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“你的后背挺拔，但是有一点小肚子。”在用户进入柜体后，MatchU码尚AI定制舱当场提示了测量者的身体特征。测量者不好意思地表示，“只是没屏气，没想到就被测出来了。”

这是MatchU码尚推出的AI定制舱，通过对用户进行横向、纵向两轮扫描，可扫描出用户的身体轮廓、给出一份身体特征报告。柜体还设置有布料陈列区，用户可通过实际的触摸挑选面料，并根据几个定制项完成一项“轻定制”的衬衫。

在推出AI定制舱之前，男士轻定制平台MatchU码尚已经通过互联网渠道积累了订单。2018年12月21日，MatchU码尚已获得过亿元B轮融资，由高瓴资本领投、上一轮投资方高榕资本和顺为资本跟投。

MatchU码尚创始人钱宝祥对钛媒体表示，“轻定制”介于成衣和定制服装之间，MatchU码尚想通过技术手段和高于成衣的性价比，转换部分男装成衣市场。他同时提供了一组数据，2018年线上线下男装GMV总量可达6600亿，衍生到男士穿搭及配饰领域，整体市场已过万亿。

那么，AI量体裁衣要如何“取代”老裁缝？

用户首先需要在线上输入身体特征数据（如身高体重、胸型肩型、腹型背部），还需要自助挑选6项男装定制款式（如领型、袖型和刺绣等），MatchU码尚的AI Vega系统会基于用户数据计算出符合该用户的人体净尺寸数据，直接传至工厂生产线。码尚会保留属于该用户的成衣尺寸信息，方便用户以后继续购买轻定制服装。

据钱宝祥介绍，AI vega是一个成衣尺寸计算系统。能够借助AI智能学习，依托实际订单尺寸数据、用户实际反馈、各渠道用户评论数据，不断进行自我学习和完善，并迭代各品类成衣尺寸的计算结果。

类似“有肚子、驼背”是描述性语言而不是数据，即便是用户都选择了“有肚子”和“驼背”的体貌特征，码尚给出的尺寸方案也是不同的。根据用户的身高和体重，AI vega可以将“有肚子”和“驼背”这种描述性语言转换成专属于用户的成衣尺寸数据。

而算法的优化迭代，需要对结果不断进行纠错和反馈。“在前期我们做了很多dirty work，每一个用户都要进行电话回访收集反馈。现在不同了，用户习惯养成后会自动在系统内反馈，”钱宝祥对钛媒体表示。

在线上积累数据后，2018年12月，MatchU码尚推出了一款自研的AI定制舱。这款AI定制舱由一块可进行多种交互的大屏及步入式AI量体区域构成，用户进入智能量体柜后即可进行全身扫描，AI量体定制柜配有任意数据采集技术，通过144个红外传感器扫描人体外围轮廓，在10秒完成3万数据点的采集。

AI定制舱取代了用户手动输入数据的环节。因为有线下轮廓的扫描，加上线上AI vega系统的测算，可以尽可能避免由服装干扰带来的扫描不准确。

对线上线下的获客渠道作对比，线上的优势在于更容易触达用户，但是线下的强项在于能还原用户的购物体验，展出面料的实际效果。 

当前在线上流量红利消失后，线下流量成为有待挖掘的新流量池。线下布局不仅可以培养品牌效应，更重要的是可以抢占线下的流量入口。钱宝祥对钛媒体表示，“线上流量竞争日趋严重，线下流量的拓展势在必行。”

同样是布局线下，相对于实体店铺，推出智能量体柜的好处还在于可以及时调整。“如果点位到期或者点位效果不好，就可以把柜子放置于他处继续使用。而开一个店铺，如果选址或者效果不好，包括租金、人员在内的沉没成本就会很多。”

据钱宝祥透露，当前一个智能柜柜体的成本在5万左右，批量生产后成本会更低。此前，MatchU码尚推出的第一代量体柜已经在上海的昆山进行试运营，在测试中平均两天能够获得一笔订单。

出于对线下获客渠道的重视，未来MatchU码尚会长期加大对智能量体柜的投入。当前MatchU码尚方面还未测算出线下智能柜到底能带来多少新增订单，大量铺设备需要的生产成本和运营成本却不可小觑。按照一代柜两天一单的数据不太容易回本，线下柜的铺陈是否会成为烧钱不讨好的买卖？

对此，钱宝祥解释道，“从我们的数据来看，二代柜比一代柜好太多了，具体数据上升到多少我还不能确定，但是依然很乐观。”

当前，MatchU码尚的整体线上研发费用占到公司全年营业额的11％，技术人才在公司总人数中占比达50%左右。（本文首发钛媒体，作者/芦依）