时尚“天才捕手”郑泽宇

落实全国两会精神·寻找新质生产力青年 开启全面深化改革的春天

如果站在“上帝视角”回看2015年，眼下人工智能掀起的新一轮浪潮，当时正埋藏在草蛇灰线里。那一年年底，在马斯克、黄仁勋、彼得·蒂尔等一众大佬的注视下，阿尔特曼创办了 OpenAI。

在整个硅谷再次被深度学习照亮的前夜，湖南男孩郑泽宇也推动了命运的齿轮。他辞去谷歌高级软件工程师的工作，踌躇满志地决定回国创业，目的地：杭州。

9年后的今天，你对这个名字肯定有点陌生，但大概率为他和团队服务过的品牌掏过腰包，UR、波司登、JackJones、蕉内……

长期与代码打交道的理工男、流行时尚的“天才捕手”，两个反差极大的标签，被贴在了郑泽宇身上。

流行可以被捕捉

郑泽宇和他的团队正在做的事，你可以简单地理解为，使用人工智能告诉服装品牌和设计师：什么款式最火，卖哪些款式最挣钱，并提供一站式服饰设计供应链服务，以此解决服装行业多年来款式和流行趋势多由“主观”决定的痛点。

“过去的5-10年，服装行业经历了非常大的转型，从传统期货订货制模式，变为线上线下相结合的快反模式。预测流行趋势的时间单位，从以年计变为周甚至是天，及时反馈当下发生的流行趋势变得重要。”郑泽宇说。

简而言之，品牌和设计师都需要面对一个核心问题：如何快速又准确地把握目标消费者的需求和喜好？

这当然不是郑泽宇能回答的，但在这个社交媒体时代，他和团队可以时刻在网上收集成千上万的数据，再用算法提炼出想要的答案，及时推送给客户。比如，最近小红书上突然有许多KOL在讨论一条裙子，就会被迅速捕捉到，拿到这些数据，客户就能“有的放矢”。

从知衣科技的“十八般武艺”里不难看出，这家公司对数据和流量的嗅觉。

最早的知衣，主要是针对淘系平台的服装数据库；抖衣和知小红，顾名思义是抖音和小红书的数据库；美念则是设计师选品协作平台，可实现一键给服装打标签，还可一键图搜和灵感采集、云端讨论协作；炼丹炉为全行业消费品提供选品数据；而海外探款，主要提供亚马逊、Temu、INS、TikTok等海外平台上的最新服装数据……

眼下，知衣数据库已积累服装图片素材超10亿个，结构化设计元素达到千亿级。通过最新深度学习算法，1300多个专业标签的识别准确率超过90%，包括品类、纹理、面料、工艺、风格等10多个分析维度。

除了流行趋势，品牌商也可以时刻关注到细分市场的变化，方便更有效地进行决策。例如这两年爆火的大码女装，市场是否已经饱和？这个时候还能不能入场？

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