面对人工智能的冲击，就算是注重手工技艺和创意概念的时尚行业也没能幸免，作为“人类最后防线”的创意领域已经被打破，而时尚行业的未来也必将和整个社会的进程息息相关。当人工智能踏足时尚圈，自下而上的用户需求数据成为设计和搭配的出发点，时尚潮流的方向会出现另外一种可能性。
1.改进时装设计和制造
鉴于时尚和设计的不断变化，零售商需要始终跟上最新趋势并预测下一季的消费者偏好。传统模式中，零售商通常会根据上一年的数据来估算当年的销售额。但这并不总是准确的，因为销售可能会受到许多难以预测的因素的影响，例如趋势的变化。但是，基于人工智能的需求预测方法则可以将预测误差降低50％。
衣服设计好了之后，人工智能技术也可以在仿制品制造中发挥作用。时装制造商正在创造新的人工智能应用，以帮助提高制造过程的效率，并辅助人类员工。人工智能系统被用于发现织物中的缺陷，以确保服装和原始设计的颜色相匹配。计算机视觉等人工智能技术使得质量保证流程更加简化。
2.加速物流、提高供应链效率
机器学习技术也被应用于加速物流及提高供应链的效率。人工智能被用于管理和优化供应链，以及降低运输成本和运输时间。机器学习算法被用于更准确地预测库存需求，从而减少浪费或最后一分钟取消购买的情况，以满足意外的需求高峰。
3.预测分析
通过自动化产品标签，AI在每个属性级别上分析市场表现，买家不仅可以了解性能良好的产品，还可以了解颜色、印花、袖子、领口等细节属性。
此外，AI提供实时数据，以观察变化趋势和库存表现，而不是在每个季度结束时将趋势和产品表现做汇总决策。因此，采购和销售团队可以采取积极主动的策略，在消费者需求出现时在最短的时间内满足这个需求，并始终保持消费者满意度。
4.产品和定价组合策略
零售商可以使用人工智能提供的丰富数据，通过定制的产品和定价策略来满足每个客户和细分市场的需求。
根据数据做出业务决策，以实现每个市场的理想产品定价组合，意味着减少过剩库存和降价。
人工智能通过预测旧库存的需求并根据需求预测进行分析来增加库存周转率。库存可以重新分配到目标位置，以满足需求并防止商店缺货，同时可以相应地规划和优先考虑降价和促销策略，以便在适当的时间与寻求价值的适当客户产生共鸣。
5.人工智能服装搭配师
“明天怎么穿”可能是除了“明天吃什么”之外最让人头疼的问题了。一位专业的形象设计师在搭配服装时要考虑到被搭配人的体型、肤色、性格、生活习惯包括职业特点等等因素，因而要价不菲。而人工智能服装搭配师的出现，有希望让每个人都能拥有属于自己的一位服装搭配师，不再为“明天穿什么”而犯愁。
国内国外有很多初创公司涉及人工智能服装搭配领域，采用的切入方式也各有不同。有的采用智能衣橱的方式，通过识别用户日常风格、天气、穿着场合等，在衣橱中现有的衣服里选择搭配。有的通过收集用户的个人特征、结合购物记录及在社交网络上给明星或网红穿搭点赞的数据，帮助用户找到最适合的穿搭产品。
AI和机器人技术的发展一方面给我们的生活带来极大的便利，一方面也产生了对于“人类工作终将被取代”的担忧。其实纵观历史进程，科技的跃进必然会带来社会分工的优胜劣汰，而这演变的过程正是人类进步的缩影。时尚行业并不特殊，它必定也会沿着既定的社会发展轨迹往前迈进。一切都处在变化之中，而唯一确定的是属于行业本质的创意概念只会更加重要，AI和机器人的发展从某种程度上也让整个行业变得更加纯粹。
