極?？萍?武彬用AI讓時尚進行數字化變革

歐鋒

極?？萍紕撌既思?CEO 武彬數智時代是服飾產業未來的一個標準的方向攝影┃張勇

與大部分人“潛意識”里常見的衣著隨意、頭發稀疏的“程序猿”不同，出生于1991年的武彬，白凈的臉上透露著斯文和書卷氣?；蛟S是因為常年安坐于電腦前敲擊代碼，他給人一種安靜的感覺，但配合正襟危坐的姿勢，又顯示出他擁有無與倫比的耐力。

2017年，武彬于清華大學研二在讀時成立北京極?？萍迹↖nfimind）有限責任公司。

這是一家專注于時尚領域的人工智能技術與解決方案的提供商。

武彬希望能憑借著海量的時尚領域數據、國際領先的計算機視覺算法和工程能力，構建出技術與時尚的橋梁，實現時尚產業數字化與智能化變革，讓時尚行業獲得更加良性發展。

截至目前，成立才3年的極?？萍祭塾嬕淹瓿扇喨谫Y。

分別是在2017年8月，完成金沙江創投500萬元天使輪融資;2018年11月，完成魔量資本數千萬元Pre-A輪融資;2019年10月，完成由紅杉資本領投、圖靈創投跟投的億元級A輪融資。

而在每一輪的融資中，所有老股東全部選擇加持跟進。

此次突然暴發的新冠肺炎疫情，使服飾紡織行業面臨巨大的沖擊，極?？萍冀Y合自身技術優勢，為服飾行業客戶提供了多元化人工智能運營方案，幫助解決人效低、庫存管理難度高、電商平臺上新困難等問題。

時尚行業要進行數字化變革

2010年，19歲的武彬考入清華大學計算機系，本科畢業后又進入清華大學人工智能實驗室攻讀碩士。

突然暴發的新冠肺炎疫情，使服飾紡織行業面臨巨大的沖擊，極?？萍冀Y合自身技術優勢，為服飾行業客戶提供了多元化人工智能運營方案。

在本科就讀期間，武彬和自己的輔導員徐鎮一起，研究針對服飾領域的卷積神經網絡。神經網絡（Neual Networks）是人工智能研究領域的一部分，當前最流行的神經網絡就是深度卷積神經網絡。目前，卷積神經網絡在很多研究領域中都取得了巨大的成功，例如語音識別、圖像識別、圖像分割、自然語言處理等。雖然這些領域中解決的問題并不相同，但是這些應用方法都可以被歸納為：深度神經網絡通常是可以大規模自動從數據中學習特征，并把結果向同類型未知數據泛化。

武彬出身于一個從事服裝行業經營的家庭。在家庭的耳濡目染下，他很早就發現，服裝行業的商品，從設計、生產、流轉、銷售，再到消費者手中要經歷一條很長的鏈路。人和商品間的距離很遠，生產者“閉門造車”，不知道消費者要什么，造成庫存積壓。

上大學后，由于他在專業上專攻人工智能方向，因此就產生了將AI技術賦能時裝行業的想法。

他發現這個行業，數字化程度很低，商品從生產到流轉都處于十分傳統的模式。而且服飾屬于非標品，在不同的場景下會有不同的影響，一件衣服折疊起來和穿在身上會展現完全不同的形態。服飾的柔性化，對計算機要求很高，識別難度很大，這讓武彬看到了機會。

2015年，武彬搭建了一個數據標注平臺，建立自己的數據壁壘。當時，為了達到更精準的定位，他們只專注于標注大品類的服飾商品，保證包、上衣、褲子、連衣裙這些品類“做到足夠好”。

武彬和徐鎮一共付出了幾十萬元成本，用一年多時間，不僅標注了100多萬條數據，同時收獲不小。

在清華大學讀研究生時，武彬成為清華x-lab在培育團隊“超滿意”項目的發起人。這個“超滿意”是一個消費大數據智能感知及分析平臺，其宗旨是一方面幫助消費者高效地甄選商品，讓人人成為購物專家;另一方面幫助品牌和商戶準確把握市場反饋，提升核心競爭力。

2017年3月，碩士在讀的武彬與徐鎮一起將這個項目變更為北京極?？萍脊?。

極?？萍嫉膭撌紙F隊均來自清華計算機系。創始人武彬是清華計算機系2010屆本科、清華計算機系自然語言處理實驗室碩士;CTO徐鎮是清華計算機系本科、清華網絡科學與網絡空間研究院碩士，曾就職于解放軍第56研究所，從事并行分布處理與智能計算機相關研究工作，有多年電商大數據和人工智能相關工作經驗;CV負責人孫丹陽是清華智能技術與系統國家重點實驗室碩士。

很快，他們當年研究的深度學習算法的識別效果引起了投資人的關注。僅僅4個月后，極?？萍季湍玫搅私鹕辰瓌撏兜奶焓馆喨谫Y。

創業的第二年，極?？萍加帜玫狡炊喽嗵焓馆喭顿Y方魔量資本的數千萬元Pre -A輪融資。第三年，完成由紅杉資本領投、圖靈創投跟投的億元級A輪融資。

以武彬為首的三個清華計算機系的理工男，計劃用AI技術，對時尚服飾行業進行一場數字化的變革。

用AI技術解決實際問題是關鍵

家庭成長以及求學的經歷，很早就讓武彬認識到，技術不僅能改變人們的生活，也能讓時尚行業走向可持續發展?，F在，不僅可以對巨大的時尚服飾市場賦予抽象的新興技術，進而呈現出抓取眼球、打動人心的表現形式，而且，從產品的可追溯性、供應鏈的視覺化，大數據對品牌形象賦能等方面來看，都涌現了很多新玩家，出現了新格局。

此前，極?？萍紙F隊一直在思考如何運用人臉識別等新技術賦能傳統零售行業的“人、貨、場”，而服飾、時尚商品，作為零售業的重要組成部分，同時也依賴于視覺特點，并且， 服飾零售市場空間足夠廣闊。根據相關統計，2017年中國服裝類零售總額高達14557億元，而且從設計師，品牌，一、二、三級批發，到門店和電商，再流轉至消費者手中，每一個環節都需要服務商進行維護和賦能，傳統購衣體驗存在很大的提升空間。

人工智能改造零售業的賽道里，大多競品做的是全品類商品，實際效果一般，只有在單一垂直領域挖得更深，做更多數據積累，才能提供更完備的產品體驗。

與熱門的無人駕駛、醫療影像和視頻監控等領域相比，服飾零售簡直是一片藍海市場。

更為重要的是，極?？萍嫉某跏紙F隊在服飾識別、分析和檢索方面都擁有領先的技術，切入服飾零售領域水到渠成。

鑒于在當時的人工智能改造零售業的賽道里，大多競品做的是全品類商品，實際效果一般，武彬認為，只有在單一垂直領域挖得更深，做更多數據積累，才能提供更完備的產品體驗。

“如果分散積累服飾數據、汽車數據和零售數據，就會沒有強貫通性。但我們把設計師數據、品牌數據、生產數據、消費數據整合在一起，就可以發揮數據的最大價值?！蔽浔蛉绱苏f。

目前，極?？萍奸_發的主要產品有AIFashion開放平臺、ECPro易店通——服飾電商一站式智能平臺、PIM——品牌智能服裝數據中心等，為服飾品牌、電商平臺、時尚媒體和線下服裝零售等提供先進的計算機視覺解決方案。

AIFashion基本覆蓋國內外時尚內容媒體數據，含數億級的服飾圖片數據，不僅在線上可以進行服飾相似檢索，通過圖片即可搜索到同款或相似的服飾商品，而且還可以讓AI學習時尚博主的穿搭風格。

另外，AIFashion還能根據圖片完成商品的歸類整理，實現商品的快速上架與智能化運營管理。

在線下，AIFashion可以通過智能試衣鏡和個性化櫥窗，對商城進行改造升級，使線上與線下體驗相結合。

“以后我們甚至能夠做到，只要你到達一個服飾店門口，系統就會根據你的相貌特征準備好相應的搭配推薦供你選擇?！蔽浔蛘f。

自2018年8月AIFashion上線以來，已與京東、小紅書、ABox、Plum等企業建立深度合作關系。

而易店通ECPro智能上貨系統，則是針對服裝電商企業和個人提供快速生成詳情頁和上貨服務的SaaS系統?；谶@個系統的圖像識別技術能更多更準地識別商品屬性，以及更加精確地識別商品類別。同時，智能化切圖與排版技術讓詳情頁文案更豐富更人性化，更加突出服裝的特色和賣點，主要是為了解決小賣家美工、文案水平一般，無法精細化設計與運營以及大店鋪人力成本高的問題。

“以前產品上線需要五到十個人，花費五個小時，需要編輯、運營、美工設計等合作完成，而ECPro的識別能力、分析能力、自動生成能力能在一分鐘之內將這些工作完成，極大地提升了上架效率?！蔽浔蛘f。

目前，這個系統支持淘寶、天貓、京東、拼多多等多家主流電商平臺的男裝、女裝、童裝等服裝類目。

極?？萍寄壳暗牡谌齻€重要產品，就是品牌數據中臺PIM系統，這是一款專注于服飾品牌產品開發需求的行業SaaS。PIM通過捕捉全網動態的最新流行趨勢圖片并結構化，結合電商數據輔助競品分析，并打通品牌內部企劃、設計、生產與銷售環節的商品數據，幫助品牌進行智能化企劃決策。

武彬相信，通過這三個扎實的產品應該能更加高效地做好商品的調度，商品和人的距離也將被逐漸拉近。

要迅速建立起技術壁壘

目前，極?？萍挤盏膶ο笾饕ǚb品牌商、電商、電視、內容媒體。極?？萍伎蔀殡娚逃脩?，如京東、拼多多等完成一鍵商品上架與一鍵店鋪裝修服務;可為服裝品牌商，如韓都衣舍、以純等自動完成服飾商品識別，準確分析出商品材質、版型以及標簽;除了服裝品牌，近年來國內出現的新模式，比如租賃平臺、二手電商、訂閱平臺等，也有部分是極?？萍嫉目蛻?。

“新模式最重要的是做人和商品的打通，我們則為新的模式提供商品標簽，做管理和后臺數據服務?！蔽浔蚍Q。

成立時間2017 年 3 月成立。融資信息2017 年 8 月獲得 500 萬元天使輪投資，投資方為金沙江創投 ;2018 年 11 月 獲 得 數 千 萬 元Pre-A 輪 投 資， 投 資 方 為MFund 魔量資本 ;2019 年 10 月 獲 得 億 元 級 A輪投資，投資方為紅杉資本中國基金、圖靈創投、金沙江創投、魔量資本。

其實，不管是新消費體驗，或是新消費模式，都很依賴于底層技術的發展，但服飾類商品的識別和分析相比硬質類商品和人臉更加復雜，也更容易建立起技術壁壘。

武彬深信，任何成功都不是偶然的，只有強大的技術才能讓創業成功的概率增大。

從2017年創業開始，在武彬的帶領下，極?？萍济磕甓紖⑴c清華大學大數據能力提升項目。

這個項目旨在促進大數據人才培養，服務國家大數據發展戰略，具體由清華大學研究生院、數據科學研究院及相關院系共同設計組織實施，主要面向在學研究生，包括碩士和博士，培養具有大數據思維和創新能力的“π”型（高級復合型）人才。

去年，雙方共同合作的項目課程是《時尚趨勢預測分析》。

在這個課程中，項目成員需要基于能“讀懂服裝”的圖像識別算法，來獲取時尚圖片中的各式服裝信息，再通過數據清洗得到有效搭配數據，進而采用機器學習算法，深入挖掘上衣和下衣搭配的規律，從而實現給出一件上衣（下衣），就馬上能推薦符合審美的下衣（上衣）的功能。

而在這個項目中的圖片數據，就主要來源于極?？萍家延械臅r尚網站圖片數據。通過極?？萍继峁┑膱D像識別API對已有圖片進行識別，進而讓機器學習。

這個項目完成的搭配推薦模型，取得了良好的效果，可用于指導用戶的日常穿搭以及電商平臺服裝商品推薦。

這是武彬創業以來，極?？萍寂c清華大學大數據能力提升項目的第三次合作。他說：“我們希望未來實現更多的項目合作，為學弟學妹提供這樣的實踐機會，同時也幫助極睿獲得新的大數據應用創新項目，幫助極睿更快成長?！?/p>

在校期間，武彬多次參與973、863重點項目，也入選“北京U30 30歲以下杰出青年”“工信部中小企業領軍人才計劃”等各項評獎，還曾獲得“英偉達最佳應用案例”等獎項。

他認為，數智時代是服飾產業未來的一個標準方向?！拔业南敕ㄊ峭苿诱麄€行業的數字化和智能化，能更好地調配資源，更好地感知用戶，從而更好地設計生產，讓這個行業更加良性發展?！?/p>