AI香水来了，你会买吗?
作者：互联网
文 | 黄康瑄
来源 | 智能相对论（ID：aixdlun）
“A woman who doesn’t wear perfume has no future.”—from Coco Chanel
作为一项历史悠久的定制艺术品，香水在千百年来受到无数人的欢迎。专业调香师更是需要经过数十年的学习和训练，才能习得开发香水这项宝贵技能。近年，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***到香水行业。有趣的是，AI制作香水并不依赖嗅觉，其原理类似于人工智能作曲和写作，通过大量分析香水的配方成分与销售资料，运用机率统计与排列组合等大数据运算，帮助调香师更有效率地调配出符合消费者喜好的配方。
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AI香水=现有香料+配方+销售资料
2018年，全球知名的香精生产公司Symrise与IBM Research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。Philyra能够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。
目前，香水行业大约拥有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。客户群涵盖Estée Lauder、AVON、Coty和Donna Karan等著名香水公司的Symrise，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Philyra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Philyra，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，Philyra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。
Philyra 的算法主要涵盖四个主要类别：分别是配方中原料的补充或替代品、香精原料用量、预测人类对香味的反应与香味的新奇度。即通过比较新研发的香水样品和市面上已有的成品，发现其新颖之处。这项技术也可用于竞品的调研与分析。
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实验成功
2018年，Philyra和Symrise公司高级副总裁兼高级香水调香师David Apel一起做了一个实验。他们制作了三款完全不同的香水:其中一款完全由人工智能制作完成；第二款香水主体由人工智能完成，调香师做了一些调整；第三款香水主要由调香师完成，人工智能作为辅助。这三款香水都经过消费者测试之后，绝大多数人选择了100%人工智能生产的香水。
2019年，巴西第二大美妆店O Boticário和Philyra合作，以生活在巴西生活的95后和00后为目标客群，希望开发出一款符合他们审美的香水。
Philyra将香料配方与该地区和相应年龄范围内流行的气味进行分析比较，创造了两种配方。配方完成后，由Apel对产品进行调整，突出某种特定香气，并延长它在皮肤上的持续时间。这两款配方分别被制作成符合大多数女孩喜好，混合果香、花香及各类香草的Egeo ON Me；以及掺杂着绿豆蔻荚，胡萝卜籽、奶香、奶油，基调浓郁的Egeo ON You。根据数据预测，Philyra创造的香水配方应该能够在目标群体中获得良好的反馈。这两款香水已于2019年6月12日巴西情人节当天发行，事实上，Egeo ON Me和Egeo ON You的确在小范围推广中获得出色的反响，即使与其它深受巴西年轻一代喜欢的香水进行排名对比也名列前茅。
不同于传统的调香方式，Philyra不依靠香味去分辨接下来应该添加哪种香精，而是以深度学习算法全面分析之后，再决定放香料的顺序。人工智能调香系统不会受到文化偏见、个人偏好、知识、经验或对某种物质的舒适度影响，得以发现过去从未探索过的可能性。Symrise的调香师Apel表示，当Philyra将荳蔻荚和胡芦巴种子等烹饪香料与牛奶和黄油基料组合时，他感到十分惊讶。“这是我以前从未想过的配方。”Apel说，“这不在我会使用的普通材料范围内。”AI调香师新颖的调配方式颠覆了过去的调香思维，为香水研发提供了全新的思路。
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省时省力
同年，总部位于瑞士的知名香精香料公司Givaudan Fragrances，推出了一款名为Carto的人工智能调香系统。此系统利用Givaudan的香料，创造出“气味值地图”(Odour Value Map)。
Carto以香水开发领域常用的香调金字塔作为底层逻辑，对消费者的嗅觉感官进行数字量化，通过机器学习技术为调香师提供关于成分组合的建议。调香师通过触屏操作，就可以轻松调用品牌繁杂的香水配方库中的数据，将不同的香味组合在一起。此外，Cartoc还包含“快速成样”功能，可以在极短时间内完成香水产品的打样工作，将这些香料加工成香水，让调香师可以立即测试他们的新香味。
“这种方法给调香师节约了更多的时间。”Givaudan首席调香师Calice Becker说。多年来，香水的制作过程不断发展，研发一款新的香水大约需要6个月到4年的时间。人工智能的加入大幅缩短了香水研发周期，并大大提升了生产效能。
由于可以即时创建样品，调香师几乎能够与客户一起在现场调试香水，明显提高了香水客制化服务效率和品质，对于提升以个性化香水打造和体验为卖点的香水吧（Parfum Bar）营销有很大的助益。目前， Givaudan已在全球各个区域的香氛创造中心配置了Carto系统。在服务调香师的同时，这套系统也参与到创造香水的各个步骤之中。
根据Euromonitor的预估，2022年，全球香水市场的价值将达到700亿美元。中国香水行业市场规模同比增长29.88%，达到80亿元人民币，其中70%以上份额被国际品牌占据。2019年上半年，中国进口香水市场增长了43%，达到22.4亿元。其中，高端香水市场未惧外围经济因素影响，实现了三年内最高增长率，2022年国内香水市场规模预计将突破400亿元。
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机遇或挑战?
香水产业发展前景广阔，未来可期。Philyra和Carto等人工智能调香设备的出现，无疑是大香水公司的福音。凭借AI过人的运算能力，可快速学习并分析大量的配方、原料及销量数据，为人类调香师提供各方面的技术支持。对大公司而言，既能开拓新的路径，又能节省时间和劳动力，是一项非常有用的技术。但对小型的香水生产商来说，它可能没什么作用。
首先，AI调香师必须经由学习、分析目标客群的大量数据才能发挥作用。只有像Symrise和Givaudan Fragrances这类成立时间长、企业规模大、销售范围广的大公司，才拥有足以支撑人工智能训练要求的香水原料清单、配方公式与客户资料数量。规模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助AI学习。
其次，人工智能调香系统的运作原理是利用大数据分析、机率统计等算法，找出现有香料种类、配方公式与销售结果的关系，再使用强大的运算能力，计算出最受目标客群欢迎的香料配方。这种算法在其他领域运用时间较长，相对成熟。对大香水公司而言，与IBM等拥有成熟算法与系统的公司合作，比自己研发AI更加省时省力；且AI调香师普及后，更能大幅降低香水研发制作的人力、时间成本，是一项有利且必要的投资。而小香水公司可能并没有自主研发AI调香系统或购买AI调香设备的能力和预算。
由于AI调香技术尚未普及，目前，人工智能调香系统对人类调香师和香水消费者的影响还不是很大。AI调香师不仅能自动创造出符合目标客群喜好的配方，还能即时产出样本，大幅缩短香水研发及制造时间。如同所有自动化生产设备，人工智能在香水产业大规模应用，似乎只是时间问题。随着AI调香技术与香水自动化生产的逐渐成熟，大香水公司的研发成本更低、效率更高、指向更精准，或许可能造成香水产业的马太效应，也可能帮助小众的香水制造商筛选出他们的目标消费群体。
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结语
但这并不代表人类调香师即将被AI调香系统取代，如同作曲机器人无法完全取代人类音乐家一样。就像Philyra研发團隊的成員Richard Goodwin 说的：“数百年来，人们始终都在探索如何结合’艺术’和’科学’的方法设计完美的香水。”而如今凭借 AI的辅助，人类调香师只需专注于他们擅长的“艺术”部分，“科学”的部分只需交给算法系统，两者的结合大大提高了调配的效率。
(以上图片均来源于网络)
参考资料:
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?全球最大香精香料公司奇华顿用AI工具创造“气味值地图”》
4. 读芯术《今日芯声 | 香水界大变革：匠心不再巨制，一切假手“他人”》
5. 华丽志《AI香水系统Philyra 人工智能调配的首款高级香水将面世》
6. 竞科技《香水无毒，唯是缺“Ai”》
7. 腾讯网《2022年 全球香水市场将达700亿美元 香水吧成国内香水市场热点》
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标签：AI,Philyra,人工智能,调香,配方,香水 来源： https://blog.51cto.com/u_15260971/2901576