服装销售终端的8大新兴应用技术
点击数：2223 发布时间：2015-08-07 来源：
国际多家权威机构都在密切跟踪可应用于未来生活的新兴科技，其中8大新兴技术在未来可能会成为推动
服装
销售终端发展的重要力量。和小编一起去探个究竟吧!
1 HTML5技术
HTML5技术是标准通用标记语言(万维网的核心语言)下的一个应用超文本标记语言(HTML)的第5次重大修改。基于HTML5开发的网页APP拥有更短的启动时间，更快的联网速度，为用户提供更快速的网页体验，同时为网页应用开发者们提供了更多功能上的优化选择，带来了更多体验功能的优势。未来，基于HTML5技术网页将呈现出更多的风格和更强的效果，用户将会惊叹于浏览器中所呈现的惊人视觉效果。同时，由于支持网页端的视频、音频等多媒体功能，更优化的在线交流也将得到实现。
2 VRML虚拟现实建模语言技术
VRML是一种用于建立真实世界的场景模型或人们虚构的三维世界的场景建模语言，具有平台无关性。在国外VRML已经广泛应用于生活、生产、科研教学、商务甚至军事等各种领域。VRML带来了一个全新的三维世界，让网上店铺不再仅仅停留在平面上，它使这个虚拟的世界动了起来，而且它还可以按照消费者的意志动。它改变了互联网上单调、交互性差的弱点，将人的行为作为浏览的主题，所有的表现都随操作者行为的改变而改变。VRML可以将平面的网上店铺改编成三维，让消费者可以在里面自由地遨游。
3 三维激光点云测绘技术和全景地图技术
三维激光点云测绘技术，又称实景复制技术，能提供扫描物体表面的三维点云数据。全景地图技术是运用数码相机对现有场景进行多角度环视拍摄后，利用计算机进行后期缝合，并加载播放程序来完成三维虚拟展示。
与三维激光点云测绘技术相结合将为顾客带来更好的视觉体验。运用三维激光点云技术可先对线下实体商铺进行实景测绘录入，然后运用全景地图技术对收集图片进行后期缝合，在互联网上进行展示。这与虚拟的三维效果是完全不同的，该效果的应用更具真实感。未来，对于那些在线上、线下都有店铺运营的
企业
或
品牌
，这两项技术的运用会带给消费者全新的体验。
4 虚拟试衣技术
虚拟试衣技术能实现在静态人体模型上设计衣服的款式以及模拟衣服附着在虚拟角色动画上的着装效果。它是应用虚拟的3D模特匹配虚拟
服装
，得到服装试穿的观看效果。但是它不能实时展示衣物的物理属性，如褶皱、悬垂及与人体碰撞的互动效果。模特无法与操作用户进行实时交互。3D虚拟试衣技术比较成熟，人们的关注度也比较高，目前开始尝试应用于服装
公司
的
产品
设计阶段或网上商店的展示中，预计在不久的未来就会在网上商店得到广泛的应用。
5 体感试衣镜技术
3D体感试衣镜技术将人体感应技术和网络数字显示技术结合，由试衣终端、内容管理服务器与互联网管理三部分组成。使用者站在屏幕前，只需通过手势凌空控制即可实现衣物试穿的交互体验。虚拟试衣技术与体感试衣镜技术虽同为试衣技术，但两者仍存在区别。虚拟试衣在网上商店中需通过虚拟模特和服装，模拟动画实现试穿，用户无法与衣物进行直接交互，在服装物理性上也不能做到很好展示。而体感试衣镜主要可应用在实体店铺中，通过这一技术使得试衣环节变得更加方便快捷，还可以通过移动终端实时分享。
6 全息影像技术
全息摄影术主要应用于形貌测量、变形测量、粒子场测试、数字全息显微、防伪、三维图像识别、医学诊断等许多领域。它在空间显示真实的3D立体影像。用户不需要佩戴立体眼镜或其他任何的辅助设备，就可以在不同的角度裸眼观看立体影像。这项技术在媒体报道、商业橱窗展示和商品展示等领域，将充分发挥其立体影像显示的优势，带给消费者一种全新的立体体验。同时，其逼真的三维显示及五彩缤纷的图像也可以用在产品包装上。
7 大数据技术
大数据是近两年的热门技术，它不仅用来描述大量的数据，还涵盖了处理数据的速度。通过物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器而来的大数据，可划分到大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等领域。大数据技术未来将广泛应用在销售终端的运营和日常维护与管理中。这些工作包括产品管理、消费需求的整理分析、市场策划和推广、搜索引擎的数据跟踪分析及客户服务等，未来都离不开大数据技术。
8 云计算技术
云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务)，这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。应用包括云物联、云安全、云存储、云游戏、云计算与大数据。数据隐私和安全性问题，网络传输问题，用户的使用习惯和缺乏统一的技术标准是该技术发展的主要限制。
云计算技术和大数据技术相结合的强大效果可应用于销售终端的两大领域中。其一是针对消费者提供更智能的服务，如在综合型大网络商店的搜索引擎中可以快速优质地为顾客在众多历史产品中筛选出目标产品，也可以通过移动终端随时向消费者推送及时准确的信息。其二是后台管理上，根据销售记录分析或搜索引擎的数据跟踪分析，可为商家预测市场发展趋势，从而更有针对性地为不同客户提供个性化产品服务，获得更大市场和利润。
