人工智能在色彩趋势预测方向的相关研究

一、研究背景

1.创造力变成第一生产力，用设计打造产品附加值

资本正在被创造力与创新能力所超越，后者成为了生产中最重要的因素。纺织工业作为世界各国工业化先导产业，在世界经济中的地位不容忽视。中国纺织工业是世界最大的纺织经济体，也是国民经济与社会发展的重要支柱。在过去的几年里，我们经历了从“制造”到“智造”的转型，极大的提高了劳动效率。但随着行业规模化增速不断放缓，工业链条逐渐向发展中国家转移，我们在市场竞争中的比较优势正在削弱。因此，建立时尚话语权，以创造力和设计力打造产品附加值，将成为纺织服装企业至关重要的软实力所在。

2.纺织服装行业市场竞争加剧，企业每时每刻面临商业决策

我们正处于一个高速发展的时代，充满了复杂性、模糊性、不确定性与波动性。人工智能、大数据等新科技革命对全球产业格局带来巨大影响，颠覆着我们原有的知识体系，改变着我们的工作和生活方式。对于企业而言，市场竞争态势的加剧，让我们每时每刻都在面临商业的抉择，而市场留给我们的窗口期却越来越短。在这样严峻的形势下，无论是管理者还是一线员工，都被要求具有商业敏感度、大局观和国际视野。人们就像在为一架在高空高速前进的飞机更换起火的引擎：一面要忙着运用已有的技能去保障生活和工作的正常运行，一面还要面对全新的挑战快速学习、更新、升级。在发展过程中的三岔路口，正确的决策关乎企业的生存与发展，也加重了时代的焦虑。

二、色彩流行趋势研究的现状分析

在这样的时代背景下，在企业与消费者的双重需求推动下，流行趋势应运而生。流行趋势是一个价值驱动的概念，是企业与消费者双驱动的产物。

1.流行趋势是企业发展的产物

企业决策需求。在日趋多元化的市场中，企业需要快速并准确的识别出什么流行能够发展成为趋势，以及这种趋势什么时候结束。能知晓新趋势的公司会有很大的竞争优势。

流行趋势也被用做一种商业化手段。企业会通过发布自己的流行趋势，推出消费走向预测引导和活动，达到推动产品文化、快速销售和价值最大化的目的。

2.流行趋势是消费者心理的产物

时尚心理学研究表明，人们会被激发起强烈的动机去追逐时尚，主要源自于一致性、个体创造和性吸引力。消费者想与众不同，但是也不要太与众不同了。出于这种心理，消费者需要通过趋势预测机构、时尚消费媒体、时尚领袖等，了解流行趋势信息，并作出一部分修改，以满足自己个性化的需求。

综上，在这种双向驱动的市场需求下催生出逐渐专业化的流行研究及预测机构。比如Inter Color、Pantone、Premiere Vision、WGSN、Fabrics China等。

3.色彩流行趋势对企业在市场竞争中的重要价值

纺织服装的流行趋势预测主要包括对色彩、款式及面料的预测，而色彩作为服装三大构成要素中最具商业价值的组成部分，在整个纺织服装工业结构的运行链条中，也具有先导性的作用。色彩流行趋势对企业的价值主要包括以下几个层面：

色彩具有文化价值属性。色彩是由视觉神经所传递的信号，在社会发展中，迅速发展成情感上、社会上以及精神上的现象，并且被赋予了多个层次的生动意义。比如迪拉德百货公司的广告语“粉色，不只是一种颜色，它是妇女特质的一个象征，它是妇女健康和乳腺癌的象征，是与我们息息相关的。”企业可以通过色彩的这种文化象征属性，用色彩来构筑自己的企业文化和品牌形象，即我们通常所说的“品牌色”，以便于企业在市场竞争中更容易被识别，并与消费者产生共情。

色彩流行趋势预测可以指导企业制定符合消费者预期及审美趋势的产品色彩企划方案，帮助企业在市场竞争中掌握时尚话语权，建立引领地位；其次，企业还可以利用色彩对消费者进行引导，从而达到促进消费的目的。以日本为例，1960年代，东京奥运会期间，日本以冰冻甜点色调的配色指向为主流，用刺激消费的战略令色彩变化向多样化发展。随着男士服装的色彩丰富化成为话题，社会上掀起了被称为“孔雀革命”的运动，旨在倡导男士的Y衬衫向彩色衬衫转变。

从产品研发的层面，首先，色彩流行趋势预测可以提高产品研发的精准性，减少库存，降低研发成本；其次，通过印象坐标图（图1）、色彩作用的应用（图2）上对照各种颜色所取得的印象语言，通过相应的材质特征的叠加，即可达到增强产品质感的效果，如软和硬、温暖与干燥、轻与重、新与旧等；第三，可以提高产品的附加值。法国色彩大师朗科罗先生说过，色彩能够在不增加成本的基础上，提高产品的附加值15%～30%；第四，好看的色彩可以增加产品的愉悦使用体验：设计心理学之父唐纳德·A·诺曼（Donald Arthur Norman）在《设计心理学-情感化设计》一书中揭示了美学在产品设计中的作用：有吸引力的东西使人感觉愉悦，人们在愉悦状态下更容易克服所遇到的问题。以此得出结论：“有吸引力的东西更好用。”

图1 色彩情感坐标图

图2 色彩作用的应用

色彩在沟通上大体传递两种信息，一是描述功能，无须语言和文字，就能够准确传递产品信息；二是传递情绪，可以起到与消费者快速达到共鸣的效果。在人对物体的认知中，色彩是第一印象。据科学实验结果显示，人的视觉器官在观察物体最初的时间内，色彩的感觉占80%；7秒内，色彩感觉占67%；2分钟后，色彩感觉占60%；5分钟后，色彩感觉和形体感觉各占一半，并且这种状态将持续下去。对于企业而言，通过使用正确的色彩就能够达到在市场竞争中先声夺人的目的。

三、传统的色彩流行趋势预测方法及问题分析

首先，传统的色彩流行趋势研究主要通过对市场上具有行业引导性的品牌色彩进行收集与整理，通过色彩的聚集程度来判断流行色彩的走向，并预测哪种色彩会成为未来趋势。但是，随着互联网时代的到来，信息传递周期缩短，流行的周期也相应缩短，企业开发的节奏受到极大挑战，这对趋势的时效性提出了非常大的挑战。

其次，由于社会结构的变化，时尚变革的传导方式也发生了变化，从过去的“自上而下理论”的传导方式，转向“自下而上理论”、“水平传递理论”相结合的模式（图3）。即，当社会结构稳定、富有的上层阶层占主导地位的社会中，时尚变革由上至下进行传导；而在社会结构不稳定、各阶层同时接收信息、年轻人占主导的现代社会中，时尚变革则由下至上，或在圈层内水平传递。因此，传统的流行趋势预测体系及方法也需要作出相应的调整。

图3 “自上而下”与“自下而上”的时尚变革模型

接着，研究的样本量过大，难以收集与整理。流行趋势是一个从定量到定性的研究过程，色彩信息的收集与整理是色彩流行趋势研究的重要工作之一。研究员们通过持续地对色彩信息进行收集，并按最终用途建立不同维度的色彩库并进行分析，如按色彩区分、按配色区分、按场景区分、按主题区分等。然而，随着时代的发展、网络信息的爆炸式增长，过量的色彩信息的以人工的方式已经很难进行审阅和整理。

最后，随着市场被无限细分，企业多样化的需求，对研究的有效性与精准性提出了更高要求。传统的趋势主题以及色彩方向在企业实际应用中需要经历较长的转化过程。随着竞争的加剧，企业需要更精准地预测，才能真正有效地指导产品开发与决策。

四、人工智能色彩流行趋势预测体系的思考

随着人工智能及大数据技术的发展，让我们看到了更多趋势之间的关联性。社交媒体的兴起，也为消费者调研带来了更为便捷的新思路。中国纺织行业知识体系和学科体系处在不断发展和完善的动态过程中，面对时代的需求，我们需要建立更科学的色彩流行趋势研究与预测体系、更系统地呈现与交互方式，实现趋势预测与企业实践的结合。

1.人工智能色彩流行趋势预测的基础是先将色彩数据化。

利用网络爬虫技术对公开网站上色彩相关信息定期采集，可以帮助我们完成色彩相关信息的收集工作。孟塞尔颜色系统、COLORO色彩系统、PANTONE色卡等色彩系统的建立，将色彩数字化，并制定了相应的色彩标准，这为色彩信息的数据化分析奠定了扎实的基础。当前，我们采用卷积神经网络(CNN)、全卷积网络 (FCN)等图像分割算法，能够精准地识别服装产品色彩的RGB值（图4），并将这些数值与相应的色彩标准进行映射，即可获得纺织服装的相关色彩数据。这为我们色彩研究工作的定量分析带来了强大支撑。

图4 人工智能色彩识别

2.建立结构化、精细化的色彩数据库

数据本身并不能表达任何含义，只有与逻辑结合在一起，才能发现和表达真知灼见。庞大的色彩数据信息需要通过完善的标签系统将色彩数据结构化，从而起到支持更精细化的色彩趋势分析的作用。比如色彩的功能、属性、情感、风格等。比如coloro色彩应用体系的九宫格色彩风格定位分析模型（图5）中，按照明度和彩度，对不同色彩区间的风格进行了非常细致的定义，包括简约、优雅、正式、甜美、自然等。通过这些被结构化的色彩信息，帮助我们对色彩进行定位，以此达到色彩趋势分析的目的。如图6，在2021/22秋冬的色彩流行趋势分析中，我们得到整个市场中色彩定位偏好，以及在每个不同的定位区间的色相偏好。

图5 COLORO九宫格

图6 Fabrics China 2021/22秋冬

3.建立完善的色彩趋势预测模型，实现多维度实时洞察

在人工智能技术与大数据的加持下，使色彩流行趋势预测变得更多维、更实时、更精准。通过建立不同的分析模型，比如心理学模型、社会学模型、经济学模型，可以使我们可以看到更多现象之间的关联性。

在结构化的色彩数据基础上，如何结构化色彩研究体系亦非常重要。以数字和逻辑为基础的理性科学方法论与以主观和感性为主的审美文化的结合，才能真正有效地服务于企业战略，建立长期的、可持续的竞争优势。

因此，人工智能色彩趋势预测体系的结构化应从影响色彩趋势的几个重要方面，包括宏观方向、中观方向和微观方向逐层入手。每个层级对色彩趋势的影响以及持续程度都有所不同，研究其中的关联性及映射关系，形成完整的研究结构与链路，以更全面的视角来洞察并预测色彩的流行趋势，并建立实时的分析模型，从而为企业在战略制定、产品研发、产品营销等不同阶段提供支持。

色彩流行趋势的变化与政治、经济、社会、技术等都呈现出直接的关系。

社会环境的影响包括文化思潮、生活方式等多个方面。在诸多的人口统计学数据中，年龄、种族和性别对颜色的偏好一直是有影响的。这取决于情景因素，是来自于习得的情感联结，也逐渐形成了色彩的文化。比如以木材为建筑的日本是根植于自然感的色彩文化，因此，源于自然的洗练感配色成为日本配色的基因；而以石材建筑为主流的欧美则更多使用工业感或贵金属的色调。

色彩流行趋势与经济环境也有密不可分的关系。继续以日本为例，1950年代，战后经济复兴时期的色彩，以丰富的欧美文化生活为榜样，开始流行维他命原色；1970年代，经济低增长时期、反工业风潮，人们对自然的向往，使自然色、靛蓝牛仔裤原色开始流行；1990年代，泡沫经济崩溃，深蓝色、深棕色、灰色等基础色开始流行。另外，社会为了刺激消费，开始故意使用一些玫瑰粉红、橙色、黄色等50年代的维他命色，被称为“色彩复古现象”。

因此，我们可以通过建立PEST分析模型，从政治、经济、社会、技术等角度引入外部数据，包括相关网站、社交媒体等，通过自然语义理解技术（图7），从大量非结构化文本中提取关键词、标注标签，通过词法分析、依存句法分析、词向量分析、词义相似度、短文本相似度、评论观点抽取、情感倾向分析、文章标签、文章分类等方式，对政策导向、经济情况、社会文化思潮、消费者生活方式、技术发展等方面进行分析，指导色彩流行趋势的预测。

图7 自然语义理解技术

不同的行业在色彩的趋势走向上呈现出不同的特征。比如纺织服装与工业设计、建筑领域，色彩的流行区间与流行周期都有所不同。在纺织服装领域，根据消费人群与应用场景的不同，如男装、女装、童装和运动鞋，色彩的流行趋势也会有非常大的差异。因此，根据所处行业的细分进行色彩流行趋势的预测，是专业趋势机构的大势所趋，也是企业产品色彩开发的前提。

关注色彩的流行周期也是色彩趋势预测的重点。一个色彩从兴起到衰退，是逐渐变化的过程，发展速度与接受人群规模都有所不同（图8）。通过建立色彩流行周期模型，来预测某种流行色彩处于哪个流行周期，从而来决定产品开发的数量。

图8 标准时尚循环周期

对于企业来说，行业趋势、竞争格局的变化，都会对色彩的趋势产生影响。关心竞争局势的即时变化也能使企业能更好地预测将会出现的威胁与机会。通过波特五力分析法等建立分析模型，将企业放到所处竞争环境中，实时了解竞争态势，通过竞品分析来制定既符合流行趋势特征、消费者预期，又具有差异化的产品策略。

具体的产品因其产品特征、竞争环境的不同，对色彩趋势的应用上也会有所不同。比如就女士西装产品而言，其市场定位、价格带、材质等因素的变化，都会对色彩流行趋势的选择产生影响。因此，我们需要更精准地去研究处在不同细分中的色彩应用趋势，这也需要我们建立更多元的分析模型，以支持更精细化的研究需求。

4.内部数据与外部数据结合的洞察，才是着眼未来

网络改变了我们的生活方式，企业的决策方式也要进行大幅度地革新。引入外部数据在决策中的潜力，超乎你的想象。“外部数据洞察”的软件已经成为企业高管必备的新工具。企业已经开始意识到，仅仅依靠ERP等内部数据进行分析决策很容易造成“孤立偏差”。

成为企业在决策中的最大盲点。只有引入外部数据，关注这些外部数据包括公司生态环境中的竞争对手、客户、供应商以及消费者在网络中留下的“数字面包屑”，并将这些“数字面包屑”与企业自身的数据系统形成映射，将自身置入竞争环境中才能完成更准确的洞察。人工智能色彩流行趋势预测将成为企业决策中最重要的外部数据支持。

五、总结与展望

人工智能、大数据等新科技革命蓄势待发，成为企业在竞争中关键的生产要素和战略资源，也对行业发展产生了更为深远的影响，重塑世界经济的竞争格局。通过内外部数据的打通结合色彩流行趋势的预测，可以帮助企业在竞争中更具优势。人工智能作为人类未来生活中不可或缺的助手，未来的发展将是持续的创新力与创造力，而这一切的可行性终归还是要依托人类的思考与实践。借助先进的技术手段，突破思维的局限，不断创造更加美好的未来。