使用大語言模型優化傳統護膚品配方過程的前瞻性研究

摘要：隨著人工智能技術的快速發展，生成式AI和大語言模型為護膚品行業提供了新的研發路徑。該文探討了其在提高傳統護膚品配方效率、降低成本、提升安全性方面的應用潛力，并分析了基于這些技術的個性化護膚產品和制造過程創新的商業模式。

關鍵詞：大語言模型；生成式AI；護膚品配方；個性化護膚；新商業模式

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2024.11.002

中圖分類號：TP 18" " " " " " " " "文獻標志碼：A" " " " " " 文章編碼：1672-7274（2024）11-000-04

A Prospective Study on Optimizing the Traditional Skincare Formula Process Using a Big Language Model

RUAN Jing， KANG Zhankun， YUAN Zhile

（Beijing Chengchuang Technology Co.， Ltd.， Beijing 100000， China）

Abstract： With the rapid development of artificial intelligence technology， generative AI and big language models have provided new research and development paths for the skincare industry. This article explores its potential applications in improving the efficiency of traditional skincare formulas， reducing costs， and enhancing safety. It also discusses the business models for personalized skincare products and manufacturing process innovation based on these technologies.

Keywords： big language model; generative AI; skincare formula; personalized skincare; bew business model

0" "引言

在當今的護膚品行業中，消費者對產品的性能、安全性和個性化需求日益增長。然而，傳統的護膚品配方過程面臨效率低下、成本高昂以及無法滿足快速變化的消費者需求等挑戰。盡管護膚品配方領域的相關科技取得了長足的進步，但在新成分的安全性評估、有效性驗證和個性化配方方面仍存在瓶頸。

在這一背景下，人工智能（AI）和大語言模型的興起為護膚品配方領域帶來了革命性的前景。通過分析海量的文獻、消費者反饋和實驗數據，能夠預測成分組合的效果，模擬皮膚反應，從而大大提高配方的效率和安全性。這些技術能夠支持個性化護膚方案的開發，滿足消費者對于定制化產品的需求。本文著重探討大語言模型在改善傳統護膚品配方過程中的應用，包括如何提高配方效率、降低成本、提升產品安全性，以及借此創造新的商業模式和制造過程。

1" "研究背景

護膚品行業的創新和競爭力密切依賴于不斷的研發投資。企業為了開發新成分和產品，通常將大量收入重新投入到研發中。

隨著市場需求的迅速變化，壓縮產品開發時間成為了行業的重要課題。個性化護膚品需求的上升帶來了制造上的挑戰，需更精細的配方和生產流程。

在此情況下，AI和AR技術的運用在護膚品行業引發了變革，例如，AI在配方開發中能夠快速分析和預測市場趨勢，AR技術在改善購物體驗和產品設計方面展現了巨大潛力。這些技術的應用標志著行業向更高效、個性化和創新的方向發展[1]。

2" "研究方法

大語言模型和其在科學研究領域的應用已經引起廣泛重視。本章節探討大語言模型在護膚品配方過程中的應用方法。

2.1 成分分析與預測

2.1.1 數據收集與處理

（1）數據收集：在產品成分進行分析之前，從各種來源收集與護膚品成分相關的大量數據，這一步驟是確保大語言模型有足夠的信息來進行準確預測的基礎。

（2）數據預處理：使用自然語言處理（NLP）技術對收集到的文本數據進行預處理，預處理后的數據應被清洗和格式化，以便于用大語言模型處理。

2.1.2 模型訓練與調整

（1）選擇模型：根據需求選擇合適的大語言模型，如BERT。這些模型已被預訓練在龐大的文本數據集上，具備理解和生成文本的能力。

（2）模型訓練：使用預處理后的護膚品相關數據對選定的大語言模型進行進一步訓練。這一步驟旨在使模型更好地理解與護膚品相關的特定語篇。

（3）調整模型參數：根據初步的訓練結果，調整模型參數（如學習率），以優化模型在成分屬性預測方面的表現。

2.1.3 成分分析與配方預測

（1）成分分析：利用訓練好的大語言模型對特定的成分組合分析，預測它們的相互作用和潛在效果，包括分析成分之間可能的協同作用或潛在的不兼容性。

（2）配方預測：基于成分分析的結果，大語言模型可以預測特定的配方組合是否能達到預期的護膚效果。這一過程可以幫助配方師在實驗室測試之前就篩選出有市場前景的配方，從而節省時間和資源。

（3）反饋循環：將實驗室測試的結果反饋給大語言模型，進一步優化模型的預測準確性。這一持續的迭代過程有助于模型不斷學習和適應，提高其在未來配方開發中的效用。

2.2 皮膚反應模擬

2.2.1 建立皮膚模型數據庫

構建一個包含不同類型（如油性、敏感性）和條件（如污染環境下）的皮膚模型數據庫。數據庫中還應包括各種成分對這些皮膚條件的已知影響數據。

2.2.2 模擬與評估

使用大語言模型結合皮膚模型數據庫，模擬特定成分或配方對不同皮膚類型的潛在影響。評估其安全性和效果，以指導產品開發。

2.2.3 優化與驗證

根據模擬結果，優化配方并在實驗室內進行驗證測試。利用大語言模型進一步分析測試結果，調整配方以達到最佳效果和最高安全標準。

大語言模型可以分析護膚品成分的物理化學特性，并將這些信息輸入到成分數據庫中。同時也能夠從皮膚模型數據庫中獲取不同皮膚類型和狀態下的生理參數。通過綜合考慮成分特性和皮膚參數，大語言模型可以模擬特定成分或配方對皮膚的影響。最終基于模擬結果，預測配方的皮膚反應，為評估其安全性和功效提供依據。整個過程體現了大語言模型在集成成分信息、皮膚知識和預測算法方面的優勢，使得對皮膚反應的模擬和評估更加準確和高效。

2.3 個性化產品開發

2.3.1 消費者數據分析

收集和分析消費者的皮膚類型、偏好、生活方式等數據。使用大語言模型對這些數據進行深入分析，識別消費者需求的模式和趨勢。

2.3.2 個性化配方生成

根據消費者數據分析結果，利用大語言模型生成個性化護膚配方。這包括選擇適合特定皮膚類型和滿足個人偏好的成分，以及預測這些成分組合的效果。

2.3.3 反饋循環與產品迭代

將個性化產品提供給消費者試用，并收集他們的反饋。使用大語言模型分析反饋，進一步優化配方和個性化推薦算法。

3" "大模型在護膚品市場中應用的討論

大語言模型在護膚品配方和生產過程中的應用，除了可以提升產品的創新性和安全性，還能顯著減少產品研發時間和成本，提高市場競爭力。

3.1 減少研發時間

（1）快速迭代：大語言模型能夠快速分析和預測成分組合的效果，使配方師能夠迅速篩選出有前景的配方，從而加快產品從概念設計到推向市場的過程。

（2）自動化分析：通過自動化成分和配方分析，大語言模型減少了人工研究和測試的需求，從而縮短了研發周期。

（3）實時反饋：大語言模型可以實時分析消費者反饋和市場趨勢，幫助品牌制造商快速調整產品配方以滿足市場需求，進一步縮短產品上市前的調整時間。

3.2 降低成本

（1）優化資源分配：通過預測性維護和過程優化，大語言模型能夠幫助制造商更有效地分配生產資源，減少浪費，降低成本。

（2）減少試錯：大語言模型在配方開發階段提供的準確預測減少了物理實驗的需求，降低了試錯成本。

（3）供應鏈效率：大語言模型的洞見性可以幫助品牌制造商優化供應鏈，減少庫存成本和避免供應鏈中斷。

3.3 提供個性化產品

（1）個性化推薦：大語言模型可以分析消費者的皮膚類型、問題和偏好，提供個性化的產品推薦，滿足消費者的獨特需求。

（2）定制化配方：結合消費者數據和皮膚分析技術，大語言模型能夠幫助品牌制造商為每位消費者定制化配方，提供真正個性化的護膚解決方案。

（3）增強消費者體驗：通過提供個性化的購物體驗和產品，大語言模型增強了消費者的品牌忠誠度和滿意度，從而在競爭激烈的市場上脫穎而出。

通過這些功能，大語言模型優化了護膚品的配方和生產過程，還為品牌制造商提供了與消費者更緊密聯系的機會，同時顯著提高了生產效率和經濟效益。隨著技術的進步，預計大語言模型將在護膚品行業中扮演越來越重要的角色，推動個性化和高效率生產成為可能。

3.4 提高配方效率

在傳統的護膚品開發過程中，配方師需要依賴大量的試驗和測試來確定最佳成分組合，這一過程既耗時又費力。大語言模型的應用可以顯著縮短這一過程，通過分析歷史數據和相關文獻，快速預測不同成分的相互作用及其對皮膚的潛在影響，從而提前篩選出有前景的配方，減少實驗室測試的需求。此外，大語言模型能夠揭示先前未被注意到的成分組合，激發新的創意和配方思路，加速創新過程。

3.5 降低研發成本

在初期階段使用大語言模型進行成分分析和皮膚反應模擬，可以有效避免成本高昂的配方開發失利，同時降低因安全性問題導致的產品召回風險。這種經濟效益的提高，對于小型和中型企業尤為重要，使其能夠以更少的投入完成新產品開發，推動整個行業的健康發展。

3.6 提升產品安全性和個性化水平

通過對大量皮膚類型和環境條件的模擬分析，大語言模型可以預測特定成分或配方對不同用戶的潛在影響，從而開發出更為安全、更加符合消費者需求的護膚產品。此外，個性化產品開發的能力使企業能夠更好地滿足消費者對于定制化美容解決方案的需求，提升用戶滿意度和品牌忠誠度。

3.7 新商業模式的催化劑

大語言模型在護膚品配方中的應用，不僅改進了產品開發流程，也為行業帶來了新的商業模式。例如，基于大語言模型的個性化護膚咨詢服務，可以為消費者提供專屬的產品推薦和護膚建議，從而創造新的收入來源。同時，這種技術的應用促進了跨行業合作，如生物技術、計算機技術與日化的融合，開辟了護膚科技創新的新天地[2]。

根據高盛的研究報告，中國化妝品市場的規模已經居全球第一，預計到2025年將增長至1 450億美元，是2019年的2倍。這一增長部分得益于數字化營銷的發展和90后消費者群體的崛起。考慮到高盛報告的內容，未來KOL利用大語言模型設計針對消費者喜好的產品，可遵循以下步驟：

（1）收集和分析數據：首先，KOL可以收集有關90后消費者行為、偏好及市場趨勢的大量數據。然后，利用大語言模型分析這些數據，識別消費者的核心需求和偏好。

（2）設計大語言模型的提示詞：根據分析結果，KOL需要設計精確的提示詞或問題，引導大語言模型生成有用的信息。例如，“基于90后消費者對自然成分和可持續包裝的偏好，推薦一款護膚品配方。”

（3）信息生成：大語言模型將根據提示詞，結合消費者數據和市場分析，生成針對特定需求的產品設計建議，如成分配比、包裝設計和營銷策略。

（4）測試和優化：KOL可以將生成的建議應用于產品原型，通過社交媒體平臺收集反饋，再次利用進行優化，直到找到最符合消費者期望的產品設計。

通過這個過程，KOL能夠利用大語言模型快速迭代產品設計，準確把握消費者需求，推動個性化和定制化產品的開發，滿足90后消費者對個性化和品牌文化底蘊的追求。

4" "結束語

盡管大語言模型在護膚品配方領域的應用前景廣闊，但也存在一些挑戰和局限性，如數據隱私保護、算法偏見和技術門檻等。未來的研究需要著重解決這些問題，同時探索大語言模型在更廣泛護膚品研發流程中的應用，如供應鏈管理、市場趨勢預測等。此外，隨著技術的進步和數據量的增加，預測的準確性和應用范圍有望進一步提高，為護膚品行業帶來更多變革和機遇。

參考文獻

[1] 王祺，李冬露，張云，李鑫．2023年中國AIGC產業全景報告[R]．艾瑞咨詢，2023．

[2] 馬嘉．主打“AI+護膚”貝泰妮尋求新業績增長點[N]．中國商報，2023-09-08（006）．