IBM的Watson成功地实现了服装设计数据交互功能的应用，这是一个智能的系统或者说是程序，能够洞察到潜伏在服装设计背后的隐秘数据，比如哪种材质最符合品牌定位?哪种颜色最受欢迎?对于服装设计师来说，它是一个很好的调研小帮手，理性的数据遇到感性的设计理念会创造出别开生面的视觉体验。

这表现于Waston与时尚品牌Marchesa合作，联合打造了一款高级定制礼服，当它首度亮相在一票难求的时尚界奥斯卡MetGala的红毯绣上，瞬间吸引了无数的眼球。

这款优雅的礼服长裙，缀满了玫瑰花，内置LED灯会让礼服闪闪发光，映衬玫瑰的艳丽形态，除此之外，它与粉丝的互动性也更强，实时感应出 粉丝的语义情绪。

Marchesa设计师的设计理念是设计一款汇聚灵气与鲜活的元素，既简单精致又极具智慧。

IBM Watson是如何辅助设计师实现这一理念的?

当数据遇上设计，结果“不可思议”!IBM Watson 具备理解，学习和推理能力，能实现更智能的人机互动，帮助Marchesa做出更好的决策。Watson通过分析历年Marchesa和红毯的时装图库，更好地捕捉到了品牌的审美观念。它还通过Personality Insights API高效分析了Twitter和Instagram的博文和对话，客观总结出了Marchesa粉丝群的人格和价值观、需求偏好和格调品味。

在摸清了品牌与粉丝特性后，设计师的灵感变得非常明朗 “如何设计一款会变色发亮的礼服，能实时感应粉丝的情绪?”想要这个创意变成现实，首当其冲需要解决三大问题，选用什么材质、挑选什么颜色、如何读懂粉丝的语义，Watson都能快速给出最佳答案。

选择什么材质?

Watson分析了海量的科学报告数据，尤其在不同材质的成分、电流强度、重量以及质量的甄选方面下足了功夫，快速找到了适合Marchesa品牌定位的材质，从而优化了整体时装的设计感。

选择什么颜色?

Watson通过对Instagram的海量图库进行高效数据分析，借助辨色工具(Color Theory Tool)成功找到了匹配Marchesa粉丝群的价值观、需求偏好和品味的色彩，为设计师推荐出了最受粉丝喜爱的五大颜色。

如何读懂粉丝语义?

Watson提供的Tone Analyzer API会实时监测Twitter，通过礼服的颜色变化去匹配粉丝留言文本的语义情绪。粉丝会对#MetGala#和#CognitiveDress#的话题进行留言，一旦语义显示“欢乐”的数值较高，Watson很快能辨析出来，让礼服亮起明亮的玫瑰色灯光。

当然，对于服装设计师或是时尚界来说，Watson的应用会存在一些问题，比如数据调研的结果一旦出现了相似性，这是否意味着服装设计会丧失本身的独特性；Watson是否能够针对设计趋势而进行预测，还是只局限于对于当前数据库的分析等等。

科技是服装设计师的工具，服装设计师对于时装所注入的灵魂始终无人可以替代。服装设计师的价值也表现于此，所有试图开脑洞行为都是在证明这个世界的无限可能性，不被传统思维所束缚。科技如此，服装设计也如此。

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