学计算机的穿搭,用AI和网红学穿搭，极睿科技瞄准服装营销数字化生意

记者 | 姜菁玲

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服装领域一直被视为是一个万亿级别的市场。但根据从小生活在服装行业家庭的武彬观察，与其他行业相比，服装贸易行业存在的问题是——产品非标，产业链数字化程度低。

这便导致，服装产业从企划、设计、生产、流转各个生产环节处于割裂存在状态，以及行业串联难、效率低、库存积压等问题。

在清华大学人工智能实验室读研期间，武彬作为联合创始人创办了极睿科技，希望用人工智能技术解决服装非标问题，从而优化服装行业生产流程，做到链路串联。

底层技术上，极睿科技研发了ApparelNet深度学习网络，通过对数十万网红的穿衣搭配进行学习，用AI对服饰图片进行结构化的属性提取。例如，通过对一件连衣裙图片的检测，可以得出该连衣裙的风格、品类、版型、元素、颜色、材质、领口等数据。

部分服饰属性数据类别图源：极睿科技

武彬告诉界面新闻记者，上述服装AI图片识别领域的算法主要有两个难点，其一是由于服装是柔性化的，与车、人等刚体不一样，在识别过程中，会受到光照、折叠、遮挡的影响。其二是服装本身更迭速度快，属性日新月异，极睿需要面向行业建立标准并且进行迭代。

武彬表示，这套算法自2016年开始开发，前期开发时间约1年，仍在不断迭代。目前该算法基本覆盖了全部主流时尚品牌，可识别的属性近千个。在服饰商品识别与属性标签识别中，准确率分别为99.53%与97.89%。

基于这套底层算法，目前极睿科技主要拥有三个商业化产品：

一是面向电商商家的营销自动化产品易尚货。利用该平台，商家上传服饰图片包后，系统可以自动对图片进行智能检测，提取相关属性，智能录入信息、裁剪图片、根据服饰风格匹配营销文案，最终自动生成商品详情页，完成多平台上货。优化过往编辑、美工、设计的工作流程，提高效率。

二是面向服装企业的素材管理平台易尚云。作为商品数据中台，帮助服装企业管理和经营在企划、设计、生产等环节的数据，解决素材太多难整理、找不到文件夹、多人协作难沟通等问题，已有客户包括韩都衣舍、以纯等。

三是与天猫合作的相似推荐小程序。基于短周期内用户行为的递进式推荐模型，小程序可以根据买家浏览中的店铺商品，通过算法推荐高程度相似的本店铺商品，帮助买家快速找到感兴趣的商品，从而帮助服饰类目商家实现店铺内相似商品推荐，抓住买家浏览商品环节，增加本店铺相似商品点击率和转化率，防止跳失。

武彬表示，对于服装零售而言，货是很重要的一个部分，极睿科技的商业化逻辑主要围绕“货”展开，货对应的主体包括生产者、经营者，对于生产者提供的是素材管理平台，对于经营者提供的是营销自动化工具。

根据武彬的介绍，目前易尚货以SaaS模式部署，按照SKU进行收费；易尚云按照系统打包出售，客户约有近千家，营收在千万级；数据锚点功能客户约有上百家，目前极睿年营收预计在三千万左右。

武彬告诉界面新闻记者，之后，极睿科技将与阿里迅犀进行合作，联合工厂一起推出智能化派单平台，将生产数据与销售数据结合，从而优化商品生产逻辑，提高商品生产效率，希望实现弹性按需生产，减少库存积压。

极睿科技目前团队规模约百人，其核心团队来自清华大学计算机系人工智能国家重点实验室，CEO武彬为清华大学计算机系人工智能实验室硕士，CTO徐镇是清华大学计算机系网络所硕士，并拥有来自清华、MIT、新加坡国立大学、中国人民大学的教授顾问团。

自2017年成立以来，极睿科技已收获多轮融资，公开资料显示其最近一轮融资为2019年10月收获的亿元级A轮融资，由红杉资本中国基金领投，图灵创投等跟投。更早前，其收获金沙江创投、魔量资本的数千万元Pre-A 轮投资。

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