AI香水來了，你會買嗎？

黃康瑄

“AI香水=現有香料+配方+銷售資料”

2018年，全球知名的香精生產公司Symrise與IBM Research合作開發了一款名為Philyra的AI香水調試系統，其命名靈感來自希臘神話中的香水女神。Philyra能夠通過分析現有的芳香配方，將其成分與銷售地區、客戶年齡等數據進行匹配，調制出最符合目標客戶喜好的香水。

目前，香水行業大約擁有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。客戶群涵蓋Estée Lauder、AVON、Coty和Donna Karan等著名香水公司的Symrise，向IBM提供了一套包含各種物質及對應組合構成的，共170萬個配方的數據庫作為Philyra的學習素材。IBM將這份龐大的香水配方資料及其銷售表現信息輸入Philyra，與Symrise提供的其他客戶數據進行比較，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。通過學習現有的香水原料、配方公式，以及對現有銷售資料的分析比較，Philyra可以根據這些資料來預測人類的喜好程度，從而創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、預測人類對香味的反應與香味的新奇度。即通過比較新研發的香水樣品和市面上已有的成品，發現其新穎之處。這項技術也可用于競品的調研與分析。

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，調香師做了一些調整；第三款香水主要由調香師完成，AI作為輔助。這三款香水都經過消費者測試之后，絕大多數人選擇了100%由AI生產的香水。

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”為目標客群，希望開發出一款符合他們審美的香水。

Philyra將香料配方與該地區和相應年齡范圍內流行的氣味進行分析比較，創造了兩種配方。配方完成后，由David Apel對產品進行調整，突出某種特定香氣，并延長它在皮膚上的持續時間。這兩款配方分別被制作成符合大多數女孩喜好，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，基調濃郁的Egeo ON You。根據數據預測，Philyra創造的香水配方應該能夠在目標群體中獲得良好的反饋。這兩款香水已于2019年6月12日巴西情人節當天發行，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行排名對比也名列前茅。

不同于傳統的調香方式，Philyra不依靠香味去分辨接下來應該添加哪種香精，而是以深度學習算法全面分析之后，再決定放香料的順序。AI調香系統不會受到文化偏見、個人偏好、知識、經驗或對某種物質的舒適度影響，得以發現過去從未探索過的可能性。Symrise的調香師David Apel表示，當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。”AI調香師新穎的調配方式顛覆了過去的調香思維，為香水研發提供了全新的思路。

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調香系統。此系統利用Givaudan Fragrances的香料，創造出“氣味值地圖”（Odour Value Map）。

Carto以香水開發領域常用的香調金字塔作為底層邏輯，對消費者的嗅覺感官進行數字量化，通過機器學習技術為調香師提供關于成分組合的建議。調香師通過觸屏操作，就可以輕松調用品牌繁雜的香水配方庫中的數據，將不同的香味組合在一起。此外，Cartoc還包含“快速成樣”功能，可以在極短時間內完成香水產品的打樣工作，將這些香料加工成香水，讓調香師可以立即測試它們的新香味。

“這種方法給調香師節約了更多的時間。”Givaudan Fragrances首席調香師Calice Becker說。多年來，香水的制作過程不斷發展，研發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周期，并大大提升了生產效能。

由于可以即時創建樣品，調香師幾乎能夠與客戶一起在現場調試香水，明顯提高了香水客制化服務效率和品質，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已在全球各個區域的香氛創造中心配置了Carto系統。在服務調香師的同時，這套系統也參與到創造香水的各個步驟之中。

根據Euromonitor的預估，2022年，全球香水市場的價值將達到700億美元。中國香水行業市場規模同比增長29.88%，達到80億元人民幣，其中70%以上份額被國際品牌占據。2019年上半年，中國進口香水市場增長了43%，達到22.4億元人民幣。其中，高端香水市場未受外圍經濟因素影響，實現了三年內最高增長率，2022年國內香水市場規模預計將突破400億元人民幣。

機遇或挑戰？

香水產業發展前景廣闊，未來可期。Philyra和Carto等AI調香設備的出現，無疑是大香水公司的福音。憑借AI過人的運算能力，可快速學習并分析大量的配方、原料及銷量數據，為人類調香師提供各方面的技術支持。對大公司而言，既能開拓新的路徑，又能節省時間和勞動力，是一項非常有用的技術。但對小型的香水生產商來說，它可能沒什么作用。

首先，AI調香師必須經由學習、分析目標客群的大量數據才能發揮作用。只有像Symrise和Givaudan Fragrances這類成立時間長、規模大、銷售范圍廣的大公司，才擁有足以支撐AI訓練要求的香水原料清單、配方公式與客戶資料數量。規模較小的香水公司可能沒有足夠的原料配方和消費統計數據幫助AI學習。

其次，AI調香系統的運作原理是利用大數據分析、概率統計等算法，找出現有香料種類、配方公式與銷售結果的關系，再使用強大的運算能力，計算出最受目標客群歡迎的香料配方。這種算法在其他領域運用時間較長，相對成熟。對大香水公司而言，與IBM等擁有成熟算法與系統的公司合作，比自己研發AI更加省時省力；且AI調香師普及后，更能大幅降低香水研發制作的人力、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AI調香系統或購買AI調香設備的能力和預算。

由于AI調香技術尚未普及，目前，AI調香系統對人類調香師和香水消費者的影響還不是很大。AI調香師不僅能自動創造出符合目標客群喜好的配方，還能即時產出樣本，大幅縮短香水研發及制造時間。如同所有自動化生產設備，AI在香水產業大規模應用，似乎只是時間問題。隨著AI調香技術與香水自動化生產的逐漸成熟，大香水公司的研發成本更低、效率更高、指向更精準，或許造成香水產業的馬太效應，也可能幫助小眾的香水制造商篩選出它們的目標消費群體。