作為一家電商巨頭， 亞馬遜正準備推出一個名為StyleSnap功能， 該功能可以通過識別截圖和雜志、網站或社交媒體帖子上的圖片， 找到相同或相近的衣服款式， 直接讓你在亞馬遜上“一站式”匹配、比價、比貨， 獲得更暢快淋漓的購物體驗。
亞馬遜消費者業務全球CEO杰夫·威爾克（Jeff Wilke）在4日開場的re：MARS大會上宣布， 這一功能將向部分iOS和Android精選用戶開放， 并且很快就會推出。
那么這個功能究竟是怎么操作實現的呢？
首先， 在亞馬遜APP應用中， 點擊右上角的相機圖標， 即可顯示StyleSnap快捷方式。
上傳服裝的照片或屏幕截圖，
“客戶體驗的簡單性掩蓋了其背后技術的復雜性， ”Wilke說。 “我們高度創新， 全心于客戶， 我們將繼續為客戶創造新的體驗， 以發現他們想要和喜愛的產品。
我們對StyleSnap非常興奮， 以及它如何讓我們的客戶在亞馬遜上以視覺方式購物。 ”
StyleSnap的算法是處理這些復雜情況背后的“殺手锏”。
不管是焦點完全不突出的生活圖像， 還是昏暗光線的室內圖像， StyleSnap都能輕松識別。 利用計算機視覺和深度學習， 他們可以識別照片中的服裝等對象， 隨后將項目分類為“合身和喇叭形連衣裙”或“法蘭絨襯衫”等類別。
StyleSnap的首次亮相是在亞馬遜與歐萊雅聯手讓線上購物者在生活照片和自己的視頻上測試不同色調的口紅之后幾天，
對于亞馬遜來說， 這是邁向人工智能時尚未來的又一步。 兩年前， 這家零售商推出了Echo Look， 這是一款結合了人機智能， 能夠推薦款式、試色衣服， 比較兩件衣服， 并跟蹤個人衣櫥的連接相機。
然而在媒體的評測中， 他們發現該軟件經常出錯、無法在圖片中識別不同的服裝且反復給出相同的提示。
Echo Look與Prime Wardrobe相關， 后者類似于Stitch Fix和Trunk Club提供的程序， 可以讓用戶試穿衣服并發回他們不想買的東西。
在近日曝光的另一項開發項目中， 亞馬遜還推出了一系列內部服裝品牌的化妝產品。
由A.T. Kearny出版的2016年調查發現，
2018年第二季度， 亞馬遜平臺上的健康和個人護理產品的銷售總額為19億美元， 而美容產品的銷售額增長26％， 達到9.5億美元。
當然， 類似StyleSnap這樣的服務在一些創業公司來說也并不少見， 包括在線時尚巨頭Asos。 StyleSnap是否能夠實現亞馬遜的期待， 還有待觀察。
對AI來說， 識別諸如鉛筆裙或法蘭絨襯衫等基本服裝可能很容易， 但這并不能真正幫助到那些自己能夠識別這些類別的消費者。 該功能是否能夠匹配小眾類別和風格則才是真正的挑戰。
但StyleSnap的推出， 恰恰表明亞馬遜不會輕易放棄時尚這一利潤豐厚的業務， 該公司相信其在人工智能方面的專業知識將使其優于競爭對手。
