通过 AI 赋能时尚零售行业，极睿科技服饰商品识别准确率达 99.5%，曾获金沙江天使轮融资

H&M、优衣库、ZARA、GAP、Forever21 ……过去十年里，快时尚品牌如雨后春笋般占据着一、二线城市的商业地产。然而最近两年里，它们却接连出现频繁关店、业绩增速持续走低的疲态。

从中国市场上来看，Zara 自两年前就开始将其中国开店增长速度调整为低于 8%，低于多年前两位数的增长指标；H&M 集团也放弃了在中国每年开设 10% 至 15% 家新实体店的目标；在全球范围内业绩连续七个季度走低的 GAP，也表示计划关闭超过四分之一的零售连锁店。

头部品牌的 " 业绩寒冬 " 说明了快时尚在全球跑马圈地迅速扩张后，其 " 速度后遗症 " 开始呈现，市场饱和已成事实，关店或将成为常态。遭受互联网冲击的快时尚品牌们，需要开始思考在新形势下赢得更多的年轻人与优质客户群体，而不是只靠粗放的规模战术。

随着大数据的迅速发展和人工智能的崛起，以数据为驱动以消费者体验为中心的新零售形态，开始对商品从供应链到流通等各个环节进行升级，以满足消费者购物体验。

在快消品场景中，盒马鲜生、天猫小店打造出了新零售场景，而智慧门店可能是服饰业的新零售参考样本。

近日，猎云网采访到极睿科技创始人武彬，他表示，衣食住行是与普通消费者结合最相关的领域，但是相比已经拥有了饿了么、滴滴、携程的食住行，拥有万亿级市场的服饰行业，消费者在购衣体验上仍然没有很大的改变。

线上：

极睿科技以时尚零售切入零售行业，利用 AI 赋能零售。目前已研发 AIFashion 和 ECPro 两款产品。

AIFashion 在线上可以提供五大功能：

1、服饰相似检索：以图搜图，通过上传图片即可搜索到同款或相似服饰商品，做到所见即所得，使用户获得高效、精准的购物体验，帮助中小型商家快速实现类似 " 拍立淘 " 的功能。

2、智能化跨品类搭配推荐：基于海量数据库和 AI 技术的支持，让 AI 学习穿搭博主的穿搭风格，培养时尚概念，为用户选中的服饰推荐其相关的时尚搭配。

3、商品自动标注：根据图片完成商品的归类整理，实现商品的快速上架，与智能化运营管理。在服饰商品识别与属性标签识别中，分别达到了 99.53% 与 97.89% 的准确率。

4、跨语言商品介绍：根据上传图片生成中文、英文、法语、德语，俄语等多种语言标题。

5、生成智能营销文案：基于商品图片与自动生成的标签属性，智能化生成营销文案并挑选配图，从而一键完成营销。

结合 ECPro，基于计算机视觉、元计算处理技术通过爬取、整编数对电商平台以及内容媒体上的文字、图像、销量、用户的评论进行全网分析，可以让品牌商和线下门店做到对全网数据、商品销量走势的认知。

线下：

在线下，AIFashion 主要通过智能试衣镜和个性化橱窗，对商城进行升级改造，把线上的体验带到线下。

通过这个智能试衣镜，可以在用户拿起或穿上衣服时通过计算机视觉或 RFID 技术进行感官处理，从而使衣服的产地、材质、清洗方式等用户可能想知道的服装附加信息显示在屏幕上，并且通过线上的自动搭配功能，进行跨类别店铺内其他商品推荐。

而传统的橱窗大多为广告版或固定的图片与视频展示，个性化橱窗可以根据经过用户的体貌特征与穿衣风格，个性化推荐店铺内的商品或定制化显示用户可能喜欢的广告信息。

智能化 + 体验式购物

武彬向猎云网介绍到，线上推荐，是一个新增的入口，可以让用户更好的检索商品，但是目前的线上推荐，主要都都是同品类推荐，过于简单，不符合用户的预期。武彬认为，智能搭配、个性化浏览对用户来说更重要。

而线下对于门店而言，无法精准获取人货场的数据，销售情况依赖导购的个人能力，选品则依赖店长的主观判断，对于消费者而言，无法快速浏览商品的附加信息，获取搭配意见。

极睿科技将 AI 和大数据技术赋能到时尚零售行业，通过线上智能化服务，为消费者提供智能化 + 体验式的购物体验，同时也减少了电商企业的商品审核、运营营销的人力成本，用 AI 解放劳动力，提升行业效率。

自 2018 年 5 月，AIFashion 上线以来，目前已与京东、小红书等企业合作。线下部分正在试点运营，预计 8 月将正式发布线下产品。

目前，极睿科技团队共有 20 人。核心团队来自是清华大学计算机系人工智能国家重点实验室，并拥有来自清华、MIT、新加坡国立，人民大学的教授顾问团。团队成员大多为 90 后，武彬认为，带领一支年轻化的团队，最重要的创业企业需要为成员搭建一个成长型平台，年轻成员可以在公司得到成长。

据猎云网了解，此前极睿科技曾获金沙江创投天使轮融资，主要用于技术研发、产品研发以及团队搭建。目前，极睿科技正在寻求 pre A 轮融资，主要用于市场推广、迭代产品和技术研发等三个方面。