AI做服裝成爆款，機器人22秒做出衣服，未來我們被機器代替？
- 8月29日在上海世界人工智能（AI)大會上，馬云與嘉賓對話引入了一個主題：我們的工作，會被人工智能機器人替代？
1、 紡織機器人潛入服裝設計部和紡織工廠之中
即使是一位針織高手，都很難僅憑幾眼就能復制一件“螞蟻上樹針法”、“鑲嵌卡通人”的針織品，機器卻可以在幾秒之間悟出其中幾萬步沒有太大規律的紡織步驟。當然，這一實驗室內的技術離地落應用可能還很遠，但是在棉布類服飾產業，算法系統和紡織機器人早已走出溫室，潛入服裝設計部和紡織工廠之中。
上圖：麻省理工學院發布的一款AI工具InverseKnit，能夠看圖編織衣服，能私人定制針織物品。
2、AI設計T恤成爆款，無法勝任高端設計工作
其實，當我們走出實驗室，會發現AI已經潛入到服裝設計師左右做起了設計工作。2018年11月，韓國公司就在其國內首次推出一款AI設計的衛衣，下圖：
簡單來說，通過對該品牌服飾的logo、卡通形象、衣服材質等圖片的學習，“Style AI 系統”能掌握該品牌的顏色、形狀、圖案等風格。按照學習到的風格，AI還會提出新的樣式和設計。
實際上，全球的電商時裝企業都有積極使用AI參與服裝設計的趨勢。從2017年開始，美國服飾購物網站就已經在出售由AI設計的服裝。
2018年8月，在印度電商網站Myntra上，最暢銷的產品之一是一款由計算機算法生成的拼色T恤。其CEO表示，這些AI設計服裝的銷售量正在以倍速增長。
早在2017年，亞馬遜就利用GAN(Generative Adversarial Network)模型，推出算法系統，通過分析大量圖像并模仿其風格來設計服裝。該技術可能已經被大規模用于電商快時尚服飾設計。
GAN的基本原理其實非常簡單。G和D是兩種相互博弈的算法，一種生成圖像，另一種比較判定圖像與源圖像的差別。博弈的理想結果是G成為了能夠“以假亂真”的圖像生成模型。
盡管如此，如果你問”連服裝設計師都要失業了?”，答案可能是否定的。因為創意設計工作需要深厚的先驗經驗和共情能力，也受到社會風潮的影響，這對機器來說還很有難度。
目前，情感識別及先驗經驗運用方面明顯是算法的短板，因此雖然一些跟風、模仿類的服裝設計師已經可以被AI設計師取代，但對于更需要創造性的服裝設計師來說，AI設計往往是作為輔助的存在。
正如電影《穿普拉達的女王》中所說，時尚體現在各種精致細節，一種“天藍色”可能要游經國際展會、設計師發布會、高級賣場、街頭、廉價賣場等多種場景，才在大眾中流行開來。
3、22秒做出T恤，一個操作員頂11個縫紉工
AI在服裝設計上小試牛刀，在服裝制作上大顯身手。美國SoftWear公司的縫紉機器人造一件T恤只需22秒。這款設備從取布料到成品整個過程無需人工干預，可使其客戶阿迪達斯的T恤成本降至2元/件。
上圖：▲SoftWear縫紉機器人工作的全流程。
對服裝制造業來說，引入AI的關鍵技術難點是機器人難以處理柔軟的面料。因為布料往往易折疊、形狀不規則，而織物又必須嚴絲合縫。因此，長期以來，在縫紉的“拿起物料”、“對齊”、“縫制”和“整理”四個步驟中，只有“縫紉”這一步驟已經實現自動化，其他部分仍由人工完成。
SoftWear縫紉機器人的創新之處，是把針頭移到布料上，而不是把布料移到針頭上。這種方法解決了柔軟面料的張力平衡問題，使服裝制造的全流程自動化成為可能。
目前，自動縫紉機器人主要在T恤和短褲等制品上投入應用。但Softwear認為，在未來五年內，它的機器將能夠生產出吊帶衫、連衣裙、牛仔褲等更復雜的服飾。
服裝制造全流程的自動化將重塑制造業的全球化分工格局。服裝制造業一直是勞動密集型行業，我國許多成衣廠都出現了大規模的“用工荒”。紡織全流程的自動化能有效地解決“用工荒”問題。
除了服裝制造業，在服裝批發與零售等方面，人工智能也在漸漸地承擔起一些“庫存清點”等高重復、偏體力的勞動，同時也為消費者帶來一些“AR試衣”等有趣的購衣體驗。
上圖：迪卡儂采引入了智能物流機器人，效率提高3倍，人員減少80%。
在服裝行業，2015年有科技公司研發出了縫紉機器人，只不過當時由于技術受限，該機器人只能生產簡單的服裝。但是，人工智能技術的發展速度很快，截止到2017年最新消息，縫紉機器人已經能代替由10名服裝工人組成的生產線，能在8小時內生產出1100多件服裝，而傳統的工人生產線只能生產不到700件。不過，服裝工人消失的時刻，離我們還很久遠，至少未來30年后才能實現服裝工廠完全的機械化。
