图像、语言、声音、游戏，一直是AI（人工智能）界最喜欢触及的几个领域。不过现在，人工智能企业把手伸向了一个不同的领域——美妆。从获得消费者良好反馈的AI配制的香水，到各种定制护肤品、AR（增强现实）试妆等应用场景，人工智能不仅为消费者选购产品带来了便捷、有趣的体验，也更好地满足了消费者不断升级的个性化需求。

算出消费者喜好

全球知名的香精生产公司Symrise与人工智能公司IBM合作开发了一款名为Philyra的AI香水调试系统，其命名灵感来自希腊神话中的香水女神。该系统能通过分析现有的芳香配方，将其成分与销售地区、客户年龄等数据进行匹配，调制出最符合目标客户喜好的香水。

“配制香水是一个复杂的系统工程，涉及原料、工艺、用户、市场等诸多因素，在浩如烟海的参数空间中搜索对路的方案工作量巨大，仅仅依赖人工经验很难列举所有可行方案，很可能会错过最受市场和用户欢迎的最佳解。”中国科学院自动化研究所研究员孙哲南表示。

目前，香水行业大约有1300种香料，包含合成香料，外加花、苔藓、香草以及水果的提取物等种类。Symrise公司向IBM提供了一套包含各种物质及对应组合构成的、共170万个配方的数据库作为人工智能的学习素材。

IBM将这份庞大的香水配方资料及其销售表现信息输入AI香水调试系统，与Symrise提供的其他客户数据进行比较，例如哪些香味在哪些地方最畅销，主要购买群体由哪些人组成，不同年龄段的消费者分别偏好哪些香味。通过学习现有的香水原料、配方公式，以及对现有销售资料的分析比较，AI香水调试系统可以根据这些资料来预测人类的喜好程度，从而创造出针对特定人群的新配方。

调香大师大卫·阿佩尔同Philyra做过一场实验：由AI完全主导制造的一款香水为A款；B款则是AI制香为主，调香师作为辅助修改；C款由调香师做主导，AI做辅助。三款香水完成后投入测试，测试结果显示绝大多数的人选择了由人工智能完全主导制造的A款香水。

与人工制香相比，AI香水调试系统不依靠香味判断放香料顺序，而是通过深度学习算法分析后定制调配方式。AI香水调试系统不会受到个人偏好、经验、文化偏见的影响，而是对嗅觉感官进行数字量化，探索更多有创造力的成分组合和配方公式。AI香水调试系统凭借其强大的运算能力，可以快速计算出最受目标客户喜爱的香料配方，缩短了香水研发周期。

还能应用于美容、发型设计等场景

人工智能算法不仅可应用在香水的调配上，还可以应用于定制护肤品、皮肤诊断、发型设计、虚拟试妆等众多场景，如目前在网络上比较火爆的AR试妆、人工智能测肤、实时模拟生成发色发型等应用。

中国科学院自动化研究所的研究团队在人脸图像编辑以及美妆、医美、娱乐等应用方面进行了探索。

例如，他们在2019年IEEE国际计算机与模式识别会议上提出了一种基于小波域的人脸年龄变换技术，可以预测面容随年龄的变化情况，该技术还可以应用于护肤产品的个性化推荐。他们在2020年提出的一种基于样本重要性采样的人脸属性编辑技术可以对人脸肤色、发色、添加或去除眼镜等属性进行编辑，并且可以应用于美容美发行业的妆容造型设计，为用户提供多样化的选择和参考。他们在2020年提出的一种基于参考图像的人脸组成编辑技术可以对人脸五官形状进行操纵，并辅助医学美容，通过整形和创伤修复手术的术前预断给予医生和患者更多指导，制订更加科学的美容方案。

“人工智能在美妆医美行业的应用为企业节约了人工成本，提高了客服效率，为消费者选购产品带来了便捷、周全的用户体验。”孙哲南说。

孙哲南指出，从目前的应用来说，个性化定制护肤系统可以让每个用户拥有专属的护肤美容师，利用人脸识别和人脸分析技术对用户提供的照片进行分析并评估其肌肤状况，再利用推荐算法从现有产品中选出最适合的产品进行推荐。人脸美丽评价系统为医疗美容提供了较有价值的方法和工具，可以辅助医院进行美容整形，利用检测出的数据与标准模型相对比，给整容者提供各部分改进的最佳方案。AR试妆利用人脸识别和虚拟妆容渲染算法，实现不同品牌不同颜色的产品在脸上的妆容效果，降低了试妆成本，扩充了美妆零售终端，满足快时尚需求。

图 /东方IC

对于审美标准，人和机器相互影响

对于美的认知，仁者见仁智者见智，很难量化和形成标准，但是社会大众的审美观念还是有章可循，例如倾国倾城的美人还是可以得到大部分人的认可。

“人工智能对美的认识需要大数据的训练，因为人工智能对美本身是没有理解力的，它对美的把握取决于它所学习的人脸数据和人为定义、量化美的标签数据集。”孙哲南说。

大卫·阿佩尔认为人工智能并不是威胁而是需要合作的对象，机器没有多余的感情与偏见，可以显著提升人类的创造力，提供最新颖的算法。

此前，CARTO人工智能调香系统在知名香水公司Givaudan产生，该系统使用了IBM公司收集的气味图鉴，希望香料能在配方中将嗅觉性能最大化。

再比如，资生堂Optune个性化定制护肤系统由智能手机应用程序Optune App和专用机器Optune zero组成。Optune App通过使用机器学习技术分析用户拍摄的照片来展示用户的肌肤状况（肤质、毛孔、含水量等），并将数据发送到Optune Zero，后者根据算法从现有产品中选出最适合的精华和保湿产品组合，并直接从机器中生产。

“为了消除人工智能对人类审美的偏好性，训练算法采用的数据应尽可能全面、多样化，综合多维度、多角度的标准进行学习。但是也不排除自主进化智能对美丽人物和事物具有发现能力，例如机器可能自动搜索得到大众关注的明星照片来自主学习审美标准。”孙哲南说。

在孙哲南看来，随着人工智能在美妆行业的应用落地，对于审美标准，人和机器是会相互影响的。“一方面，人类对美的标准从广义上说是有个人偏好的，当算法专家将某一种美的定义作为标准让机器去学习时，机器就倾向于这种定义的审美标准。另一方面，当机器长期为人们推荐它认为好的医疗美容方案，人工智能系统用户的审美体系也会受到一定影响。”