时尚行业价值巨大，权威机构统计全球市值已超3万亿美元。作为电商领域领头企业阿里巴巴集团，时尚类目如服饰在其GMV中亦占有重大比重。然而，平台上服饰运营和导购的抓手——基础属性，主要依赖商家填写和人工维护，其专业度和准确性仍有很大提升空间。引入同时符合机器学习和行业专业性要求的服饰属性知识体系，以及构建大规模高质量的专业数据集，是打造高可靠的机器算法的根基。通过AI技术提升线上服饰属性标签的可靠性，是提升运营效率和构建时尚产品功能的关键。 在认知单个商品的基础属性之上，扩展机器在时尚领域的应用能力，包括构建商品与商品之间的关系——搭配，构建商品与人之间的关系——适配用户身材、气质等等。逐渐构建贴合普通用户认知的服饰主观（审美）概念的知识规则和逻辑推理能力。期望机器能向时尚专家一样，为人们的穿衣打扮提供时尚建议。建议不仅包括商品组合，期望能延展到搭配效果和搭配理由的自动生成等等。