一直以來，李宇春都是那麼的與衆不同，當粉絲們已經習慣她一身筆挺褲裝的樣子，她卻用裙子驚豔了時光。當李宇春身著高IQ（Intelligence Quotient）的「認知禮服」（AI禮服）時，與衆不同的她已經站到了時尚與科技的前沿。
在李宇春認知禮服背後，是人類設計師的靈感、創意與IBM公司的Waston人工智慧系統的融合。不過，增強時尚設計師、電影剪輯師的創意只是認知系統的「小目標」，觸發醫療、教育、零售、金融等多個行業的商業變革纔是認知系統的核心價值所在。
李宇春的「認知禮服」爲何驚豔全場？
在《VOGUE服飾與美容》十一週年慶祝派對上，李宇春以一身白色蓬蓬裙搭黑色小外套驚豔全場，在帥氣中盡顯小女人的柔美。這雖然不是李宇春第一次穿裙裝，但卻是她第一次嘗試「認知禮服」，這也是中國第一套由人工智慧、設計師和李宇春本人共同合作完成的禮服。
人工智慧？是的，IBM公司的Watson人工智慧系統也參與了。在它的幫助下，中國新銳年輕設計師張卉山在短短的一週之內就設計出了這套禮服，這在過去是難以想像的。他們是如何做到的呢？
爲此，IBM Watson先是閱讀了上百萬條來源於社群媒體的圖片及文字，幫助設計師360度瞭解李宇春，從而準確把握李宇春的時尚特質；然後，IBM Watson根據設計師的構思，從50萬張時尚經典圖片裏識別出禮服的時尚元素，包括廓形、面料、顏色。最後，Watson推薦了2500張圖片供設計師參考。如果沒有Watson的幫忙，設計師可能需要大量的時間手動完成這個過程，而IBM Watson將這個過程縮減到一週。
「IBM Watson幫助我更清楚的重新認識和了解李宇春，得出的結果既非常貼切李宇春的形象，也給了作爲設計師的我更多的靈感激發和創意空間，這次合作讓我看到了人工智慧在時尚和創意領域所表現出的強大力量。」張卉山這樣說道。
這已經不是IBM Watson第一次做出這樣的嘗試。在今年的Met Gala上，IBM Watson與時尚品牌Marchesa合作爲超模Karolina Kurkova打造了一款神奇的禮服：這款周身綴有150朵玫瑰花且在花中內置LED燈的禮服，能夠實時感應粉絲在社群媒體上的語義情緒，自動變換顏色，反應粉絲歡樂、忍耐、興奮、鼓勵和好奇的情緒。
IBM Waston還有哪些潛力可以挖掘？
從李宇春的「認知禮服」可以清晰地看出，IBM Watson給設計師提供的強大助力，但意義遠非於此。正如IBM副總裁、大中華區首席行銷官周憶所說：「以IBM Watson爲代表的人工智慧，也許將給中國的時尚界展現出全新的前景：即使很年輕的設計師，也可以透過對人工智慧的運用，猶如插上翅膀一般，快速成長爲大咖甚至大師。」
早在今年9月，一位在業界廣受認可的墨爾本高級時裝設計師Jason Grech就已經大膽預測了2017春夏時尚趨勢：浪漫、文藝和自然是主旋律，而衝突風和未來風等也成爲獨特的風景線。Grech和他的團隊，藉助基於IBM Watson visual recognition（視覺理解）開發的Zeitgiest 色彩分析工具，分析當前流行色並提供未來兩季的流行色彩預測。 而認知技術則幫助設計師將建築影像與時尚影像相互匹配，實現了時裝設計的大膽跨界。
IBM Watson對於時尚潮流的預測不僅可以幫到設計師們，還能夠讓每個人離時尚更近。藉助於Watson的自然語言理解能力和機器學習技術，IBM Watson Trend應用可以從數千萬次在線對話中提取用戶喜好，涵蓋社群媒體網站、部落格、論壇、評論、評級和綜述等近10000種途徑，並從中得出對未來流行趨勢的判斷。
電影剪輯師們正在尋求透過認知技術快速製作電影預告片。20世紀福克斯公司就透過與IBM研究院的合作，爲即將上映的懸疑恐怖電影《Morgan》製作了有史以來第一部6分鐘的「認知電影預告片」，Watson迅速挑出了10個最適合製作預告片的電影場景交由製作人員，使得通常10天到一個月才能完成的預告片製作現在只需要24小時。
音樂創作者們同樣也在藉助認知技術激發靈感，開啓全新的創作方式。2016格萊美上斬獲最佳音樂製作人的Alex Da Kid在最新的《Not Easy》中，就藉助Watson的海量數據分析和自然語言理解能力，更好地把握近年來最受歡迎的情感表達方式和人們關心的話題，再結合Watson對於衆多流行音樂曲調、節奏等的分析進行作品創作。
這些還只是IBM Waston在一些小衆人羣或者細分領域上的應用，相比較這些，IBM Waston在更多行業大規模的商用所帶來的不僅僅是生活和工作方式的改變，更是商業形態和商業模式的變革，這種變革影響更大、價值也更大。
在服裝行業，認知技術不僅可以幫助到服裝設計師把握流行趨勢，實現高效的設計，還可以幫助服裝企業構建全管道的行銷平臺，實現智慧管理和精準行銷。Lily商務時裝基於IBM認知商務全管道解決方案，正在透過線上線下的數據收集、整合、分析，Lily商務時裝將實現庫存、訂單、客戶等數據的統一管理，智慧管理庫存、優化商品選擇以及物流優化；並面向不同區域、不同偏好的個性化消費者，爲他們提供定製的、有意義的促銷資訊，提升用戶體驗。
在零售行業，人工智慧正在成爲人們線上的購物幫手，幫助傳統零售業不斷改善用戶體驗。著名的梅西百貨今年下半年開始在全美10家連鎖店試用移動網路工具Macy's On Call，透過這個工具，顧客可以透過移動設備與人工智慧平臺Satisfi展開互動，得到關於商品、服務及設施等問題的反饋，而Satisfi正是融合了IBM Watson自然語言理解能力和機器學習能力。
在醫療行業，IBM Watson正在成爲醫生的助理，幫助醫生進行病患的輔助診斷治療。據統計，Watson每秒能夠讀八億頁的資料，幫助生命科學家把斬獲一些重要發現的時間從數年甚至縮短到了數週。同時，IBM Watson還可以從來自於電子病歷、放射影像報告和病理報告、化驗結果、醫生病程記錄、醫學文獻、臨牀醫護指南及公開的結論性報告等方面的數據中提取洞察，幫助醫生針對具體病患做出個性化治療決策。
從2011年IBM Watson在美國Jeopardy（危險邊緣）的電視節目上和人類同場競技開始，IBM就在持續推動其在商業領域的應用。今天IBM Watson的應用場景不僅體現在服裝設計、電影剪輯和音樂創作上，也正在深入應用到更爲複雜的醫療、零售、教育等行業。IBM公司董事長、總裁及首席執行長羅睿蘭甚至表示：「在未來五年內，Watson AI將成爲人們的助手，屆時無論是企業還是個人，他們的每一個重要的決定都將在Watson AI的幫助下完成。」
人工智慧難道要取代人類嗎？
不管是Gartner還是Forrester，這些權威的分析機構對於人工智慧的發展都非常樂觀：Gartner認爲網路已經進入新常態，下一個時代將是人工智慧；人工智慧的應用不僅會對傳統產業進行改造，還在一定程度上催生了新的商業模式。而Forrester更是在一份最新的報告中指出，2017年人工智慧的投資將同比成長300%以上；透過複雜系統的高級分析和機器學習技術得到智慧認知，AI將爲企業用戶提供強大的、以前從未有過的洞察。
已經有60年曆史的人工智慧正在迎來自己的新紀元，2016年甚至被很多業內人士定義爲人工智慧的新元年。但在人工智慧快速發展的同時，人們開始擔心，人工智慧會不會在不久的將來取代人類，成爲人類文明的終結者。
對此，IBM副總裁，大中華區首席行銷官周憶以Waston在醫療領域的應用爲例表示，在醫療領域，Watson可以獨立完成診斷，但它的設計者並不熱衷讓它成爲獨立的「醫生」, 而是「培養」它融入醫務工作者的診斷過程中。「機器將不會是你的對手甚至敵人，而是你的摯愛親朋！AI這兩個字母：I就像頂天立地的人，而A就像『人工智慧』，它像椅背讓人依靠信賴，它像梯子助人登高望進。」
