獲悉，基于3D建模＋AI圖像的服裝定制平臺“衣呼”于今年6月完成1000萬元天使輪融資，投資方為復(fù)星集團(tuán)。據(jù)創(chuàng)始人朱帥印介紹，從移動線上端的量體到線下工廠裁衣制作成衣，最后再到消費者手中，衣呼直接承接了整個供應(yīng)鏈。接下來，公司將繼續(xù)專注于新技術(shù)與服裝的結(jié)合，并加大延伸與B端企業(yè)的合作，爭取模式和服務(wù)上的創(chuàng)新。

說起衣呼的創(chuàng)始團(tuán)隊，可謂與3D、AI和服裝領(lǐng)域淵源頗深，是一支既懂技術(shù)又懂服裝的隊伍。其中，創(chuàng)始人朱帥印碩士和博士皆在紡織服裝領(lǐng)域全球排名第二的香港理工大學(xué)人工智能與服裝工程實驗室深耕人工智能與三維人體構(gòu)建跨領(lǐng)域研究，并曾發(fā)表十幾篇計算機與服裝交叉學(xué)科類頂級期刊和專利。

除技術(shù)之外，朱帥印透露，團(tuán)隊正打開懷抱，歡迎各個領(lǐng)域的牛人加入。據(jù)悉，目前前ZARA中國某大區(qū)的經(jīng)理已經(jīng)加入衣呼團(tuán)隊，補強了衣呼平臺在服裝供應(yīng)鏈管理和服裝運營的能力。

停滯不前的服裝行業(yè)

衣食住行，是每個人的生活必需要素，在互聯(lián)網(wǎng)化和新技術(shù)的推動下，食、住、行三大塊正發(fā)生著翻天覆地的變化。而相比之下，位列其首的“衣”所對應(yīng)的服裝行業(yè)，除了銷售電商化的重大突破，其他環(huán)節(jié)卻依然被認(rèn)為是人類社會最傳統(tǒng)和變化最小的行業(yè)之一。

通常來說，對于走高端定制路線的消費者而言，實體量體裁衣是免不了的常規(guī)程序；而網(wǎng)購在做出決策之前，大概率會先咨詢客服尺碼大小的問題�？傊�，“效率低、成本高”是服裝行業(yè)一直以來還未能解決的關(guān)鍵問題，也是買賣雙方之間的一道“繁瑣”銜接。

以在線購衣的場景為例，消費者對尺寸拿捏不準(zhǔn)而導(dǎo)致退換貨的現(xiàn)象層出不窮；再者，無法試衣看效果是電商買衣的一大短板，于消費者而言，心血來潮憑“賣家秀”買回來的商品，最后卻成了段子里的“買家秀”。

而與線上的局限性相比，服裝定制領(lǐng)域的傳統(tǒng)性更為突出。從市場大環(huán)境來看，隨著消費群體和購衣觀念的轉(zhuǎn)變，成衣定制不再僅是高端人士的選擇，越來越多的消費者對服裝有了新的需求，出席不同的場合或特定的體型等多種因素讓定制服裝開始走向大眾化。

但與其蒸蒸日上的千億級規(guī)模相反的是，服裝定制除了“高逼格”標(biāo)簽，還給消費者留下一個傳統(tǒng)刻板的印象：站立成“大”字狀，由裁縫師傅拿著卷尺逐步測量身體多個維度的尺寸。前提是需要預(yù)先跟師傅約好時間，上門或到店進(jìn)行量體裁衣，既費精力，又費時間；隨之增加的是高人工成本，且受限于地理位置，難以形成規(guī)�；�。

衣呼創(chuàng)始人朱帥印總結(jié)道，當(dāng)下服裝定制面臨三大瓶頸，分別是量體、免試穿和購物體驗。那么，怎樣才能讓買賣雙方不再在“尺寸”和“試穿”環(huán)節(jié)花費太多時間和人力成本呢？

量體在線化：從2D構(gòu)建3D

互聯(lián)網(wǎng)和高科技改變了太多行業(yè)，事實上，在過去的一段時間里，在AI大數(shù)據(jù)和3D成衣技術(shù)的快速發(fā)展下，服裝零售行業(yè)也在進(jìn)行新的嘗試。

區(qū)別于女性對服裝款式和工藝的高要求，男性在服裝上似乎更希望省時省事，舒適度和高性價比是關(guān)鍵。因此在服裝定制領(lǐng)域，男裝更容易形成標(biāo)準(zhǔn)化，多數(shù)創(chuàng)業(yè)項目也傾向從男裝切入。

以今年9月剛完成A＋輪融資的MatchU為例，據(jù)悉，MatchU主要從男士襯衫品類切入，為男士定制個性化服裝。據(jù)獵云網(wǎng)了解，用戶可在MatchU平臺內(nèi)根據(jù)圖片選擇喜歡的面料加入購物車，隨后自主挑選領(lǐng)型、袖型、口袋、版型、門襟、刺繡等定制款式，并勾選身高、體重、胸型、肩型、腹型、背部在內(nèi)的6項身體特征，從而完成AI在線輕定制量體。

與MatchU類似，領(lǐng)域內(nèi)的各類玩家主要通過大數(shù)據(jù)技術(shù)精準(zhǔn)細(xì)分人體數(shù)據(jù)，完成套碼工作，因此定義為輕定制。朱帥印表示，類似的統(tǒng)計功能，消費者在微信小程序“易量體”上也可以體驗，并能實時看到自己的尺寸數(shù)據(jù)。其局限性在于，針對身材比較標(biāo)準(zhǔn)的人群而言，誤差通常在2－3cm左右；而針對特殊體型的人群，誤差就可能比較大。

而與此不同的是，在基于3D建模＋AI圖像的服裝定制平臺的“衣呼”小程序內(nèi)，用戶只需用手機拍攝正面、側(cè)面兩張照片，系統(tǒng)則會通過圖像識別并定位照片中的人，并預(yù)測人體的輪廓，包括胸圍、肩寬、身長、臉型等，最終從2D構(gòu)建3D人體模型。

（衣呼拍照量體）

這樣，即便是在線上平臺，消費者也能利用3D成像系統(tǒng)，方便快捷地從面料到服裝一鍵生成定制服裝，并直觀地感受定制效果，避免“衣不合身”的尷尬體驗。

對此，衣呼創(chuàng)始人朱帥印告訴獵云網(wǎng)，盡管市場已存在的3D人體掃描儀可以快速生成高精度的人體三維模型，但需要用戶裸體或穿緊身衣測量，使用體驗還是不夠理想的。而在衣呼的自動量體過程中，用戶穿著衣服便可進(jìn)行，其人體建模的精度可以實現(xiàn)緊身衣情況下1cm以內(nèi)誤差，穿T恤情況下1－2cm誤差。

值得一提的是，在理想狀態(tài)下，針對西服、襯衫等版型相對固定的男裝品類，衣呼的數(shù)據(jù)可以自動通過系統(tǒng)打版，并對接自動裁床生產(chǎn)，最終實現(xiàn)定制規(guī)模化。據(jù)了解，截止到目前，衣呼已與多家B端企業(yè)達(dá)成合作，包括優(yōu)衣庫、伊藤忠、Superdry等。

免試衣：所見即所得

人們想看到真實的試穿效果，而并非只是憑空想象穿上衣服的樣子。

如果說AI大數(shù)據(jù)和3D成衣技術(shù)促進(jìn)了服裝量體的線上智能化，那么虛擬試衣產(chǎn)品，則應(yīng)當(dāng)充當(dāng)輔助消費者在網(wǎng)購和到店選衣的消費場景下做出購買決策的角色。

回看在量體程序后的試衣環(huán)節(jié)，業(yè)內(nèi)也出現(xiàn)了例如二維碼貼圖搭配、三維虛擬試衣間、虛擬試衣鏡等新奇事物。其中，以“虛擬試衣”為首的智能試衣概念已經(jīng)被提出多年。

縱觀全球市場，已經(jīng)有不少企業(yè)進(jìn)入該領(lǐng)域。亞馬遜就曾設(shè)計出了一款全新穿衣鏡，通過將每件衣服生成三維模型，利用虛擬現(xiàn)實技術(shù)來展現(xiàn)某套服裝的試穿效果，而無需用戶去實際試穿，并獲得了智能魔鏡專利。

根據(jù)專利描述，這是一面半反射半投射的鏡子，結(jié)合了顯示屏、相機和投影儀，可以生成混合現(xiàn)實圖像。理論上這面鏡子可以通過掃描周圍環(huán)境生成虛擬模型，辨識用戶的臉部和眼部，然后決定哪些部分被鏡子反射。這個過程完成后，虛擬服裝和景象就會被鏡子透射，與反射部分結(jié)合形成混合現(xiàn)實圖像。

（虛擬試衣）

而在此之前，優(yōu)衣庫、GAP等不少海外零售商也曾被曝通過使用虛擬試衣來吸引消費者。

放眼國內(nèi)市場，虛擬試衣領(lǐng)域可謂百花齊放。國內(nèi)電商巨頭京東曾基于人工智能和仿真技術(shù)推出了虛擬購物產(chǎn)品“京東試試”，囊括AR試衣、AR試戴等一系列利用AR技術(shù)提升購物體驗的功能。在巨頭之下，這一賽道上還有已經(jīng)進(jìn)入B輪的好買衣、完成并購的購搭魔鏡以及上文提到的衣呼等創(chuàng)新企業(yè)。

據(jù)衣呼方面介紹，在線量體完成后，衣呼將服裝版型虛擬出縫合后的效果后，再套用到3D人體模型上，從而實現(xiàn)虛擬試衣。在后續(xù)的定制加工環(huán)節(jié)，衣呼則跟著名品牌的代工廠合作，最終輸出自有的成衣品牌。

購物體驗：目前還是問號

多位業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，未來時裝界會運用更多高科技，走向數(shù)字化。不過，由于人體身材參數(shù)指標(biāo)維度較多，建模復(fù)雜性較高，尤其是針對身材不夠標(biāo)準(zhǔn)的用戶來說，模擬試衣的效果和真實上身依舊存在差距。另一方面，通過手機拍攝照片的圖像3D建模的技術(shù)雖然成本很低且最便捷，但其測量精度還是要打一個問號，包括如何從照片的相對尺寸分析真實尺寸等。

網(wǎng)購尺碼不對退換貨也好，量身定制多次來回也罷，對于消費者而言，如何能提升消費體驗是關(guān)鍵，且最終落地的問題還是到手的衣服是否真的“合身”。追根究底，當(dāng)下服裝行業(yè)需要解決的是各個環(huán)節(jié)的“效率”問題，如果新技術(shù)并沒有完全改善當(dāng)下消費者所面臨的問題，那么最終的結(jié)果反而適得其反。

因此就目前而言，眼花繚亂的虛擬試衣和線上量體技術(shù)還僅停留在初步試水階段。朱帥印也認(rèn)為，服裝市場龐大，新技術(shù)下的服裝定制模式還不夠成熟，同樣傳統(tǒng)供應(yīng)鏈生成的模式也需要面臨轉(zhuǎn)型，距離取代成衣模式還有很長一段距離。

而，一旦技術(shù)成熟落地，服裝定制將真正迎來普及化，買賣雙方之間的效率將得到翻倍提升。因此，未來技術(shù)如何推進(jìn)和落地應(yīng)用，還是值得被期待的。