為了讓人重新愛上逛街 百貨公司想到了擁有智能的魔鏡

有一面魔鏡，是無數人的夢想，它會告訴你穿的美不美，它會向你推薦更加適合的褲子和顏色，它會幫你比較哪套衣服更適合今天的約會，最後，他會說，你是這個世界上最美的女人。

魔鏡，魔鏡，誰是世界上最美麗的女人？

魔鏡開啟了好友驗證，你還不是他（她）好友……

好吧，在現實生活中，找到一面如此強大的鏡子，的確有些難。不過，有這些想法的可遠不止是我們這些為穿衣煩惱的人。為了吸引顧客進門，美國岌岌可危的百貨業可算是動足了腦筋，他們希望能用一塊智慧鏡子圓一個童話的夢想，順便吸引大家再買點東西。

智能三寶：識別、攝像、AR

資料顯示，美國73%的人會在網上搜索做功課，最後到實體店買他們心儀的東西，所以，實體店的銷售體驗，成為每一個品牌最終銷量轉化的關鍵。當然，不是什麼鏡子都能夠成為魔鏡的。

試想一下，你走進一家店，挑了件看上去顯瘦的牛仔褲，排著隊到試衣間把它換上，褲子就卡在了大腿處，然後，就再也沒有然後了。沒有多少人會再出去找一條適合尺寸的褲子，沒多少人會反復進出一家店試衣間，而商家喜歡的衝動消費，就此結束。

於是，最傳統的智慧鏡子出現了，用一面鏡子，打造一個智慧的試衣間。當你走進試衣間，牆上的鏡子很快就能識別出你拿進來的是那一條裙子，並在鏡子上顯示出店內的同款不同色、不同尺寸的其他選擇。於是，你就可以通過和鏡子的直接交流，告訴外面一頭霧水的服務人員，你還要哪一號、哪一色。

雖然讓鏡子一下子完成衣物的圖像識別，並不太容易，但是現階段，一個電子標籤，甚至日常熟悉的二維碼，都可以間接完成相應的識別任務。

除了幫你拿衣服，智慧鏡子最大的作用，就是提供一個360°無死角的攝像頭。這個概念，和昨天亞馬遜推出的人工智慧攝像頭Echo Look非常相似，就是為了讓用戶，能夠出去是覺得死角，對服裝有一個全面的判斷。這樣的穿衣鏡，已經入駐了Neiman Marcus等高端百貨公司。

最後，在真實地穿衣服脫衣服之外，智慧穿衣鏡還可以利用增強現實的技術，模擬出穿衣服的效果，比如你穿著一條紅裙子，在虛擬實境的投射之下，它就可以馬上顯示出，穿同樣款式的綠裙子的效果。省去了穿脫的麻煩，而哪件更顯膚色，立見分曉。

大資料時代的鏡子

除了照出更完美的你，智慧鏡子對於商家來說還有一個更加重要的作用，對於線下的商店來說，利用智慧鏡子，當然比店員收集資料要更加全面、可靠，更重要的是，他們能夠有效地利用網路的資料，與線下採集資料結合，做出更加完整的建議。

以Neiman Marcus使用的智慧鏡為例，你在在他們店裡拍攝的幾十張上百張照片、視頻，都是他們幾位元珍貴的資料，在你試穿的同時，鏡子就能夠通過資料，找到與之想搭配的褲子、配飾、甚至化妝品。越多的人的選擇、精密的後臺演算法，都能給消費者提供更多的資訊。

所以，當你下次再在試衣間裡掃RFID標籤的時候，除了尺碼和顏色，你的魔鏡也許還會提供更加具體的一件，比如，給你配一條小腳褲或者一根亮色的絲巾。

類似於服裝推薦的APP其實有很多，不過，這些app常常都不太智慧，它需要你用無數個測試和題目來報告自己的偏好，然後你還需要上傳自己的衣服照片，翻箱倒櫃地找出自己真的喜歡的衣服類型。而這些，擁有大資料的智慧鏡子面前，都成了無用功。

當人工智慧將這些鏡子培養到像資深的店員的時候，所謂的一站式服務，也許就能夠真的實現了。我們將更加能夠信任它“公正”的眼光和推薦。實體店的智慧穿衣鏡，連接起了線上和線下的溝通，同時，還承擔起了顧客和品牌、銷售人員之間的翻譯工作。

通過一面智慧鏡子，消除掉客戶在實體店購買時的社交壓力之時，增加雙方的互動，將線上的“超連結”，下方到實體之中，讓大資料提供更加真實、有效的服務。總之，百貨公司和品牌都希望，有了魔鏡，大家就會重新愛上逛街和購物。