ASOS推出混合式虚拟试穿功能，旨在通过个性化体验降低在线时尚零售的高退货率。该功能支持用户上传照片或使用AI生成模型进行试穿，首批约1万款产品将在英国iOS应用上线，随后拓展至美国及其他市场。
两种虚拟试穿路径
ASOS联合AI时尚平台AIUTA，首次将两种技术整合以适配不同用户需求：
- 基于照片试穿：利用计算机视觉与生成式AI分析用户照片，将服装精准投射至身体轮廓；
- AI模型试穿：根据尺寸、体型及偏好生成抽象化AI模型，为注重隐私或数据敏感的用户提供替代方案。
该功能加载时间仅需4至7秒，优于主流解决方案，有效避免因延迟导致的购买中断。ASOS数字产品负责人Melissa Lim强调，此举旨在尊重用户习惯，提供灵活选择而非强制推行特定交互模式。
技术应对尺码不确定性
服装品类退货率普遍高达30%至50%，多品牌零售商更面临版型、尺码表及材质差异带来的挑战，导致消费者常采取“多码试穿”策略。虚拟试穿技术通过深度学习模拟面料特性、褶皱形态及光照条件，实现更真实的尺寸与比例展示，帮助消费者准确预判上身效果，从而从源头减少因合身度偏差引发的退货行为。
缓解退货经济与环境压力
高退货率不仅带来运输、检验及商品折损等直接成本，还加剧了碳排放与资源消耗。对于利润率承压的ASOS而言，退货率的小幅下降即可显著改善运营利润。同时，基于数据的尺码推荐兼顾经济效益与ESG（环境、社会和治理）目标，符合日益严格的监管要求及可持续发展趋势。
迈向数据驱动的规模化零售
目前该功能处于分阶段推广期，未来数月将扩大国际覆盖范围。ASOS计划将其深度整合至个性化尺码推荐、退货分析及AI品类规划等核心系统中。这标志着企业正从单一功能创新向数据驱动的战略转型，致力于构建数字销售信任，解决时尚行业的结构性低效问题。