2023 年 10 月 4 日由 Rosetta.ai 主辦的 Fashion Tech 時尚科技年會，邀請各個產業、學界及電商業者，透過 12 大議題，探討時尚科技的永續與創新發展、從生成式 AI 對零售業的影響、3D 科技如何幫助服飾設計及開發，以及 AI 如何透過現有的數據，至找到消費者的行為與特徵…等進行一系列的分享。
2023 年美妝和時尚科技的AI 創新全面穩定成長
玩美移動觀察過去 5 年使用 BeautyTech 或 FashionTech 的品牌快速增加至 3 倍之多，而且在全球各大的美妝集團中，也開始關注並使用美妝科技、膚質分析、時尚科技和生成式 AI 的應用，致力打造個人化消費體驗。
回到 2015 年，虛擬試妝技術取得了顯著進展。用戶可以通過上傳靜態照片來體驗不同的妝容效果。相較於以前的填寫問卷和提供膚色色號來選擇適合的產品，到了 2023 年 Gen AI 正在以難以想像的速度進行發展。AI 能提供更精確的建議，進行了更深入的分析，包括膚色和膚質評估，以了解用戶的皮膚狀態，例如細紋和斑點等。
不僅如此 AI 應用已進階到可以進行虛擬試戴 (Virtual Try On)，顧客可以直接開啟 Live Camera 測量戒圍、眼鏡瞳孔距離，或是手錶或指甲試色套用在手上的感覺呈現，將有效促進轉換率。
生成式 AI 在零售產業的變革
AWS 解決方案架構師部門經理 Jayson 分享 Amazon 在使用生成式 AI 為客戶提供解決方案方面的實際案例，並深入剖析了 AI 在時尚產業和電商平台中的應用。他指出人工智慧目前正處於一個關鍵轉折點，從大數據和雲端計算能力發展到機器學習領域，生成式 AI 已成為人工智慧的一個重要組成部分。
從過去由多個模型做不同的任務，到現在只要一個大模型就能完成多項複雜任務，透過生成式 AI 來統整基礎模型，不用預先對數據做 labeling，它就已經訓練完成，直接下指示後完成任務。
Jayson 也在年會中分享一些常見的 Gen AI 應用零售場景的應用，例如聊天機器人、個人化產品推薦、數據分析、產品設計和開發等，都可以透過學習來充分理解人類語言，有效提升工作效率，並得出個人化產品推薦的應用對於零售業產值最高。
如何將 3D 科技技術加速製造業的生產流程，展現多元創意設計？
生成式 AI 和 3D 科技技術，正在引領時尚製造業轉型。聚陽實業數位產品創意總監 - Elly 分享 3D 技術在時尚製造業中的應用正翻轉傳統製衣的流程，表示 3D 設計可以將設計的服飾進行數位模擬，並將虛擬樣衣寄送給客戶收取建議，並在協作平台修改調整。對國外客戶更能節省來回溝通、運送和製作時間的成本，從原本的 2 星期縮短至 2~3 天，有效幫助製造業加速生產時間。
Elly 提出 DPC（Digital Product Creation）理念，指從布料到成品的整個製造過程，布料、扣子、線和鬆緊帶等所有副料到服裝生產發行等等，完全以數位化的方式呈現，節省服裝生產的過程。對於產品人員到行銷人員也都能透過 3D 技術來提升工作效率，而且有助於解決時尚業中的庫存問題，更可以快速反應市場變化做調整。DPC 不僅為時尚製造業提升工作效率，也減少碳排量促進永續時尚，同時對 ESG 產生正面積極的影響。
以消費者為核心，運用數據打造高度個人化體驗
Rosetta.ai 共同創辦人暨執行長 Daniel 帶領大家探討現今時尚產業的現況與挑戰，並分享國內外有哪些新創從事時尚科技產業創新。
Daniel 表示在時尚科技產業，數位轉型扮演了重要的角色，透過人工智慧（AI）和機器學習（ML）模型將數據轉換成有價值的資訊。這種技術的應用不僅在商品設計和製造中有所體現，還能透過擴增實境（AR）和虛擬實境（VR）等技術，使消費者更深入地了解商品。
同時也探討永續時尚對於環境的重要性，從原物料的生產到最終產品的處理，每一個流程都需要考量產品是否能循環使用，以及介紹國內外知名二手交易平台，如何將產品透過二手交易和再利用來促進循環經濟。
提供消費者核心個人化體驗更為重要。Dainel 強調每個消費者都有不同的風格和喜好，因此時尚品牌需要擁有第一方數據，將商品資料透過圖像和文字的方式來解構出來，變成風格屬性標籤，讓系統辨別每一個消費者真正的喜好輪廓為何。當消費者與該產品有所互動時，AI 能在推薦產品的過程中，提供給消費者個人化的商品，同時商家也可以透過這些標籤數據來進行商品的決策、庫存管理和數位打樣。全方位掌握他們的消費客群喜歡什麼樣的風格款式，針對他們進行打樣設計，有助於提升品牌的顧客忠誠度。
AI 創新與變革已經在美妝和時尚產業中穩定成長，透過生成式 AI、3D 技術為時尚零售或製造業積極數位轉型。同時，以數據為核心並為消費者帶來更多個人化的體驗，對時尚產業至關重要。這些趨勢將引領時尚產業在未來注入更多的可能性。
