“千億美妝市場，正被一行行代碼重新書寫。”

足不出戶就能精準試遍所有口紅色號，無論你是干皮、油皮、混油皮，護膚品都能為你“量膚定制”……這不是科幻片，這是AI正在引爆的美妝新浪潮。

1、AI精準預測需求，讓產品創新在用戶心巴上

在日化美妝行業，產品需求的預測一直是個難題。多變的市場和快速更迭的消費者偏好讓傳統的需求預測方法難以準確把握市場動態。AI技術為此提供了更有效解決方案。它通過深度分析海量的消費數據、市場趨勢及社交媒體信息等，能精準預測不同地區、年齡段和消費群體對美妝產品的需求。

作為跨界戰略引領者的凱納咨詢認為，這也讓產品開發的核心邏輯正在被重構：AI 推動美妝產業從“生產什么賣什么”轉向“用戶需要什么造什么”。比如，雅詩蘭黛更通過 AI消費洞察發現，亞洲市場“輕抗衰”需求增長，據此快速推出膠原水光系列，上市首月銷量突破千萬。品牌在社交媒體上也可以利用AI技術抓取微博、小紅書、抖音等平臺用戶評論，預測流行色號等關鍵信息。例如2023年“多巴胺彩妝”熱潮就被AI提前6個月預測到了，這也為品牌進行產品研發和生產預留了時間。這種 “數據建模-趨勢預判-產品迭代”的閉環，正成為頭部品牌的核心競爭力之一。

2、AI賦能產品研發，配方開發用時縮短2/3

傳統美妝研發受制于實驗室試錯模式，一款功效型原料的開發周期往往長達數年。而 AI 技術的介入，正將這一過程升級為“數據驅動的精準創新”。中國新銳AI原料/產品研發公司MetaNovas首席科學家羅衡指出，借助AI 技術能賦予功能型原料更強勁的生物活性、更出色的穩定性，或是更可靠的安全性。同時，還能發掘化妝品配方數據中隱藏的關鍵洞察，幫助減少能源和材料浪費等。

這一趨勢已在頭部企業落地：比如在成分創新研發方面，歐萊雅借助 AI 對10萬種植物提取物進行高通量篩選，成功發現3種新型抗氧化成分；華熙生物與 AI 企業合作搭建虛擬篩選平臺，通過算法快速鎖定高活性生物分子。同時，AI加持也極大的縮短了研發周期， 聯合利華運用 Schr?dinger 材料科學模型預測成分相容性，將新配方開發周期從 18 個月壓縮至 6 個月；上海家化則通過 AI 加速“青蒿素”成分的作用機制研究，推動玉澤品牌的產品迭代效率提升 40%。

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