一次關(guān)于AI的深度行業(yè)討論。

來(lái)源| 聚美麗

作者| Age

2025年，一場(chǎng)由Deepseek掀起的AI討論在產(chǎn)業(yè)上下游噴涌。一時(shí)間，行業(yè)對(duì)于AI的熱情空前。此前行業(yè)中只零星出現(xiàn)在頭部企業(yè)中的AI技術(shù)，成為香餑餑，今年以來(lái)，已經(jīng)有上美股份、芭薇股份、丸美股份等諸多上市公司對(duì)外發(fā)聲要積極擁抱AI。

如中國(guó)國(guó)際美博會(huì)聯(lián)席CEOLINLIN也表示，“AI的到來(lái)，會(huì)改變?nèi)宋磥?lái)在崗位的作用，并將人的技能和思維重新進(jìn)行一遍篩選。”

當(dāng)然目前行業(yè)對(duì)于AI的結(jié)合應(yīng)用，并不是一邊倒的。如“再等等看看”，也是行業(yè)中很普遍的應(yīng)對(duì)態(tài)度。但無(wú)論是不是現(xiàn)在立刻就想擁抱AI，行業(yè)對(duì)于AI的好奇和疑慮是一致的——

所謂“AI”對(duì)行業(yè)的深刻影響，它和之前行業(yè)一直在用的計(jì)算機(jī)輔助工具有什么差別，是不是資本炒作出的新噱頭？

如果真的要用AI，通用的AI模型，怎么做到自己得到的答案最超前還精準(zhǔn)，又怎么能實(shí)現(xiàn)對(duì)企業(yè)的最大賦能？

都說(shuō)AI將深刻地影響行業(yè)，但我們?cè)谑褂肁I的時(shí)候，卻會(huì)發(fā)現(xiàn)AI常常出錯(cuò)。到底是我的使用問(wèn)題，還是AI的技術(shù)問(wèn)題？

而這些各異聲音背后，一個(gè)普遍共性其實(shí)是，目前AI對(duì)于多數(shù)企業(yè)還只是一個(gè)懸在空中的概念，不僅是怎么用AI，企業(yè)還沒(méi)有機(jī)會(huì)建立全面的認(rèn)知，有沒(méi)有到時(shí)候去將AI結(jié)合到產(chǎn)業(yè)中，將AI結(jié)合到產(chǎn)業(yè)是否有投入產(chǎn)出比等問(wèn)題，也都還是未知數(shù)。

在此系列疑問(wèn)下，近期美博會(huì)聯(lián)合聚美麗共同發(fā)起的美妝行業(yè)高端論壇BeautyX，第一場(chǎng)就以對(duì)于AI技術(shù)的理解和在科研鏈路中的應(yīng)用實(shí)操，再到AI在美妝產(chǎn)業(yè)的短期及長(zhǎng)期影響，展開(kāi)深度對(duì)話——

“傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)輔助發(fā)展二十多年，AI技術(shù)發(fā)展才剛開(kāi)始，但AI已經(jīng)達(dá)到了和前者類似的功能，AI未來(lái)的成長(zhǎng)性不能被忽略。”

“AI說(shuō)謊是因?yàn)槟愕摹噶睢粔蚓珳?zhǔn)，想讓AI幫助你，你得提前幫助AI想好執(zhí)行關(guān)鍵詞。”

“想用AI做出領(lǐng)先十年的科研成果？關(guān)鍵是考驗(yàn)企業(yè)的‘投喂功力’。”

AI挑戰(zhàn)傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)？關(guān)鍵詞是預(yù)測(cè)

在Deepseek出世之前，行業(yè)人士對(duì)于現(xiàn)代科技在產(chǎn)業(yè)里的結(jié)合應(yīng)用，其實(shí)并不陌生，以3D結(jié)構(gòu)模擬等為代表的傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)輔助工具，在產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用已超過(guò)二十年。

所以，當(dāng)同樣以計(jì)算機(jī)為載體的AI技術(shù)出現(xiàn)的時(shí)候，很多行業(yè)人士雖認(rèn)同AI的價(jià)值，相信會(huì)給行業(yè)帶來(lái)深刻影響，但其實(shí)也有個(gè)很大的疑問(wèn)：

AI和行業(yè)一直在用的計(jì)算機(jī)輔助工具有什么不同？化妝品行業(yè)為什么需要AI這個(gè)新工具？通過(guò)下述對(duì)比圖，兩者的區(qū)別會(huì)更加清晰。

相比傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)輔助工具在行業(yè)的應(yīng)用成熟，正如我們看到只有部分頭部企業(yè)在宣傳應(yīng)用AI，AI技術(shù)在行業(yè)還是個(gè)新概念。AI更為所知的使用場(chǎng)景，其實(shí)是生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，尤其是在制藥行業(yè)，在新分子設(shè)計(jì)、藥物篩選、老藥新用等場(chǎng)景中，企業(yè)都可以通過(guò)AI把研發(fā)時(shí)間和成本實(shí)現(xiàn)大幅降低。

但其實(shí)這種助力在化妝品行業(yè)也是被需要的，只是此前承擔(dān)起相應(yīng)需求的，不是AI而是傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)輔助工具。而如今，行業(yè)面臨的情況是，隨著創(chuàng)新需求不斷深入，傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)輔助發(fā)展走到瓶頸，其能帶來(lái)的助力變得有限。

在此情況下，在行業(yè)剛剛出世不久，處于“孩童階段”的AI，不僅能實(shí)現(xiàn)如傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)這種成熟工具類似的功能，甚至還展現(xiàn)出更進(jìn)一步的潛力，這是讓諸多行業(yè)人士看好其對(duì)產(chǎn)業(yè)的長(zhǎng)遠(yuǎn)賦能的。

如，此前行業(yè)在用的傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)，是基于確定的邏輯、確定的指令，即科學(xué)家要把問(wèn)題的所有可能性都列舉出來(lái)，它才可能去解決問(wèn)題。

但今天的AI是有一個(gè)聰明大腦，會(huì)學(xué)習(xí)，甚至?xí)ㄟ^(guò)數(shù)據(jù)跟結(jié)果對(duì)比找出很多直覺(jué)式關(guān)聯(lián)，創(chuàng)造出人類沒(méi)有想到過(guò)的方法，最終AI會(huì)超越人類大腦的想象，這是兩者最大的不同。

若落到更具體的技術(shù)對(duì)比上，禾美生物·浙江清華長(zhǎng)三角研究院衰老科學(xué)創(chuàng)新研發(fā)中心計(jì)算生物學(xué)工程師朱景勇提出，可以將其總結(jié)為“傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)更多是對(duì)已知現(xiàn)象的解析分析；AI更多是創(chuàng)新和探索，關(guān)鍵詞是預(yù)測(cè)。”

△禾美生物·浙江清華長(zhǎng)三角研究院衰老科學(xué)創(chuàng)新研發(fā)中心計(jì)算生物學(xué)工程師朱景勇

傳統(tǒng)計(jì)算方法在生物領(lǐng)域發(fā)揮著基礎(chǔ)而重要的作用，涵蓋從序列比對(duì)、基因組組裝、結(jié)構(gòu)建模，到分子對(duì)接、動(dòng)力學(xué)模擬等多個(gè)方面。這些方法依賴明確的生物學(xué)原理和物理模型，具有良好的可解釋性，擅長(zhǎng)在已有知識(shí)基礎(chǔ)上對(duì)蛋白質(zhì)功能、相互作用機(jī)制和生物通路進(jìn)行深入分析。相比之下，人工智能方法更側(cè)重于從大數(shù)據(jù)中挖掘潛在模式和規(guī)律，能夠在缺乏先驗(yàn)知識(shí)的情況下預(yù)測(cè)蛋白功能或識(shí)別新靶點(diǎn)。

不過(guò)，對(duì)此需要強(qiáng)調(diào)的一點(diǎn)是，雖然AI技術(shù)和傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)輔助工具在功能上有交互，前者甚至能做到更多。但行業(yè)在看到AI技術(shù)先進(jìn)性的同時(shí)，并不能粗暴地認(rèn)為，傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)已經(jīng)變成落后技術(shù)了。

而是“發(fā)展二十多年的傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)輔助技術(shù)依然先進(jìn)，只是演進(jìn)成基礎(chǔ)性技術(shù)；AI技術(shù)雖還稚嫩，但其表現(xiàn)出的超越傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)的先進(jìn)性是面向未來(lái)的，影響著企業(yè)的未來(lái)競(jìng)爭(zhēng)力。”

入門發(fā)問(wèn)：怎么才是真正會(huì)用AI？

正是因?yàn)锳I還是新興技術(shù)，多數(shù)行業(yè)人士對(duì)于AI技術(shù)在行業(yè)中的結(jié)合應(yīng)用，還處于一知半解的程度。在AI真正普及市場(chǎng)之前，還需要解決一系列“怎么才是真正會(huì)用AI？”“怎么挑選適合你的AI模型？”等入門問(wèn)題。

1）看清AI的局限性，“你要想好怎么讓AI幫助你”

AI仍是輔助工具，其功能能發(fā)揮到什么程度，很大程度取決于人和使用方式。目前來(lái)看，雖然每家企業(yè)在使用AI時(shí)都是抱著發(fā)揮其最大功能的目標(biāo)，但實(shí)際情況是，在很多人手里，AI表現(xiàn)的都非常“笨”，連最簡(jiǎn)單的問(wèn)題都常常出錯(cuò)。

對(duì)此，行業(yè)其實(shí)是存在，如何正確使用AI，如何最大程度保障AI準(zhǔn)確性，同樣是結(jié)合AI，我們做出來(lái)的科研結(jié)果怎么更領(lǐng)先一步等系列追問(wèn)的。

首先，必須要提及的是提示詞的重要性。在AI技術(shù)發(fā)展之后，提示詞研究已經(jīng)成為一門科學(xué)。

朱景勇強(qiáng)調(diào)，“給AI輸入提示詞，不是只簡(jiǎn)單地發(fā)出指令，說(shuō)‘請(qǐng)給我寫一個(gè)腳本。’而是你要預(yù)測(cè)好所有可能，為AI加好附加條件。因?yàn)樘崾驹~的核心邏輯，在于‘你要幫助AI想好，它怎么能幫助你。’”

如，在朱景勇使用AI的經(jīng)驗(yàn)中，一套非常有邏輯的提示詞是，“先讓AI扮演一個(gè)角色，再說(shuō)出背景，你的需求，最后才提出你的要求(如結(jié)果呈現(xiàn)形式和要求AI自我遍歷檢查)。在這種邏輯下，AI就會(huì)根據(jù)你讓它扮演的角色作答。”

并且，MetaNovas Biotech聯(lián)合創(chuàng)始人/CSO羅衡補(bǔ)充道，“我們也還要知道通用AI模型的優(yōu)勢(shì)和局限點(diǎn)。”

△MetaNovas Biotech聯(lián)合創(chuàng)始人/CSO羅衡

因?yàn)锳I功能雖然非常強(qiáng)大，但并不是萬(wàn)能的。比如一個(gè)明顯的局限是，由于AI的原始數(shù)據(jù)都來(lái)自公開(kāi)的網(wǎng)絡(luò)報(bào)道，但網(wǎng)絡(luò)報(bào)道是未經(jīng)篩選的，這就意味著AI有可能吸取到錯(cuò)誤信息，導(dǎo)致形成錯(cuò)誤認(rèn)知，輸出錯(cuò)誤答案。

所以，在羅衡的使用經(jīng)驗(yàn)中，若是需要查詢一些研究資料或者不懂的概念，問(wèn)最新的AI大模型是一個(gè)不錯(cuò)的學(xué)習(xí)和切入途徑，但如果涉及到一些專有領(lǐng)域的創(chuàng)新，或者是AI在訓(xùn)練過(guò)程中接觸較少的領(lǐng)域，就不能過(guò)分依賴AI，因?yàn)锳I有可能出現(xiàn)幻覺(jué)，即說(shuō)謊。

不過(guò)，這種胡編亂造式的AI幻覺(jué)也是可以一定程度上規(guī)避的。如朱景勇就提到，在預(yù)測(cè)時(shí)，就加入一些未加入訓(xùn)練集的金標(biāo)準(zhǔn)作為陽(yáng)性對(duì)照，起到平行測(cè)試的效果，來(lái)分析預(yù)測(cè)結(jié)果和實(shí)際結(jié)果的偏差。但最終對(duì)于預(yù)測(cè)的結(jié)果，還是需要從實(shí)驗(yàn)、細(xì)胞、人體皮膚到人體功效進(jìn)行嚴(yán)格的傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，雙重管控下就可以確保最終候選分子的功效。

當(dāng)然，行業(yè)人士使用AI也不僅只是為了“準(zhǔn)確”，如何利用它在研究中的探索和創(chuàng)新力，為企業(yè)輸出更有競(jìng)爭(zhēng)力的結(jié)果，也是使用AI的一大目標(biāo)。而這考驗(yàn)的還是使用者的“投喂功力”。

對(duì)此，西部(重慶)科學(xué)城種質(zhì)創(chuàng)制大科學(xué)中心/西南大學(xué)生物學(xué)研究中心孫悅婷博士提到，相信有很多企業(yè)在思考自己做一個(gè)AI大模型，特別建議大家不要停留在現(xiàn)有的數(shù)據(jù)水平，比如只是輸入VISIA收集到一些皮膚數(shù)據(jù)在配方上做反饋結(jié)合等，而是將數(shù)據(jù)再往前(深入)追溯一步——

△種質(zhì)創(chuàng)制大科學(xué)中心/西南大學(xué)夏慶友教授團(tuán)隊(duì)美妝板塊負(fù)責(zé)人孫悅婷博士

“皮膚變好還是變壞，能不能在基因?qū)W、表觀遺傳學(xué)或微生物組學(xué)上做一個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)標(biāo)，把這些東西一起喂給AI大模型，這樣你的品牌可能在行業(yè)里能領(lǐng)先至少十年。”

2）看功效數(shù)據(jù)，也看AI模型的不同適用性

而在AI技術(shù)不斷發(fā)展并進(jìn)入化妝品行業(yè)之后，目前可供企業(yè)們選擇的AI模型其實(shí)也并不少。但如何挑選，挑選的維度有哪些，比如怎么評(píng)判AI的技術(shù)優(yōu)劣，AI的差異化如何區(qū)分，又要如何挑選契合的AI模型合作，對(duì)于多數(shù)沒(méi)有接觸布局AI的企業(yè)，都還是蒙著頭走路。

對(duì)此，朱景勇認(rèn)為，首先必須明晰的一點(diǎn)是，若想真正評(píng)判出不同AI的技術(shù)優(yōu)劣，很難實(shí)現(xiàn)。因?yàn)殡m然AI模型的算法確實(shí)存在優(yōu)劣，但出于商業(yè)保護(hù)，AI服務(wù)商不可能開(kāi)放代碼讓企業(yè)進(jìn)行比較，因此技術(shù)優(yōu)劣是無(wú)法直接評(píng)判的，最終還是關(guān)注比較用AI模型做出了什么產(chǎn)品，效率怎么樣。

目前一個(gè)比較可行的對(duì)比方式，其實(shí)是“直接用功效數(shù)據(jù)說(shuō)話”。

孫悅婷博士解釋道，“雖然不同AI模型的技術(shù)優(yōu)劣是不便于直接對(duì)比的，但市場(chǎng)選擇原料，最終還是要看功效能不能打。所以我們可以直接比較產(chǎn)出原料的質(zhì)量高低，通過(guò)上細(xì)胞模型、體外、體內(nèi)模型看實(shí)力。”

不過(guò)，MetaNovas Biotech首席執(zhí)行官王梅杰同時(shí)也提醒道，不能一味對(duì)比AI技術(shù)優(yōu)劣，還應(yīng)該看到“不同模型是適用解決不同問(wèn)題的。”

△MetaNovas Biotech首席執(zhí)行官王梅杰

以篩選模型和生成模型來(lái)看，前者是基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫(kù)去篩選出一個(gè)最優(yōu)的目標(biāo)功效成分，做的是“best in class”，后者是基于數(shù)據(jù)庫(kù)學(xué)習(xí)生成一個(gè)自然界沒(méi)有的功效成分，是“first in class”。

對(duì)于這兩種模型，無(wú)論是從創(chuàng)新領(lǐng)域和市場(chǎng)需求來(lái)看，其實(shí)都是各有需求，是大家都會(huì)需要的創(chuàng)新。所以，“如何去更好地整合不同AI模型，達(dá)到企業(yè)需要的結(jié)果，解決企業(yè)的問(wèn)題。”這點(diǎn)也不能被忽略。

此外，對(duì)于部分企業(yè)而言，要部署專屬AI模型還存在一定顧慮，或者還沒(méi)有足夠?qū)嵙Γ@時(shí)候把企業(yè)內(nèi)部的研發(fā)數(shù)據(jù)收集整理起來(lái)，基于deepseek等開(kāi)源AI大模型做個(gè)性化訓(xùn)練，去馴化一個(gè)適合企業(yè)內(nèi)部使用的AI大模型，其實(shí)也是個(gè)可行的替代方案。

落地行業(yè)研發(fā)場(chǎng)景，AI賦能如何實(shí)現(xiàn)？

而上述解答的其實(shí)是更籠統(tǒng)的問(wèn)題。通過(guò)將AI落地到具體的研發(fā)場(chǎng)景，我們可以對(duì)AI的科研賦能，AI對(duì)化妝品行業(yè)的影響，有更具象化的了解。

先以活性物發(fā)現(xiàn)來(lái)看，孫悅婷博士及其所在的西南大學(xué)夏慶友教授團(tuán)隊(duì)認(rèn)為，AI技術(shù)在分子設(shè)計(jì)與篩選、作用機(jī)制預(yù)測(cè)、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)優(yōu)化、數(shù)據(jù)挖掘與分析等場(chǎng)景鏈路，都是擁有應(yīng)用潛力的，并且做了相應(yīng)布局。

以“在混合絲膠蛋白水解物中找到單一活性成分的研究”為例，孫悅婷博士從傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)思路和結(jié)合AI技術(shù)研發(fā)思路，做了直觀的對(duì)比講解。

據(jù)她介紹，該研究在傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)方法中，一直是個(gè)很大的工作量。假設(shè)水解蠶絲絲膠蛋白獲取了5000條多肽，想要發(fā)現(xiàn)哪個(gè)多肽有什么作用，就需要將這5000條多肽從細(xì)胞到動(dòng)物等進(jìn)行一一實(shí)驗(yàn)，也就是5000輪試驗(yàn)。

但應(yīng)用虛擬篩選之后，該項(xiàng)研究是相比傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)減少了70%左右工作量的。并且，根據(jù)孫悅婷博士的經(jīng)驗(yàn)，在AlphaFold等技術(shù)出現(xiàn)后，通過(guò)AI虛擬篩選方法得到的高評(píng)分或者結(jié)合能力好的多肽，在后續(xù)實(shí)驗(yàn)中也確實(shí)展現(xiàn)出了較好的功效能力。目前基于此技術(shù)已成功篩選出了具有抗炎和抗衰功效的絲膠多肽，種質(zhì)創(chuàng)制大科學(xué)中心夏慶友/孫悅婷研究團(tuán)隊(duì)轉(zhuǎn)化了肌源薈(上海)市場(chǎng)平臺(tái)，將活性蛋白和多肽向化妝品市場(chǎng)進(jìn)行售賣，已經(jīng)向多個(gè)知名品牌進(jìn)行原料供應(yīng)。

進(jìn)一步延伸到原料的篩選和設(shè)計(jì)來(lái)看，目前AI的賦能是做到兼顧面向市場(chǎng)和面向科學(xué)前沿兩種研發(fā)需求的。

先從面向市場(chǎng)來(lái)看，其研發(fā)思路主要是“基于AI做天然成分虛擬篩選”。這種思路的核心價(jià)值主要在于，從天然成分中獲得兼具消費(fèi)者易教育性和功能聚焦的專利新分子，幫助品牌講科學(xué)故事。

比如，朱景勇提到清華長(zhǎng)三角研究院ACRDC在研究中發(fā)現(xiàn)，裸藻提取物具有抗炎效果，為找到其中的抗炎核心成分，他們把從裸藻提取物里鑒定出來(lái)的超1000條多肽，進(jìn)行高通量AI預(yù)測(cè)多肽與抗炎靶點(diǎn)的相互作用，在AI的預(yù)測(cè)結(jié)果中去合成驗(yàn)證，最終找到了一條抗炎多肽LP18-1。

看面向科學(xué)前沿的一種邏輯，則是結(jié)合AI“基于靶點(diǎn)設(shè)計(jì)創(chuàng)新原料”，這種研發(fā)思路雖然相對(duì)進(jìn)程較慢，但企業(yè)找到先進(jìn)的靶點(diǎn)，再針對(duì)該靶點(diǎn)做研究就會(huì)非常扎實(shí)。

以MetaNovas Biotech設(shè)計(jì)的抗炎肽為例，據(jù)羅衡介紹，目前在公司的四大平臺(tái)保障下，其可以選擇到上游更有差異化的靶點(diǎn)，使得它對(duì)于不同因素引起的炎癥都可能有廣譜抗炎作用，并且能夠?qū)⑵涔πгO(shè)計(jì)地更多能和特異，在實(shí)現(xiàn)抑制有害菌生長(zhǎng)的同時(shí)，不影響有益菌的生長(zhǎng)，達(dá)到維護(hù)健康皮膚菌群的目的。

此外，若想從更全鏈路的視角看待AI對(duì)研發(fā)的賦能，MetaNovas Biotech端到端全鏈條研發(fā)賦能是具有參考性的。

據(jù)羅衡介紹，MetaNovas Biotech的端到端全鏈條研發(fā)賦能是從人群差異化分析與定位、生物機(jī)制系統(tǒng)分析與發(fā)現(xiàn)、活性成分研發(fā)與設(shè)計(jì)、配方成分與成分復(fù)配，到供應(yīng)鏈信息搜集與整合的。

基于此，相對(duì)傳統(tǒng)原料商，MetaNovas Biotech的研發(fā)周期從幾個(gè)月減少到幾周，研發(fā)成功率提升到45%以上；在現(xiàn)有通用靶點(diǎn)之外，AI還能夠幫助找到更具差異化的靶點(diǎn)和機(jī)理，做到差異化創(chuàng)新。其中，并且由于AI數(shù)據(jù)庫(kù)的跨專業(yè)性，很多時(shí)候它的創(chuàng)新是突破化妝品行業(yè)思維局限的。

不過(guò)，對(duì)此特別需要注意的是，在AI賦能研發(fā)的鏈路上，通用AI模型和專有AI模型能實(shí)現(xiàn)的作用程度，還是不同的。

據(jù)羅衡對(duì)比，現(xiàn)有的ChatGPT、deepseek等通用AI大模型，擅長(zhǎng)寫詩(shī)、寫文章、翻譯、做題、寫代碼(文案、數(shù)學(xué)、代碼)、現(xiàn)有知識(shí)匯總等，但對(duì)于非文字、數(shù)學(xué)或代碼等專有領(lǐng)域的創(chuàng)新，例如新靶點(diǎn)機(jī)制發(fā)現(xiàn)(本案例)、新結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、配方設(shè)計(jì)與創(chuàng)新等領(lǐng)域不一定擅長(zhǎng)。

而如MetaNovas Biotech開(kāi)發(fā)的專有AI模型，因?yàn)閷?duì)于領(lǐng)域里的知識(shí)進(jìn)行了系統(tǒng)挖掘和針對(duì)性優(yōu)化，通過(guò)模型的優(yōu)化，及數(shù)據(jù)的清洗，它是更能夠幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)在專有領(lǐng)域里的專有應(yīng)用的。

產(chǎn)業(yè)AI布局仍在初期，影響才剛剛開(kāi)始

不過(guò)，雖然如上文所述，AI在行業(yè)中的應(yīng)用場(chǎng)景非常有想象空間。但無(wú)論應(yīng)用企業(yè)數(shù)量，還是AI的結(jié)合開(kāi)發(fā)程度上，其發(fā)展還是在初期階段，相對(duì)有限。

目前，行業(yè)中對(duì)于AI的應(yīng)用主要還是集中于國(guó)內(nèi)外頭部企業(yè)，如雅詩(shī)蘭黛、玉澤、薇諾娜、韓束等。在結(jié)合應(yīng)用上，據(jù)朱景勇指出，AI在目前行業(yè)中最普遍的應(yīng)用還是以預(yù)測(cè)和篩選為主，未來(lái)可能更多會(huì)進(jìn)行基于靶點(diǎn)的精準(zhǔn)生成設(shè)計(jì)。

這種有限性布局現(xiàn)象背后，一是預(yù)測(cè)和篩選其實(shí)是AI模型發(fā)展的最初階段，技術(shù)更為成熟，生成模型是到ChatGPT之后才成形，對(duì)于算法、數(shù)據(jù)質(zhì)量等的考驗(yàn)是非常高的，結(jié)果更是帶有一定不確定性，企業(yè)的顧慮是更多的。

二則是AI在行業(yè)的應(yīng)用時(shí)間尚短，企業(yè)對(duì)它的價(jià)值還沒(méi)有特別明晰，同時(shí)它自身也還存在一定問(wèn)題和挑戰(zhàn)。如AI幻覺(jué)的問(wèn)題是行業(yè)已經(jīng)普遍看到的。

而除此之外，一個(gè)非常關(guān)鍵的、影響AI技術(shù)賦能上限的，其實(shí)是高質(zhì)量數(shù)據(jù)的建立和數(shù)據(jù)的擴(kuò)充。

據(jù)北京晶泰科技有限公司多肽技術(shù)研發(fā)負(fù)責(zé)人張根衛(wèi)博士介紹道，AI有三大要素?cái)?shù)據(jù)、算法和算力，其中數(shù)據(jù)是最核心的要素。對(duì)于三者的重要性有一個(gè)比喻：算力是你爬房子的工具，比如梯子，梯子用多少材料就是算力，算法就是你怎么搭這梯子，讓你更高效地往上爬。而數(shù)據(jù)則是決定房子有多高。

△北京晶泰科技有限公司多肽技術(shù)研發(fā)負(fù)責(zé)人張根衛(wèi)博士

并且，目前在AI技術(shù)的發(fā)展上，算法和算力已經(jīng)被卷地差不多了，通過(guò)人才流動(dòng)、花錢等手段也比較容易能追趕。但在數(shù)據(jù)收集上，由于涉及商業(yè)密碼，還處在“信息孤島”和沒(méi)有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的狀態(tài)，是較難有進(jìn)展的。

對(duì)此，張衛(wèi)根也看到，像美國(guó)已經(jīng)意識(shí)到這個(gè)問(wèn)題，通過(guò)行業(yè)大佬的帶頭建立聯(lián)盟，圍繞數(shù)據(jù)建立共享合作，并通過(guò)提前制定高質(zhì)量數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、對(duì)應(yīng)收集方法等，讓AI在垂直領(lǐng)域把模型訓(xùn)練地更好。

但這確實(shí)是一件非常漫長(zhǎng)的事情。所以，羅衡也提出，在現(xiàn)在數(shù)據(jù)相對(duì)有限的情況下，目前行業(yè)能做的就是結(jié)合專有知識(shí)去做更深入的挖掘。

同時(shí)，還有不能忽略的一點(diǎn)是，AI的發(fā)展壁壘不止是數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量，數(shù)據(jù)的標(biāo)注處理方式、解讀方式、分級(jí)方式等，對(duì)數(shù)據(jù)的處理和后續(xù)結(jié)果也是有重要影響的，這些其實(shí)都是可以努力提升優(yōu)化的方向，影響著AI的賦能程度。

最后，回歸當(dāng)下和行業(yè)，AI雖有不足，但我們同樣也需要認(rèn)識(shí)到，其現(xiàn)在的技術(shù)水平給行業(yè)帶來(lái)的影響，其實(shí)已然不輸于傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)等發(fā)展超20年的成熟工具。何況作為一個(gè)還在“牙牙學(xué)語(yǔ)”的孩子，AI的影響力還只是剛剛開(kāi)始。

Deepseek出世之后，行業(yè)中有一個(gè)非常流行的觀點(diǎn)是，“AI取代不了人，但不用AI的人將會(huì)被用AI的人取代。”或許有一天，隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展，這句話之于化妝品企業(yè)也將同樣適用。

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