有時候，新的流行趨勢彷彿是突然出現的，但實際上，這些時尚通常是幕後行為者（時尚趨勢預測者）數月甚至數年地仔細觀察和計劃後的產物。

這些熱衷於潮流的人會注意到時裝秀和名人穿著的流行方向，也會收集有關政治、娛樂、環境、科技和消費者行為的資料。宏觀的文化觀察是一個起點，可以讓人提前兩年推斷出什麼顏色、輪廓和麵料將成為下一個時尚趨勢。

時尚來自哪裡？

來自趨勢預測公司Fashion Snoops的專欄首席編輯Carrera Kurnik說：“時尚始終是對環境的反應。經濟環境、情感環境、政治環境以及所有發生在我們周圍的不同事情都在影響著我們的時尚觀，包括我們的著裝方式，我們希望別人如何看待我們，以及我們如何向別人展示我們是誰。”時尚趨勢預測者會觀察這些環境中的任何一種變化。

根據預測公司WGSN時尚副總裁Francesca Muston的說法，真正的分析是在發生一系列類似的觀察之後開始的。在確定一種文化趨勢之後，分析師將其轉化為相應的時尚動態。預測公司除了可以從社交媒體上得到潛在消費者提供的源源不斷的資訊，還可以訪問大量歷史資料（秀場照片、時尚雜誌檔案和他們自己的研究）。

人工智慧如何成為時尚趨勢預測專家？

現在，除了分析社交媒體，許多公司都使用人工智慧程式來追尋新趨勢。例如，Fashion Snoops使用AI來搜尋網際網路上有著潛在流行趨勢的流行語和新奇俚語。

IBM的Watson AI可以分析來自時裝秀的成千上萬張影象，並分析洞察零售商在即將到來的季節應尋找哪些顏色和圖案。該演算法可以忽略無關的資料，例如背景型別和模特的膚色，然後找到每個影象中的突出顏色並進行記錄，最終得到有關每種顏色出現頻率的資料。它還可以對織物圖案進行相似的分析，並在不同的時裝秀之間找到相似之處。僅靠時尚趨勢預測者本身永遠不可能及時分析下一季的這麼多資料，所以使用人工智慧做這項繁重的工作可以讓時尚達人將重心放在尋找不那麼傳統的領域裡即將到來的趨勢，比如電影、電視，甚至是政治。

研究人員表示，趨勢預測中AI的力量不止於此。眾所周知，時裝業是一個對生態環境帶來很多困擾的行業，佔全球碳排放量的10％，每年將多達900萬噸的紡織品放入垃圾填埋場。為緩解此問題，人工智慧系統可以幫助服裝製造商預測每種款式的需求量。當有新產品上市，AI若能預測出兩個月之後該產品的銷售額，就可以幫助最大程度地減少未售出的庫存。減少浪費可能是時尚品牌可持續發展的重要一步。

舒適性和可持續性之類的趨勢已經存在了一段時間，並且還在不斷髮展，與此同時新的趨勢也在持續產出和演變。Kurnik 表示，有時候人們將趨勢看作是像鞭炮一樣突然發生的事情，但這與鞭炮並沒有太大關係，更多的是追隨潮流。