奢侈品拥抱 AI 背后：一场技术与场景的双向奔赴

AI如何与奢侈品行业结合？这本身就是一个非常有意思的话题。实际上，AI已经在深度改造零售行业——从AI模特生图、AI导购、AI客服，到手淘时代就被广泛应用的电商推荐，技术渗透的广度已经不容小觑。但问题在于，在追求独特设计、精湛工艺和极致服务体验的奢侈品行业，让AI替代那些身价不菲的顶尖导购，来为VIC们推荐商品、提供服务，这真的可行吗？纯手工是奢侈品品牌的重要标签，但显然，这些品牌并不愿意固步自封，而是在主动寻找如何与新技术结合的可能。3月13日，全球最大的奢侈品集团LVMH联合阿里云，举办了第二届阿里云AI实训营系列赛事。值得注意的是，这次赛事是由LVMH方主动推进的——他们希望以赛事为契机，激发更多AI创意，改善自身产品体验，并找到更多合作伙伴。这解释了为什么与第一届相比，第二届赛事拥有了更真实的商业场景与更明确的客户洞察。LVMH中国区CIO Pierre Coudert直言，比赛中的真实商业数据是经过处理的，目的是打造一个真实的“商业战场”，让选手们能基于真实的应用场景来展开实践。

这场赛事共有6家企业团队和众多线上开发者参赛。此外，来自独立开发者的创意作品也颇有意思——有人运用玄学元素，用塔罗牌抽卡的方式推荐商品；有人模拟了七类稀缺用户，进行智能陪练；有人通过追踪热播剧，推荐明星穿搭；还有人想打造“零售人Jarvis”，其创建者曾在LVMH集团旗下品牌当过9年导购。这些案例说明，借助阿里云百炼平台，普通人也可以轻松搭建应用。当中国的AI应用开发者如同“有锤子找钉子”般加速寻找落地场景时，拥有百年历史的奢侈品巨头LVMH也恰好积极拥抱AI，如同“有钉子找锤子”。这场赛事将二者连接，本质上是一场技术与需求的双向奔赴。

当AI遇上奢侈品

不妨想象一下：未来你走进LVMH旗下品牌的线下店铺，导购们都配备了一位专属AI助理。无论是查询产品信息、了解最新时尚趋势，还是获取个性化搭配推荐，AI助理都能迅速响应，帮助导购更好服务你。再想象一下：当你注册并加入LVMH的官方对话小程序，迎接你的不再是冰冷的商品展示，而是一位栩栩如生的导购。你可以与她文字交流、语音互动、发送图片，咨询潮流趋势、门店地址等各种问题——她将以“更接近人类”的方式，7×24小时服务你。“像人一样”意味着有温度的沟通。比如，当消费者询问附近哪里有某款热卖新品时，AI可能会回答：“您的眼光真好，这是本季限量款，最近好几个明星都在用。您可以去您附近的恒隆广场1楼体验，今天下午可能下雨，出门记得带伞。”这些场景并非遥不可及的幻想——冠军团队埃森哲提出的“AI导购”方案已经让这些愿景成为现实。

同样，亚军团队ARTEFACT公司推出的AI导购“SAIA”，则侧重辅助真实导购。这背后有一个业务层面的深刻洞察：奢侈品业务的立身之本，是线下SA与客户有温度的接触，这是百年不变、AI也无法替代的场景。因此，团队聚焦于改造这个场景。此次赛事要求参赛作品分别涉及“体验、洞察、效率”三个环节，这几乎是时尚行业最看重的核心指标。而“SAIA”由售前、售中、售后三个智能体构成，分别对应体验、洞察和科学分析。这意味着本届赛事相较于上届有了本质变化：不再只是打造“一个满足当前用户需求的智能客服”，而是完全围绕更真实的商业场景与更明确的客户需求来开发。比如在售前环节，基于百万级的社媒数据进行产品和用户画像洞察；今年初LV重回与村上隆的联名之后，团队通过小红书社媒数据，经过上千次打标签并用大模型提炼，最终分析出四类用户画像——潮流时尚、复古、实用主义、高端。整个洞察过程从传统数据分析的两到三周，缩短到了一天。而在售中环节，大模型解码客户需求，为用户进行穿搭推荐，复古主义的推荐可能是黑色、橙色相关搭配，甚至可一键换金黄色妆容。在OOTD（今日穿搭）上，搭配推荐的响应时间从90秒降到了30秒。至于售后环节，大模型通过推理和分析做智能数据复盘，给“SAIA”提供结论和建议。可以说，这些AI助理能做到无缝调用、体验更顺滑，而这也契合奢侈品集团真实的业务需求。作为企业级AI应用开发挑战赛，这意味着比赛成果面向企业，评分维度是能否实际落地——这让它区别于“黑客松”这类更多为创意展示的赛事，而更强调真实落地。阿里云智能集团副总裁、市场部总裁刘湘雯在现场也提出：在AI快速发展的今天，开发者需要真实的实践平台，能将理论以及技术所得真正转化为对产业或人们生活有影响的产品或功能。这恰是阿里云举办赛事的初衷：让产品和技术回归到解决现实问题的本质。当企业焦灼于如何运用AI技术，而开发者想要最真实的业务战场时，这场赛事便成了双方最好的合作平台。

更专业、更复杂，也更解决真实商业问题

如果说去年有的参赛企业根本没让工程师参与，而是花了二十分钟培训公司财务就完成了交付，那么今年参赛团队是真上了技术。当开发开始从企业需求出发，技术复杂度自然在上升。而面对LVMH这样的奢侈品巨头，对技术最终交付结果的要求将无比极致。此次比赛基于阿里云的大模型服务平台“百炼”，可调用Qwen模型（如MoE模型Qwen-Max）和其他热门模型，是一站式生成式大模型应用开发平台。主办方在技术上提出了三个主要板块：智能体应用、工作流应用、编排智能体应用。随着Manus等智能体产品受到热议，越来越多的企业开始关注如何将Agent集成到业务流程中，以实现更高的效率和创新。据阿里云百炼产品负责人融沐介绍，智能体、工作流和智能体编排在实现企业级应用时各有优势——智能体智能化、多模态、低延迟，适合快速验证和高效决策；工作流确定性强、可控性强，适合逻辑清晰、层次丰富的业务形态；智能体编排则能灵活编排智能体和工作流，使它们各司其职，满足业务差异化需求。冠军团队埃森哲就创新地提出了“1+1+n”的智能体中台概念：先基于百炼搭建一个用于意图识别的顶层智能体，再通过不同的路由去触发编排智能体、工作流智能体和单一智能体。这里“n”涵盖跨品牌的产品搜索、产品推荐、品牌话术、线下预约等多个智能体。这套思路的目标是：通过智能体中台，不仅支持单一品牌的AI应用，也能支持跨平台或品牌的通用AI应用。例如，当客户上传一张图片询问如何搭配，指令跑完一整套智能体体系后，最终就能给出答案。在埃森哲大中华区技术服务事业部专家Weiwei看来，构建企业级Agent时，框架选择至关重要——一个好的框架应支持多任务，具备良好的扩展性和稳定性，并且易于与现有企业系统集成。当前市场上各类Agent开发平台各有特色，选择合适框架不仅要考虑当前需求，还要预见未来增长和变化，确保框架具有足够灵活性。融沐认为，企业级Agent的技术难度并不在Agent技术本身，而在于企业级的业务理解、效果定义、运维优化和服务保障——设计合理、高效、有价值的业务逻辑，并利用模型和工具成功验证。阿里云百炼平台的智能体、工作流以及编排功能，能够快速构建复杂应用场景，让开发过程更便捷，并高效连接不同业务流程，满足方案设计中对意图路由、单智能体+RAG快速构建、多智能体编排与外部API引入的融合架构需求。此外，百炼的模型观测与应用观测能力，也能帮助团队从应用与模型调用视角优化Agent的内部链路。冠军团队还提到，百炼的另一大优势是模型多样化选择，涵盖文本、语音、图片、视频等场景——比赛中团队用了Omni全模态模型实现应用终端的图片、文字、语音等模态识别与理解，同时使用了不同尺度的Qwen模型。融沐表示，百炼具备强大的模型管理功能，支持自动化部署和版本控制，这意味着开发团队能更方便地管理和更新多个模型，确保在不同业务场景中使用最佳版本。在亚军团队代表Kenn Liu看来，百炼是一个相对成熟的智能体搭建平台，提供了多种实用功能，能支持构建业务流并转化为大模型工作流，最终落实为具体工作组件。许多组件已经比较成熟，可以快速上手使用，只有部分需要微调。作为全球领先的云计算厂商和大模型时代的基础设施，阿里云通过过硬的产品和技术，帮助开发者更好地让想法变成现实、加速应用落地。

好的场景，AI才能更好落地

此次赛事的一大亮点，是引入了LVMH集团作为主办方。这背后不只是阿里云的影响力，更在于像LVMH这样的奢侈品巨头，需要外部合作伙伴才能更好推动业务AI转型。埃森哲Song事业部大中华区高级总监Chris Shi认为，与奢侈品巨头的合作对AI开发提出了一系列特殊要求：首先，要实现极致体验——包括个性化服务精准分层，这背后依赖完善的数据采集与治理体系，以及持续的算法优化和智能体迭代；其次，要达到全渠道无缝融合体验，需要各渠道系统深度整合与数据贯通，更需要在单一触点中打造自然流畅的人机交互体验。更重要的是，还要体现品牌调性背后的品牌文化——意味着AI交互中必须融入品牌独特的价值观、语言和图像风格，以增强品牌与消费者的情感联结，而这需要运用RAG等技术。另外，消费者隐私和数据安全也必须高度重视——需要在数据收集和使用上做到透明、安全，采用高级加密技术和严格隐私政策。在她看来，大型奢侈品集团的AI技术应用，有助于确立行业标杆，推动整个行业标准的制定与完善。可以说，LVMH的品牌影响力将加速AI技术方案在行业内的普及，推动技术从实验室走向市场。阿里云智能集团产品生态发展部副总裁张亮对极客公园表示，除了智能导购场景，未来在多模态、智能硬件、AI工具链以及面向各垂直领域的解决方案上，阿里云与产品伙伴在AI领域的合作还有很多值得挖掘的巨大潜能。这也回到了举办比赛的初衷——解决真实场景的问题，让技术在现实落地。随着此次阿里云和LVMH的合作，这个趋势将继续延续并不断加速。