AI能上天测算天气，能下地自动驾驶，那能帮你妈妈织毛衣吗？
你别说，还真能！
近日，麻省理工大学发布了一项AI工具，能够看图织毛衣。这款工具可以将针织图案的照片翻译成指令，然后与机器协同制出针织服饰。什么高难度针法、精致图案统统能胜任，指令完成概率高达94%。
编织工艺可以追溯到中世纪的埃及，人类一千多年积累下来的精巧工艺今朝竟被机器“一眼破获”。学院派的成果虽然令人拍案叫绝，但距离落地应用还有很长的路要走。
事实上，“AI+传统行业”、“技术赋能产业”已经不再是空泛的口号和概念，人工智能技术已经悄然潜入寻常百姓的衣、食、住、行各个方面。何止AI织毛衣，炒菜、当水*、搬砖、缝衣服，AI几乎无所不能。
而且根据可靠数据，用AI砌砖，效率是普通工人的十倍，顺便还能解决搬砖、刷墙等一揽子的活儿。
那么，到底AI都能干什么？实验室刷榜与工地搬砖之间的距离究竟多远？AI又是如何改变我们生活方式的？
为了寻求这些答案，本文对全球的AI产业在衣食住方面的落地情况进行深入调查。
AI设计服装成爆款，22秒做出T恤
即使是一位针织高手，都很难仅凭几眼就能复制一件“蚂蚁上树针法”、“镶嵌卡通人”的针织品，机器却可以在几秒之间悟出其中几万步没有太大规律的纺织步骤。当然，这一实验室内的技术离地落应用可能还很远，但是在棉布类服饰产业，算法系统和纺织机器人早已走出温室，潜入服装设计部和纺织工厂之中。
除了麻省理工大学的算法已经能根据织品图片倒推针法并个性化定制图案——韩国公司用AI设计的卫衣，成为电商平台最畅销服装之一；美国公司的缝纫机器人在22秒之内可以做出一件T恤，将阿迪达斯T恤的成本降至2元/件……
1、看图织毛衣，图案可定制
上周，麻省理工学院发布的一款AI工具InverseKnit，能够看图织毛衣。
当给这个系统一张手套的照片，它就会按模组生成的指令输出一双一样的针织手套。测试时，在94%的时间里，InverseKnit都能生成准确的指令。
InverseKnit系统依赖一个编织指令的数据集，以及这些模式匹配的图像。研究人员用这些数据训练系统的深度神经网络，来解释图像中的二维编织指令。
除了看图织毛衣，研究人员还设计了计算机辅助设计工具，用以私人定制针织物品。它使用了二维图像、CAD软件和照片编辑等技术。
虽然这款辅助设计工具无法独立设计服饰，但是可以让人使用模板来调整图案和形状，无需专业经验。比如在帽子上加上三角形图案，在袜子上加上竖条纹等等。
▲通过该系统，用户可以使用模板来调整图案和形状以私人定制图案
2、AI设计T恤成爆款，无法胜任高端设计工作
其实，当我们走出实验室，会发现AI已经潜入到服装设计师左右做起了设计工作。年11月，韩国公司就在其国内首次推出一款AI设计的卫衣。
▲这款卫衣背部印有SJYP的logo、卡通图片、不规则排列的方块模块。
该卫衣背后的设计师，名为“StyleAI系统”。StyleAI系统的核心是图像处理技术结合卷积神经网络。
简单来说，通过对该品牌服饰的logo、卡通形象、衣服材质等图片的学习，“StyleAI系统”能掌握该品牌的颜色、形状、图案等风格。按照学习到的风格，AI还会提出新的样式和设计。
实际上，全球的电商时装企业都有积极使用AI参与服装设计的趋势。从年开始，美国服饰购物网站就已经在出售由AI设计的服装。
年8月，在印度电商网站Myntra上，最畅销的产品之一是一款由计算机算法生成的拼色T恤。其CEO表示，这些AI设计服装的销售量正在以倍速增长。
早在年，亚马逊就利用GAN（GenerativeAdversarialNetwork）模型，推出算法系统，通过分析大量图像并模仿其风格来设计服装。该技术可能已经被大规模用于电商快时尚服饰设计。
▲基于Google的开源学习系统TensorFlow展开的服装设计
GAN的基本原理其实非常简单。G和D是两种相互博弈的算法，一种生成图像，另一种比较判定图像与源图像的差别。博弈的理想结果是G成为了能够“以假乱真”的图像生成模型。
尽管如此，如果你问”连服装设计师都要失业了？”，答案可能是否定的。因为创意设计工作需要深厚的先验经验和共情能力，也受到社会风潮的影响，这对机器来说还很有难度。
目前，情感识别及先验经验运用方面明显是算法的短板，因此虽然一些跟风、模仿类的服装设计师已经可以被AI设计师取代，但对于更需要创造性的服装设计师来说，AI设计往往是作为辅助的存在。
正如电影《穿普拉达的女王》中所说，时尚体现在各种精致细节，一种“天蓝色”可能要游经国际展会、设计师发布会、高级卖场、街头、廉价卖场等多种场景，才在大众中流行开来。
3、22秒做出T恤，一个操作员顶11个缝纫工
AI在服装设计上小试牛刀，在服装制作上大显身手。
美国SoftWear公司的缝纫机器人造一件T恤只需22秒。这款设备从取布料到成品整个过程无需人工干预，可使其客户阿迪达斯的T恤成本降至2元/件。
▲SoftWear缝纫机器人在快速整理布料、完成缝纫
对服装制造业来说，引入AI的关键技术难点是机器人难以处理柔软的面料。因为布料往往易折叠、形状不规则，而织物又必须严丝合缝。
因此，长期以来，在缝纫的“拿起物料”、“对齐”、“缝制”和“整理”四个步骤中，只有“缝纫”这一步骤已经实现自动化，其他部分仍由人工完成。
SoftWear缝纫机器人的创新之处，是把针头移到布料上，而不是把布料移到针头上。这种方法解决了柔软面料的张力平衡问题，使服装制造的全流程自动化成为可能。
▲SoftWear缝纫机器人工作的全流程
Softwear系统配备每秒捕获超过1,帧的专用相机，并配合图像处理算法实时检测针头位置。因此，SoftWear可以比人眼更精准地观察织物，并精准追踪到不到半毫米误差的缝纫针位置。
另外，SoftWear还开发了机器人操纵器、滚轮工作台、四轴机械臂和真空吸盘等装备来传输处理布料。
同样是解决布料柔软的痛点，西雅图的一家创企则采取了另外的一种思路。他们用一种无*的聚合物使织物暂时变硬，因此现成的工业机器人就能用“硬布”来制造服装。但据说目前该方法还鲜有商用。
年3月，中国天源公司“雇用”了SoftWear公司大约台自动缝纫机器人，预计可降低50%至70%的人工成本，同时提高70%以上的生产率。
目前，自动缝纫机器人主要在T恤和短裤等制品上投入应用。但Softwear认为，在未来五年内，它的机器将能够生产出吊带衫、连衣裙、牛仔裤等更复杂的服饰。
服装制造全流程的自动化将重塑制造业的全球化分工格局。服装制造业一直是劳动密集型行业，我国许多成衣厂都出现了大规模的“用工荒”。纺织全流程的自动化能有效地解决“用工荒”问题。
随着我国经济发展结构的变革，许多服装制造厂转入越南、印尼等地区。据世界银行预测，未来20年，南亚地区每月会新增万名劳工，20年后将新增2.4亿人。自动化进程将使得这些劳工面临巨大的挑战。
除了服装制造业，在服装批发与零售等方面，人工智能也在渐渐地承担起一些“库存清点”等高重复、偏体力的劳动，同时也为消费者带来一些“AR试衣”等有趣的购衣体验。
懂菜谱、能实战，大锅菜厨师马上下岗
很多人可能还记得，十年前，智能手机和移动互联网是如何悄然而迅速地“随风潜入夜”。似乎一夜之间，所有人都开始用美团、饿了么点餐，所有人都在用支付宝、