AI香水来了，你会买吗?

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

作为一项汗青久长的定制艺术品，香水在千百年来受到无数人的接待。专业调香师更是必要颠末数十年的进修和实习，才气习得开拓香水这项名贵手艺。连年，在图像、影像及语音辨认等规模大放异彩的人工智能也开始逐渐渗出到香水行业。风趣的是，AI建造香水并不依靠嗅觉， 其道理相同于人工智能作曲和写作，通过大量说明香水的配方因素与贩卖资料，运用机率统计与分列组合等大数据运算，辅佐调香师更有服从地调配出切合斲丧者兴趣的配方。

AI香水=现有香料+配方+贩卖资料

2018年，环球知名的香精出产公司Symrise与IBM Research相助开拓了一款名为Philyra的AI香水调试体系，其定名灵感来自希腊神话中的香水女神。Philyra可以或许通过说明现有的芬芳配方，将其因素与贩卖地域、客户年数等数据举办匹配，调制出最切合方针客户兴趣的香水。

今朝，香水行业约莫拥有1300种香料，包括合成香料，外加花、苔藓、香草以及生果的提取物等种类。客户群涵盖Estée Lauder、AVON、Coty和Donna Karan等闻名香水公司的Symrise，向IBM提供了一套包括各类物质及对应组合组成的，共170万个配方的数据库作为Philyra的进修素材。IBM将这份复杂的香水配方资料及其贩卖示意信息输入Philyra，与Symrise提供的其他客户数据举办较量，譬喻哪些香味在哪些处所最脱销、首要购置群体由哪些人构成、差异年数段的斲丧者别离偏好哪些香味。通过进修现有的香水质料、配方公式，以及对现有贩卖资料的说明较量，Philyra可以按照这些资料来猜测人类的兴趣水平，从而缔造出针对特定人群的新配方。

Philyra的算法首要涵盖四个首要种别：别离是配方华夏料的增补或更换品、香精质料用量、猜测人类对香味的回响与香味的新颖度。即通过较量新研发的香水样品和市面上已有的制品，发明其新奇之处。这项技能也可用于竞品的调研与说明。

尝试乐成

2018年，Philyra和Symrise公司高级副总裁兼高级香水调香师David Apel一路做了一个尝试。他们建造了三款完全差异的香水:个中一款完全由人工智能建造完成；第二款香水主体由人工智能完成，调香师做了一些调解；第三款香水首要由调香师完成，人工智能作为帮助。这三款香水都颠末斲丧者测试之后，绝大大都人选择了100%人工智能出产的香水。

2019年，巴西第二大美妆店O Boticário和Philyra相助，以糊口在巴西糊口的95后和00后为方针客群，但愿开拓出一款切合他们审美的香水。

Philyra将香料配方与该地域和响应年数范畴内风行的气息举办说明较量，缔造了两种配方。配方完成后，由Apel对产物举办调解，突出某种特定香气，并延迟它在皮肤上的一连时刻。这两款配方别离被建造成切合大大都女孩兴趣，殽杂果香、花香及种种香草的Egeo ON Me； 以及掺杂着绿豆蔻荚，胡萝卜籽、奶香、奶油，基调浓烈的Egeo ON You。按照数据猜测，Philyra缔造的香水配方应该可以或许在方针群体中得到精采的反馈。这两款香水已于2019年6月12日巴西恋人节当天刊行，究竟上，Egeo ON Me和Egeo ON You简直在小范畴推广中得到精彩的回声，纵然与其余深受巴西年青一代喜好的香水举办排名比拟也首屈一指。

差异于传统的调香方法，Philyra不依赖香味去判别接下来应该添加哪种香精，而是以深度进修算法全面说明之后，再抉择放香料的次序。 人工智能调香体系不会受到文化成见、小我私人偏好、常识、履历或对某种物质的舒服度影响，得以发明已往从未试探过的也许性。 Symrise的调香师Apel暗示，当Philyra将荳蔻荚和胡芦巴种子等烹调香料与牛奶和黄油基料组适时，他感想异常惊奇。“这是我早年从未想过的配方。”Apel说，“这不在我会行使的平凡原料范畴内。”AI调香师新奇的调配方法倾覆了已往的调香思想，为香水研发提供了全新的思绪。

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的人工智能调香体系。此体系操作Givaudan的香料，缔造出“气息值舆图”(Odour Value Map)。

Carto以香水开拓规模常用的香调金字塔作为底层逻辑，对斲丧者的嗅觉感官举办数字量化，通过呆板进修技能为调香师提供关于因素组合的提议。 调香师通过触屏操纵，就可以轻松挪用品牌繁杂的香水配方库中的数据，将差异的香味组合在一路。另外，Cartoc还包括“快速成样”成果，可以在极短时刻内完成香水产物的打样事变，将这些香料加工成香水，让调香师可以当即测试他们的新香味。

“这种要领给调香师节省了更多的时刻。” Givaudan首席调香师Calice Becker说。多年来，香水的建造进程不绝成长，研发一款新的香水约莫必要6个月到4年的时刻。人工智能的插手大幅收缩了香水研发周期，并大大晋升了出产效能。

因为可以即时建设样品，调香师险些可以或许与客户一路在现场调试香水，明明进步了香水客制化处事服从和品格，对付晋升以本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。今朝，Givaudan已在环球各个地区的香氛缔造中心设置了Carto体系。在处事调香师的同时，这套体系也参加到缔造香水的各个步调之中。

按照Euromonitor的预估，2022年，环球香水市场的代价将到达700亿美元。中国香水行业市场局限同比增添29.88%，到达80亿元人民币，个中70%以上份额被国际品牌占有。2019年上半年，中国入口香水市场增添了43%，到达22.4亿元。个中，高端香水市场未惧外围经济身分影响，实现了三年内最高增添率，2022年海内香水市场局限估量将打破400亿元。

机会或挑衅?

香水财富成长远景辽阔，将来可期。Philyra和Carto等人工智能调香装备的呈现，无疑是大香水公司的福音。依附AI过人的运算手段，可快速进修并说明大量的配方、质料及销量数据，为人类调香师提供各方面的技能支持。对大公司而言，既能开辟新的路径，又能节减时刻和劳动力，是一项很是有效的技能。但对小型的香水出产商来说，它也许没什么浸染。

起首，AI调香师必需经过进修、说明方针客群的大量数据才气施展浸染。只有像Symrise和Givaudan Fragrances这类创立时刻长、企业局限大、贩卖范畴广的大公司，才拥有足以支撑人工智能实习要求的香水质料清单、配方公式与客户资料数目。 局限较小的香水公司也许没有足够的质料配方和斲丧统计数据辅佐AI进修。

（编辑：湖南网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!