超越技术本身的体验

提到AI美妆科技，我们会习惯性地想起某种单一的技术，如提高皮肤诊断准确度的技术或者提升推荐精细度的技术。过去几年，美妆科技领域，特别是AI技术，一路高歌猛进，也拉高了市场对美妆科技的期待。基于图像的皮肤分析、按成分匹配推荐、对话型交互界面等等技术不再陌生，定量分析皮肤状态、自动探测皮肤问题并推荐适配产品的技术也已成熟到一定水平。

然而问题在于，技术发展了多少，不意味着顾客就体验到了多少。他们虽然对自身状态了解得更多、更准确了，却鲜少能把这些信息转化为后续的行动，因而看完诊断结果，仍不免疑惑：“所以接下来应该做什么？”

为此，我们团队一直在关注技术转化为体验的方式，而非技术本身的性能。一个简单的结果已经满足不了今天的顾客了，他们想要体验的，是包括理解评估结果、自主选择、转化为行动，确认变化在内的一整套流程。我们认为，只有自然而然地衔接起整个过程，美妆科技才算有了真正的意义。另一方面，把整个流程整合为一个结构也是爱茉莉太平洋AI美妆科技聚焦的重点。

顾客体验的第一块拼图：检测

基于图像的皮肤状态检测技术，常被视为美妆科技的起始点。实际上，利用深度学习模型检测皮肤状态的技术早已在各种研究中崭露头角。

爱茉莉太平洋也自主开发了一种名为“Dr.AMORE”的技术。它可以在手机照片基础上，自动分析皮肤状态，如皱纹、色素、毛孔、红斑等问题，并给出相应的分数。用户无需购置其他设备，仅用一部智能手机就可以得到相比专业皮肤检测设备准确率达90%以上的检测数据，而且这项技术没有止步于论文和概念阶段，已应用于爱茉莉太平洋旗下各大品牌与服务，顾客也实际在使用。

另一方面，基于移动端图像的检测技术，其核心价值不单单体现在数据准确性上。它是后续顾客以当前状态为参照，认知变化并加以管理的一个依据。有了它，顾客无需受限于时间、空间或者次数，可以在时间维度上理解自己的皮肤变化，进而自然地过渡到选择何种产品、如何管理的环节。也就是说，检测技术从“提供结果的功能”升级成“顾客开始体验的起点”了。

理解顾客的另一把钥匙：问诊

如果说图像分析是为了得到客观数据，那么问诊就是从主观层面了解顾客状态与过往经历的重要方式。在这个阶段，系统需要输入一系列图像难以包含的信息，诸如水油状态、受刺激反应、特定环境下的皮肤变化、日常皮肤困扰，乃至生活习惯和饮食习惯等等。

只有结合“图片给出的物理状态”和“顾客切身的体感状态”，我们才能全面地了解自己的皮肤。从这个意义上说，除了收集信息以外，问诊还可以让顾客重新审视自己的状态。回答问题的过程本身就是一种体验，它会影响到顾客接下来的产品选择和管理行动。

近来，业内也出现了一些优化问诊体验的尝试，比如针对敏感肌等特定皮肤类型或者困扰顾客的主要问题和状态设计问卷等。需要注意的是，冗长乏味的问诊内容易导致数据失真，这一阶段的关键，在于用最精简的问题尽可能全面地了解顾客的情况。

检测与问诊生成的结果：诊断

检测和问诊环节得到的数据共同产出“诊断”这一结果，后续所有顾客体验便由此开始。相同的检测结果可能因顾客的生活环境、困扰和敏感程度被赋予不同的含义，相同的问诊回答也可能在结合其他数据后得到更加详尽的解释。换句话说，诊断是衔接后面的推荐与说明、决定整个过程可靠性的基础，而非简单的状态总结环节。这一步不够精准，后续环节设计得再好，也难以让顾客信任和接受最终的结果。

除了面部以外，“检测与问诊结合”这种全方位切入方式在各种日常美妆场景中也有应用。以肤色诊断服务为例，它基于图像得到色调&均匀度检测结果后，结合以问诊形式得到的顾客化妆困扰、顾客青睐色调等信息导出匹配色，而后进一步推荐符合顾客实际使用场景的选项。发质/头皮诊断服务也与此类似，基于头皮图像测量油分与角质后，结合有关于发丝粗细和受损程度的问诊回答更全面地了解顾客状态。

从结果报告到具体行动的过渡环节：推荐

推荐是美妆科技中离商业变现最近的一环，因为了解自身状态后，顾客会进一步想知道怎样的产品才适合自己。这种需求的背后不是简单的产品罗列需求，而是一系列具体的疑问，如按照怎样的顺序使用、每天用几次、怎样的搭配适合我目前的状态等等，也就是“所以接下来我该做什么？”因此推荐阶段的关键，不在于推荐多少产品，在于推荐内容是否切实且具体。好的推荐，可以帮助顾客作出契合自身情况的行动决策。

推荐不是简单的匹配问题。近来一些新的推荐技术也在不断涌现，它们根据皮肤状态或皮肤困扰匹配化妆品成分功效，或者以知识图表形式反映各个产品之间的关系，不仅提高了结果的准确度，还明确传递了推荐结果“有据可依”的信号。

推荐到信任的转换点：说明

得到推荐结果后，顾客自然会想知道“为什么是这款产品？”“和其他产品比起来怎么样？”“对我的状态有什么帮助？”“适合搭配什么产品一起用？”基于大语言模型运行的对话型交互界面刚好用来回答这些问题。用简单的语言解释分析结果，并且根据顾客的提问补充相关信息，不仅可以提升便利性，还可以增进顾客与服务之间的信任。尤其是根据提问内容随时调整说明方向的互动过程，完全不同于死板的单向输出形式，给予顾客的体验自然也不同。

追求全方位顾客体验

上述各个模块，即基于图像的客观检测、主观问诊、根据诊断结果量身推荐、说明推荐理由，完全可以串起来，整合成为一项智能体服务，且近几年类似尝试已经出现在美妆科技行业。大致流程就是在顾客信息和回答基础上规划必要的环节并调用适当的工具，协助顾客把理论结果转化为阶段性的行动。

具体来说，用户上传照片后，系统会追加询问必要信息，然后导出诊断结果、推荐和说明适当的产品和管理方法，并进一步提供后续流程和持续管理服务。这是一个需要前后衔接的工作，与单独开发某项技术完全不同，因为各个环节能独立运转和能整合运转是两回事。从实时感应和输入数据的质量管理，到灵活运用美妆信息提供个性化服务、基于顾客不同状态的推荐准确率和可靠性，再到依据的可说明性、秘钥成本与服务响应速度，各方面因素都要考虑到，才能构建一个成功的架构。

顾客的行为模式也在随着时代发生变化。和过去花时间探索信息、比较信息的做法不同，现在的顾客希望自己得到的信息从一开始就是量身定制的，我们可以把这种转变理解为顾客决策方式发生改变的信号。另一方面，顾客体验过程越自然，技术存在感就越弱，如此一来AI美妆科技就能悄无声息地融入日常生活。

爱茉莉太平洋的AI美妆科技所追求的

从上面的观点来看，可以说我们现在做的是一个架构，而非单项技术。出色的模型只是门槛，能把了解、选择和行动环节多么自然地串联在一起才是更重要的硬实力。目前爱茉莉太平洋的AI美妆科技已处于全球最前沿水平。移动端皮肤检测准确度、结合问诊和图像分析的复合诊断精确性、基于LLM的说明型推荐质量等技术，正与学界最新成果并驾齐驱，若从实际应用角度来看，甚至在某些领域超前一步。

“开发一个衔接顾客决策与行动的架构”，我想这是最能描述当下美妆科技工作的一句话，这里的“开发”不是完成态，是需要在顾客体验过程中持续优化和拓展的进行态。

与爱茉莉太平洋共同开启的下一篇章

未来这样的架构将在一线的紧密协作下变得更加具体，因为行业一线最了解服务以怎样的逻辑、在怎样的情境下、得到怎样的应用，考验出色的模型和技术架构是否真的名副其实。我们相信，通过品牌、商务渠道、CRM、实体店等各种对接点沉淀下来的现场感知度&深度消费者认知与技术相遇时，就是美妆科技真正转化为有价值体验的时候。

我们团队渴望与更多部门、更多品牌合作。在一起探讨环节痛点、可精细化的顾客体验过程中，可以把技术打磨得更加切实可行，并不断拓展其应用边界。大到新的创意、前沿尝试，小到微不足道但值得携手攻克的难题，我们都随时欢迎。