对时尚一窍不通的我，这次居然靠AI在巴黎古着店淘到了宝贝。

文｜白棉

编｜陈梅希

前几天，我乘坐飞机回到北京，标志着这次欧洲春日之旅的圆满结束。和公司同事一起在欧洲团建旅行一周，我满载而归，行李箱里装满了各种纪念品，包括药妆、文创和衣物，满满当当摆了半个箱子。

在这些纪念品中，有一件Vintage风衣特别引人注目。这是我在巴黎一家平价古着店里精心挑选的——米白色调，内排扣设计，版型修身，面料舒适，尺码也恰到好处，仿佛就是为我量身定做的。

对于时尚，我确实是个门外汉。但幸运的是，AI助手帮我识别出这件风衣出自一个被LVMH集团收购的法国知名品牌。于是，我毫不犹豫地花了15欧（约合人民币120元）把它带回了家。

或许是因为我们公司一直密切关注互联网行业的发展动态，老板又在年初号召所有作者关注AI对各自领域的影响，所以在这趟旅行中，AI的存在感格外强烈。

在巴黎，我们借助AI的力量解决了不少难题。比如，餐馆的菜单是豆包一键翻译的；在卢浮宫，我们用GPT做了专业导览，既省钱又高效；面对巴黎城市公园内那些不知名的园林景观，AI甚至能在一两秒内给出详细的功能介绍。

而在巴黎玛黑区的古着店里，我和同事更是让AI上岗，担任起了时尚买手的重任。

AI助力，开启捡漏新篇章

玛黑区是巴黎古着店的聚集地，自16世纪以来，二手店就在这里生根发芽。我们选择的Free'P'Star是一家性价比极高的连锁二手店，在巴黎，与之竞争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以其低价、海量的复古单品和摇滚朋克风格氛围而闻名。入口处挂着五彩斑斓的丝巾和真丝领带，价格只要1欧——相当于人民币八元左右。

领带照片｜图源作者

每家分店都设有专门的1欧区，两三米长的大箱子里堆满了T恤、毛衣、外套、裤子和连衣裙，定价统一为1欧。下午三点，这里总是人头攒动，要等待片刻才能挤到淘货的核心区域。从箱子里翻找衣物，未尝不是一种别样的“淘宝”体验。

几乎每家店都能看到拖着衣服袋子的店员，他们忙着往1欧池和挂衣区增补货品。

1欧区照片｜图源谷歌地图

对于奢侈品和时尚，我和同事都是一窍不通。但好在有AI的帮助，前一天，同事在本地朋友和AI的协助下，成功购置了五件单价3.5欧（约合人民币28元）的衣服，积累了一定的淘货经验，还自称已经晋升为巴黎古着店的地板级买手。

这位地板级买手的得意之作是一条意大利牛仔裤，标签上带着有趣的拳头标语。AI将其识别为意大利本土复古牛仔品牌EMANUEL，这是牛仔黄金时代（80-90年代）的代表品牌之一。

和AI对话｜图源徽声在线同事

当然，如果要在古着店把每一件衣服的标签都拍给AI看，未免有些大费周章。在AI买手上岗前，我们还是需要依靠人力进行初筛。根据古着店常客的建议，中古店捡漏首先要看衣服的品相和面料触感，风格款式也要符合个人喜好。接着，要肉眼看标签，上个世纪的标签字体和缝标方式与近20年的明显不同，带有手工年代的质感。

经过肉眼识别筛选后，AI买手就可以负责介绍品牌和其发展历史了。最终，同事识别了大约15件衣服标签，并购买了其中5件。

“简洁清楚的现代标签，大多数是快消品牌，看都不用看。”记着友人的建议，我们快速地寻找合眼的衣物。

店内衣架｜图源作者

同事从挂着的众多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，人的耐心也同样有限。我顾不上精心雕琢Prompt，直接拍照丢给豆包，点击“这是什么”。

和AI对话｜图源作者

豆包回复得很快，它通过标签迅速判断出这是上个世纪的某个法国品牌，并给出了初步鉴定结论。15欧的标价，确实非常实惠。

有趣的是，AI并非一味地扮演“捧哏”角色，它也会给出客观的评价。

我翻到一件裤子，标签显示Prada，颜色也是常见的Prada绿，一看标价10欧（约合人民币80元）。

和AI对话｜图源徽声在线同事

我把它递给同事，她随手用豆包一测——结果显示是Prada的仿品。豆包凭标签上字母R的字形差异，一眼识破了破绽。

“不要了，AI说是假的。”我们迅速把它放回原处，假装自己是熟练的时尚买手，能一眼看透冒牌货，实际上我们连一个奢侈品的真假都识别不出来。

在那个下午，我和同事手持AI在巴黎玛黑区的多个古着店巡回淘宝。个别店有地下室，但手机在那里失去信号，我们也会失去亲爱的AI买手。我们对Vintage品牌毫无了解，更谈不上捡漏和挑选，只好悻悻而归，转身前往有信号的区域——在那里AI买手才能发挥作用。

AI买手测评，谁更胜一筹

逛店时间毕竟有限，无法用AI进行详细的鉴定分析。返回北京后，我又陆续把风衣标签发给多个AI，尝试测评这些“AI买手”的能力。

在更详细的询问后，豆包给出了二手平台识别标签，并在美国二手服装网站GEM找到了相关品牌标签和衣物照片进行展示。

和AI对话｜图源作者

紧接着，我又用其他几款AI做了对比。在图片搜索与图像解释这一项上，豆包在准确度、速度与覆盖面上都表现优异。

千问的图像识别不够准确，将品牌标识识别为"Bouch & Fils"。即便如此，根据标签风格，千问也准确推测出这是一个法国本土的中高端成衣品牌。

换Gemini来识别，得出的品牌结论与豆包一致。但相较之下，Gemini更进一步——它指出标签采用的是织唛工艺，而非现代常见的印唛，字体带着明显的年代感（衬线体与手写风格的混搭），缝线也紧致工整。它甚至给出了鉴别古着仿品的市场逻辑，表示这类小众且已停业的区域性高端品牌，市面上几乎不会有"仿冒工厂"愿意去做，因为造假成本远高于品牌本身的溢价空间。

Gemini还进行了一次不必要的自圆其说。因为我并未告知Gemini这是在古着店里淘到的，于是它把15欧的吊牌误认成了150欧，并以此为据印证该品牌属于高端品牌。

相比之下，GPT的mini模型识别水平明显落后，它坚持认为品牌名是French Trotters。切换到研究型模型后，它深度思考了大约3分钟，终于得出了准确的识别结果。在这三分钟里，GPT兢兢业业地进行了研究，认真分析了多个可能的识别结果，并结合互联网资料进行比对。长思考模型结合该品牌的互联网资料介绍了品牌历史，同时附带了所有资料链接。

看到GPT得出正确结论，我一边感慨GPT终于扳回一局，一边庆幸自己没有在古着店使用GPT当买手，否则我和同事将在店铺罚站好几个三分钟。

Claude的模型思考更快，几秒后就给出了答案，同时还识别出图片中的黄色标签，标价为15€，认为以这个价格入手相当划算。

精准度是一方面，AI最大的优势是便捷。在快速搜索和定位讲解方面，AI的使用体验确实大幅超越了传统翻译器、浏览器和其他检索工具。从拍照、提问到给出答案，能一气呵成地解决买家的甄别需求。

AI进军时尚行业，未来可期

AI在我们的购物体验中只承担了简单的识别功能，但职业买手所做的分析一定比拍照识别更复杂。不过，在真正的时尚买手产业链里，AI技术也已然产生了影响。

在服装零售业中，买手主要承担“选购”的决策，帮助百货商店、精品店或电商平台选购和策划时尚商品，决定向消费者出售什么。他们需要参加各大时装周和展会，在街头观察流行风格，评估未来一到两个季度的流行走向，接着对接供应商批量采购。

买手这一职业最初确立的地点，正是在巴黎。20世纪早期，高级时装在巴黎兴起，众多外国时尚杂志纷纷前往巴黎参加时装秀，百货公司也派人去巴黎购买样衣以供仿制。

在中国，买手店同样早已落地生根。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，在十余年间完成了一轮跨越式扩张。

无论国内外，买手们多以经验和直觉选择符合时尚趋势的衣服。如今，AI正在悄悄介入这一原本需要依赖“感觉”的环节。

针对B端领域，众多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便是代表之一，它利用视觉技术每天分析超过300万张社交媒体图像，基于模型预测流行趋势，客户包括LV、Dior等顶级奢侈品牌，还可以定位细分地区预测结果，利于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利用AI搭配服饰的使用场景，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种子轮即拿下5000万美元融资，预计在2025年6月上线。用户只需输入类似"我想要一条去巴黎参加婚礼的裙子"这样的自然语言，便能检索到匹配的商品。

我试了一下，平台给出了西装外套裙、丝质衬衫裙与A字中长裙三类推荐。每个商品可以直接点击进入品牌线上店铺购买，也可以点击"更多相似"查找类似风格衣物。

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获得了大量关注。AI在时尚觉察上的笨拙表现，搭配豆包一本正经提出建议的声音，制造出了奇妙的幽默效果。针对所有的长裤，豆包都会建议用户把裤腿卷上去，像是默认所有人都要去海边捞鱼。豆包对“潮”也有着出色的理解，默认的亮色搭配成功为用户们带来了满分村民穿搭，别出心裁的“高级感”对应着解鞋带、挽袖子，一不留神就是“破烂感”。

虽然这一切都不可避免地充盈着荒谬色彩，但AI的视频功能让人和AI的互动变得即时清晰，连穿搭这样的日常生活场景里也有了AI的位置。

因为工作需要，我研究最多的AI功能是收集资料和研究分析，忽略了众多生活场景里AI的便捷性。无论我们面对的是大量非母语信息，还是不熟悉的生活语境，多模态AI模型的便捷性都明显高于文字交流。从“问一问”到“拍一拍”，AI所辐射的场景就这样一点点从工作延伸，进入每个人的生活。

让AI帮我选一件风衣，也许消耗不了多少计算资源，但至少在那个下午，它让我真正体验到了捡漏的快乐。在被AI生产的垃圾内容淹没多时后，我第一次发自内心地感受到了AI带给我的幸福感。

（注：本文不含广告，谨以本文感谢豆包对我司捡漏之旅的贡献。）

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