AI香水来了,你會買嗎?

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来历 | 智能相對于論（ID：aixdlun）

“A woman who doesn’t wear perfume has no future.”—from Coco Chanel

作為一項汗青久长的定制藝術品，香水在千百年来遭到無数人的接待。專業調香師更是必要颠末数十年的進修和练習，才能習得開辟香水這項贵重技術。比年，在圖象、影象及语音辨認等范畴大放异彩的人工智能也起頭逐步浸透到香水行業。有趣的是，AI建造香水其實不依靠嗅觉，其道理雷同于人工智能作曲和写作，經由過程大量阐發香水的配方成份與贩卖資料，應用机率统计與分列组合等大数据運算，帮忙調香師更有效力地調配出合适消费者爱好的配方。

AI香水=現有香料+配方+贩卖資料

2018年，全世界知名的香精出產公司Symrise與IBM Research互助開辟了一款名為Philyra的AI香水調试體系，其定名灵感来自希腊神话中的香水女神。Philyra可以或许經由過程阐發現有的芬芳配方，将其成份與贩卖地域、客户春秋等数据举行匹配，調制出最合适方针客户爱好的香水。

今朝，香水行業约莫具有1300種香料，包括合成香料，外加花、苔藓、香草和瓜果的提取物等種類。客户群涵盖Estée Lauder、AVON、Coty和Donna Karan等聞名香水公司的Symrise，向IBM供给了一套包括各類物資及對應组合组成的，共170万個配方的数据库作為Philyra的進修素材。IBM将這份巨大的香水配方資料及其贩卖表示信息輸入Philyra，與Symrise供给的其他客户数据举行比力，比方哪些香味在哪些处所最脱销、重要采辦群體由哪些人構成、分歧春秋段的消费者别离偏好哪些香味。經由過程進修現有的香水原料、配方公式，和對現有贩卖資料的阐發比力，Philyra可以按照這些資料来展望人類的爱好水平，從而缔造出针對特定人群的新配方。

Philyra的算法重要涵盖四個重要種别：别离是配方華夏料的弥補或替换品、香精原料用量、展望人類對香味的反响與香味的别致度。即經由過程比力新研發的香水样品和市道市情上已有的制品，發明其别致的地方。這項技能也可用于竞品的調研與阐發。

實行樂成

2018年，Philyra和Symrise公司高档副总裁兼高档香水調香師David Apel一块儿做了一個實行。他們建造了三款彻底分歧的香水:此中一款彻底由人工智能建造完成；第二款香水主體由人工智能完成，調香師做了一些調解；第三款香水重要由調香師完成，人工智能作為辅助。這三款香水都颠末消费者測试以後，绝大大都人選擇了100%人工智能出產的香水。

2019年，巴西第二大美妆店O Boticário和Philyra互助，以糊口在巴西糊口的95後和00後為方针客群，但愿開辟出一款合适他們审美的香水。

Philyra将香料配方與该地域和响應春秋范畴内風行的氣息举行阐發比力，缔造了两種配方。配方完成後，由Apel對產物举行調解，凸起某種特定香氣，并耽误它在皮膚上的延续時候。這两款配方别离被建造成@合%21E1T%适大大%aG7k5%都@女孩爱好，夹杂果香、花香及各種香草的Egeo ON Me；和搀杂着绿豆蔻荚，胡萝卜籽、奶香、奶油，基調浓烈的Egeo ON You。按照数据展望，Philyra缔造的香水配方應當可以或许在方针群體中得到杰出的反馈。這两款香水已于2019年6月12日巴西恋人節當天刊行，究竟上，Egeo ON Me和Egeo ON You简直在小范畴推行中得到超卓的反應，即便與其它深受巴西年青一代喜好的香水举行排名比拟也压倒一切。

分歧于传统的調香方法，Philyra不寄托香味去辨别接下来應當添加哪一種香精，而因此深度進修算法周全阐發以後，再决议放香料的次序。人工智能調香體系不會遭到文化成見、小我偏好、常識、履历或對某種物資的恬静度影响，得以發明曩昔從未摸索過的可能性。Symrise的調香師Apel暗示，當Philyra将荳蔻荚和胡芦巴種子等烹調香料與牛奶和黄油基料组應時，他感触十分诧异。“這是我之前從未想過的配方。”Apel说，“這不在我會利用的平凡質料范畴内。”AI調香師别致的調配方法倾覆了曩昔的調香思惟，為香水研發供给了全新的思绪。

省時省力

同年，总部位于瑞士的知名香精香料公司Givaudan Fragrances，推出了一款名為Carto的人工智能調香體系。此體系操纵Givaudan的香料，缔造出“氣息值舆圖”(Odour Value Map)。

Carto以香水開辟范畴經常使用的香調金字塔作為底层逻辑，對消费者的嗅觉感官举行数字量化，經由過程呆板進修技能為調香師供给關于成份组合的建议。調香師經由過程触屏操作，便可以輕鬆挪用品牌复杂的香水配方库中的数据，将分歧的香味组合在一块儿。别的，Cartoc還包括“快速成样”功效，可以在极短期内完成香水產物的打样事情，将這些香料加工成香水，讓調香師可以當即測试他們的新香味。

“治療濕疹藥膏,這類法子给調香師節省了更多的時候。”Givaudan首席調香師Calice Becker说。多年来，香水的建造進程不竭成长，研發一款新的香水约莫必要6個月到4年的時候。人工智能的参加大幅收缩了香水研發周期，并大大晋升了出產效能。

因為可以即時建葉黃素,立样品，調香師几近可以或许與客户一块儿在現場調试香水，较着提高了香水客制化辦事效力和品格，對付晋升以個性化香水打造和體驗為卖點的香水吧（Parfum Bar）营销有很大的助益。今朝，Givaudan已在全世界各個區域的香氛缔造中間設置装備摆設了Carto體系。在辦事調香師的同時，這套體系也介入到缔造香水的各個步調當中。

按照Euromonitor的預估，2022年，全世界香水市場的价值将到达700亿美元。中國香水行業市場范围同比增加29.88%，到达80亿元人民币，此中70%以上份額被國際品牌盘踞。2019年上半年，中國入口香水市場增加了43%，到达22.4亿元。此中，高端香水市場未惧外围經濟身分影响，實現了三年内最高增加率，2022年海内香水市場范围估计将冲破400亿元。

机會或挑战?

香水财產成长远景廣漠，将来可期。Philyra和Carto等人工智能調香装備的呈現，無疑是大香水公司的福音。凭仗AI過人的運算能力，可快速進修并阐發大量的配方、原料及销量数据，為人類調香師供给各方面的技能支撑。對至公司而言，既能開辟新的路径，又能節流時候和劳動力，是一項很是有效的技能。但對小型的香水出產商来讲，它可能没甚麼感化。

起首，AI調香師必需經過進修、阐發方针客群的大量数据才能阐扬感化。只有像Symrise和Givaudan Fragrances這種建立時候长、企業范围大、贩卖范畴廣的至公司，才具有治療關節炎藥膏,足以支持人工智能练習请求的香水原料清单、配方公式與客户資料数目。范围较小的香水公司可能没有足够的原料配方和消费统计数据帮忙AI進修。

其次，人工智能調香體系的運作道理是操纵大数据阐發、机率统计等算法，找呈現有香料種類、配方公式與贩卖成果的瓜葛，再利用壮大的運算能力，计较出最受方针客群接待的香料配方。這類算法在其他范畴運历時間较长，相對于成熟。對大香水公司而言，與IBM等具有成熟算法與體系的公司互助，比本身研發AI加倍省時省力；且AI調香師普及後，更能大幅低落香水研發建造的人力、時候本錢，是一項有益且需要的投資。而小香水公司可能并無自立研發AI調香體系或采辦AI調香装備的能力和預算。

因為AI調香技能還没有普及，今朝，人工智能調香體系對人類調香師和香水消费者的影响還不是很大。AI調香師不但能主動缔造出合适方针客群爱好的配方，還能即時產出样本，大幅收缩香水研發及制造時候。犹如所有主動化出產装備，人工智能在香水财產大范围利用，彷佛只是時候問題。跟着AI調香技能與香水主動化出產的逐步成熟，大香水公司的研發本錢更低、效力更高、指向更精准，也许可能造成香水财產的马太效應，也可能帮忙小眾的香水制造商挑選出他們的方针消费群體。

结语

但這其實不代表人類調香師行将被AI調香體系代替，犹如作曲呆板人没法彻底代替人類音樂家同样。就像Philyra研發團隊的成員Richard Goodwin说的：“数百年来，人們始终都在摸索若何連系’藝術’和’科學’的法子設計完善的香水。”而現在凭仗AI的辅助，人類調香師只需專注于他們长于的“藝術”部門，“科學”的部門只需交给算法體系，二者的連系大大提高了調配的效力。

(以上圖片均来历于收集)

参考資料:

1.Chavie Lieber《Is AI the future of perfume?IBM is betting on it. 》

2.Andria Cheng《Now,Even Your Perfume May Be The Result Of Artificial Intelligence》

3. 中研网《用AI做香水?全世界最大香精香料公司奇華顿用AI东西缔造“氣息值舆圖”》

4. 读芯術《本日芯声 | 香水界大變化：匠心再也不巨制，一切假手“别人”》

5. 富丽志《AI香水體系Philyra人工智能調配的首款高档香水将面世》

6. 竞科技《香水無毒，唯是缺“Ai”》

7. 腾讯网《2022年 全世界香水市場将达700亿美元 香水吧成海内香水市場热門》

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