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近年來，人工智能（AI）技術與生命科學的深度融合，為化妝品行業(yè)注入了強勁的創(chuàng)新動力。2024年，諾貝爾化學獎授予了利用AI在蛋白質設計和蛋白質結構預測方面作出貢獻的科學家。這不僅標志著生命科學應用AI技術的價值得到了全球學術界的廣泛認可，也為化妝品研發(fā)創(chuàng)新提供了寶貴的借鑒路徑和實踐經(jīng)驗，預示著AI技術和生命科學雙輪驅動將開啟化妝品領域的新一輪創(chuàng)新熱潮。

值得注意的是，在化妝品領域應用AI技術時，會面臨該領域獨特場景和限制帶來的挑戰(zhàn)。當前，眾多美妝品牌正借助AI技術加速向科技型企業(yè)轉型，特別是在原料、配方和產(chǎn)品研發(fā)環(huán)節(jié)，AI已成為推動創(chuàng)新的重要動力。我國美妝品牌應精準把握AI技術帶來的機遇與挑戰(zhàn)，依托科技賦能，實現(xiàn)快速發(fā)展與跨越式突破。

“AI+藥物研發(fā)”提供了可借鑒經(jīng)驗

相較于化妝品領域，AI技術在藥物研發(fā)領域的應用更為成熟，發(fā)展已有十余年。AI憑借強大的數(shù)據(jù)分析和訓練學習能力，可將高維度特征、規(guī)律總結成算法，并通過推理能力將這些算法應用到新藥研發(fā)的各個環(huán)節(jié)。這能夠大幅降低藥物研發(fā)成本、縮短研發(fā)時間、提高研發(fā)效率，尤其在藥物發(fā)現(xiàn)、臨床前研究等方面，相比傳統(tǒng)生物實驗展現(xiàn)出了明顯優(yōu)勢。

目前，AI在疾病相關治療靶點的發(fā)現(xiàn)和確認、先導化合物的發(fā)現(xiàn)和優(yōu)化、藥代動力學、毒理安全、劑型開發(fā)等方面，均實現(xiàn)了有價值的應用。例如，在藥物發(fā)現(xiàn)方面，AI能夠學習序列、結構、多組學數(shù)據(jù)、文獻專利、臨床記錄等大規(guī)模、異質性、多模態(tài)數(shù)據(jù)，通過信號通路、蛋白質相互作用、知識圖譜等找到與疾病相關的候選靶點，再利用虛擬篩選和分子對接技術，從數(shù)百萬分子庫中篩選出高活性、成藥性好的先導化合物，并通過分子動力學模擬和強化學習，優(yōu)化先導化合物的結構，改善結合親和力、藥代動力學性質安全性，最終生成優(yōu)化分子。整個藥物發(fā)現(xiàn)過程相比傳統(tǒng)方法可節(jié)省數(shù)年時間。

AI在合成新分子設計方面也開啟了新的技術范式，不再局限于從給定的候選分子庫中篩選，而是基于生成式AI模型，從零開始生成全新分子結構。具體而言，AI通過學習物理、化學的隱含規(guī)律，結合目標靶點的生物結構信息和功能需求，設計出具有特定生物活性和理化性質的創(chuàng)新分子。

總結而言，AI在藥物研發(fā)中的方法論遵循以下核心邏輯：一是分子特征化，將分子信息轉化為特征向量，實現(xiàn)機器可解析；二是高維模式識別，通過統(tǒng)計學分析挖掘隱含規(guī)律；三是高質量數(shù)據(jù)，標準化、多元化的數(shù)據(jù)（如公開的PubMed、UniProt數(shù)據(jù)庫，以及私有的試驗數(shù)據(jù)）越多，模型的預測效果越理想。

AI在化妝品研發(fā)領域的應用，在目標設定、方法論運用和數(shù)據(jù)需求方面與藥物研發(fā)領域具有高度相似性。當下，化妝品行業(yè)步入“功效”時代，皮膚生理學和生命科學日益成為化妝品研發(fā)的基礎。核心功效原料不僅要有實際的功效數(shù)據(jù)作為支撐，還需要從分子生物學通路和靶點、生理學功能等方面證明其作用機制。這與基于生命科學和循證醫(yī)學的藥物研發(fā)的科學本質不謀而合。此外，AI所采用的分子特征化、高維模式識別和數(shù)據(jù)驅動預測算法，AlphaFold2、Rosetta等科學工具，以及人體基因、蛋白質、多組學數(shù)據(jù)等，均可以直接用于化妝品研發(fā)?？梢哉f，藥物研發(fā)的技術框架為化妝品原料創(chuàng)新提供了可借鑒的范式。

AI輔助化妝品研發(fā)具有自身特點

從AI輔助藥物研發(fā)的成功經(jīng)驗來看，AI在化妝品研發(fā)領域應用具有廣闊潛力。不過，也需同時關注，AI在化妝品領域應用時，會面臨該領域獨特場景和限制帶來的挑戰(zhàn)。

應用AI技術賦能化妝品研發(fā)時，要特別注意與藥物研發(fā)的差異性及化妝品行業(yè)內(nèi)生的獨特性挑戰(zhàn)。例如，在功效要求方面，化妝品更注重安全性和溫和性，其功效要與治療藥物的活性形成差異，在毒理預測時需特別關注皮膚刺激性和過敏性；在數(shù)據(jù)特性方面，化妝品研發(fā)依賴皮膚相關數(shù)據(jù)和消費者反饋數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)維度更側重于功效和感官體驗；在商業(yè)化路徑方面，化妝品研發(fā)注重差異化和市場響應，研發(fā)周期較短，且更注重效率和成本控制。

除此之外，AI技術在化妝品研發(fā)領域的應用還面臨其他挑戰(zhàn)。第一，AI模型訓練需要依賴海量數(shù)據(jù)，但核心研發(fā)數(shù)據(jù)涉及商業(yè)機密，消費者數(shù)據(jù)則涉及隱私保護，這使得數(shù)據(jù)獲取與使用受到嚴格限制。第二，高質量數(shù)據(jù)集缺乏成為瓶頸，由于歷史試驗數(shù)據(jù)沉淀不足、算法性能受限、用戶體驗不佳等，目前AI技術在化妝品領域難以形成“飛輪效應”。第三，AI在化妝品領域的商業(yè)價值尚未完全顯現(xiàn)，導致AI領域專業(yè)人才稀缺，制約了技術在行業(yè)場景中的落地。第四，盡管當前監(jiān)管法規(guī)對AI應用的限制較少，但如何在技術創(chuàng)新與倫理規(guī)范之間取得平衡，將AI技術合規(guī)高效應用于化妝品研發(fā)領域，仍需更多的探索、實踐。

基于以上挑戰(zhàn)，建議化妝品行業(yè)在應用AI技術時，要注重高質量數(shù)據(jù)的規(guī)模化沉淀，以覆蓋皮膚特異性數(shù)據(jù)、感官體驗數(shù)據(jù)（如香味、膚感、情緒反應等）、產(chǎn)品穩(wěn)定性數(shù)據(jù)、安全性數(shù)據(jù)等；同時，構建和優(yōu)化皮膚感受、功效、穩(wěn)定性、安全性等重點算法模型，并確保模型符合化妝品法規(guī)要求，讓AI技術充分適應化妝品研發(fā)的獨特場景和要求。

AI應用于化妝品研發(fā)正初步實踐

當前，化妝品行業(yè)正在積極擁抱AI技術，將其逐步滲透到化妝品研發(fā)的各個環(huán)節(jié)。這不僅帶來了研發(fā)效率的提升，還有望借助生成式AI的創(chuàng)造性能力，實現(xiàn)研發(fā)方法、研發(fā)流程的顛覆式創(chuàng)新。

在活性功效原料發(fā)現(xiàn)領域，AI顯著縮短了創(chuàng)新原料的發(fā)現(xiàn)周期。AI通過構建高維特征空間，整合多源數(shù)據(jù)（如肽序列、原料庫、組學數(shù)據(jù)、文獻等），運用機器學習算法篩選潛在活性物質，并預測相關概率，進而得到候選創(chuàng)新原料的排序。與傳統(tǒng)高通量“濕實驗”篩選相比，AI“干實驗”不僅避免了構建實體原料庫的長周期和高成本，還將驗證規(guī)模壓縮至千分之一，極大地降低了成本，縮短了研發(fā)周期。例如，美國Nuritas的AI技術平臺利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡分析數(shù)百萬植物源肽，生成包含數(shù)百萬個肽的數(shù)據(jù)庫，并通過NLP從文獻提取活性數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)PeptiYouth和PeptiStrong兩種新成分；清華長三角研究院的KEPLER 90i平臺從人體自我修護功能的細胞中挖掘到一個全新的抗衰小肽，并成功獲得了立體肽EQ9的創(chuàng)新原料；瑞德林生物的創(chuàng)新原料膠原三肽則是通過自建虛擬肽庫，鎖定與膠原蛋白高度相關的肽段。

在功效靶點發(fā)現(xiàn)領域，AI不僅可以通過生物網(wǎng)絡和信號通路挖掘新靶點，也可以基于現(xiàn)有靶點庫分析和鎖定功效原料的作用機制。在新靶點發(fā)現(xiàn)方面，AI能利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡（GNN）分析蛋白質相互作用網(wǎng)絡、關鍵信號通路以及調控相關的多組學數(shù)據(jù)（轉錄組、蛋白質組）等，以識別與皮膚功效相關的潛在靶點。南昌大學的研究人員通過與皮膚衰老相關的GO注釋和KEGG通路的富集研究，發(fā)現(xiàn)脂肪酸代謝、能量生成、炎癥調控相關基因的高度相關性；未名拾光構建的百億級生物多肽數(shù)據(jù)庫，結合Transformer模型和NLP技術，能快速查詢活性物基因編碼，挖掘光老化相關通路靶點，提升靶點發(fā)現(xiàn)效率。

在配方設計領域，化妝品企業(yè)正在嘗試使用AI技術優(yōu)化產(chǎn)品體驗，縮短產(chǎn)品配方和產(chǎn)品原型研發(fā)周期。AI可以將配方數(shù)據(jù)向量化，通過深度學習算法預測成分協(xié)同效應；同時，AI可快速分析社交媒體中的消費者情緒數(shù)據(jù)，進而預測創(chuàng)新配方在穩(wěn)定性、安全性、功效性及用戶感受等方面的表現(xiàn)。例如，美國的Potion AI不僅可以搜索和管理原料及供應商，還可以通過AI分析功效化妝品的配方成分并預測其含量，生成創(chuàng)新配方，再結合全球各地的監(jiān)管標準，提升配方的合規(guī)性。

在化妝品研發(fā)的其他領域，如穩(wěn)定性評估、安全與毒理預測、包材相容性評估、合規(guī)性評估等方面，也已開始探索AI應用的可能性。事實上，AI在藥物研發(fā)中的毒性預測方面表現(xiàn)出色，某些模型在特定任務中的預測準確率很高，顯示出與傳統(tǒng)實驗方法相當?shù)目煽啃浴Ｃ绹称匪幤饭芾砭郑‵DA）近期也表示將在單克隆抗體等藥物開發(fā)中逐步減少、優(yōu)化或替代現(xiàn)有的動物試驗要求，并稱目前有更有效且與人類相關的藥物測試方法，其中包括AI計算模型。可以預見，在不久的將來，AI將在化妝品研發(fā)的各個領域得到更深入的應用，涌現(xiàn)出更多成功的創(chuàng)新案例。

AI為我國化妝品行業(yè)發(fā)展提供機遇

AI在化妝品研發(fā)領域的應用在全球范圍內(nèi)尚處于早期探索階段。這為我國化妝品企業(yè)提供了歷史性機遇，使其有望通過率先應用AI技術實現(xiàn)快速發(fā)展，進而趕超國際頭部品牌。

傳統(tǒng)化妝品創(chuàng)新研發(fā)周期長、投入大，需要從原料到配方、產(chǎn)品的全鏈條研發(fā)和驗證能力，只有少數(shù)企業(yè)和研究機構才具備這樣的能力。而隨著算法不斷迭代、算力持續(xù)提升以及數(shù)據(jù)加速積累，AI技術有望助力構建起更契合現(xiàn)代消費需求節(jié)奏的新型研發(fā)模式。在這一模式下，能夠實現(xiàn)從消費者需求洞察到研發(fā)創(chuàng)新，再到產(chǎn)品落地這一過程的創(chuàng)新周期大幅縮短，進而形成“飛輪效應”，推動化妝品創(chuàng)新。

我國化妝品品牌在AI應用方面具備獨特優(yōu)勢。

首先，我國擁有龐大的消費者市場和豐富的用戶數(shù)據(jù)資源，為AI模型訓練提供了得天獨厚的條件。通過對這些數(shù)據(jù)的深度挖掘和分析，AI模型能夠更準確地了解消費者偏好，從而為企業(yè)研發(fā)出更符合市場需求的產(chǎn)品提供有力支持。

其次，我國化妝品企業(yè)在皮膚多組學研究和功效原料創(chuàng)新方面已積累一定的AI技術應用能力，展現(xiàn)出了在全球化妝品行業(yè)的競爭力。例如，在皮膚多組學研究中，AI技術可以幫助科研人員更高效地分析皮膚基因、蛋白質等生物信息，揭示皮膚問題的本質和發(fā)生機制；在功效原料創(chuàng)新方面，AI能夠通過對大量化合物數(shù)據(jù)的篩選和分析，快速找到具有潛在功效的原料，并進行優(yōu)化組合。

最后，國家政策對科技創(chuàng)新支持力度不斷加大，完善的產(chǎn)業(yè)集群效應加快形成，化妝品企業(yè)與科研機構、高校等緊密合作，形成了“產(chǎn)-學-研”一體化創(chuàng)新良好格局，為AI技術應用落地提供了良好的環(huán)境，加速了AI技術在化妝品行業(yè)的推廣和應用。

面對技術發(fā)展與全球市場的雙重機遇，我國化妝品企業(yè)和從業(yè)者需加快擁抱AI，推動其與生命科學、皮膚科學、生物合成、材料科學等技術領域緊密融合，構建高質量專業(yè)大數(shù)據(jù)庫，突破化妝品領域行業(yè)專業(yè)AI算法，深入探索科技美容的新藍海，引領全球行業(yè)發(fā)展的新方向。

（作者單位：深圳瑞德林生物技術有限公司）

(責任編輯：劉鶴)