AI+生命科學美妝個護行業的變革引擎

AI 的迅猛發展，深刻影響著各個行業。以DeepSeek為代表的一系列AI技術突破，同樣給美妝賽道以深刻啟示，在近日開幕的中國國際化妝品、個人及家庭護理用品原料展覽會（PCHi2025）上，AI 技術在化妝品行業的應用及其帶來的革命性變化，成為毫無爭議的超級話題。

一方面，因為傳統美妝個護研發模式面臨周期冗長、成本高昂、精準度欠佳等困境。另一方面，消費者對美妝個護產品的需求日益個性化、多元化。AI與生命科學的融合，使得企業能夠通過基因檢測、皮膚數據分析等手段，深度洞察消費者的膚質、年齡、生活環境等差異，精準匹配個性化的產品配方和護膚方案。

而具備AI與生命科學技術優勢的企業，能夠更快推出創新產品，占據市場先機，塑造差異化競爭優勢。其中，MetaNovas 在這場變革中脫穎而出，成為行業的創新先鋒。

近日，《中國化妝品》與 MetaNovas 首席科學家羅衡深入交流，探尋這一前沿領域的發展脈絡。羅衡表示：“AI的發展日新月異，就像一輛疾馳而來的火車，幾年前看似還在遠處，離我們有些距離，但現在已經從眼前飛速疾馳而過。”

Part 1驅動美妝原料的創新變革

AI在生物領域的崛起，為美妝個護行業帶來了前所未有的機遇。羅衡提到，“AI能夠快速剖析海量生物數據，從多領域挖掘關鍵信息，這極大地加速了新型功效型原料的開發進程。”

以往傳統的新原料研發周期漫長，而AI憑借數據驅動模式，不僅顯著縮短了研發周期，還提升了結果的準確性與預測性。經過AI大量學習和訓練生成的全新結構活性原料，具備抗衰、美白等多樣功能，性能遠超同類產品，且能降低使用濃度，提升產品安全性。

對此，羅衡還表示，由于新型活性原料功效強勁，在實際應用中，只需較低的使用濃度即可達到理想效果。

事實上，MetaNovas 的關鍵平臺便是新原料開發平臺。該平臺基于對現有知識的深度學習，利用AI技術高效生成具有強功效的全新結構原料，同時對原料的理化性質、穩定性和安全性進行優化。通過這個平臺，MetaNovas 在短時間內成功開發出一系列涵蓋抗衰、抗炎、微生態調節、頭皮頭發健康等多維度功效的候選原料，極大地豐富了產品研發管線。

而相較于傳統的功效型原料開發方式，MetaNovas 所采用的AI驅動開發方法優勢顯著。“使用AI技術開發功效型原料往往具備一些傳統原料所不具備的優異性能，如更強的生物活性、更高的穩定性，或更好的安全性。這使得我們能夠大幅提升研發速度和成本效益，還為行業帶來了創新性解決方案，幫助我們在競爭激烈的市場中始終保持領先。”羅衡說道。

不僅如此，MetaNovas 還打造了千億級生物知識圖譜，整合大量文獻、專利及多領域數據庫，為原料開發提供深厚知識儲備。借助這一平臺，MetaNovas 的科研團隊可以深入探究原料與功效背后的生物學原理，挖掘原料的潛在新用途，找到具有差異化的功效機制切入點，進而更科學地搭配不同原料。

Part 2賦能產品多元化、個性化發展

正是依托強大的技術優勢，MetaNovas目前已經開發出一系列極具代表性的功效型原料產品。

據羅衡介紹，MetaNovas的代表性原料之一是MetaCono祛皺肽。作為創新雙環多肽，這款原料不僅能夠即時祛皺，還能促進膠原蛋白生成、緩解炎癥，從根源實現抗衰，且在使用濃度、成本、結構穩定性和透皮性能上優勢明顯，主要面向追求高效抗衰的中高端消費者。

羅衡表示：“相比類似原料而言，我們的肽在使用濃度和成本上更低，結構穩定，透皮性能更優，效果顯著，同時具備很多祛皺類原料不具備的強大功能。”

另一款代表性原料MetaTLR 抗炎肽，則具有廣譜抗炎和對抗炎癥衰老的功能，能特異性抑制有害菌生長，維護皮膚菌群健康，比現有抗炎原料性能更優，目標客戶為皮膚敏感、有炎癥或衰老問題的人群。

“相比于現有的抗炎原料，我們的原料抗炎性能更加廣譜且強效，同時還可以特異性地調節皮膚菌群，實現抗炎抑菌的雙重效果。”羅衡進一步解釋道。

實際上，在個性化護膚的時代浪潮下，AI技術正成為美妝個護企業滿足消費者獨特需求的關鍵驅動力。

羅衡談道：“其實不少國際頭部品牌都很關注這一領域，他們也已經與我們合作了多個項目，借助AI分析不同人群，包括不同年齡段、性別、地域、環境、膚質、皮膚菌群等差異，從多個維度對目標人群進行精準分析和定位，同時為他們優化選擇和開發差異化的產品。”

AI與大數據技術的深度融合，為品牌構建了更為全面的數據集，從而得以量身定制個性化護膚方案。這些方案基于消費者的具體特征，精準匹配產品功效，不僅能更好地滿足消費者的個性化需求，還能顯著提升產品使用效果，進而增強消費者的滿意度。

可以預見，隨著市場對個性化護膚需求的不斷增長，越來越多的企業和品牌將依賴AI和大數據技術，推動行業向更科學、更個性化的方向轉型創新。

不過，對此羅衡也提到了在實操方面的困境。從AI模型訓練的原理來講，數據越豐富多樣，模型的學習和預測能力就越強，給出的護膚建議和配方也就越精準。“但是收集這些數據面臨的挑戰不僅在于成本高昂，還包括隱私保護和數據安全的顧慮，這些問題可能會導致消費者對數據共享的抗拒，進而影響個性化推薦的準確性。”

此外，合規性也是不可忽視的重要因素。不同國家和地區針對個性化護膚產品的生產和銷售制定了不同的監管政策，企業在跨區域經營時，需要應對復雜的法規要求，這無疑增加了其拓展市場的難度。

Part 3 AI重塑行業人才需求格局

前有原料端和產品端的創新應用，而AI目前面臨的一些挑戰也更凸顯了完善AI技術的緊迫性。羅衡表示，業內普遍期待，隨著技術的迭代和監管的完善，AI將在未來持續賦能美妝行業，推動其向智能化、個性化方向邁進。

在這一變革過程中，專業AI人才不僅是解決當前AI應用困境的關鍵，更是推動美妝行業與AI深度融合的核心力量。

在技術應用層面，他們需要具備深厚的跨學科知識。原料研發不再局限于傳統的化學和生物學領域，掌握數據分析、機器學習、AI模型構建等技能成為加分項。“對于美妝行業的從業人員來說，首先要接受新事物，重視AI、擁抱AI，并在學習和研究過程中，積極接觸和嘗試這些新工具，了解最新的技術動態。”羅衡說道。

只有這樣，研發人員才能利用AI技術挖掘海量數據中的潛在價值，精準篩選和設計出更高效、更安全的原料。例如，通過AI分析皮膚微生物菌群數據，可以有助于開發平衡皮膚微生態的創新原料 。

在實際操作中，數據處理和AI工具應用能力至關重要。專業人才要熟練運用各種AI工具，對收集到的數據進行清洗、分析和建模，從而為產品研發提供有力支持。同時，掌握機器學習算法，以及AI模型的訓練與優化技術，能夠不斷提升AI系統的性能和預測準確性，使研發出的產品更符合消費者需求。

羅衡還提到，跨學科合作意識也是AI人才不可或缺的素質。美妝行業的創新需要多領域專業人員的協同努力，AI人才要能夠與AI專家、數據科學家、工程師以及傳統美妝研發人員緊密合作。在合作過程中，不同專業背景的人員相互交流、優勢互補，共同攻克技術難題，推動創新產品的開發。

迎著AI變革的風口，我們可以想象，未來，AI將可能深度嵌入美妝個護行業的每一個環節。而“打破常規”也許是AI這股風潮為中國化妝品行業創造出的下一個高光時刻。