站在一面镜子前，新款服装会出现在自己身上，用手轻轻比划就能实现换装，这是很多人梦寐以求的体验。
除去科技的炫酷感，为实体店简化试衣流程，为电商在前置端提供更多的真实体验，也是真实存在的需求。
36氪近日接触的「购搭魔镜」就是一家“虚拟试衣镜”研发商。公司成立于 15 年，目前已与红袖、A02、BASIC HOUSE 等 20 多家快时尚品牌进行合作，在购物中心投入 3D 体感试衣镜近百台。
技术上，购搭魔镜着重打造 3D 建模能力，可以在 2 小时完成一件服装的建模，单件成本低于 100 元，这为大规模应用提供了可能。魔镜的摄像头首先会采集用户的身高、三维等数据，调整服装大小，再通过优化 GPU 算法，使材质渲染更逼真，贴合度更高。
创始人蒋亚洪告诉36氪，由于行业技术瓶颈，目前魔镜的效果有限，无法替代试衣间。品牌方引入主要用于营销场景，作为展示窗口，为店铺获得客流、增加人气。目前硬件价格在 3 万左右，品牌方主要采用租用的形式，购搭魔镜还会为其提供每季新款服饰的建模。
除了魔镜，购搭推出了配套的 APP 和公众号，帮助品牌方形成线上线下的流量闭环。下一阶段，购搭魔镜计划与品牌方合作推出“魔镜试衣间”，安装更多方位的数据采集设备，并对灯光进行控制，提供更好的虚拟换装体验。
“服饰新零售”怎么玩？
仅作为一个营销工具，市场空间有限，购搭魔镜的野心也不止于此。公司未来不打算靠硬件赚钱，而是想建立一个体验式服装新零售平台，瞄准流量与佣金收入。
商超便利店的新零售场景我们已经看了很多，那么服装行业的新零售会是什么样子？
无人零售、智慧橱窗、AI 客服、虚拟试衣、智能搭配都是目前正在探索的方向，其共性是体验的升级和数据的参与。
网购中，服饰作为占比最高品类，尺码不合、上身效果不好、商品与描述不符等问题，造成了“买家秀”与“卖家秀”的巨大差异。各平台也一直在积极探索，如何让买家看到更真实的商品，已推出智能尺码助手、商品视频介绍等，天猫在“新零售体验馆”展示了“虚拟试衣间”，玛丽黛佳已把“虚拟试妆镜”运用到了促销活动中。
对于服饰品牌方，一直存在着转型焦虑。线下营销、店面、库存等前端环节挤压着利润空间；线上流量成本和广告成本也不断攀升，红利不再。根据“展示高于推荐”的流量费用定律，更精准的推荐是解决不断上升的流量成本的可行方法。线上难以获取的用户身材、肤色、发型等数据，正是购搭魔镜可以补充的。更全面的用户标签，为精准推荐提供了可能。用户试穿时，魔镜会实时、定制化推荐更多服饰搭配，以获得比传统浏览的方式更高的转化率。
库存问题也有望得到解决。新零售数据催生了 C2B 的生产模式，商家可以根据大数据预测调整生产计划，甚至用数据驱动设计。随着更多服饰品牌向新零售发展，会触达到上游供应链的改变，从销量的预测到商品的企划，到面料的准备和商品的生产，大大缩短生产周期，从而提高反应速度，捕捉消费需求，打造柔性供应链。
竞争格局
“虚拟试衣”的概念已经提出多年，但效果却不尽如人意。从用户体验来看，虚拟试穿和真实的试穿体验之间存在差距；另一方面，3D 建模需要考虑衣服的柔性材质，兼顾纹理、飘逸感、层次感，制作难、成本高、耗时长，难以实现规模化的应用。
随着技术发展，近年来“虚拟试衣”行业发展速度显著加快。2016 年，“虚拟试衣”服务商「好买衣」获得 1500 万美元融资。好买衣的解决方案是，根据用户上传的照片和输入的信息为其建立专属平面形象，用户在手机上即可以完成虚拟换衣的操作。相比购搭魔镜的体感试衣，使用门槛更低，但用户到底对哪种方式买账还需要验证。
图：好买衣
另一家 3D AI 技术公司「云之梦」则作为阿里虚拟试衣的技术服务商，在去年 11 月开了一家智慧门店。在这个门店里，智能穿衣设备具有虚拟试衣体验、导购、服装搭配建议等功能，用 3-5 秒的时间即可获取用户的人体数据，并根据用户的体型、外貌特征等进行个性化推荐。据称，云之梦提供的技术可以让品牌商自己拍摄建模，只用1张服装图片，就能够在 5~10 分钟内完成服装模型的制作。
今年，购搭魔镜计划签约 500 家品牌商，平均一个品牌会引入 10 台终端，公司还将在人流密集的电影院、办公楼等部署魔镜。蒋亚洪告诉36氪，未来会推出消费级硬件，类似于机顶盒，用户借助电视屏幕，在家中就可以完成试衣体验。
创始人蒋亚洪是国家“千人计划”特聘专家，美国西北大学应用工程数学博士，曾创办舆情监测公司「优讯时代」。购搭魔镜在 2016 年 12 月份获得了赛伯乐的 1500 万元 Pre-A 投资。目前正在寻求 5000 万元 A 轮融资。
