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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

　　现在ღ◈★，搭介的技术团队与时尚团队形成了深度融合ღ◈★。算举例而言ღ◈★，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ღ◈★，时尚顾问会同步审核AI生成的搭配是否符合美学原则ღ◈★。这种“技术理性+时尚感性”的融合ღ◈★，让AI推荐既精准又有品位ღ◈★。

　　在数科星球DigitalPlanet与其深谈的过程中ღ◈★，团队透露ღ◈★，为了精准捕捉核心需求群体ღ◈★，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ღ◈★、二线城市女性ღ◈★。

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

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

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

　　搭介的野心ღ◈★，不止于做一个“AI穿搭工具”凯时尊龙人生就是博ღ◈★。它试图构建一个全新的时尚消费生态ღ◈★，重新定义用户ღ◈★、平台与品牌方的关系凯时尊龙人生就是博ღ◈★。

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

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

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

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

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

　　此外凯时尊龙人生就是博ღ◈★，从穿搭到全场景消费决策搭介的长期目标ღ◈★，是从“时尚穿搭”延伸到更多消费场景ღ◈★，成为用户的“个人决策助手”ღ◈★。

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

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

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

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

　　赵茂俊在谈到公司愿景时说ღ◈★：“我们的使命是把科技和美学融合凯时尊龙人生就是博ღ◈★，让生活充满美ღ◈★，愿景是成为全球最懂用户的科技企业ღ◈★。

　　小红书ღ◈★、零一汽车ღ◈★、小米汽车ღ◈★、比亚迪ღ◈★、弋途科技ღ◈★、华为ღ◈★、小米ღ◈★、小鹏ღ◈★、云迹机器人ღ◈★、UU跑腿ღ◈★、百度文库ღ◈★、百度网盘ღ◈★、文小言ღ◈★、天幕大模型ღ◈★、真意ღ◈★、DeepSeeKღ◈★、海新智能ღ◈★、天壤ღ◈★、APUS柚子直播平台ღ◈★、出门问问ღ◈★、RunningHub纺织行业ღ◈★。ღ◈★、OpenCreatorღ◈★、Skylowღ◈★、一览科技ღ◈★、燧氏科技ღ◈★、Haviviღ◈★、伴笔AIღ◈★、搭介ღ◈★、Seede.aiღ◈★、CrowdCoreღ◈★、HeadAI柚子直播平台ღ◈★、WotoHubღ◈★、Aidaღ◈★、原音科技ღ◈★、阿塔星ღ◈★、猫王ღ◈★、李未可柚子直播平台ღ◈★、数伴ღ◈★、万物时凯时尊龙人生就是博ღ◈★、麒麟合盛ღ◈★、思必驰ღ◈★、263ღ◈★、世纪互联ღ◈★、青云科技ღ◈★、海马云ღ◈★、百炼智能ღ◈★、久其软件ღ◈★、力码科技ღ◈★、数据宝ღ◈★、有伴AIღ◈★、Psyfyღ◈★、MirrorAIღ◈★、花果山ღ◈★、N2myღ◈★、Meowsterღ◈★、希之壁ღ◈★、金蝶ღ◈★、用友大易ღ◈★、探也智能ღ◈★、Mokaღ◈★、i人事ღ◈★、北森ღ◈★、聘才猫ღ◈★、小欧智能ღ◈★、智齿科技ღ◈★、三维家ღ◈★、万兴科技ღ◈★、硅基智能ღ◈★、极溯光学ღ◈★、NOLO眼镜ღ◈★、诺视科技ღ◈★、行动元ღ◈★、Mocasaღ◈★、DePAღ◈★、Wintopayღ◈★、WAYOღ◈★、百雀智能ღ◈★、氢田新材料ღ◈★、储比特ღ◈★、晶飞科技ღ◈★、橙帆医药ღ◈★、德联资本ღ◈★、美达东方ღ◈★、盛景嘉成ღ◈★、鳌图资本ღ◈★、伽利略资本ღ◈★、CES

　　领英ღ◈★、弋途科技ღ◈★、水滴AIღ◈★、李涛聊AIღ◈★、光环新网战投部ღ◈★、橙石资本ღ◈★、清智资本ღ◈★、亚杰基金工厂设备ღ◈★，ღ◈★、有伴AIღ◈★、回声APPღ◈★、AI降临派ღ◈★、李未可ღ◈★、AI造物所ღ◈★、Cedas.aiღ◈★、聘才猫ღ◈★、松应科技ღ◈★、超智能科凯时尊龙人生就是博ღ◈★、SwanLabღ◈★、Mobiusღ◈★、Anyone大模型ღ◈★、希之壁ღ◈★、七天学会ღ◈★、北极九章ღ◈★、六诚九ღ◈★、硅基智能ღ◈★、一知智能ღ◈★、敏思达ღ◈★、易企秀ღ◈★、融易算ღ◈★、咖菲科技ღ◈★、MarketUpღ◈★、爱赢销ღ◈★、小旭音乐ღ◈★、爱设计ღ◈★、平行云ღ◈★、西电科大电子工程