总部位于美国的一家创业公司Neasy正在使用iPhone具有激光雷达的深度感应FaceID相机作为脚部扫描仪，来捕捉足部的3D模型，以预测运动鞋尺码是否适合。
这款应用目前面向iOS推出，但将于近日正式推出，它在使用iPhone前置摄像头拍摄脚的3D扫描之前，会询问用户一些有关运动鞋合身偏好的基本问题。该扫描用于为应用程序中出售的一系列运动鞋提供个性化的适合度预测——在每个运动鞋型号旁边以绿色文本显示个性化的适合度分数。
我们常常在网上购买鞋子的时候，由于生产鞋子的版型、尺寸标准不一样，即便是相同的尺码，不同品牌的鞋子也存在误差，导致网上购买鞋子产生较高的退货率。这就是Neatsy公司希望其AI算法通过加入更多个性、合适的处理判断因素来解决这一问题。
由Neatsy公司的CEO兼创始人Artem Semyanov设计的机器学习模型，利用该模型分析用户从应用程序得出的足部扫描、运动鞋垫扫描结果，预测一系列主流运动鞋品牌（目前包括彪马、耐克、Jordan Air和阿迪达斯）的舒适度。
他说，他们还考虑到鞋子的材质，并将根据用户的合身反馈不断完善算法。这家初创公司表示，它已经获得了一项美国专利，用于推荐鞋子合适尺码的3D扫描技术。
该团队今年夏季通过一些商业试点测试了该算法的效率，并说他们能够证明，基于Nearty AI的算法预测的推荐尺寸，运动鞋的退货率降低了70%。
减少退货显然是在线零售商的控制主要成本的主要方式。Neatsy公司估计，考虑到物流成本以及外观损坏、包裹丢失等其他因素，运动鞋的退货每年给电子商务店家造成了约300亿美元损失。他在创建Neatsy之前领导棱镜实验室的机器学习团队说：“这一类别的最常见原因在于运动鞋穿着不适合和大小不匹配。”
2019年的一项调查发现，73%的购物者的退货体验会影响他们再次从某个特定零售商处购买的可能性，68%的人表示这种体验会影响他们对零售商的整体看法。若退货率高居不下，客源流失，这又是一笔潜在的亏损。
在过去五年多的时间里，几十家新兴公司一直在尝试利用各种数字工具来解决尺寸和合身问题，例如，3D人体模型、“智能”尺码套装，甚至是品牌和服装专用的标准尺码带。没有一家公司提出一个适用于所有东西的解决方案，随后，被其他浪潮淹没。但瞄准预测鞋码舒适度的Neatsy公司，有这光明的钱江。
但Neatsy公司也有一定的局限性。该产品还得依靠主流的iPhone传感硬件来获得优势。因此，你要想体验该技术，首先的你的iPhone必须搭载激光雷达；此外，Neatsy的足部扫描过程还需要用户正确地设置相当多的步骤，例如，你还需要准备一双纯色袜子。虽然扫描只要做一次，但是要花费相当长一段时间。
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