在科技发达的今天，3D虚拟试衣镜早已不是新鲜的概念。越来越多商场、购物平台与服装企业都曾尝试推出此服务，但虚拟试衣镜却似乎迟迟未受到消费者青睐。

不用穿，也能试

虚拟试衣镜的设计初衷，是希望节省消费者购物排队换装的时间、优化消费者的购物体验，同时帮助服装业者更全面地了解客户需求。前些年，3D虚拟试衣镜+智慧门店的解决方案曾引起人们注意，一些服饰门店开始尝试以此来增加门店坪效、降低成本并吸引客户。

例如衣脉科技的自营服饰门店Moda Polso，其试衣间区域占了门店面积约一半。店内展示着传统陈列的衣服，门口摆放了衣脉自产的虚拟试衣镜Pilot。用户在镜中输入身材样貌数据并完成虚拟试衣后，走进试衣间就能看到想要的服装。

“过去我们做虚拟试衣是用技术弥补线上用户体验的不足，帮助做购买判断。接下来我们坚决要做线下，重点是帮助用户挑选、快速发现适合的衣服，用技术改变传统线下低效的方式，在固有客流不变的情况下，提升线下门店的坪效。” 衣脉科技CEO涂征辉表示。

据统计，虚拟试衣体验可让用户在一分钟内试穿近百件服装，大幅提高了试穿效率。

 

 

此模式不仅能将受限于店铺面积而无法陈列的商品展现在顾客面前，还能降低店铺运营的人力成本，并数字化记录客户消费行为。除了自己的门店，衣脉虚拟试衣镜也被应用于其他服装品牌门店和服装快闪活动，如天猫女王节、平昌冬奥会、云栖大会等。

类似的店面还有阿里的“Fashion AI概念店”，将人工智能大数据计算结合AR虚拟试衣技术，打造了无人服务店舖。和Moda Polso不同的是，Fashion AI必须要客户扫描淘宝ID，绑定身份信息才能进去。

3D试衣镜会根据用户输入的身材数据、之前在淘宝上的购物及浏览历史做出个性化的智能推荐和搭配建议，用户能先通过3D模型初步查看上身效果，再决定是否实际进行试穿。试穿满意后，客户可以直接通过镜面下单购买并实时结账，也可选择快递到家，不需提着商品继续逛街。快速直接便捷且和场景关联很紧密。

 

 

现在，一些新推出的虚拟试衣镜甚至不再需要用户手动输入数据。像摩登大道的迈思体感魔镜，只要消费者站在面前，魔镜所采用的计算机视觉和3D建模技术就能快速精准的获取用户的体型数据，并智能识别风格和搭配推荐。

另一家虚拟试衣品牌购搭则是以微信绑定的形式记录用户数据，顾客能上传照片客制化模特脸部，通过智能镜头扫描获取身材数据直接建立模型，通过优化GPU算法，使材质渲染更逼真，贴合度更高。还附有一键替换虚拟模特、T台动态展示、下载并分享自己穿衣视频或图片等趣味性功能帮助引流。

与专注于虚拟试衣的购搭、衣脉不同，云之梦科技以建立人体大数据库为根本目的，将人工智能3D人体感知与重建、真人虚拟形象合成、体型与运动三维人体预测等技术广泛运用于服饰、美发、配饰、商业地产、智能安防等各个行业。

其“云3D智能形象管理系统”虚拟试衣镜内含人脸识别技术，将消费者身体数据与Face ID、支付宝等账号捆绑，识别用户的消费行为，进行个性化商品推荐。云之梦还为品牌商提供了自行建模的服务，品牌商只需拍摄一张服装照片，就能快速完成服装的3D模型制作。并针对影楼、婚纱等换装过程繁琐的服饰提供专门的解决方案。

 

 

对商家而言，这样充满“科技感”、既“便利”又新奇的半自动化服务是个不错的引流手段，对客户数据的采集也能作为进货的重要参考，线上展示商品的方式还能让客户看见由于门店空间有限而暂时无法展示的商品，可说是一举多得。

既然虚拟试衣镜的益处这么多，现有的供应商也不少，为何平时逛街很少看见虚拟试衣镜?这款出现已久的智能设备为何尚未成为服装店的标配?

先进的技术 不买单的用户

首先，一些供应商口中的“还原度高、真实立体、3D动态展示”等看似美好的试穿效果描述，在部份消费者眼中就是一个“丑”字。

“那次去参加客户活动，刚好看到有商家推出了新的虚拟试衣镜，我就去试用了一下。因为在商场里嘛，有很多大牌的衣服，我就想说难得有机会试穿大牌，就用那个镜子试了一下，结果试出来巨丑!超级丑!丑哭了要!”当时的场景让彼得久久不能忘怀。

 

 

早期一些没有配置智能摄像头收集身材数据的虚拟试衣镜也劝退了一些怕麻烦的用户。“那个镜子需要你输入很多数据才能用，也不是很方便。有些数据你自己也不知道。”彼得表示。“主要是效果太差了，也许是我本来就丑吧，反正试出来巨丑。”

“智能相对论”了解到，2015年，优衣库也曾推出一款名为“记忆镜子”的虚拟试衣镜，因为用户体验不佳，很快就被停用。“虚拟试衣镜就是个拔草神器。本来做出来是想让你买衣服的，结果一试，太丑了，就通通不想买了。立马拔草。”

除了试衣镜的3D模型显示效果欠佳，降低用户的购物欲望外，也有一些顾客对这种新型购物方式的必要性存疑。

“我都出门去逛街了，用手直接感受布料、放在身上比一比size不是很好吗?干吗还要用这种半线上购物的方式挑衣服?”就读服装学院的璐娜觉得虚拟试衣镜是个不可思议的存在。“(虚拟试衣镜)是可以在短时间内‘试穿’非常多衣服没错，但衣服真正的效果只有穿上才能知道，不管是VR还是3D，都没法再现衣服制料的肌肤触感。穿起来舒不舒服、紧不紧绷只有实际穿了才知道。”

再者，建立在客户数据收集基础上的智能推荐，也引起了一些客户对于个人隐私保护的担忧。比起需要用户自行填写数据的线上虚拟试衣，线下虚拟试衣镜通过智能镜头可收集的资讯数量更多更详细，用户的身材、体型、肤色、发型等一切外观数据全部一览无遗。“登录才能使用”的设计更是让想要体验新科技的消费者别无选择，只能乖乖交出所有个人数据。

以“Fashion AI概念店”为例，几乎是”无人服务”的人工智能服饰门店，在用户踏进店门的那一刻，就开始了360度无死角的数据收集。从整体来说，门店可使用人流监测装置，监控到店客流数与每个sku的销售情况，分析销售数据，合理备货减少库存等。

 

 

通过用户绑定淘宝账号，顾客在门店内所有行为数据都能被记录，如挑选衣服时，拿过哪几件衣服、选择试穿哪些、看过哪些搭配、从进店到离店用了多久，结合用户在淘宝上的购物与浏览记录与优惠券、积分卡、会员卡、信用卡等个人信息，对应试衣镜收集到的用户身材体型详细数据与个人偏好，建立精准的用户画像，更加准确地推送搭配建议及广告。

按照供应商的畅想，虚拟试衣可通过收集用户数据来提供个性化的服务，服务品质和AI获取的资讯数量成正比。但是，万一用户不愿意提供那些数据呢?

“之前有路过Fashion AI概念店，本来想进去看看的，但我没有淘宝账号，要现场创建一个感觉很麻烦，我就没有逛了。”留学生Leo告诉笔者。“不想绑定帐户，觉得又要被窃取隐私了。”被隐私问题被劝退的齐琦表示。

“如果是这样，那我就更不会用了。想到身材体型这些个人隐私都要被记录就觉得有点可怕。”本来就不看好虚拟试衣镜的璐娜说道。“本来信息时代要保护隐私就很难了，谁知道你的数据会被拿去做什么。”

由此可见，不好看、不方便、没必要及隐私泄露等问题大幅降低了消费者的接受程度，虚拟试衣镜的商业前景看似美好，实际上却没有那么“香”。目前商场中能看到的虚拟试衣镜数量屈指可数，可见大规模商业化并不顺利，只是大多作为服装品牌活动的引流噱头，偶尔出现在民众眼前。

此外，目前市面上的虚拟试衣镜产品同质性高、功能大同小异。对专注于虚拟试衣的公司而言，商品趋同将造成用户粘性降低，并让行业内部的竞争压力增加。如何打造差异化产品，提升用户体验感受，形成独特优势，是供应商们必须面对的问题。

疫情带来的新商机?

虽然虚拟试衣技术在很长一段时间内，由于用户体验不佳和隐私问题等原因并未受到重视。但新冠疫情爆发带来的特殊需求却让这项一直以来不温不火的技术再度进入人们视野。

全球性的新冠肺炎疫情为人们日常活动增添了不少限制。尤其在疫情正严重的欧美地区，一些服装门店的试衣间被关闭，店内客流量受到限制，顾客之间必须要保持安全距离。

即使个别门店的试衣间保持开放，消费者也不再愿意排队试穿衣物。据First Insight统计，65%的女性消费者表示在试衣间试穿服装时感到不卫生，54% 的男性持同样观点。

由于在服装门店试穿衣服不再像以往那样便捷安全，使得过去未受到重视的AR虚拟试衣技术现正成为国外一些实体服装店迫在眉睫的需求。

去年九月，虚拟试穿技术初创公司Fit:Match开了一家结合服装推荐和虚拟试衣的智能工作室。客户可先在移动应用程序中回答有关身高、体重和体型偏好的问题，再通过3D智能摄像头扫描，完成身材体型的相关数据采集。

 

 

Fit:Match的人工智能算法会将扫描得到的客户资料与品牌方的服装数据、面料质量信息等资料相结合，生成用户的FITCH ID，为用户分配合适的尺码，还能为客户提供在不同的服饰零售商中的尺寸建议及推荐搭配。

AI的介入让服装尺码和风格搭配建议的准确率达到95%，这种新奇的体验也吸引不少90后与Z世代的客户。现在，拥有Nautica、Tahari和Betsey Johnson等品牌的Levy集团和Ted Baker、Good American、Under Armour等逾50个服饰品牌已和Fit:Match签约。客户可使用Fit:Match在网上购买商品或寻找商品所在的实体店，Fit:Match也陆续在洛杉矶和达拉斯等更多城市开设工作室，将商业版图拓展至全国。

 

 

另一家在线试衣技术供应商True Fit惊奇地发现，Levi’s、Ralph Lauren和Kate Spade等服装品牌在疫情期间不约而同地提出，希望能将他们为电子商务开发的在线尺码推荐技术用于线下门店。

于是，True Fit与Tailored Brands展开合作，首次为实体服饰门店体验设计功能。通过自拍获取尺寸而制作的3D模型，True Fit为它上百万个注册用户都一一进行了用户画像。这些画像不仅囊括了用户提供的身高、体重、尺码、风格偏好，也会观察到客户在浏览数千个合作品牌时做出的具体行为，因而更加智能化。

True Fit的联合创始人Jessica Murphy透露，一般情况下，采用True Fit技术的品牌货品转化率会增加三倍以上，而与尺码相关的退货率会有两位数的下降。目前，True Fit正与零售商合作，通过他们的应用程序将技术带入商店;客户能通过扫描零售商应用程序中的二维码或条形码查看个人推荐，或从商店内访问个性化购物清单。其在线工具的已知的客户包括梅西百货、Ralph Lauren和Lane Bryant。

从Fit:Match和True Fit的表现来看，疫情虽然使得线下服装店受到重创，却也为线下虚拟试衣技术开启了另一扇窗。商家们若无法在提供创新解决方案的同时，改善虚拟试衣视觉体验，并打消顾客对于隐私的疑虑。在疫情结束之后，虚拟试衣镜恐怕也无法真正走下去。