我觉得刚才那个比喻真的蛮贴切的，就是引擎和燃料的关系。我们现在也是先有燃料。我是黄仲生，是好买衣的联合创始人和CEO。我们现在简单一句话叫第一个可以亲身试穿的虚拟试衣间。原来用户买衣服是很特别的品类，所有其他的商品都是你买东西本身，工具就是你要的价值，衣服这个事情很特别，不是要好看 的衣服，是要这个衣服穿到你身上，你这个非常特别的人身上变的非常好看。不同人适合穿不同的衣服，但是线下真的去试穿五件、十件，最后买一件满意的衣服，我们看到线上的问题更严重，连试穿都不行，所以用户在买衣服的过程当中很痛苦，盲目的买，买完以后一半的情况再退回去，现在平台上退货率非常厉害。
我想如果把试衣这个体验搬到线上去就可以，这个事情也讲了10多年，全球无数公司做尝试，没有一个成功。主要还是因为技术上的瓶颈，我们从2013 年开始跟美国的知名教授，一起去研发一系列的技术上的突破，完成了这个事情。现在天猫上已经服务了30多个知名品牌，包括拉夏贝尔等，在他们官方的旗舰店 开始有一些款式可以试穿，发现的数据很惊人，一般一个用户进店大概会看五件衣服，停留20-30秒钟，但是一个用户进了线上的试衣间，会在里面停留4分 钟，然后逛50套衣服，一件一件的试穿，用户告诉我们的结果说原来看模特图每件衣服都很漂亮，但我穿得好不好看也不知道，也不确定要不要买。但是进了这个试衣间每一个都是我自己穿衣服的样子，我就可能知道这件好不好看，购物率就大幅提升，这是我们现在实现的结果。
关于人工智能，我们现在只是实现了试衣的功能，再往前，我们实现试衣之后，同时用户的身材数据、衣服数据，什么用户喜欢什么衣服，他穿了会好看，他 喜欢买什么，这些慢慢被沉淀下来，有了这些基础之后，所谓人工智能才可能存在，否则你都不了解用户，谈什么人工智能，你不可能推荐得准，或者让用户穿得美，这是我们下一步的事情，但我觉得这个热潮正在来临。
我觉得这个问题不存在哪个更重要，三个阶段加在一起才可以算是人工智能。人工智能没有那么好的算法来临之前，其实人能想到和做到的事情先做，人做的 很好了，机器说我可以做的更快，考虑问题更全面，不用那么多人工，那就是人工智能来了。但是之前有场景、有数据、有需求的时候，这个事情本身已经发生了，所以不存在哪个先后。
就是耐心憋，我们可能选了一条特别不容易的路，我们知道其他的方案其实更容易做，但是达不到用户和市场上需要的门槛，今天除了我们之外没有一个在全 球范围内进行商用。所以我们就耐心做好。这个过程当中，对我们挑战更多的包括投资人和创业团队，我们从创业到现在差不多三年时间，今年上半年慢慢起量，产品和用户体验到了用户可以接受的门槛。我们很早的时候已经投到市场上做简单的试验，那时候还不完整，市场上的接受度和耐心远远不够。那时候投资人和团队都 问靠不靠谱，其实跟我们同期创业的已经多少用户了，我们还在这个阶段。我们走过来今天再去看的时候，大家慢慢会接受技术孵化器比较长的，一旦这个技术应用到一个大的领域，颠覆很多人的体验生活的时候，影响幅度大。整个包括资本界也更有耐心对待这个事情，也不算大的挑战。那要让他相信你是大招了，你是市场的大招，让他觉得你能憋成功，刘维觉得我当时能憋成功。
刚才一问这个问题觉得挺蒙，原因是什么呢?原来也做过投行和投资，我们经常希望做确定性的东西，但是沿着过去有一定轨迹发展的行业和企业，可能最大的不确定性可能是说你这个菜明天口味还是不是这样，还会不会吃。餐馆的形式是永远存在的，我们这个事情是新创出来的领域和需求，但是哪个是不确定性，什么 都是不确定的，用户会怎么用，未来会怎么发展，产品形式怎么样，商业模式怎么样，产业链什么变化，全都是不确定的，行业合作关系也是。所以这中间没有一个不确定，或者整个服装行业、服装电商行业最大的不确定是好买衣诞生了，我们带来了最大的不确定性，但是我们自己的不确定性是什么，我也不知道。但是我确定 一个事情，用户肯定要买衣服，肯定要把自己穿得好看，每个用户都有不同的衣服穿得会好看，这个需要会存在，这个可能是最大的确定性。剩下的确定性我们就往前走，去应对它就好了。
其实我们很简单，关于人的整个形象，从最基础的穿衣、穿鞋、戴帽子、戴首饰，包括妆容，都能够让你选到最合适的来帮你变得更美一点。在我们这个事情 上，衣服不仅是试穿，接下来从个性化的定制，或者程序化的半定制。比如为什么现在衣服都是四个码、五个码，为什么不是二十个码?你买一件衣服，袖又长了， 肩又紧了，为什么会这样，因为每一件衣服是统一化批量出来的，没有办法给每一个人去做，但是有了这些东西以后，这个时代来了，会不会不同的品牌、不同的衣服针对不同的人设计，针对体型特征、面貌特征去做规划，让每个人变得更漂亮，这都是有可能的事情。我相信很快有会到来。有这样一个技术或者新的产品体验能 让每个人都变的更好一点，是挺开心的事情。
本文来源投资界，原文：https://news.pedaily.cn/201607/20160710399353.shtml
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