在进博会期间，除了仿生机器人、自动化生产线等“硬核”智能科技，AI美妆顾问、虚拟化妆师以及由人工智能驱动的定制护肤品也吸引了不少人的目光。近年来，在图像、影像及语音识别等领域大放异彩的人工智能也开始逐渐渗透到美妆行业，市场显示，由人工智能配制的香水在消费者中获得良好反馈。

“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穷举所有可行方案，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在接受科技日报记者采访时表示。

“人工智能系统需要感知的信息主要来源于其视觉、听觉、触觉，而嗅觉也是很有价值的方向，目前已经有科研人员在研究气味传感器以及其在环境保护等领域的应用。”孙哲南说。

孙哲南解释，与需要几十年时间训练嗅觉的调香师不同，人工智能不依靠嗅觉制作香水。AI调香利用先进的机器学习算法，分析和学习香水的配方、原料、历史销售数据和行业趋势等信息来预测人类的喜好，从而创造出针对目标人群的新香水配方。

“与人工制香相比，AI制香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，这是一种有别于传统调香思维的方法;AI香水不会受到个人偏好、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。”孙哲南指出。

根据欧睿咨询预测，2019—2023年，我国化妆品行业将维持8.3%的复合增速。面对持续壮大的化妆品消费市场和科学护肤、功能护肤等概念的普及，各大美妆护肤商家也在积极使用人工智能等前沿技术，推出更符合消费者个人需求的定制化产品，带来更周全的产品体验。

中国科学院自动化研究所孙哲南研究员和赫然研究员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。

“人工智能在美妆医美行业的应用技术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。

对于审美标准，人和机器会相互影响

“人工智能对美的认识需要大数据的训练，目前人工智能对美丽面孔的定义和颜值打分离不开人类的有监督数据标记，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。

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。

“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有无监督的发现能力，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。

 

 

<p style="margin: 0px 0px 15px; padding: 0px; color: rgb(64, 64, 64); font-family: " pingfang="" sc",="" "lantinghei="" "helvetica="" neue",="" helvetica,="" arial,="" "microsoft="" yahei",="" stheitisc-light,="" simsun,="" "wenquanyi="" zen="" hei",="" micro="" sans-serif;="" font-size:="" 18px;"="">　　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的医疗美容方案，人工智能系统的用户审美体系也会受到一定影响。”(记者 马爱平)