AI助力巴黎古着店淘货记：不懂时尚也能轻松捡漏
前天飞机落地北京，标志着这次春日欧洲团建旅行的结束。和同事们在欧洲游玩一周，我收获了不少纪念品，药妆、文创和衣服堆了半个行李箱。
我从中拿出一件Vintage风衣准备清洗消毒。这件米白色、内排扣、版型修身的风衣，是在巴黎一家平价古着店淘到的，不仅面料舒适，尺码也意外合身。
我对时尚一知半解，全靠AI助手识别出它出自被LVMH集团收购的法国品牌，才果断花15欧（约120元人民币）将其收入囊中。
由于公司长期关注互联网行业，老板年初又号召作者们研究AI对各领域的影响，AI在这趟旅行中存在感十足。
巴黎本地餐馆的菜单靠豆包一键翻译，卢浮宫的专业导览由GPT生成（主要是为了省钱），就连巴黎城市公园的不知名园林景观，AI也能在一两秒内给出详细功能介绍。
而在巴黎玛黑区的古着店里，我和同事成功让AI“上岗”，当起了时尚买手。
AI开启古着捡漏之旅
玛黑区是巴黎古着店的集中地，二手店早在16世纪就已存在。我们选择的Free'P'Star是性价比很高的连锁二手店，在巴黎，类似的连锁古着品牌还有Kilo Shop等。
店面照片｜图源谷歌地图
Free'P'Star以低价、海量复古单品和摇滚朋克风格闻名。入口处挂着五彩丝巾和真丝领带，通通只要1欧——约8元人民币。
领带照片｜图源作者
每家分店都有1欧区，两三米长的大箱子里堆满T恤、毛衣、外套、裤子和连衣裙，统一标价1欧。下午三点，1欧区总会围着三四个人，得等一会儿才能挤进去淘货。从箱子里翻找衣物，堪称真实版“淘宝”。
几乎每家店都能看到店员拖着一袋衣服，往1欧区和挂衣区补货。
1欧区照片｜图源谷歌地图
我和同事对奢侈品和时尚一窍不通。好在前一天，同事在本地朋友和AI的帮助下，成功买到五件单价3.5欧（约28元人民币）的衣服，积累了淘货经验，自称“巴黎古着店地板级买手”。
这位“地板级买手”的得意之作是一条意大利牛仔裤，标签上有有趣的拳头标语，AI识别出它是意大利本土复古牛仔品牌EMANUEL，属于80-90年代牛仔黄金时代的代表品牌之一。
和AI对话｜图源刺猬公社同事
不过在古着店把每件衣服的标签都拍给AI，实在有些麻烦。AI上岗前，我们得先人工初筛。根据古着店常客的建议，捡漏首先要看衣服品相和面料触感，风格款式也要符合喜好。然后肉眼看标签，上个世纪的标签字体和缝标方式与近20年明显不同，带着手工年代的质感。
经过肉眼筛选后，AI买手负责介绍品牌及其历史。最终同事识别了约15件衣服标签，买了其中5件。
“简洁的现代标签大多是快消品牌，不用看。”记着友人的建议，我们快速寻找合眼的衣物。
店内衣架｜图源作者
同事从挂着的衣服中取下一件风衣推荐给我，AI买手就此“上线”。
挑选时间有限，我直接拍照发给豆包，点击“这是什么”。
和AI对话｜图源作者
豆包回复很快，通过标签判断出这是上个世纪的法国品牌，给出初步鉴定结论。15欧的价格确实实惠。
有趣的是，AI并非只会“捧哏”夸奖。
我翻到一条裤子，标签显示Prada，颜色是常见的Prada绿，标价10欧（约80元人民币）。
和AI对话｜图源刺猬公社同事
同事用豆包一测，结果显示是仿品。豆包通过标签上字母R的字形差异，一眼识破了破绽。
“不要了，AI说是假的。”我们迅速把裤子放回原处，假装自己是能一眼辨真假的资深买手，实际上对奢侈品真假一窍不通。
那个下午，我和同事带着AI在玛黑区多个古着店“巡回淘宝”。个别店有地下室，手机没信号，AI买手也“失灵”了。我们对Vintage品牌一无所知，只好悻悻离开，转向有信号的区域——那里AI买手才能“工作”。
AI买手测评：谁更胜一筹
逛店时间有限，无法用AI做详细鉴定。回到北京后，我把风衣标签发给多个AI，测评它们的“买手能力”。
详细询问后，豆包给出了二手平台识别标签，并在美国二手服装网站GEM找到相关品牌标签和衣物照片展示。
和AI对话｜图源作者
接着，我用其他AI做对比，在图片搜索和图像解释方面，豆包的准确度、速度和覆盖面都领先。
千问的图像识别不够准确，把品牌标识认成了“Bouch & Fils”。不过根据标签风格，千问准确推测出这是法国本土中高端成衣品牌。
Gemini的品牌结论与豆包一致。它还指出标签用的是织唛工艺，而非现代常见的印唛，字体有年代感（衬线体与手写风格混搭），缝线紧致工整。它甚至给出鉴别古着仿品的市场逻辑：这类小众且已停业的区域性高端品牌，造假成本高于溢价空间，几乎没有仿冒工厂愿意做。
Gemini还闹了个小乌龙。因为我没说这是在古着店淘的，它把15欧的吊牌误认成150欧，以此证明Franck & Fils是高端品牌。
GPT的mini模型识别水平明显落后，坚持认为品牌名是French Trotters。切换到研究型模型后，它思考了约3分钟才得出准确结果。这三分钟里，GPT认真分析了多个可能，结合互联网资料比对，还附上了所有资料链接。
看到GPT得出正确结论，我既感慨它扳回一局，又庆幸没在古着店用它当买手，否则得在店里站好几个三分钟。
Claude的模型思考更快，几秒就给出答案，还识别出黄色标签上的15€，认为这个价格很划算。
精准度是一方面，AI最大的优势是便捷。在快速搜索和讲解方面，AI的体验远胜传统翻译器、浏览器等工具。从拍照、提问到得到答案，能一气呵成解决买家的甄别需求。
AI进军时尚行业
AI在我们的购物中只承担了简单的识别功能，职业买手的分析比这复杂得多。不过在真正的时尚买手产业链里，AI技术已产生影响。
服装零售业中，买手主要负责“选购”决策，帮百货商店、精品店或电商平台挑选时尚商品，决定卖给消费者什么。他们需要参加时装周和展会，观察街头流行风格，评估未来一到两个季度的趋势，再对接供应商批量采购。
买手最初就起源于巴黎。20世纪早期，巴黎出现高级时装，众多外国时尚杂志和百货公司派人去巴黎购买样衣仿制。
在中国，买手店也早已发展起来。据东方网报道，买手店从2013年的不足100家，到2024年已突破5000家，十年间实现跨越式扩张。
无论国内外，买手多凭经验和直觉选符合趋势的衣服。如今，AI正悄悄介入这个原本依赖“感觉”的环节。
针对B端，不少公司利用大模型技术统计时尚趋势。巴黎人工智能时尚预测公司Heuritech就是代表，它用视觉技术每天分析超300万张社交媒体图像，预测流行趋势，客户包括LV、Dior等顶级奢侈品牌，还能定位细分地区预测结果，帮助买手针对不同文化和地区客户调整策略。
在C端，AI技术公司察觉到人们用AI搭配服饰的需求，推出对话式购物体验，提供个性化造型建议。由电商资深从业者创办的Daydream在种子轮获5000万美元融资，2025年6月上线。用户只需输入“我想要一条去巴黎参加婚礼的裙子”这样的自然语言，就能检索到匹配商品。
我试了一下，平台推荐了西装外套裙、丝质衬衫裙和A字中长裙三类。每个商品可直接点击进入品牌线上店铺购买，也能点击“更多相似”找类似风格衣物。
图源Daydream网站截图
前段时间，豆包协助用户搭配服饰的搞笑短视频走红。AI在时尚感知上的笨拙，搭配一本正经的建议，制造出奇妙的幽默效果。比如对所有长裤，豆包都建议卷裤腿，像默认所有人要去海边捞鱼；对“潮”的理解也很“独特”，默认亮色搭配，还推荐解鞋带、挽袖子，一不小心就成了“破烂感”。
虽然这些建议有些荒谬，但AI的视频功能让互动更即时清晰，连穿搭这样的日常场景也有了AI的身影。
因为工作，我研究最多的是AI收集资料和分析的功能，忽略了它在生活场景中的便捷性。无论面对大量非母语信息，还是不熟悉的生活语境，多模态AI模型都比文字交流更便捷。从“问一问”到“拍一拍”，AI的应用场景从工作逐渐延伸到生活。
让AI帮我选风衣，也许用不了多少token，但那个下午，它让我真切体验到捡漏的快乐。在被AI生产的垃圾内容淹没许久后，我第一次发自内心感受到AI带来的幸福感。
（注：本文不含广告，谨以此感谢豆包对我司捡漏之旅的贡献。）
本文来自微信公众号“刺猬公社”（ID：ciweigongshe），作者：白棉，编辑：陈梅希，36氪经授权发布。
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