AI 改革時裝設計及生產流程 為行業帶來 73 億投資額

數碼轉型 19:05 2019/12/03

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佔全球 GDP(本地生產總值)約 2% 的時裝業,也因為 AI(人工智能) 而轉型,解決時裝界一直遇到的問題。從設計、製造、銷售等,都可以善用 AI 技術改進業務,例如準確預測消費者的喜好、生產線檢測等,為時裝業帶來新變化。

AI 助掌握消費者喜好

現時全球超過 55% 消費者習慣網上購物,另外有高達 74% 消費者會從社交平台接收時裝資訊,顯示網上平台已成為影響消費者購買時裝的重要渠道。服飾電商能準確預測消費者喜好,藉此售賣正確商品,同時可以提供穿搭建議。由於服裝風格及種類繁多、特別是女裝,令到機器學習(Machine Learning)過程變得困難,要讓 AI 能夠真正辨識服裝的種類並協助自動標籤分類,機器學習的過程不可缺少,成功後 AI 夠將每件分類並標籤化,之後 AI 可以透過各種被標籤化的產品,提供相關的服裝推薦或風格搭配的建議等。

「瑕疵檢測」代人手檢查減出錯

時裝業用「瑕疵檢測(fault detection)」為產品進行檢查並非新鮮事,在 AI 面對單一產品的瑕庛學習及辨識,在現階段的技術上相對容易克服。但隨著紡織品的結構變化、織法的繁瑣與不同技巧,導致機器難以辨識何謂瑕疵的布料,以及何謂正常設計,因此紡織廠大多依賴人手目測做產品檢測。舉例,香港理工大學研發「聰明眼」智能紡織品瑕疵檢測系統,生產商以 CCD 鏡頭(聰明眼)在生產線檢測瑕疵,不僅在檢測上減少「漏網之魚」,同時準確率在未來可達到接近 100% 。

助設計師提供靈感及預測趨勢

人工智能技術可以幫助設計師預測時裝趨勢,找出市場的流行趨勢為設計師提供靈感。根據福布斯 (Forbes) 報道,過去時裝業需要靠上年度的銷售表現預測下季消費者的喜好,AI 技術助提高趨勢預測的準確度,而誤差有可能降低到 50% 以下。

調查機構 Juniper 的報告指出,企業投資 AI 技術的資金也從 2018 年的 20 億美元,提升到 2022 年的 73 億美元,可見 AI 技術在時裝業有發展潛力。

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Photo:Pixabay

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撰文 : 廖淑瑩

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