黃康瑄

“AI香水=現(xiàn)有香料+配方+銷售資料”

2018年，全球知名的香精生產(chǎn)公司Symrise與IBM Research合作開發(fā)了一款名為Philyra的AI香水調(diào)試系統(tǒng)，其命名靈感來自希臘神話中的香水女神。Philyra能夠通過分析現(xiàn)有的芳香配方，將其成分與銷售地區(qū)、客戶年齡等數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，調(diào)制出最符合目標(biāo)客戶喜好的香水。

目前，香水行業(yè)大約擁有1 300種香料，包含合成香料，外加花、苔蘚、香草以及水果的提取物等種類?？蛻羧汉wEstée Lauder、AVON、Coty和Donna Karan等著名香水公司的Symrise，向IBM提供了一套包含各種物質(zhì)及對應(yīng)組合構(gòu)成的，共170萬個配方的數(shù)據(jù)庫作為Philyra的學(xué)習(xí)素材。IBM將這份龐大的香水配方資料及其銷售表現(xiàn)信息輸入Philyra，與Symrise提供的其他客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，例如哪些香味在哪些地方最暢銷、主要購買群體由哪些人組成、不同年齡段的消費者分別偏好哪些香味。通過學(xué)習(xí)現(xiàn)有的香水原料、配方公式，以及對現(xiàn)有銷售資料的分析比較，Philyra可以根據(jù)這些資料來預(yù)測人類的喜好程度，從而創(chuàng)造出針對特定人群的新配方。

Philyra的算法主要涵蓋四個主要類別：分別是配方中原料的補充或替代品、香精原料用量、預(yù)測人類對香味的反應(yīng)與香味的新奇度。即通過比較新研發(fā)的香水樣品和市面上已有的成品，發(fā)現(xiàn)其新穎之處。這項技術(shù)也可用于競品的調(diào)研與分析。

試驗成功

2018年，Philyra和Symrise公司高級副總裁兼高級香水調(diào)香師David Apel一起做了一個實驗。他們制作了三款完全不同的香水：其中一款完全由AI制作完成；第二款香水主體由AI完成，調(diào)香師做了一些調(diào)整；第三款香水主要由調(diào)香師完成，AI作為輔助。這三款香水都經(jīng)過消費者測試之后，絕大多數(shù)人選擇了100%由AI生產(chǎn)的香水。

2019年，巴西第二大美妝店O Boticário和Philyra合作，以生活在巴西生活的“95后”和“00后”為目標(biāo)客群，希望開發(fā)出一款符合他們審美的香水。

Philyra將香料配方與該地區(qū)和相應(yīng)年齡范圍內(nèi)流行的氣味進(jìn)行分析比較，創(chuàng)造了兩種配方。配方完成后，由David Apel對產(chǎn)品進(jìn)行調(diào)整，突出某種特定香氣，并延長它在皮膚上的持續(xù)時間。這兩款配方分別被制作成符合大多數(shù)女孩喜好，混合果香、花香及各類香草的Egeo ON Me；以及摻雜著綠豆蔻莢，胡蘿卜籽、奶香、奶油，基調(diào)濃郁的Egeo ON You。根據(jù)數(shù)據(jù)預(yù)測，Philyra創(chuàng)造的香水配方應(yīng)該能夠在目標(biāo)群體中獲得良好的反饋。這兩款香水已于2019年6月12日巴西情人節(jié)當(dāng)天發(fā)行，事實上，Egeo ON Me和Egeo ON You的確在小范圍推廣中獲得出色的反響，即使與其他深受巴西年輕一代喜歡的香水進(jìn)行排名對比也名列前茅。

不同于傳統(tǒng)的調(diào)香方式，Philyra不依靠香味去分辨接下來應(yīng)該添加哪種香精，而是以深度學(xué)習(xí)算法全面分析之后，再決定放香料的順序。AI調(diào)香系統(tǒng)不會受到文化偏見、個人偏好、知識、經(jīng)驗或?qū)δ撤N物質(zhì)的舒適度影響，得以發(fā)現(xiàn)過去從未探索過的可能性。Symrise的調(diào)香師David Apel表示，當(dāng)Philyra將豆蔻莢和胡蘆巴種子等烹飪香料與牛奶和黃油基料組合時，他感到十分驚訝，“這是我以前從未想過的配方，這不在我會使用的普通材料范圍內(nèi)?！盇I調(diào)香師新穎的調(diào)配方式顛覆了過去的調(diào)香思維，為香水研發(fā)提供了全新的思路。

省時省力

2019年，總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AI調(diào)香系統(tǒng)。此系統(tǒng)利用Givaudan Fragrances的香料，創(chuàng)造出“氣味值地圖”（Odour Value Map）。

Carto以香水開發(fā)領(lǐng)域常用的香調(diào)金字塔作為底層邏輯，對消費者的嗅覺感官進(jìn)行數(shù)字量化，通過機器學(xué)習(xí)技術(shù)為調(diào)香師提供關(guān)于成分組合的建議。調(diào)香師通過觸屏操作，就可以輕松調(diào)用品牌繁雜的香水配方庫中的數(shù)據(jù)，將不同的香味組合在一起。此外，Cartoc還包含“快速成樣”功能，可以在極短時間內(nèi)完成香水產(chǎn)品的打樣工作，將這些香料加工成香水，讓調(diào)香師可以立即測試它們的新香味。

“這種方法給調(diào)香師節(jié)約了更多的時間。”Givaudan Fragrances首席調(diào)香師Calice Becker說。多年來，香水的制作過程不斷發(fā)展，研發(fā)一款新的香水大約需要6個月到4年的時間。AI的加入大幅縮短了香水研發(fā)周期，并大大提升了生產(chǎn)效能。

由于可以即時創(chuàng)建樣品，調(diào)香師幾乎能夠與客戶一起在現(xiàn)場調(diào)試香水，明顯提高了香水客制化服務(wù)效率和品質(zhì)，對于提升以個性化香水打造和體驗為賣點的香水吧（Parfum Bar）營銷有很大的助益。目前，Givaudan Fragrances已在全球各個區(qū)域的香氛創(chuàng)造中心配置了Carto系統(tǒng)。在服務(wù)調(diào)香師的同時，這套系統(tǒng)也參與到創(chuàng)造香水的各個步驟之中。

根據(jù)Euromonitor的預(yù)估，2022年，全球香水市場的價值將達(dá)到700億美元。中國香水行業(yè)市場規(guī)模同比增長29.88%，達(dá)到80億元人民幣，其中70%以上份額被國際品牌占據(jù)。2019年上半年，中國進(jìn)口香水市場增長了43%，達(dá)到22.4億元人民幣。其中，高端香水市場未受外圍經(jīng)濟因素影響，實現(xiàn)了三年內(nèi)最高增長率，2022年國內(nèi)香水市場規(guī)模預(yù)計將突破400億元人民幣。

機遇或挑戰(zhàn)？

香水產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景廣闊，未來可期。Philyra和Carto等AI調(diào)香設(shè)備的出現(xiàn)，無疑是大香水公司的福音。憑借AI過人的運算能力，可快速學(xué)習(xí)并分析大量的配方、原料及銷量數(shù)據(jù)，為人類調(diào)香師提供各方面的技術(shù)支持。對大公司而言，既能開拓新的路徑，又能節(jié)省時間和勞動力，是一項非常有用的技術(shù)。但對小型的香水生產(chǎn)商來說，它可能沒什么作用。

首先，AI調(diào)香師必須經(jīng)由學(xué)習(xí)、分析目標(biāo)客群的大量數(shù)據(jù)才能發(fā)揮作用。只有像Symrise和Givaudan Fragrances這類成立時間長、規(guī)模大、銷售范圍廣的大公司，才擁有足以支撐AI訓(xùn)練要求的香水原料清單、配方公式與客戶資料數(shù)量。規(guī)模較小的香水公司可能沒有足夠的原料配方和消費統(tǒng)計數(shù)據(jù)幫助AI學(xué)習(xí)。

其次，AI調(diào)香系統(tǒng)的運作原理是利用大數(shù)據(jù)分析、概率統(tǒng)計等算法，找出現(xiàn)有香料種類、配方公式與銷售結(jié)果的關(guān)系，再使用強大的運算能力，計算出最受目標(biāo)客群歡迎的香料配方。這種算法在其他領(lǐng)域運用時間較長，相對成熟。對大香水公司而言，與IBM等擁有成熟算法與系統(tǒng)的公司合作，比自己研發(fā)AI更加省時省力；且AI調(diào)香師普及后，更能大幅降低香水研發(fā)制作的人力、時間成本，是一項有利且必要的投資。而小香水公司可能并沒有自主研發(fā)AI調(diào)香系統(tǒng)或購買AI調(diào)香設(shè)備的能力和預(yù)算。

由于AI調(diào)香技術(shù)尚未普及，目前，AI調(diào)香系統(tǒng)對人類調(diào)香師和香水消費者的影響還不是很大。AI調(diào)香師不僅能自動創(chuàng)造出符合目標(biāo)客群喜好的配方，還能即時產(chǎn)出樣本，大幅縮短香水研發(fā)及制造時間。如同所有自動化生產(chǎn)設(shè)備，AI在香水產(chǎn)業(yè)大規(guī)模應(yīng)用，似乎只是時間問題。隨著AI調(diào)香技術(shù)與香水自動化生產(chǎn)的逐漸成熟，大香水公司的研發(fā)成本更低、效率更高、指向更精準(zhǔn)，或許造成香水產(chǎn)業(yè)的馬太效應(yīng)，也可能幫助小眾的香水制造商篩選出它們的目標(biāo)消費群體。