我们希望我们的智能衣橱项目iTailor能给用户带来全新的衣装搭配体验。
用户可以使用移动终端应用(Android App早期)对自己衣柜中繁多？衣服采样入库(2D或3D着衣照或只是衣装照)，
同时采样入库的还有用户详尽的身体信息(…)
(利用realsense的3D建模功能使身体信息采集轻松自动化)，
用户在移动应用上手动排列组合分类自己的衣服搭配(如按春夏秋冬或款式)，
为其提供简短的描述或风格标签或使用记录，清洗建议甚至可以是温馨感动的细节瞬间，
这些都可以分享给iTailor社区内不同授权权限的其他用户来互动。
在用户授权与安全传输下，
用户可以选择将自己衣橱的一部分或整体上传至我们的云服务器，
上传的同时，iTailor应用会邀请用户参与我们精心设置的心理小游戏以测定该用户对衣装搭配要素(如颜色，风格，款式，材质等)的偏爱值，
我们会根据用户上传的服装信息，身体信息和偏爱信息，结合地理位置(未来地理位置)与时令气象节日等本地信息，
利用我们对海量服装搭配规则上“静”心量化的成果程序，
计算出为数不多的整装搭配，这些搭配可以全部来自用户上传的衣装，也可以以用户已拥有的服装为种子，利用我们自主研发的简单电商搜索引擎在互联网上找寻与之最搭配的另一半衣装，在恰当时间推送给用户，同时给予我们的推荐理由(感性标签+算法匹配率)，
最为重要的是我们会采集用户对不同推荐的反馈(含身体信息变化)不断优化我们个性化的推荐引擎，这将是一个令人兴奋与心旷神怡的开发过程。
对于来自电商平台的推荐衣服，我们会给予相应的购买链接，
甚至可以是线下商家，在O2O市场上，
我们将鼓励商家采购realsense设备将用户的试衣3D照无缝存入用户的iTailor应用方便360度浏览，
提升试衣消费体验与购买转化率。
我们的应用在获得相当可观的使用量与上传量后，会利用数据挖掘技术为相似衣装搭配习惯的线上用户搭建小众社区，促进人与人的连接，为此培养出的用户群是整个项目可持续发展的基石，至此会引入商家逐渐改变上流服装产业固化服装生产的格局。
值得一提的是，在医疗健康布局上，我们的应用会在用户授权下基于时间轴将realsense采集的身体数据分享给更为专业的健康医疗机构方便用户享受其他健康服务(如apple healthkit)。
在开发者方面，我们会逐渐开放公共数据接口，其中包括颜色同义词查询，颜色搭配量化引擎，参考身型查询与商家衣橱数据接口等。
我们对于这款应用还有两点应该不言自明，一是iTailor应用会全线支持realsense实感交互技术，给予用户真实自然有趣的体验，二是我们会在提醒用户云端储存风险的基础上大力做好信息安全存储，这也是openstack平台特别擅长的。
我们相信我们的智能衣橱项目iTailor能给用户带来全新的衣装搭配体验。