一個(gè)防腐增強(qiáng)成分的智能研發(fā)模型，將原本需要數(shù)年的分子篩選壓縮到數(shù)月完成；一套敏感肌預(yù)測(cè)系統(tǒng)，能在配方設(shè)計(jì)階段就預(yù)判成分的致敏風(fēng)險(xiǎn)。2025 年 7 月的世界人工智能大會(huì)上，聯(lián)合利華作為唯一一家以企業(yè)展商身份亮相的外資消費(fèi)品公司，發(fā)布了由中國研發(fā)團(tuán)隊(duì)主導(dǎo)開發(fā)的 AI for Science 創(chuàng)新平臺(tái)，集成六大 AI 模型，覆蓋從原料篩選到功效驗(yàn)證的全鏈路。

消息傳開，行業(yè)反應(yīng)熱烈。AI 驅(qū)動(dòng)美妝研發(fā)，已經(jīng)是近兩年最火的話題。幾乎每一場(chǎng)行業(yè)論壇都在談 AI，每一份趨勢(shì)報(bào)告都在預(yù)測(cè) AI 將如何顛覆產(chǎn)品開發(fā)。

梁燕，聯(lián)合利華中國研發(fā)策略與運(yùn)營負(fù)責(zé)人

梁燕是這一平臺(tái)背后的核心推動(dòng)者。作為聯(lián)合利華中國研發(fā)策略與運(yùn)營負(fù)責(zé)人，她致力于上海全球研發(fā)中心的能力建設(shè)與資源整合。在她和團(tuán)隊(duì)的精細(xì)化統(tǒng)籌下，分析、微生物、中試工廠等基礎(chǔ)設(shè)施高效運(yùn)轉(zhuǎn)，有力保障了 300 人科研團(tuán)隊(duì)的日常測(cè)試需求。同時(shí)，她通過運(yùn)營科研專業(yè)社群，促使 AI 與數(shù)字化、包裝、科學(xué)技術(shù)、消費(fèi)者研究，香氛，工藝等多個(gè)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了協(xié)同發(fā)展。而 AI for Science 平臺(tái)的搭建，正是她近年來重塑科研范式、驅(qū)動(dòng)研發(fā)數(shù)字化升維的核心成果。

在《happi China國際個(gè)人護(hù)理品生產(chǎn)商情》雜志對(duì)梁燕的專訪中，她坦率地分享了 AI 在聯(lián)合利華研發(fā)體系中的真實(shí)應(yīng)用現(xiàn)狀，包括行業(yè)很少公開討論的問題——AI 目前能做什么，不能做什么，邊界在哪里？
她的回答，對(duì)于正在思考如何將 AI 引入自身研發(fā)體系的從業(yè)者們來說，或許比任何一篇趨勢(shì)分析都更有參考價(jià)值。

六大模型背后，一個(gè)「統(tǒng)一平臺(tái)」誕生

聯(lián)合利華在中國的 AI 探索并非始于一夜之間，早在十年前，該公司就開始與中國科學(xué)院等機(jī)構(gòu)開展基于大數(shù)據(jù)的科學(xué)研究合作。2020 年，聯(lián)合利華正式成立 AI Hub，成為其研發(fā)體系智能化布局的起點(diǎn)。此后幾年，iPREDICT 市場(chǎng)趨勢(shì)洞察工具、PCCH 智能化包裝共創(chuàng)鏈路、RoboLab 智能實(shí)驗(yàn)室等數(shù)字化工具陸續(xù)落地。

AI for Science 平臺(tái)的誕生，是這條路徑的集大成。

梁燕介紹，平臺(tái)由聯(lián)合利華中國攜手深勢(shì)科技（DP Technology）共同搭建。深勢(shì)科技的核心技術(shù)團(tuán)隊(duì)由中國科學(xué)院院士領(lǐng)銜，在 AI for Science 領(lǐng)域積累深厚，其 Uni-Mol 分子構(gòu)象大模型和 Uni-Finder 科學(xué)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫為平臺(tái)提供了底層能力支撐。

「聯(lián)合利華不同的業(yè)務(wù)單元對(duì) AI for Science 的需求是不一樣的，每個(gè)方向都有自己的模型。我們做的事情，是把這些模型建在統(tǒng)一的平臺(tái)上，放在自己的云端。」梁燕解釋了平臺(tái)的核心邏輯。

目前，平臺(tái)集成的六大模型覆蓋了多個(gè)關(guān)鍵研發(fā)場(chǎng)景——防腐增強(qiáng)成分研發(fā)、肌膚致敏風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)、活性物發(fā)現(xiàn)、新靶點(diǎn)探索、衣物柔順功效預(yù)測(cè)、口腔刺激水平預(yù)測(cè)。這些模型貫穿從原料篩選到功效驗(yàn)證的全流程，服務(wù)于聯(lián)合利華旗下個(gè)人護(hù)理、家庭護(hù)理、口腔護(hù)理等多條業(yè)務(wù)線。

以防腐增強(qiáng)成分智能研發(fā)模型為例，該模型由兩個(gè)核心模塊構(gòu)成，一套防腐功效預(yù)測(cè)系統(tǒng)，基于海量分子結(jié)構(gòu)與歷史抗菌活性數(shù)據(jù)，構(gòu)建可預(yù)測(cè)分子防腐功效的算法；另一套多靶點(diǎn)抗菌篩選系統(tǒng)，結(jié)合五個(gè)關(guān)鍵抗菌靶點(diǎn)，在具備防腐功效的成分中進(jìn)一步篩選出溫和、低刺激的候選分子。據(jù)聯(lián)合利華披露，研發(fā)團(tuán)隊(duì)已利用該模型成功發(fā)現(xiàn)了 3 個(gè)創(chuàng)新防腐增強(qiáng)成分，這些成分將被應(yīng)用于集團(tuán)規(guī)模達(dá) 1.7 億歐元的全球創(chuàng)新項(xiàng)目中。

在肌膚致敏預(yù)測(cè)方面，團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了一套涵蓋分子特性到細(xì)胞反應(yīng)、再到最終肌膚表現(xiàn)的全流程評(píng)估模型，在藥物動(dòng)力學(xué)（ADMET）維度上的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性比傳統(tǒng)方法平均提高了 5.85%。

AI 能反推機(jī)理，但目前還設(shè)計(jì)不了配方

行業(yè)對(duì) AI 驅(qū)動(dòng)美妝研發(fā)的期待，很大程度上集中在一個(gè)愿景——讓 AI 從幾百萬個(gè)分子中篩選出最優(yōu)活性物，再自動(dòng)生成一套可量產(chǎn)的配方方案。從靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)到貨架上的產(chǎn)品，全程由算法主導(dǎo)，研發(fā)周期從數(shù)年縮短到數(shù)月。

梁燕對(duì)這個(gè)愿景的態(tài)度是清醒的。在采訪中，她對(duì) AI 目前在研發(fā)鏈路中能夠勝任和尚未勝任的環(huán)節(jié)做了一番坦率的區(qū)分。

「AI for Science 能幫助發(fā)現(xiàn)新靶點(diǎn)，通過新靶點(diǎn)篩選新的活性物，然后這個(gè)活性物接下來要看它的一系列安全性指標(biāo)，比如毒理、皮膚致敏性，這些我們已經(jīng)有模型可以做了。但要把活性物放到配方當(dāng)中，又是另外一回事。AI 輔助的配方設(shè)計(jì)，目前來說不成熟?！?/span>

問題出在哪里？梁燕的解釋直指配方科學(xué)的核心難題——多組分體系中原料之間的相互作用。

一款護(hù)膚品的配方，涉及活性物、乳化劑、增稠劑、防腐劑、香精等數(shù)十種乃至上百種成分，這些成分在體系中的行為受到濃度、pH 值、溫度、加工工藝等多重變量影響?！赣绕涫亲o(hù)膚品這樣的體系，里面的復(fù)雜程度很高。分子動(dòng)力學(xué)模擬可以處理一兩個(gè)分子與皮膚或頭發(fā)之間的相互作用，一旦體系中的分子數(shù)量增加，計(jì)算量急劇上升，很難跑起來?！?/span>

粗?；M（coarse-grained simulation）是一種折中方案，可以模擬更大尺度的體系，比如一個(gè)配方體系與皮膚之間的作用力。但模擬精度會(huì)下降?！傅诸w粒模擬是可以做到配方體系和皮膚之間的相互作用的，但模擬始終是模擬，它有一定的概率，不是百分百準(zhǔn)確?！?/span>

更大的挑戰(zhàn)來自真實(shí)世界的復(fù)雜性。每個(gè)人的皮膚狀態(tài)不同，使用環(huán)境不同，產(chǎn)品在實(shí)驗(yàn)室模擬中的表現(xiàn)與消費(fèi)者實(shí)際體驗(yàn)之間存在天然的鴻溝。

梁燕總結(jié)了一個(gè)重要判斷——AI 目前更擅長的是「反推」而非「正向設(shè)計(jì)」。

「如果已經(jīng)通過濕實(shí)驗(yàn)找到了一個(gè)有效的體系，反過來用 AI 去推算它到底是怎樣一個(gè)作用機(jī)理，AI 可以算出來。但通過 AI 來篩選、來正向設(shè)計(jì)一個(gè)配方，目前還是比較具有挑戰(zhàn)性的?！?/span>

這意味著什么？對(duì)于大多數(shù)品牌方和配方師來說，AI 在當(dāng)前階段的最大價(jià)值，不在于取代實(shí)驗(yàn)室的試錯(cuò)工作，而在于兩個(gè)方向。第一，在前端的靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)和活性物篩選環(huán)節(jié)大幅提速，縮小候選范圍。第二，在后端的機(jī)理解析環(huán)節(jié)，幫助研發(fā)人員理解「為什么這個(gè)配方有效」，為功效宣稱提供科學(xué)支撐。中間最耗時(shí)耗力的配方開發(fā)環(huán)節(jié)，例如打樣、調(diào)試、膚感優(yōu)化等仍然高度依賴配方師的經(jīng)驗(yàn)和手感。此外，目前還沒有任何一個(gè)虛擬細(xì)胞被完整地模擬出來，活性物與真人皮膚、頭皮之間的復(fù)雜交互作用，離全面數(shù)字化還有相當(dāng)?shù)木嚯x。

不過，她也指出了一條可行的中間路徑——AI 可以做虛擬實(shí)驗(yàn)，幫助減少物理實(shí)驗(yàn)的數(shù)量，縮短驗(yàn)證時(shí)間。研發(fā)人員先通過 AI 模擬得到初步結(jié)論，再用濕實(shí)驗(yàn)去驗(yàn)證，如果結(jié)果吻合，就可以在這個(gè)基礎(chǔ)上繼續(xù)深入，比如配方穩(wěn)定性和包裝相容性測(cè)試，工藝優(yōu)化，都可以用AI模擬來減少或者縮短物理測(cè)試 ?！窤I 預(yù)篩選 + 濕實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證」的混合模式，是目前大部分企業(yè)的實(shí)際做法。

配方不只要「用著好」，還要「拍得出來」

訪談中，梁燕花了相當(dāng)多的時(shí)間談?wù)摳泄倏茖W(xué)。她的視角頗為出人意料，起點(diǎn)不是實(shí)驗(yàn)室，而是短視頻平臺(tái)。

「現(xiàn)在消費(fèi)者買產(chǎn)品，先看短視頻。主播做一個(gè) demo，爆水霜往臉上一抹水珠迸出來，或者精華液快速滲透皮膚不見了，這種視覺沖擊先抓住眼球，消費(fèi)者才會(huì)下單。」這背后指向一個(gè)嚴(yán)肅的研發(fā)命題，即感官體驗(yàn)的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)正在發(fā)生變化。

傳統(tǒng)的感官評(píng)價(jià)側(cè)重使用過程中的觸感、膚感、吸收性、滋潤度，這些都需要親手試用才能感知。但在短視頻主導(dǎo)消費(fèi)決策的時(shí)代，產(chǎn)品的視覺表現(xiàn)力變成了前置條件。一款面霜的質(zhì)地變化、一瓶精華的滲透速度、一支高光的光澤效果，必須能在攝像機(jī)前被清晰地呈現(xiàn)出來，消費(fèi)者才有可能點(diǎn)擊購買。

「對(duì)于感官來說，跟往年不一樣的是，感官、質(zhì)地、視覺表現(xiàn)，是不是能夠在攝影機(jī)或者顯微鏡下面被捕捉到、被展示出來。要么是產(chǎn)品自身質(zhì)地的變化，要么是它涂抹在皮膚上之后產(chǎn)生的一個(gè)可視化的互動(dòng)效果?！?/span>

例如，高光身體護(hù)理產(chǎn)品有不同的使用場(chǎng)景，晚宴場(chǎng)合需要鎖骨處的強(qiáng)烈光澤感，日常通勤可能只需要腿部微微的柔光效果。不同場(chǎng)景對(duì)應(yīng)不同的粉體、不同的油脂基質(zhì)、不同的膚感，最終呈現(xiàn)出來的視覺效果也不同?！敢谡嬲u貨的主播身上 demo 出來，消費(fèi)者才會(huì)下單?！?/span>

從研發(fā)端來看，這意味著配方師需要具備新的能力，不僅要讓產(chǎn)品用著好，還要讓產(chǎn)品「拍得出來」。質(zhì)地設(shè)計(jì)、外觀表現(xiàn)、涂抹過程中的動(dòng)態(tài)變化，都需要在配方階段就納入考量。提高產(chǎn)品的膚感也是聯(lián)合利華今年的工作重點(diǎn)，我們中國研發(fā)團(tuán)隊(duì)也想通過和榮格以及廣大的美妝生態(tài)系統(tǒng)的合作在積極從原料端和ODM端尋找能夠帶來顛覆性感官體驗(yàn)的新材料、新產(chǎn)品。

除了皮膚護(hù)理，聯(lián)合利華也長期聚焦在洗護(hù)領(lǐng)域的感官需求尤其是，清揚(yáng)、多芬、力士等品牌都在加碼頭皮護(hù)理和頭發(fā)護(hù)理賽道。去屑、頭皮微生態(tài)調(diào)節(jié)、防脫、蓬松控油，這些功效方向都需要配合強(qiáng)有力的感官表現(xiàn)來打動(dòng)消費(fèi)者。

梁燕今年受邀擔(dān)任第三屆「榮格•配方大師獎(jiǎng)」的專家評(píng)審。當(dāng)被問到對(duì)參賽作品的期待時(shí)，她的回答緊扣上述邏輯：「首先是具備創(chuàng)新的、令人眼前一亮的感官體驗(yàn)，視覺上能夠呈現(xiàn)出來的質(zhì)地表現(xiàn)，可以在攝影機(jī)前或者顯微鏡下面能展示出來的那種表現(xiàn)力，包括產(chǎn)品自身的質(zhì)地變化、涂抹在皮膚上或頭發(fā)上之后的可視化的互動(dòng)效果，以及嗅覺等諸多的感官維度?！?/span>

本屆榮格配方大師獎(jiǎng)以「穩(wěn)態(tài)皮膚：配方如何參與皮膚的長期自我調(diào)節(jié)」為年度主題，面向中國化妝品行業(yè)一線配方師、研發(fā)工程師及產(chǎn)品研發(fā)相關(guān)人員征集作品，報(bào)名截止日期為 2026 年 6 月 30 日。作為評(píng)審，梁燕對(duì)這一主題也表達(dá)了認(rèn)同。她提到，聯(lián)合利華擁有全球最大的皮膚微生物組數(shù)據(jù)庫之一，在皮膚和頭皮微生態(tài)領(lǐng)域積累了大量研究成果。

中國 AI 生態(tài)帶來速度優(yōu)勢(shì)

梁燕在采訪中反復(fù)提到一個(gè)詞：速度。

聯(lián)合利華 AI for Science 平臺(tái)之所以能在中國落地并快速迭代，與中國本土 AI 科創(chuàng)企業(yè)的執(zhí)行力密不可分。中國約有 6000 多家 AI 企業(yè)，數(shù)量遠(yuǎn)超其他國家和地區(qū)。更關(guān)鍵的是，中國的研發(fā)人員和科技企業(yè)對(duì)新技術(shù)的接受度極高。聯(lián)合利華上海研發(fā)中心的團(tuán)隊(duì)氛圍也契合這種文化。梁燕說，研發(fā)大樓里的員工對(duì)新工具、新方法都很有熱情，管理層也保持開放態(tài)度。

除了 AI for Science，聯(lián)合利華中國團(tuán)隊(duì)還在另外三個(gè)方向部署了 AI 能力：AI for Packaging Design（包裝設(shè)計(jì)），AI for agile Innovation和 AI for Science Communication（科學(xué)傳播）。后兩個(gè)方向就是類似熱門的「龍蝦（Open Claw）」技術(shù)，企業(yè)和AI 公司一起搭建定制化的 AI Agent 工作流。

例如，在科學(xué)傳播的應(yīng)用場(chǎng)景下，團(tuán)隊(duì)將文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫通過 API 接口接入工作流，結(jié)合公司內(nèi)部的供應(yīng)商資料、臨床報(bào)告等數(shù)據(jù)，按照預(yù)設(shè)的模板自動(dòng)生成不同渠道的內(nèi)容腳本、文字素材、消費(fèi)者創(chuàng)意等，通過人工審核和調(diào)整，效率提升非常明顯。

在聯(lián)合利華的全球科研版圖中，上海中心正通過 AI for Science 率先開啟一場(chǎng)研發(fā)范式的變革。這不再是傳統(tǒng)模式的線性迭代，而是由中國團(tuán)隊(duì)先行先試，構(gòu)建起一套驅(qū)動(dòng)科學(xué)發(fā)現(xiàn)的數(shù)字化新引擎。作為創(chuàng)新工具和科學(xué)思路的策源地，中國中心的 AI 實(shí)踐正轉(zhuǎn)化為可供全球科研體系借鑒的「智慧底座」，以算法深度挖掘科學(xué)邊界，引領(lǐng)集團(tuán)進(jìn)入高效能科研的新紀(jì)元。

當(dāng)被問到如何概括 AI 對(duì)美妝研發(fā)的影響時(shí)，梁燕沒有用任何宏大敘事。她給出了一個(gè)非常務(wù)實(shí)的判斷：「AI 不會(huì)取代配方師，但會(huì)改變配方師的工作方式。前端篩選和后端機(jī)理解析的效率會(huì)大幅提升，中間的配方開發(fā)還是要靠人。關(guān)鍵是要找到對(duì)的合作伙伴，找到對(duì)的切入點(diǎn)。」

來源：榮格-《國際個(gè)人護(hù)理品生產(chǎn)商情》

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