“女人的衣櫥里永遠缺一件衣服”，折射出女性消費市場有著先天優勢和巨大潛力，女性消費欲望、消費能力和消費品次的提升，給女性市場帶來巨大商機，同時，愛拍照愛購物的女性天生是感性的視覺動物，對時尚的追求始終不渝，以美妝、服飾等目標客戶群體為女性的細分化垂直領域迎來發展契機。
然而在現實中，當在大街上、看電視、翻雜志、刷朋友圈時，看到一見鐘情的服飾，想購買時卻無法或沒時間用合適的詞語描述，從而與之擦肩而過。在個性張揚的時代，女性對時尚的追求從未滿足，也不想被滿屏購物推薦洗腦，只想找自己想要的，從而滿足女性“所見即所得”碎片化移動購物需求。
面對女性購物市場亟需解決的市場需求和痛點，今年7月份上線的一款“以圖搜衣”應用衣+逐漸吸引人們的眼球。衣+，從價值高的女性用戶群體切入，基于時尚的圖像識別搜索引擎，實現以圖搜衣購物方式，用戶可以隨時隨地通過圖片搜索時尚服飾購買，通過新一代圖像識別搜索和深度學習技術連接圖像與人、商品，來挖掘移動互聯網海量圖像數據中潛在的商業價值。創始人張默整合團隊成員來自斯坦福、新加坡科學院、中科院、百度等技術優點，采用國際領先的深度卷積神經網絡技術，將圖像識別精度從60%—70%提高到90%—98%。張默對獵云網講，“未來五年使用圖像和語音來表達需求的比例將超過50%，需求表達最多的一個類型是與life style（生活方式）相關的。”
衣+“以圖搜衣”購物方式受到廣泛關注，那具體到產品功能上，衣+遵循怎樣的產品邏輯與普通購物方式形成區分呢？具體分析有以下幾點：
1、以圖搜衣。用戶通過拍照或上傳圖片搜索出相同和相似款時尚服飾進行購買，幫助用戶實現“所見即所得”碎片化購物需求，同時，衣+收錄了精選的Amazon、Farfech、Heels、H&M等海外140家電商網站的商品數據，和國內的天貓、淘寶的商品數據，通過新一代圖像識別搜索和深度學習技術來挖掘移動互聯網海量圖像數據中潛在的商業信息。
2、優化搜索。衣+應用的搜索結果會以圖片列表展示，用戶還可通過產品類別、顏色、價格等條件改進搜索結果。
3、社交互動。衣+社區是一個有溫度的應用，通過社區用戶分享照片和互動交流形式，在上傳的圖片上加品牌、風格、人物等任意標簽，幫助用戶搜尋來自巴黎、米蘭、倫敦、紐約的最流行款式。通過導入社交網絡熟人關系，根據對時尚服飾的興趣愛好交友，培養粘性用戶。
4、PK明星。通過上傳自己穿美衣照片，系統會根據衣著明星范指數，為你找到你最像的明星，增加購物的樂趣。
衣+（Dress+）是時尚的以圖搜衣應用，支持網站，手機和Google Glass，可在各大應用商店下載使用，衣+應用“工具+社區+導購”模式逐漸被用戶廣泛認可，他們在2013年12月獲得美國硅谷某天使投資。在談到衣+創業的成功時，張默講，“新穎的購物模式和服飾垂直細分領域的發展趨勢是衣+能夠成功的關鍵性因素。”
衣+的本質是基于人工智能的圖像識別搜索引擎，與百度推出的拍照搜索功能很相似，單純從搜索方式和內容上很難區分二者孰優孰略，但是，更加專注的“以圖搜衣”應用衣+與百度拍照搜索功能相比，在服裝搜索垂直細分領域更勝一籌。
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