Ralph Lauren × Oak Labs · 纽约第五大道 Polo 旗舰店 · 2015
智能试衣间镜子
镜子内置 RFID 读取器，自动认出客人拿进试衣间的每件衣服。客人在镜子上换尺码颜色、叫店员、看搭配推荐、调灯光，界面支持中文等多种语言。
效果
Ralph Lauren 用试衣间里的数据了解客人、调整门店备货（媒体报道原话，没有公开数字）。
通话里提到的四个设想，海外已经有人做出来了
只收大公司官方发布、或主流媒体报道过的案例。带「▶ 视频」的可以直接点开播放。效果数字都注明了出处，厂商自己说的会标出来。
一、门店里看进店、看试穿
对应通话：「试穿越多那个款成交率越高」「做一个 360 度无死角的摄像头，在现场把这个数据读取出来」
Amazon · 洛杉矶 · 2022 年 5 月开业
Amazon Style 实体服装店
客人在 App 里扫码选好尺码颜色，衣服直接送进试衣间；在试衣间触摸屏上点一下就能换码换色，几分钟送到；系统按试过的衣服推荐搭配。
效果
2023 年 11 月两家店全部关闭，Amazon 称要专注线上服装业务。试衣间科技再先进，也不等于生意能做起来。
二、网上快速换衣
对应通话：「根据你的身高体重，我可以展示这些搭配方法」
Decart · 实时视频模型 Lucy VTON
实时换衣
摄像头画面里，衣服实时「穿」到人身上，人转身、走动，衣服跟着动。它的浏览器插件 Anywear 可以在任意网店点「试穿」。视频里「原画面」和「换装 1–5」是同一段画面，切换时接着当前进度播放，可以直接对比。
效果
官方演示，官网可以免费试用；还没有公开的品牌销售数据。
Breuninger（德国高端百货） × Google Cloud
「做自己的模特」
客人上传一张自拍，就能看到自己穿上店里的高端时装。从想法到上线用了三个月。
效果
黑五到圣诞季做了 6 周 A/B 测试：用了试穿的客人转化率更高，贡献毛利也更高（Google Cloud 官方案例，没有公布百分比）。
Google · 2026 年 6 月在马来西亚上线
Try On 虚拟试穿
消费者上传一张全身照，就能试穿上衣、下装、连衣裙和鞋。
效果
大平台已经直接开放给消费者用，网上换衣已经很普遍。
三、爆款画像
对应通话：「通过 AI 的这种数据积累，我会瞬间发现这个爆款适合哪些人」
Heuritech · 法国 · 2024 年起属于 Luxurynsight
用社交媒体图片预测需求
读社交媒体图片里的颜色、版型、面料和细节，预测哪些款式会火，覆盖 16 个地区。
效果
官网称可提前 24 个月预测，准确率 92%（厂商自述，没有第三方验证）。
WGSN（时尚趋势机构） × Amazon Fashion
按趋势预测选新品
Amazon Fashion 不再只看过去的销量，改用 WGSN 的预测分析决定上哪些新品。
效果
新增了数万个符合趋势预测的商品；主要品牌的采用率和满意度超过 90%（WGSN 自己发布的案例，没有注明日期）。
四、个性化搭配推荐
对应通话：「一款有 100 种搭配方法」「不要把 AI 的普通话给客人，要给 AI 的个性」
Stitch Fix · 美国上市公司 · 2025 年 10 月
Vision「穿在我身上」
客人上传自拍和全身照，选一套推荐搭配，点「See it on me」，就生成自己穿这套的图，可以直接下单。搭配由 AI 和真人搭配师一起出。
效果
之后又扩展了功能；没有单独公布这项功能带来的营收。
Zalando · 德国时尚电商 · 2021
整套搭配推荐
「Complete the Look」按客人买过或看过的单品配出一整套；「Get the Look」推送搭配师和创作者的个性化搭配。算法学的是 Zalando 搭配师搭好的整套。
效果
上线头两个月，客人和创作者搭配的平均互动次数增长 25%（Zalando 官方，2021 年 11 月）。
看下来的三点
1. 网上换衣最成熟：Google、Decart 已经能直接用；Breuninger 做过 6 周 A/B 测试，用了试穿的客人转化更高。
2. 门店试衣间科技，Ralph Lauren、Amazon 都做过，但 Amazon Style 开了一年半就关了，Ralph Lauren 也没公布效果数字。设备买得到，生意不一定跟着来。
3. 趋势和搭配工具给的是「市场上的爆款」「通用的搭配」。自家客人的数据和老师傅的搭配经验买不来，这正是能和别人拉开差距的地方。