入的「拿了就走」無現金商店，激起了一陣無人超市的風潮。而在美國，越來越多的小型創業企業開始為想要跟上無現金趨勢的零售商們提供支持服務。
零售商對可視化和透明度的需求驅動著另一種AI應用興起，例如在存貨監控中利用計算機視覺，用神經網絡追蹤供應鏈上的物品。但寄希望於利用這些技術以追上亞馬遜等零售商們，還有很長的路要走。
經過對超過50家上市美國的零售商的1600多個財報會議分析發現，到2018年1月份，只有9家開始討論與AI相關的戰略。但同時，我們也發現越來越多的資本投入到零售AI中。從2013年第一季度到2018年第三季度，零售AI創業公司完成了374輪融資，融資額達到18億美元。
如今，來自亞馬遜的競爭壓力、對透明度的需求和日益增多的投資都在改變著零售AI的圖景。以下是一些值得關注的零售AI趨勢。
01
AI助力品牌有效追蹤和管理
超市貨架商品情況
超市的貨架空間有限，很多品牌為了佔有一席之地而耗資巨大。但除此之外，他們對商店裡發生了什麼一無所知。而AI的應用將改變這一現狀。
實際上，通道費在零售行業並不是個新概念。據《法律與商業期刊》2010年的一項調查，Apple&Eve花十五萬美元來確保其果酒能站在一些商店的冰箱裡，Frito-lay為了推廣新品在每家連鎖超市的花費都超過十萬美元。
2018年早些時候，全食超市考慮對其前幾大供應商收費三十萬美元，以使他們的產品能在全食超市區位最佳的貨架上出現幾周。而一旦品牌方與超市籤訂協議，他們對超市內的情況卻無從知曉，那麼他們的貨品究竟有沒有按約陳列呢？
對此，創業公司正通過出售超市數據以謀利。例如計算機視覺平臺Trax Retail通過由商店中的攝像頭、機器人拍的照片來編織出數據圖像。Trax在《計算機商業評論》的一次採訪中稱，其95%的生意都是和製造商做成的。
傳統做法是，品牌方派出銷售人員或是檢查人員親自到店查看貨品的擺放。儘管現在Trax的產品還需要人到店查看，但它試圖將跟蹤貨架形態和分配過程實現自動化。而像沃爾瑪這樣的超市則直接向製造商販賣這些數據，以下是沃爾瑪最新的應用模式：
商品供應商總想看到自己的產品在商店的情況，比如確認貨品的陳列方式是恰當且到位的，又或者促銷的價格是自己指定的。對此，供應商們會派人實地考察，費時又費錢。因此，很多供應商開始使用自動化機器人來代替供應商的工作，而這一整合管理機器人的系統很有市場需求。
此外，零售商們還需要店內數據來跟蹤和管理存貨。比如沃爾瑪和Trax合作，監控其50個店鋪裡被錯放的價格標籤和缺失的貨物。但上面的模式圖其實是一種更先進的計劃，店內零售機器人從外部供應商那裡接收實時數據，系統從供應商那裡收取費用。
創業公司可以與品牌或者超市搭夥，比如Trax將同樣的計算機視覺技術應用在不同的場景中，以此變現。然而零售店的環境仍然對計算機視覺算法是一種挑戰：也許兩個品牌會採用相似的包裝，那麼就無法看到藏在後面的貨物，實際上被計算機以為的丟失商品或許只是被放到了另一條走道。
一些創業公司通過收購其他創業公司來完善他們的技術和增加數據儲備。比如2018年1月， Trax收購了零售智能公司QURI，此前在17年收購了尼爾森的商店觀察部；2018年6月，Bossa Nova Robotics收購了專攻人臉識別及物品識別的Hawxeye……
02
AI與超級假貨的較量
現如今，假貨越來越難識別了——從奢侈手袋到手錶再到化妝品，網購讓假貨的流通更方便，這迫使品牌方和典當行開始嘗試AI技術。
可以說，打擊假貨是一個影響全品類零售行業的命題。對於一些看上去足以亂真的仿製品，人們將之稱為「超級假貨」，而CBInsights平臺的關鍵詞搜索記錄反映了超級假貨正在爆發。
中國迅速發展的電商平臺拼多多在其財報會議中，11次提到「打擊假貨」，稱其在2017年主動撤下了1億700萬的問題產品，並禁止了4千萬個假貨連結，還聯合400個品牌共同抗擊假貨。
然而，與打擊假貨有關的技術專利申請非常困難，但數據顯示近五年來還是呈不斷上升趨勢。
其中，頂尖的專利應用包括SICPA，它為三星、亞馬遜等各行各業提供打擊假貨解決方案。
打擊假貨陣線
品牌們在打擊假貨戰場上主要有兩條陣線：
1、在網際網路上，識別並去除刻意仿照品牌的商標、品名、口號等；
2、在實體店，辨識出像奢侈品包仿製品這類的假貨。
網上造假是一項大規模的複雜工程
通常，造假者們採用與原品牌非常相似的關鍵詞列表，從而在虛假網站或是真實合法的市場上售賣假貨，也會在Insgram這樣的社交媒體上推銷假貨。但如果一個列表被撤銷了，他們就會重新發布一個採用不同關鍵詞的列表來出售相同的假貨。
常被批評「打擊假貨力度不夠」的電子商務巨頭阿里巴巴表示，其正在深度學習並使用圖像識別和語義識別，以監控網站上的商品，並持續檢測平臺上的IP侵權情況。
巴塞隆納的創業公司紅點正用機器學習掃描網頁上潛在的侵權條目，並試圖找到造假者們使用的關鍵字列表的模式。它的客戶來自化妝品、奢侈表、家居用品和服裝行業，包括MVMT、DOPE和Paul Hewitt等。
在現實世界中
甄別假貨更難也更需要人工
假如有人發布要銷售一個二手奢侈品包，或者去當鋪要求典當時，為了驗明其真假，往往要經歷專業的實物檢驗，包括做工、材質和編制手法。但在ebay上，利用專家檢驗真假是要收費的。
但隨著「超級假貨」的出現，光憑肉眼幾乎不可能看出其中差別。因此，需要為真貨和假貨建立資料庫，提取其特徵，然後訓練一種AI算法來識別其中的差別，而這也是個非常繁瑣的過程。
比如，創業公司Entrupy花了兩年，先從親友那裡購買真的和假的奢侈品手袋，然後與鑑定專家一起建立可供AI訓練的資料庫。而對於稀罕的古董奢侈品來說，這個方法顯得更加困難。對此，Entrupy研發出了可附在手機上的可攜式顯微鏡，使用者上傳產品的照片，算法就會分析每個物品的微小特徵，然後與資料庫中已知的正品進行比對。
而付一次299美元的設備費用後，Entrupy就會提供不同的套餐，從每月99美元檢測五次到每月999美元檢測100次。於是，Entrupy的資料庫增長很快，但市場上並沒有完整的產品集合。一份論文強調了Entrupy這種方法的一些其他假設和局限性。
一方面，關鍵在於遵循某種標準製造出來的產品會有一些實質性的相似特徵，但批量生產的廉價假貨則沒有。另一方面，這種方法對納米級的電子製品可能不太管用。
而Cypheme則走上了一條不同的道路，它的「印記」技術可被用做產品上的一張貼紙，或是直接被列印在標籤或者包裝上。
《Nikkei Asian Review》披露了一些細節，這項技術採用的方法是，一個從一滴墨水中形成的隨機圖樣被另一個橘色的圈所包裹。Cypheme稱，這項技術是公司的專利，不可能被複製，每個獨特的圖樣都與相應的特定產品被存在資料庫中，智能攝像頭和中性網絡則能讓圖像識別驗證這幅圖樣。
而這意味著，Cypheme必須與製造商合作，才能確保產品一直與可追蹤的圖樣一起被運送。最近，這家公司就與歐洲的領先包裝公司——AR包裝展開了合作。
但這樣的方法也存在一些缺陷，儘管在包裝上列印圖樣來跟蹤正品的方法很高效，但並不適用於二手貨。Cypheme稱，整個圖樣只有12mm，完全可以被直接列印在產品上，比如在鞋的內側。而對於奢侈品牌和其他高端零售商而言，解決方法或許在於在實體商品製造時，就在上面添加一個獨特的指紋，然後在整條供應鏈上進行持續追蹤。
03
AR&計算機視覺讓
化妝品行業的數據更值錢
虛擬實境的試妝在化妝品零售業有兩大用處：一是解決消費者的痛點，二是收集用戶數據。
化妝品行業是增強現實技術真正獲得應用成功的領域。在2017年，增強現實成為潮流，完美穀物和Modiface兩家公司都提供了視覺上的上妝效果技術，這項技術用於解決化妝品行業消費者對試妝便利的需求。同時該技術為品牌方收集了用戶數據，其客戶包括歐萊雅、絲芙蘭和雅詩蘭黛等。
Modiface收集消費者各種表情資料，包括臉型、皮膚類型和皺紋情況等。這能幫零售商確定，如何讓那些有明顯面部特徵的人購買某種特定類型的商品，進而可能實現對存貨的精確管理。
18年早些時候，歐萊雅對Modiface的收購有利於其開啟對歐萊雅各品牌的AR升級。最近，Modiface則和Facebook達成了長期合作，要在社交平臺上創造關於品牌的AR美妝體驗。消費者用手機攝像頭就能實現試妝，然後無縫對接到產品網站進行購買。
而絲芙蘭等品牌是否會因為收購而終止與Modiface的協議還不得而知，但是絲芙蘭仍然計劃在其app上使用Modiface的技術，以支持其「絲芙蘭視覺藝術」的項目。這家公司甚至宣稱，由於這次收購，他們對AI和AR技術的趨勢意識不斷增強，絲芙蘭app將深化合作。
一方面，AR支持的消費者追蹤技術還能增加貨品的銷量和流量轉化率。如雅詩蘭黛旗下的Sam-box與Modify合作，通過分析消費者的注意力來繪製熱力地圖，這樣Sambox就會知道哪些元素是最流行的，最能吸引消費者和影響其購物體驗的。
另一方面，這些方法有助於減少退貨率和提高品牌知名度。如歐萊雅最近與Modiface一起在「我的秀髮風格」app上增加了增強現實技術，以幫助消費者事先知道自己染髮後的形象。更有甚者，Benefit美妝與Modify一同發布了一款增強現實的工具，幫助消費者在對眉毛動手之前查看他們事後的效果。此外，就連指甲油的顏色也能用AR了。Wanna美甲專攻用AR來做指甲顏色嘗試的體驗，並且已經和OPI、Essie等開始合作。
04
社區配送中心」幫助零售商
建立與網上購物者的聯繫
無論購物者們是選擇一小時送達，還是在網上下單然後一小時內門店自取，AI運行的「社區配送中心」讓超市的電子雜貨鋪可盈利，同時幫助他們直接與客戶溝通。
亞馬遜的全食收購案和其對生鮮電商的持續擴張，正引領其他零售商邁向電子商務戰略。
此前，在美國Instacart公司介入交易，成為買賣雙方的中間人。
Instacart的服務對食品零售商們非常有吸引力，他們還沒有擴大電子商務的運營規模，又不想在亞馬遜和沃爾瑪這樣的巨頭面前喪失市場份額。
以Aldi為例，這家德國公司是美國最大的連鎖超市之一，它在實體商店上投入巨大，但其電子商務發展非常有限，僅僅是近期與Instacart開展了合作。
去年11月，另一個大型百貨商Kroger也成為了Instacart的客戶。早在2016年就與Instacart開始合作的Publix，想要在2020年對所有市場都實現當天送達。
但是，使用Instacart應用的百貨商已經喪失與消費者的聯繫。相比之下，亞馬遜收購全食超市實際上是一次數據行動，其意義不亞於在實體商店層面進行擴張。
因此，「社區配送中心」為超市提供了另一種選擇：迷你的，垂直管理的存貨倉庫能夠放入一間現存的超市，還能運行自己的電子商務界面，或者利用創業企業發展出來的端對端科技解決方案。
整個「迷你倉庫」的面積不到一萬平方英尺，有的甚至只要三千平方英尺，而傳統的倉庫需要一個足球場那麼大。在倉庫內，貨架都是垂直擺放的，能夠被塞進現存的超市、地下室甚至一間車庫。地面機器人則在貨架間穿行，根據訂單取來物品，再交給人工進行最後的包裝。
而AI解決方案被用於決定貨品的陳列、任務的優先次序和給地面機器人發送方向指示。
根據尼爾森的一份報告，「點擊——取貨（消費者網上下單然後到店提貨）」勢頭正猛，人口密集地區的「微小滿足中心」能夠提供高效的提貨方案。其次，零售貨架是有限的，垂直擺放能夠讓超市存儲更多的貨物。
但現在計算「微小滿足中心」的投資回報率還太早，而一些重要的公私合營正在隨不同的商業模式興起。
CommonSense機器人公司向零售商提供一種「即走即付「的方案。以色列的第三大連鎖超市Rami Levy正與CommonSense機器人合作，到2021年7月，將在以色列建立12個配送點，2個中心會在18年年底動工。CommonSense機器人公司將取得中心所有權並負責運營，從零售商那裡取得存貨和訂單。
Sedano的超市則與創業公司Takeoff科技合作，在邁阿密共建第一家「社區配送平臺」。Takeoff科技提供端對端的解決方案，包括存貨管理和網上訂貨，這對沒有網際網路交互的零售商來說非常有吸引力。這個「社區配送平臺」將在哪裡落地還不清楚，但其聯合創始人在一次採訪中提到了「中心輻射型」模式，一個中心可以支持8到10個2小時車程的姐妹商店。
沃爾瑪則與Alert創新合作，在新罕布夏州建立超級商店，這個超級商店會成為其超市的延伸，附有路邊停車取貨系統。
至於建立和運營這些中心的成本目前沒有透露，但有一個說法是，既然這些「社區配送中心」都會放在人口密集的城區，那麼最後一公裡送達的成本將會降到很低，如果消費者選擇自提，成本甚至近乎為零。
05
期待落空的語音購物革命
語音購物尚未騰飛，除了能記錄一些特定的物品外，它沒能提升對網際網路商務而言最關鍵的購物體驗。就連傑夫貝索斯都不看好語音購物，在去年與Billboard的一次採訪中，他說：「語音交互界面只能帶你到這兒了。」
但這阻止不了分析師和快消品牌將之視為下一個風口。絲芙蘭歐洲和中東地區首席數據官Anne Baylac 說道，運用語音助手這件事……到頭來只是一陣流行。它其實是給尚且不成熟的數據革命鋪路，而絲芙蘭希望在這個領域成為先驅。
然而時至今日，很少有人用亞馬遜的Alexa進行購物，語音購物始終沒能成為主流。《信息》的一項調查表明，亞馬遜Alexa的用戶中，只有2%的人在2018年用過語音購物，其中只有10%進行了再次購買。事實上，除了亞馬遜和谷歌本身，沒有一家公司在財報會議上提過語音購物。
但語音並非一個便利的交互方式，畢竟購物者們想看到物品，想閱讀說明，想貨比三家。因此，我們會在來年將這一趨勢剔除。
06
沃爾瑪在機器人研發上全力以赴
零售和送貨機器人的投資回報率尚不清晰，但沃爾瑪的專利透露出了其對語音控制無人機交付的野心。
2017年1月以來，沃爾瑪至少申請了37項與無人機和地面機器人有關的專利，2016年時還只有8項。下面的圖對比了沃爾瑪和亞馬遜的專利申請。
沃爾瑪大部分的專利都與最後一公裡的無人機有關。以下是2018年一項的專利，內容是在無人機與無人地面交通工具間實現自動包裝。
以下專利則探討了一個利用機器人檢測一個設施上物品缺失的情況，再從另一個設施上進行調配補充的系統。
還有一項專利突出了用通過溫度來控制的無人機送貨、用通過語音和手勢來控制的無人機來進行店內導航的技術，比如引導購物者走右邊通道。
但是，沃爾瑪大部分的最後一公裡送貨專利都不太可能在短期內有所回報，其中一項專利透露出了其中的缺陷。
「例如，美國政府對無人機的商用施加了諸多限制；無人機往往用電池做動力源，這使其飛行距離很受限，要安全可靠得對一架載著貨物的無人機進行遠距離導航是非常有挑戰性的。」
下圖則展示了將無人機從貨車上剝離，再送貨上門的專利。
但哪怕困難重重，沃爾瑪似乎已經準備在物流界掀起一場革命，尤其是在老對手亞馬遜十分重視的最後一公裡上。
07
「即拿即走」時代的順手牽羊
進入一間商店，拿起你想要的東西就走，這個過程感覺像是順手牽羊。讓我們來看看這項技術的前景和挑戰，看看它如何讓真正的商店盜竊成為過去。
Amazon Go拋棄了整個結帳流程,讓購物者拿起貨品就能走。但亞馬遜沒有公開表明會把這項技術變成服務銷售給其他零售商，並且對其運作過程、成功與否和痛點三緘其口，只透露它運用了攝像頭、傳感器、計算機視覺和深度學習算法，但並沒有用面部識別算法。
Standard Cognition和AiFi這樣的創業公司，抓住了這個機會將Amazon Go的技術推向其他零售商。
實際中，「即拿即走」面臨的一項困難是對顧客實現正確的收費。商店盜竊和登記錯誤造成的存貨丟失，讓全美的零售商在2017年損失了470億美元。AiFi的CEO Steve Gu在最近的一次採訪中就說道，「即拿即走」技術能實現「偷就是買」。
而亞馬遜是迄今為止唯一實現這項技術並成功應用的企業，但成功是因為變量被緊緊控制起來了。當你能夠控制誰進入商店和自動對其進行收費時，有人順手牽羊的可能性就被最小化了。
Amazon Go目前只對亞馬遜已有的Prime會員開放，而其他對公眾開放的商店，比如kindle商店，仍在使用人工結帳。而小型酒店、便利店甚至已建成的超市必須從頭開始建立會員體制。
此外，在剛剛提到的採訪中，Steve Gu暗示，願意下載「即拿即走」app的消費者將會與排隊的消費者被區分開。
超市的基礎設施會怎樣支持這兩種付款方式還不清楚，但app使用者能夠在進入時掃描一次，出去時掃描一次——不像現在的流程是你只需在進門時掃描一次——以確保非app使用者的人從其他通道離開。但像錯誤計價、盜竊POS機這樣的問題還未被解決。
而防止商店盜竊的複雜程度取決於運營規模和貨架上的商品類型。Amazon Go只有1800到3000平方英尺的面積，無數攝像頭覆蓋了商店的所有角落。相比之下，傳統超市能達到40000平方英尺甚至更大。
Amazon Go利用貨架上的重量傳感器加攝像頭和視覺識別技術，目前只能提供很有限的商品，比如包裝好的用餐工具包。待考慮的事項還有如何在貨物擺放密集的超市利用好地面空間，以確保攝像頭能夠很好地安裝在適合的位置，追鍾人和貨的動向。因為如果許多購物者同時從貨架上拿貨，依靠重量傳感器來計價就可能會失效。此外，服裝也很難實現追蹤，如何區分摺疊好的衣服的尺寸和款式是個很大的痛點。
AiFi承諾會利用現有的商店基礎設施，結合傳感器和攝像頭；Standard Cognition則聲稱要完全捨棄傳感器，只依賴機器視覺。
同時，AiFi被報導有近20個零售客戶，包括紐約的一家大型零售；Standard Cognition則宣布了與日本最大的快消批發商Paltac合作，要在2020年以前改造3000家日本商店。
在不遠的未來，競爭將會歸結到：相比亞馬遜這樣體量龐大的巨頭，小型零售商如何控制運用科技的成本和故障率。
08
中國的無人零售店熱潮
過去一年，以「無現金」和「無人」為賣點的公司融資額暴增。
亞馬遜的Amazon Go計劃剛公布不久，中國的無人零售潮就崛起了，包括無人販賣機、無人商店和無人貨架等。
但並非所有的「無現金」創業公司都採用了AI技術。「F5未來商店」是最早獲得融資的公司之一，700萬美元被投入到其自助付費和結帳系統的運營當中。繽果盒子在2018年第一季度融到了8千萬美元，總融資額達到9千4百萬美元。其無人商店依賴於RFID標籤，顧客還是得掃描商品才能完成結帳。
超過10家公司為無人販賣機進行了融資，而販賣機從一開始就不需要人力。
一些無人零售公司，比如美味生活，進行了超過900萬美元的股權融資，但也只不過實現了消費者掃描二維碼打開櫃門取自己的商品，還有微波食物。
氫購獲得了先鋒金融超過100萬美元的融資，聲稱運用計算機視覺來識別被取走的商品並自動收款，還能「監控」顧客以免其破壞機器。
果小妹融資超過600萬美元來在公司裡設立無人零食架，如今被報導因「盜竊和管理不當」而裁員，並向電子商務轉型。
2018年1月，中國第二大的電子商務平臺京東在山東開出了第一家無人便利店，自詡為中國第一家向公眾開放的無人便利店，但其所用技術卻與亞馬遜不同。
亞馬遜需要消費者掃描專用的app才能進入Amazon Go,然後通過一系列的攝像頭追蹤顧客在店內的移動。
而京東用的是二維碼，一個攝像頭通過面部識別算法來辨認進入的消費者，每個商品都帶有RFID標籤，出去時，顧客站在一個特定區域，所有標籤會被一次性掃描，然後商家依據面部識別技術來從其帳戶中收費。
截至目前，京東在中國開了20多家無人便利店。2018年8月，他還在印度尼西亞開出了第一家也是最大一家的無人便利店（2900平方英尺），銷售的是衣服配飾和其他的包裝商品。
09
食物配送走向「無人駕駛」
儘管監管存在不確定性和調度難度大，實體食品公司正在與主要原始設備製造商和自動駕駛創業公司合作，以降低最後一公裡的運費。
2018年6月，機器人公司Nuro和Kroger展開合作。Nuro發明出了自己的全自動電動車，叫做R1的這輛貨車的寬度是客車的一半，專門用於在社區馬路上行駛，而不僅僅是像其他配送機器人和貨車原型那樣只能在人行道上走。
Nuro和Kroger的項目於去年8月在亞利桑那州的斯科茨代爾落地，Nuro將其自動駕駛技術運用在了一隊豐田普銳斯和日產聆風車上，這些車收集到的數據最終都會被「投餵」給R1。這家公司計劃在來年秋季時，將這款R1投放到公共測試中，以取代傳統的貨車。
在餐廳裡，披薩公司如Domino和PizzardHut則都處在測試自動駕駛技術的前端。
福特在邁阿密和披薩公司、雜貨公司等一起試驗自動送貨。2018年上半年，這家原始設備製造商就和超過70家公司籤訂了合作協議，其中包括Domino。
目前，聯邦政府還沒有對自動駕駛制定監管規則，而州政府的規則相互不同。Kroger在亞利桑那州展開測試，是因為那裡對無人駕駛十分寬容，雖然這個州中曾發生過爭議巨大的自動駕駛誤殺行人事件。
事實上，食品零售商進入這個領域並不是為了獲得即期利益，或者立馬實現廣泛應用。最後一公裡物流對亞馬遜這樣的科技公司而言，都是一項挑戰，零售商和餐廳越早投入建設地面自動駕駛配送，長期看來越有機會實現低成本的最後一公裡運送。
10
AI設計師的崛起
AI正在幫助零售商將購物過程變得個性化，同時也幫助他們為下一波時尚潮流做足準備。
個性化設計讓消費者不必在數以萬計的網上商品目錄中篩選查找，只需要填寫一份關於其風格偏好的問卷AI算法，就能幫助其找到具有吸引力的商品，並且精確度隨使用時間而增長。因為AI將不僅從消費記錄中，還從用戶的瀏覽行為中學習。
這正是位於英國的Thread正在做的。Thread是一家提供私人採購服務的電子商務公司，據報導已經積累了一百萬用戶。最近，H&M向Thread的B輪融資投入220萬美元。
StitchFix也在做相似的事，但它不僅是將AI和個性化推薦結合，而是還能進行需求預測、存貨管理甚至幫助設計師創造新風格。
這家公司憑藉其「混合設計」系統成為AI 驅動時尚的領軍者，這個系統會識別出StitchFix中缺失的流行元素，以消費者最喜歡的顏色、圖樣和材質為基礎，向設計師給出建議。
StitchFix團隊說道：「……我們也會考慮很多圖文數據：存貨的照片、Pinterest上的發布、來自客戶的大量反饋等等。自然語言處理被用於根據不同客戶的反饋給同一樣物品評分。」
此外，18年早些時候，Tommy Hilfiger宣布了與IBM和科技時尚機構的合作。這個項目運用IBM的AI工具來解讀實時的時尚潮流，以及消費者對Tommy Hilfiger產品和秀場照片的情緒。算法得出的結果會被傳送給設計師，以便他們在下一季的設計中做參考。
時尚的下一個時代會是關於個性化和預測的，越來越多的數據將會讓算法變成「潮流捕手」——畢竟預測和設計接下來的時尚趨勢在此前是不可能的。
（來源：菁財資本 作者：CB-Insights）