（图片来源：摄影：Alessandro Furchino Capria，时尚：Jason Hughes）
本季秀台为什么出现了那么多Polo衫？Instagram上为何有那么多透明连衣裙？为什么服饰的轮廓从紧身变成了宽松，然后再回到紧身？芭蕾舞鞋为什么变得如此流行？
人们乐于认为，所有这些潮流都是全球人们口味的自发统一结果，但实际上，这些风格的流行性——特别是从秀台到零售商——是一个被称为趋势预测的深思熟虑的数据汇总和分析过程的结果。我们所知趋势预测开始于1960年代，人们开始参加了时装秀、翻阅杂志、研究街头风格、调查商店，并且最近更多地在社交媒体上滚动，以为品牌提供关于人们现在购买什么以及他们未来可能购买什么的信息。
但现在我们已经进入2024年，预测趋势不再是仅由一些细心的预测者进行的实践——相反，随着全球各行各业都在探索技术，AI正在重塑趋势预测的未来。以巴黎为基地的趋势预测机构Heuritech为例。
Heuritech：AI趋势预测的案例研究
Heuritech于2013年成立，自那以后，它开发了复杂的专有图像识别技术，使其团队每天可以分析大约三百万张社交媒体上的时尚图片。这些图片来自那些定期发布与时尚相关内容的账户——特别关注颜色、质地和轮廓——使用的技术是由其法国创始人Tony Pinville和Charles Ollion开发的，他们都拥有机器学习的博士学位（Pinville现在是Heuritech的首席执行官）。
Heuritech主要通过三个受众面板对其数据进行划分。首先是“前卫”的消费者，“他们倾向于成为趋势的早期采纳者，通常被小型或新兴品牌吸引，并在它们获得主流流行之前就开始接受某种风格或产品。” Heuritech的时尚和创意总监Julie Pont表示。接下来是“时尚”的消费者，他们“始终与最新和最令人向往的品牌、风格和产品保持同步，并且通常在其巅峰时期接受趋势”。最后，是“主流”的消费者，他们与主要的风格和产品互动，“一旦它们获得广泛的流行，通常在时尚中扮演更为被动的角色”。
金属外观，作为 Rabanne 2024 春夏时装秀的一部分展示。金属色——或者实际上是银色或金色——可能是人工智能机构 Heuritech 在其三个受众小组（“前卫”、“流行”和“主流”）中确定的趋势之一
这些账户上检测到的趋势——可能是特定的物品，如“超大号足球衫”，或更广泛的主题，如“黄色”、“金属色”或“羊毛”，都会根据地理位置和季节性的流行程度由Heuritech的图像识别技术进一步细分，这样品牌（选择标准或定制报告的品牌）可以清楚地看到特定风格在何时何地最受欢迎。
在Heuritech的三个受众面板中，“前卫”面板显然是最重要的，因为这是Heuritech算法捕捉到其“早期信号”或“前卫影响者活动中的轻微变化”的地方。利用这些早期信号，Heuritech算法能够在它们成为主流并达到最高市场潜力之前捕捉到新兴趋势。例如，Dior使用Heuritech的数据帮助开发了经典的Miss Dior手袋的新版本；Rabanne与Heuritech合作了解客户如何响应品牌的1969手袋，以及Prada、Louis Vuitton和New Balance等品牌都使用Heuritech提供的信息来塑造他们即将推出的项目，从而塑造高街商店为大众观众重新设计的服装。
Pont表示：“这种方法使品牌能够超越像过去的销售、标准的市场调查和基于直觉的预测这样的限制性数据。”“Heuritech的解决方案促进了明智的决策。”
AI趋势预测将如何塑造时尚的未来？
AI趋势预测指导着我们在T台和街头看到的服装。对于一些人来说，这种精确的、由机器驱动的数字化和分类过程听起来可能令人恐惧（对于其他人来说，则是令人兴奋）。但事实上，这正在发生。在某种程度上，它只是继续了趋势预测者长期指导我们购买和穿着的衣服的统治。
正如历史学家Regina Lee Blaszczyk和经济学家Ben Wubs在他们2018年出版的书《The Fashion Forecasters: A Hidden History of Colour and Trend Prediction》中所写的，几乎同时在巴黎的T台和Primark、Zara的快时尚货架上发现相似风格，“这种高度的协调是由时尚产业的影子信息系统的趋势报告实现的，这是一个隐藏的侦查行动，它收集和分析数据，并将其重新循环为风格预测。”
Heuritech 已与 Louis Vuitton（上图）、Dior 和 New Balance 等品牌合作
随着技术在分析数据方面变得越来越快速和先进，趋势预测也随之如日中天。通常，趋势预测模型分为两类：微趋势和宏观趋势。微趋势通常持续几个月到一年，而宏观趋势则持续更长时间。在早期，趋势预测主要关注宏观趋势；例如，20世纪70年代以喇叭裤、大地色调和松弛靴子为特征；20世纪80年代则是力量套装和鲜艳的颜色等。但随着社交媒体的兴起和数据分析工具的进步，微趋势在2010年代变得越来越突出。到2014年，Normcore、health goth和athleisure等词汇已经家喻户晓，而到了2023年，每个月似乎都有新的微趋势出现，如Barbie-core、ballet-core和“coastal cowgirl”等。
AI在趋势预测中的普及——每天可以筛选数百万张图片——似乎只会增加微趋势出现的速度。从可持续性的角度看，这是一个令人担忧的发展，因为趋势变得越来越快，衣服的购买和丢弃也变得越来越快。但像Heuritech这样依赖AI的预测者声称，他们的技术有助于可持续性，因为它消除了消费者想要什么的猜测，从而意味着品牌生产的不被购买的衣服更少。
关于AI预测是否鼓励或抑制了浪费性消费，这是一个有待讨论的问题；同样，是否鼓励或抑制了创造力也是如此。AI几乎不可避免地会在一定程度上绕过创新，因为它鼓励品牌只生产算法预测会成功的产品。然而，当我们询问Heuritech这个问题时，他们告诉我们，如果带有创新的意图使用，他们相信他们的技术可以导致更有创意的创作。
Loewe 2024 春夏系列造型。Heuritech 的图像分析侧重于颜色、纹理和轮廓
（图片来源：摄影：Molly Lowe，由 Loewe 提供）
“通过为品牌提供可行的见解，我们可以聚焦于与其品牌DNA和商业目标相 resonating 的市场趋势，而不是盲目追求大众趋势。”Pont说，“Heuritech提供数据，但决策权在品牌手中。一些客户甚至使用我们的数据来挑战传统趋势，针对利基市场，以真正原创的产品来区别自己。”
“提高的效率使人们可以专注于AI不能替代的独特增值——即创造力和创新，”她继续说。
根据麦肯锡的分析，生成式AI在未来三到五年内可能为时尚和奢侈品行业带来至少1500亿美元的增值，保守估计，甚至可能高达2750亿美元。有了这样的资金流入，你不需要一个趋势预测师来告诉你，AI将长期流行。真正的问题是它可能会改变什么。到目前为止，关于AI趋势预测可能带来的变化，有一些迹象——更多的微趋势，由特定市场的需求定义的系列，可能会颠覆AI定义的趋势的创新设计，以及设计师有更多的时间去创作，而不是担心物流。
总部位于伦敦的趋势预测机构WGSN在其报告中使用AI和人类分析的混合方法，与Heuritech的观点相呼应，即人们有责任基于AI提供的信息进行创新。“AI已经在重塑我们的预测方式。”WGSN的时尚副总裁Francesca Muston说，“但理解如何将其与人类专业知识、更广泛的领域背景和创意相结合，确实是其未来成功的关键。”