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一场时尚消费的革命正在悄然发生。

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@数科星球原创

作者丨苑晶

编辑丨大兔

在小红书刷了3小时穿搭笔记，收藏27套方案，最终下单的衣服还是踩雷；淘宝购物车躺着12件单品，反复对比评论区“真人上身图”，却依然不确定是否适合自己；衣柜里塞满了冲动消费的衣物，常穿的却只有那10%——这是当代年轻人时尚消费的真实写照。

当移动互联网把“种草”做到极致，当直播带货把“成交”推向高峰，时尚行业却陷入了一个诡异的循环：平台越努力让用户“多买”，用户越焦虑“买错”。

退货率高企、闲置堆积、决策成本飙升，传统模式的结构性矛盾日益凸显。就在此时，国内首款AI时尚助手「搭介」的出现，试图用技术打破这场僵局。

它不再执着于“卖货”，而是聚焦于“解决穿搭决策难题”，从“人找衣服”到“衣服找人”，从“海量选择”到“精准适配”，一场时尚消费的革命正在悄然发生。

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搭介

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万亿市场的痛

中国服饰消费市场规模早已突破万亿，但繁荣背后，是用户与平台的双重困境。

事实上，数科星球DigitalPlanet认为，传统时尚消费的底层逻辑，从一开始就存在致命缺陷。其一是用户的三重困境：即决策焦虑、资源浪费与信任危机。

“每天早上站在衣柜前发呆半小时，总觉得没衣服穿”——这是多数职场女性的日常。搭介团队的调研显示，女性一生中平均要花5个多月的时间纠结穿搭，而衣橱里超过一半的衣物会被长期闲置，每人每年因冲动购物造成的浪费平均超过几千元。

这种困境源于三个核心矛盾：

首先是决策信息过载与精准度不足的矛盾。

小红书、抖音上的穿搭内容数以亿计，但这些内容本质是“种草导向”，博主推荐的往往是高佣金、高曝光的爆品，而非真正适合用户的单品。用户刷了半天，依然找不到契合自己身材、场景与预算的方案。

其次是平台GMV导向与用户真实需求的矛盾。

淘宝、抖音等电商平台的核心目标是提升成交与客单价，算法会持续推送“可能感兴趣”的商品，却不会提醒“这件衣服是否真的适合你”。

结果就是用户买得越多，踩雷越多，退货率居高不下，部分垂类服饰的退货率甚至高达90%。

第三是专业知识缺失与个性化需求的矛盾。

时尚穿搭是一门兼具美学与实用性的学问，涉及身材适配、场景匹配、色彩搭配等多个维度。普通用户缺乏专业知识，只能依赖“看博主上身”“凭感觉判断”，但模特的身材、气质与自己存在差异，导致“买家秀与卖家秀”的巨大落差。

更值得关注的是，经济下行周期中，用户的消费心态正在发生转变。越来越多的人从“追求数量”转向“追求质量”，从“盲目跟风”转向“理性适配”。尤其是30+女性群体，更看重穿搭的性价比与适配度，她们需要的不是“更多选择”，而是“最优解”——这正是传统平台无法满足的核心需求。

搭介

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行业发展面临结构性瓶颈

对于服装行业而言，由于长时间的爆品依赖与个性化缺失，传统线上购买陷入空前内卷。

如今，“10%爆品支撑90%营收”的困境在品牌方间司空见惯。经验而言，100个单品中，只有10个爆品能获得平台流量倾斜，其余90个单品因缺乏曝光机会而被埋没。

数科星球DigitalPlanet认为这种模式带来两个严重后果：

一是产品同质化严重。

所有平台都在推送相似的爆品，用户看到的穿搭内容高度重复，难以找到真正符合个人风格的单品。

二是资源浪费严重。

品牌方为了打造爆品，投入大量资金用于营销推广，而用户为了找到适合自己的单品，付出了极高的时间与金钱成本，最终却可能买到不合适的商品。

平台方同样面临困境。

微信公众号、小红书等内容平台正在从“分发逻辑”转向“推荐逻辑”，瀑布流展示、朋友点赞置顶等功能，意味着只有高完读率、高互动率的内容才能获得流量。但传统穿搭内容多为“种草图文”，缺乏个性化价值，难以满足用户的深层需求，导致内容传播效率下降。

此时，市场急需一种新的模式，既能解决用户的决策焦虑，又能打破行业的结构性瓶颈。

AI技术的成熟，让这种可能性变成了现实。

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AI如何成为“私人造型师”？

“我们不是要做一个新的电商平台，而是要做时尚消费的决策基础设施。”搭介创始人赵茂俊的这句话，精准概括了产品的定位。

搭介的核心，是用AI重构穿搭决策链条，让每一次消费都“精准适配”。

与传统穿搭平台不同，搭介的产品逻辑完全围绕“用户需求”展开，形成了一套闭环解决方案：用户可以和AI对话，通过文字、图片等多种形式，向AI表达穿搭需求。无论是“秋日通勤开会穿什么”“椭圆型身材如何显瘦”，还是“刚买的绿裙子怎么搭”，AI都能精准理解。

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针对个性化建议，它还可以通过信息补充进而完善结果。在这个过程中，AI会基于用户提供的初始信息，追问关键维度——身材特点、预算范围、场景细节等，确保解决方案的精准度。

最终，用户会得到一整份方案输出。这背后的原理是，AI结合时尚知识图谱与用户个性化数据，输出完整的穿搭方案，包括单品推荐、搭配逻辑、避坑指南，并将逐步增加更丰富的虚拟上身效果图等能力。

用户越用，平台就越聪明。AI对其身材、风格、偏好的理解越深刻，推荐方案也会持续迭代优化。这种“对话式交互+个性化解决方案”的模式，彻底改变了传统穿搭平台“被动种草”的逻辑。

这意味着用户不再需要在海量内容中筛选信息，而是直接获得针对性答案，决策效率提升数倍。搭介的产品形态也在持续迭代。

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目前已上线的小程序版本，首先聚焦在核心的AI对话推荐功能；一键试衣试镜、个人电子衣橱等功能正在内测打磨中。未来，用户可以上传自己的衣物照片构建电子衣橱，AI会优先使用已有衣物进行搭配，真正实现“盘活闲置，物尽其用”。

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搭介的技术内核

搭介能实现精准推荐，背后依赖三大核心技术支柱，这也是其难以被复制的关键。

团队将专业造型师的知识体系拆解为可计算的架构，涵盖场景、元素、身材结构、风格标签、情绪等多个维度，形成庞大的知识图谱。这相当于把线下一对一造型师的专业能力，转化为AI可调用的“数据库”。

其次，这款产品具备多模态理解能力，它可以同时处理文字、图片、语音等多种形式的信息。用户上传一张模特穿搭图，AI就能识别衣物款式、颜色、面料，结合用户的身材数据，判断是否适配并给出替代方案。

更为重要的，团队将产品内核打造成了动态决策模型，使得通过持续的AB测试与转化率优化，决策模型会变得越来越好用。

AI不仅能给出“当下最优解”，还能根据用户反馈、时尚趋势等因素，调整推荐逻辑，确保方案的实用性与时效性。

现在，搭介的技术团队与时尚团队形成了深度融合。算举例而言，在算法工程师讨论如何用大模型解析“甜酷风”与“老钱风”的区别时，时尚顾问会同步审核AI生成的搭配是否符合美学原则。这种“技术理性+时尚感性”的融合，让AI推荐既精准又有品位。

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用户拓展的思维

为了打穿国内市场，团队制定了周密的用户分层策略。

在数科星球DigitalPlanet与其深谈的过程中，团队透露，为了精准捕捉核心需求群体，搭介初始阶段将主要聚焦两类核心群体——第一类是18-35岁的新一线、二线城市女性。

她们是小红书、抖音、淘宝的重度用户，经常网购服饰，却面临退货麻烦、闲置过多的问题。她们关注时尚潮流，愿意为专业的穿搭解决方案付费，对AI工具的接受度高。

而第二类是30-40岁的三线、四线城市女性。

她们的核心痛点是性价比，购买衣物时更看重适配度与实用性，会在多件单品中反复纠结。她们需要AI帮自己判断“哪件更适合”“如何搭配更划算”。这种分层策略，让搭介能精准满足不同用户的需求。

对于一线城市用户，重点突出“潮流适配”“场景化搭配”；对于下沉市场用户，重点强调“性价比”“少踩坑”，通过差异化的产品功能与内容，提升用户粘性。

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从工具到生态

搭介的野心，不止于做一个“AI穿搭工具”。它试图构建一个全新的时尚消费生态，重新定义用户、平台与品牌方的关系。

搭介是否会与淘宝、抖音等电商平台形成竞争？答案是否定的。

赵茂俊指出，搭介的定位是“决策基础设施”，而非交易平台，它与传统电商平台是互补关系，另外它可有效降低平台退货率、提升转化效率。

这种互补关系，让搭介获得了生存空间。它不做交易，不与平台争夺核心利益，而是通过解决用户决策痛点，成为平台生态的“有益补充”。同时，搭介保持跨平台独立性，不绑定任何单一平台，确保用户体验的中立性。

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ToC和ToB两步走

在持续的运营中，这家公司的商业模式正在逐步清晰，未来可能融合真人造型师的解决方案，提升服务溢价。

在B端服务中，其可为女装品牌、商家提供AI内容生产服务，包括AI模特图生成、穿搭文案创作、搭配方案设计等。品牌方无需花费高额成本聘请模特拍摄，即可获得高质量的营销素材，同时还能借助搭介的用户数据，了解不同单品的适配人群，优化产品设计。

这种商业模式的优势在于，既通过免费功能积累海量用户与数据，又通过增值服务与B端业务实现盈利，形成良性循环。搭介不依赖单一收入来源，抗风险能力更强，也能更专注于产品体验的优化。

此外，从穿搭到全场景消费决策搭介的长期目标，是从“时尚穿搭”延伸到更多消费场景，成为用户的“个人决策助手”。

赵茂俊认为，未来5-10年，未来5-10年，AI先赢下一个又一个高价值场景的心智入口，然后在这些入口上，把决策和执行做成闭环，而时尚穿搭是最佳切入点。其中一个原因是穿搭的频次高：用户每周甚至每天都有穿搭决策需求，能快速积累数据与用户习惯。

另外一点是风险低、变量丰富。他指出，穿搭决策失误的成本相对较低，用户更容易接受AI推荐，而涉及身材、场景、预算、情绪等多个维度，能充分发挥AI的多维度分析能力。

如果穿搭场景验证成功，搭介未来可能向美妆、健身、医美等领域延伸。

比如，AI可根据用户的肤质、五官特点推荐美妆产品，根据身材数据推荐健身方案、轻医美规划，形成一个覆盖生活消费多场景的决策生态。

搭介的故事，才刚刚开始。随着技术的不断迭代与生态的持续完善，AI+时尚将爆发出更大的能量。从技术层面看，未来的AI穿搭助手将更加智能。

赵茂俊在谈到公司愿景时说：“我们的使命是把科技和美学融合，让生活充满美，愿景是成为全球最懂用户的科技企业。