当初，线上购买衣服时，退货率非常高，这让人感到头疼。服装就如同“盲盒”一般，其尺码和版型都只能靠猜测。然而，如今的 AI 虚拟试穿技术，就像魔术师那样，凭借 3D 建模和动态渲染，将这些难题逐个化解了。
“瞧这 AI 试衣间呀，只需动动手指就能够试穿呢，那感觉简直和真的一模一样。”小 L 满脸兴奋地说道。然而，他转念一思量，“可是这衣服呀，根本摸不到它的质感，也试不出是否合身，总感觉好像缺了些什么东西。”
数据表明，AI 技术具备使退货率降低 30%的能力，可被称作退货率的“终结者”。然而，我们不能忽视技术存在的瓶颈。比如服装的垂感以及延展性，在虚拟环境中是无法完全还原的。再者，当上传身体数据时，隐私安全又该由谁来保障呢？尤其对于老年群体来说，他们更是对此望而却步。
再说商家方面，小品牌存在算力不足的问题，高精度技术难以得到广泛普及；尺码体系以及面料数据库不统一，导致跨平台试穿的体验呈现出割裂的状态。而对于用户来说呢？虚拟化使得触觉体验被削弱，选择困难症也开始找上了他们。
AI试衣，退货率的“终结者”？
传统电商依靠关键词搜索以及推荐算法去寻找人，然而在 AI 试衣间中，是让用户自己来确定要购买的货物。在直播中嵌入试穿功能，只要点击商品就能够进行虚拟体验，这种“人定货”的模式，极大地缩短了从产生兴趣到完成购买的距离，使得转化率提升了将近 50%。
这还不够，虚拟试穿将消费决策链进行了简化，使其变成了“体验→下单”。主播在直播中引导你试穿，若试穿后感到满意，还能够直接参与限时折扣活动。这种对即时消费的刺激，使得单场直播的 GMV 提升了 30%以上。
你以为虚拟试穿仅仅是一个试衣的工具吗？那你就完全错了。它所生成的用户体型数据，乃是品牌资产中的珍贵之物。AI 试衣间凭借这些数据去优化后续的推荐，从而形成了“试用→复购→口碑传播”这样的正循环，用户的黏性得到了极大的提升，留存率提高了一倍。
他们将试穿效果与明星 IP 相结合，使得内容吸引力得以直线上升。这种创新的玩法，让消费者既愿意购买，又愿意分享，简直就如同品牌传播的“加速器”一般。
虚拟试穿所积累的用户数据，能够反馈至生产端，进而指导品牌对设计进行调整以及对库存进行分配。遥望科技的数字化服装产业基地“扶摇”，借助试穿数据分析出区域的消费偏好，从而实现了柔性供应链管理。这种按照需求来确定产量的模式，既降低了库存成本，又提升了市场的响应速度，简直可被视为供应链的“革命者”。
别以为虚拟试穿仅能在线上进行。线下场景它也有办法搞定。借助 AR 试衣镜、智能导购屏等硬件，将线上数据与线下体验相互连通，构建起了全渠道的闭环。这种线上线下相融合的模式，使实体零售找到了突破困境的关键所在。
以前大家获取流量主要依靠价格战以及广告投放，然而现在大模型技术带来了具有差异的体验价值。
用户试穿数据是品牌内部的宝贝。它能作为增值服务输出给合作伙伴。可以向服装品牌输出消费者体型分布报告。还能与设计师品牌合作开发定制款。这种数据资产的商业化延伸，为品牌带来了新的增长点。
当然，技术并非是无所不能的。实时 3D 建模对计算能力有着较高的要求，并且用户身材数据的采集以及存储也必须要符合隐私方面的法规。
另外，服装品类在尺码体系和面料数据方面尚未统一，需要推动整个行业一起共建 3D 商品数据库。
虚拟试穿若仅仅是个营销工具，那么它的价值会极为有限。然而，倘若它能够与供应链、内容生态以及用户社区进行深度的整合，就能够对服装行业的价值分配链进行重构。
门店竟成内容战场？AI颠覆传统零售
再回顾一下，门店经营，“三场大戏”连轴转。
传统零售时代，想当年，门店就如同商品的“静默展示馆”。货架上满满地摆放着商品，顾客进店后会进行试用，接着完成成交，整个过程如同一条线贯穿到底。导购不停地介绍，然而顾客常常只是快速地看一眼，转化率低得让人觉得可怜。那时候，顾客在吊牌前平均要花费十几分钟，可最终买单的却寥寥无几。
接着，数字营销时代降临了，门店开始进行“屏幕化”的改造。其中有电子价签，有互动大屏，还有小程序二维码，这些东西都具备了。某美妆品牌专柜的 AR 试妆镜，让顾客玩得十分开心。口红色号以及流行妆容，一试就能够知道，连带购买率快速地往上涨。然而，内容仍然是由总部统一进行输出的，门店想要搞一些本地化的内容，是很困难的。
现在处于智能体验时代，门店的模样发生了彻底的改变。它变成了可编辑的“立体内容场”，凭借数据加上 AI 技术，“千店千面”不再是梦想。某运动品牌的旗舰店中，其智能试衣间的镜面能够实时显示穿搭教程以及明星同款，顾客试穿完后通过扫码就能生成专属的穿搭短视频，使得社交分享率直线上升。内容由单向传播转变为实时共创，决策链路也演化为种草、体验、分享、复购这样一个闭环。
仔细看，内容生产对于门店而言并非是一件容易的事情。门店缺乏生产能力，而经销商去运营社媒账号，那是非常费劲的。KOL/KOC 的营销成本高得令人吃惊，但其转化率却低得让人感到可怜。导购自行制作素材，其合格率低得让人直摇头，区域定制内容的复用率更是低得让人觉得可怜。
内容管理是个大难题。找素材如同在大海中捞针一般困难。导购每天花费在翻找物料上的时间，足够看一集电视剧了。优质内容无法沉淀下来，每个月都得重复制作同类内容，成本损耗大得令人惊讶。新品上市时，物料到达店铺会延迟，电子屏仍在展示已经下架的产品，这实在是很尴尬。
内容分发是件令人头疼的事。KOL 或 KOC 的流量成本较高，其投资回报率难以进行衡量。导购在分发内容方面不够积极，在朋友圈进行推广时仅使用纯文字，这导致互动率大幅下降。效果难以进行监测，社群裂变的数据与销售系统相互割裂，对于内容真实的投资回报率，谁也说不清楚呢？
这时，AI来救场了。
AIGC 技术正在重塑内容生产的底层逻辑。它能够智能地拆解创意元素，并且可以自动适配多语言多场景的需求。在这种情况下，品牌内容生产从集中式创作转变为了分布式生产。某快消品牌借助 AI 实现了批量化生产，使得单张素材的成本降低到了 200 元，延展效率提升了 300%，这种效率是非常高的。
内容管理实现了科学化。智能标签体系以及自动化合规审查机制的建立，将碎片化素材转化为了可溯源且可调用的数据元件。某品牌借助 AI 绑定模特数据，在商详页编辑时能够自动关联肖像权信息，这样既规避了法律风险，又大大降低了内容运维成本。
AI试衣间，一场时尚界的“救赎”大戏
再说女性试衣这件事，怎么就变成了“女生以及她的男朋友”的“受难经历”呢？
走进商场，试衣间前排着长长的队伍。好不容易等到可以试衣服了，进到试衣间又是一番忙碌。在穿脱衣服的过程中，体力几乎都要耗尽了。而线上购物呢，尺码经常不符合，退货率竟然高达四成。更不用说那模特展示的衣服了，穿在自己身上，怎么看都觉得不对劲。想要模拟一个职场或社交的穿搭效果？唉，只能全靠想象啦。
这时候，AI试衣间就像是时尚界的“救世主”，来一场大救赎。
先来说说高精度 3D 建模与数据融合这方面。你可以上传身材数据，也可以让 AI 智能识别一张照片。它能够依据这些生成一个毫米级精度的数字分身。接着再结合 GAN（生成对抗网络），这样一来，服装的贴合度就仿佛是量身定做的一样。
先来看实时渲染与多模态交互。当 AIGC 技术开始发挥作用时，服装的平铺图立刻转变为 3D 动态模型。其面料的垂感以及光影效果都十分逼真，令人惊叹不已。并且你能够通过手势进行操作，随意调整衣长和腰线，想怎样试穿都可以。
首先说说场景化智能推荐。AI 依据你的历史数据以及场景标签，能够自动地生成多套搭配方案。接着叠加一个虚拟背景，这样就会带来十足的沉浸感，让人感觉仿佛已经身处那个场景之中了。
手机平台，试衣也能这么高效。
别以为 AI 试衣间仅能在商场中使用，在手机平台上也能运用自如。AI 试衣间将移动端当作核心载体，构建了一个涵盖全流程的试衣闭环。
数据采集实现了标准化，这既简单又方便。你仅需通过手机摄像头来完成全身扫描，接着，AI 会结合 AR 测距技术，自动把关键尺寸提取出来。这些数据仅仅用于本地建模，并且在云端进行加密存储，同时还支持一键清除，既安全又让人放心。
试衣流程实现了智能化，一键换装不再是梦想。你可以上传服装图片，也可以选择品牌库中的款式。AI 会自动匹配你的数字分身，并生成 360 度的试穿效果视频。其动态调整功能十分强大，你滑动调节参数时，AI 会同步生成修改建议，还会推荐相似的单品，就如同你的私人穿搭顾问一样。
社交化的决策支持，能让购物变得更加有趣。试穿的结果能够生成虚拟的穿搭卡片，并且可以分享到社交平台上，从而获取好友的反馈。该平台具备“穿搭 PK”功能，用户通过投票来优化推荐算法，这样能让你的穿搭更符合大众的审美。
消费者、品牌方，双赢的局。
对于消费者而言，AI 试衣间堪称是福音。你能够突破物理方面的限制，在虚拟的空间里自由自在地去探索各种多元的风格。所谓的身材焦虑，根本就不存在。而购物所带来的愉悦感，则是直线上升的。
对于品牌方而言，AI 试衣间是能够降低成本、提升效率以及进行精准营销的得力助手。它可以减少样衣的制作成本，还能洞察用户的偏好，从而实现“千人千面”的个性化推荐。据相关估算，此技术能够帮助品牌降低约 20%的营销成本，同时提高约 30%的转化率。
未来，AI试衣间还能怎么玩？
它可能会融入 AI 数字人技术，这样你就可以直接与虚拟导购进行互动，从而获取穿搭建议。并且结合元宇宙场景后，试衣间会拓展为虚拟社交空间。在那个时候，你不但能够试衣，还能够在虚拟世界中与朋友们一同逛街、聊天，享受到更为沉浸式的购物体验。
【结语】
2025 年起，实体零售将采取重大举措。OMO 进行融合创新，AR 试衣镜进入门店，只需扫一扫，就能实现线上同步穿搭，形成全渠道体验闭环，听起来是不是很炫酷？
但别忘了，这技术也得看用户买不买账。
波司登借助 AIoT 设备对试衣数据进行分析，从而优化了门店陈列，这一做法很明智。苏宁的“AI 导购助手”也是如此，它能够提供穿搭建议，也可以进行库存查询等各种操作。然而，你是否认为这种 AI 导购能够比得上真人导购的贴心呢？
元宇宙试衣间十分新鲜。好友可以在远程对穿搭进行评价，社交裂变的操作也很熟练。然而，隐私保护方面呢？必须要做到用户数据不出终端才行。
AI 试衣的确给零售业带来了新的生机。然而，技术的成熟程度、商业的普惠性以及用户的体验，哪一个不是需要解决的难题呢？到 2025 年，实体零售要实现突破，AI 试衣仅仅是一个切入点，需要整合虚拟与现实，构建起全链路的智能闭环，未来的路还很漫长。
本文源自微信公众号“氢消费”，作者是李佳蔓，36 氪获得授权后进行了发布。
