黄康瑄
2018年,全球知名的香精生产公司Symrise与IBM Research合作开发了一款名为Philyra的AI香水调试系统,其命名灵感来自希腊神话中的香水女神。Philyra能够通过分析现有的芳香配方,将其成分与销售地区、客户年龄等数据进行匹配,调制出最符合目标客户喜好的香水。
目前,香水行业大约拥有1 300种香料,包含合成香料,外加花、苔藓、香草以及水果的提取物等种类。客户群涵盖Estée Lauder、AVON、Coty和Donna Karan等著名香水公司的Symrise,向IBM提供了一套包含各种物质及对应组合构成的,共170万个配方的数据库作为Philyra的学习素材。IBM将这份庞大的香水配方资料及其销售表现信息输入Philyra,与Symrise提供的其他客户数据进行比较,例如哪些香味在哪些地方最畅销、主要购买群体由哪些人组成、不同年龄段的消费者分别偏好哪些香味。通过学习现有的香水原料、配方公式,以及对现有销售资料的分析比较,Philyra可以根据这些资料来预测人类的喜好程度,从而创造出针对特定人群的新配方。
Philyra的算法主要涵盖四个主要类别:分别是配方中原料的补充或替代品、香精原料用量、预测人类对香味的反应与香味的新奇度。即通过比较新研发的香水样品和市面上已有的成品,发现其新颖之处。这项技术也可用于竞品的调研与分析。
2018年,Philyra和Symrise公司高级副总裁兼高级香水调香师David Apel一起做了一个实验。他们制作了三款完全不同的香水:其中一款完全由AI制作完成;第二款香水主体由AI完成,调香师做了一些调整;第三款香水主要由调香师完成,AI作为辅助。这三款香水都经过消费者测试之后,绝大多数人选择了100%由AI生产的香水。
2019年,巴西第二大美妆店O Boticário和Philyra合作,以生活在巴西生活的“95后”和“00后”为目标客群,希望开发出一款符合他们审美的香水。
Philyra将香料配方与该地区和相应年龄范围内流行的气味进行分析比较,创造了两种配方。配方完成后,由David Apel对产品进行调整,突出某种特定香气,并延长它在皮肤上的持续时间。这两款配方分别被制作成符合大多数女孩喜好,混合果香、花香及各类香草的Egeo ON Me;以及掺杂着绿豆蔻荚,胡萝卜籽、奶香、奶油,基调浓郁的Egeo ON You。根据数据预测,Philyra创造的香水配方应该能够在目标群体中获得良好的反馈。这两款香水已于2019年6月12日巴西情人节当天发行,事实上,Egeo ON Me和Egeo ON You的确在小范围推广中获得出色的反响,即使与其他深受巴西年轻一代喜欢的香水进行排名对比也名列前茅。
不同于传统的调香方式,Philyra不依靠香味去分辨接下来应该添加哪种香精,而是以深度学习算法全面分析之后,再决定放香料的顺序。AI调香系统不会受到文化偏见、个人偏好、知识、经验或对某种物质的舒适度影响,得以发现过去从未探索过的可能性。Symrise的调香师David Apel表示,当Philyra将豆蔻荚和胡芦巴种子等烹饪香料与牛奶和黄油基料组合时,他感到十分惊讶,“这是我以前从未想过的配方,这不在我会使用的普通材料范围内。”AI调香师新颖的调配方式颠覆了过去的调香思维,为香水研发提供了全新的思路。
2019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AI调香系统。此系统利用Givaudan Fragrances的香料,创造出“气味值地图”(Odour Value Map)。
Carto以香水开发领域常用的香调金字塔作为底层逻辑,对消费者的嗅觉感官进行数字量化,通过机器学习技术为调香师提供关于成分组合的建议。调香师通过触屏操作,就可以轻松调用品牌繁杂的香水配方库中的数据,将不同的香味组合在一起。此外,Cartoc还包含“快速成样”功能,可以在极短时间内完成香水产品的打样工作,将这些香料加工成香水,让调香师可以立即测试它们的新香味。
“这种方法给调香师节约了更多的时间。”Givaudan Fragrances首席调香师Calice Becker說。多年来,香水的制作过程不断发展,研发一款新的香水大约需要6个月到4年的时间。AI的加入大幅缩短了香水研发周期,并大大提升了生产效能。
由于可以即时创建样品,调香师几乎能够与客户一起在现场调试香水,明显提高了香水客制化服务效率和品质,对于提升以个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。目前,Givaudan Fragrances已在全球各个区域的香氛创造中心配置了Carto系统。在服务调香师的同时,这套系统也参与到创造香水的各个步骤之中。
根据Euromonitor的预估,2022年,全球香水市场的价值将达到700亿美元。中国香水行业市场规模同比增长29.88%,达到80亿元人民币,其中70%以上份额被国际品牌占据。2019年上半年,中国进口香水市场增长了43%,达到22.4亿元人民币。其中,高端香水市场未受外围经济因素影响,实现了三年内最高增长率,2022年国内香水市场规模预计将突破400亿元人民币。
香水产业发展前景广阔,未来可期。Philyra和Carto等AI调香设备的出现,无疑是大香水公司的福音。凭借AI过人的运算能力,可快速学习并分析大量的配方、原料及销量数据,为人类调香师提供各方面的技术支持。对大公司而言,既能开拓新的路径,又能节省时间和劳动力,是一项非常有用的技术。但对小型的香水生产商来说,它可能没什么作用。
首先,AI调香师必须经由学习、分析目标客群的大量数据才能发挥作用。只有像Symrise和Givaudan Fragrances这类成立时间长、规模大、销售范围广的大公司,才拥有足以支撑AI训练要求的香水原料清单、配方公式与客户资料数量。规模较小的香水公司可能没有足够的原料配方和消费统计数据帮助AI学习。
其次,AI调香系统的运作原理是利用大数据分析、概率统计等算法,找出现有香料种类、配方公式与销售结果的关系,再使用强大的运算能力,计算出最受目标客群欢迎的香料配方。这种算法在其他领域运用时间较长,相对成熟。对大香水公司而言,与IBM等拥有成熟算法与系统的公司合作,比自己研发AI更加省时省力;且AI调香师普及后,更能大幅降低香水研发制作的人力、时间成本,是一项有利且必要的投资。而小香水公司可能并没有自主研发AI调香系统或购买AI调香设备的能力和预算。
由于AI调香技术尚未普及,目前,AI调香系统对人类调香师和香水消费者的影响还不是很大。AI调香师不仅能自动创造出符合目标客群喜好的配方,还能即时产出样本,大幅缩短香水研发及制造时间。如同所有自动化生产设备,AI在香水产业大规模应用,似乎只是时间问题。随着AI调香技术与香水自动化生产的逐渐成熟,大香水公司的研发成本更低、效率更高、指向更精准,或许造成香水产业的马太效应,也可能帮助小众的香水制造商筛选出它们的目标消费群体。