DNSPod十问吴志力：“四大邪术”败退，AI美妆开启新时代？

吴志力博士，深圳市宜远智能科技有限公司创始人&AI负责人，先后就读于清华大学、香港浸会大学，师从视觉AI领域唐远炎教授。博士毕业后，在谷歌研究奖支持下于英国利兹大学从事博士后工作。曾任爱立信研究院高级研究员，并曾在多家公司担任首席AI负责人和数据官。在ICML、ACL等发表多篇AI论文，并出版了《数据天才：数据科学家修炼之道》等著作。

人称奶罩，腾讯云中小企业中心总经理，DNSPod创始人，洋葱令牌创始人，网络安全专家，域名及DNS技术专家，知名个人站长，中欧国际工商学院EMBA。

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吴洪声：你的学科背景和研究方向主要在AI领域，这个领域里有非常多细分赛道，为什么你们选择的是美业赛道？选择背后是出于怎样的商业考量？

吴志力：我本来是做计算机的，一开始确实没想到会来美业，也没想到里面有非常多男老板。（笑）我们一群男同胞，真是为了女孩子的美费尽了心。

我们几年前选赛道时做了一些AI+领域的调研，当时很火的有AI+安防、+制造业、+无人车等，并出现了“四小龙”，那么我们会适当地避开这些已经相对成熟的赛道。

最终我们选择了健康这条大赛道，我们有一条业务线一直在推进医疗健康、医疗图像AI，与很多医院有过合作。

我们跟港大深圳医院皮肤科一起开展了皮肤病的图像AI研究，并做出了一定成果。例如AI+银屑病（俗称“牛皮癣”）：以前医生主要靠肉眼和巴掌比划来判断牛皮癣的皮肤创面或皮损面积，从而决定患者每天要用多少药。但牛皮癣是一种慢性病，需要长期监测和服药治疗，因此我们开发了相关的量化计算。过程中，我们的面部测肤吸引了一些化妆品公司、美容院主动找上门来。

我们开始关注到美业，发现针对面部皮肤的AI测量分析是最有市场需求的。尽管很多研报没有对美业形成一个清晰的定义，但普遍认为美业包含了三大板块：第一是化妆品（包括彩妆、口腔清洁漱口液、消毒水、沐浴露、洗发水、牙膏等），全口径来算中国拥有7000亿的市场；第二是美容门店（包括皮肤管理、美发、美甲等），中国约有300万家，服务产值大概有6000多亿；第三是医美，受监管的市场至少有1500亿。保守估计，整个美业是一个万亿级市场，可以说是第三产业里规模最大、从业人口最多的行业。

现代美业建设规模预计

基于美业如此广阔的市场，再加上AI+美业能够对客户产生价值，并且已有的AI方案对这个行业覆盖还不多，我们最后入局了美业赛道。

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吴洪声：我知道你还出了一本书叫《数据天才：数据科学家修炼之道》，我们有不少读者是学习数据科学或从事这方面的工作，作为资深数据科学家，你有什么“修炼”经验可以分享给大家吗？

吴志力：这本书是我跟两个同行朋友一起译著的，翻译不亚于做产品，是一件很苦的事情，但在这个过程中会极大地锤炼思维。

对于想要学习或从事数据科学的读者，首先要知道，数据科学家并不是在本科或者研究生教育里培训出来的，而是一个实战的结果，因为真正的数据科学家或首席数据官需要综合技术能力+商业经验。

数据科学家要拥有数据挖掘知识、计算机知识，对机器学习、数据库程序架构有了解。数据科学家还需要有商业思考和沟通技巧，这可能是成为资深从业者、提升分析眼界的关键。

比如，研究一个数据挖掘或机器深度学习的算法，你要想一下这个算法怎样改进才能够对你所处的组织，特别是你所在的公司产生经济价值，这里面需要商业经验积累；当数据在某个部门，业务在另外一个部门时，要去协调数据治理和数据分析等工作，这就涉及强大的沟通处理能力。

吴志力博士

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吴洪声：宜远智能专注于皮肤图像检测分析，很多人会觉得衡量AI技术做得好不好，就要看它能否应用在金融、安防领域，而这种应用于美业的AI技术门槛比较低，对此你怎么看？AI皮肤图形检测分析的技术特点和难点在哪里？

吴志力：很多人第一印象会觉得AI应用在化妆品零售、皮肤健康领域会很肤浅，但我也承认我们干的事确实很“肤”浅。（笑）

创业就是要找一个很多人的意见跟你相反，但你又觉得合理的事情。别人觉得AI测肤简单不愿意入局，但我们知道里面其实非常有挑战性，是一个值得做的垂直细分领域。

游客在宜远智能展区体验AI测肤

第一，皮肤覆盖面广，是人体最大的器官，包括了体表的覆盖组织，以及皮肤附着物和附属物（头发、毛发、指甲等），那么针对皮肤的全面研究就非常具有挑战性。

第二，相比于人脸识别one to one或one to n的单任务模式，皮肤分析的任务非常多元。比如皮肤特征有敏感、痘痘、疤痕等；斑点类型若要区分，有的能够通过涂药或手术淡斑，有的去不掉；更别说毛孔、皱纹、黑头、粉刺等等。我们光面部分析的接口就有几十个，不像人脸识别任务比较单一。

第三，做皮肤图像分析还需要医疗背景，因为一些面部的皮肤问题需要医生或专业人士的介入，那么当我们要标注面部的斑点类型、黑眼圈类型、皮炎问题、皱纹类型等数据时，标注难度和标注成本都急剧上升。

第四，皮肤分析需要非常高清的图像，我们平时照镜子看到的图像换算成像素，我们估算至少是1.5亿像素，远超如今的手机拍照像素。爱美用户恰恰关注各种皮肤细节，哪怕多了一条细纹，毛孔粗大了一点，都很在意，这给我们带来的挑战是非常大的。

第五，在图形图像的AI领域，有很多关于人脸识别的开源代码或公开的论文，而皮肤分析领域的论文极少，几乎找不到能够被利用的开源代码，所以很多东西都要我们自己从头搭建。

宜远智能的AI魔镜、多光谱皮肤仪、皮肤放大镜等硬件

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吴洪声：你刚刚也提到，皮肤图形检测的准确性依赖于高清摄像头，但其实普通人想测肤的话最常用的还是手机，而手机摄像头的像素肯定不及美容院里的测肤仪，这种情况下如何保证检测结果的准确性？

吴志力：目前我们皮肤分析的大半客户通过小程序、电商模块、独立APP来提供测肤的入口，依赖的是用户手机。这种情况属于开放式环境的拍摄，有的手机达到8000万像素，细节度高，但有的手机只有200万，会对算法带来困扰和准确性波动，但我们的算法现在基本上覆盖了这种解析度的差异。其实对我们来说挑战最大的还是环境光和用户的不规范距离/姿势。

手机端测肤入口，用户打开手机摄像头拍脸，即可快速获得皮肤分析结果

另一方面，开放式场景对准确性的要求可适当妥协的前提是，AI测肤最终要结合商业场景去看能否产生价值。我们没有必要突破环境光、像素、位置等的物理极限去追求一个100%准确的结果，就如皮肤顾问在面对面场景下诊断也会隔着一定的距离、受一定的灯光影响，做诊断时还要参考过往的问诊记录。

不同于专业设备加持的封闭式测肤环境，开放式环境测肤重在提供辅助性参考，帮店家更好地了解用户情况，推荐更适合的化妆品，这比用户自己去搜索引擎，或者找不专业的闺蜜询问，会提供更多的价值。

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吴洪声：虽然我个人平时不会去做皮肤分析，但是我采访前特地去试了几款做皮肤检测的产品，我发现它们都高度相似，先让你拍个照，然后给你的皮肤做多维度分析，最后就是输出分析报告和推荐购买产品，你自己怎么看待同质化的问题？

吴志力：在我们看来，“同质化”其实是一种“标准化”，也就是达成相对合理的共识。我们不追求流程的差异化，反而巴不得大家能形成一模一样的实验流程。

宜远智能推出的AI魔镜软件

皮肤AI从医疗AI里汲取了很多经验，医疗领域追求的不完全是创新，而是共识。拍个X光、照个胃镜，出个病理图片，都对拍摄场景、拍摄设备、拍摄流程等有明确的规范和指南，保证拍到的图像具有相对同质性，从而形成了可比性。

而在皮肤分析领域并没有太多指南和共识，所以我们现在也努力在行业里打造统一的拍摄规范。你看到的“同质化”应用，说不定背后都是我们提供的拍摄指导意见。比如让用户拍的时候尽量靠近镜头、盘起头发、摘掉眼镜、卸妆，甚至引导用户在固定时间、固定环节下拍照。

测肤产品的另一个重要部分就是分析报告，基于我们的接口和模板，很多客户都在分析报告的展现形式、维度整合、UI体验上有同质成分，但也形成非常多细节差异，这里面可以做很多创新工作。

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吴洪声：提供皮肤图形AI分析SaaS和硬件的B端服务商其实不少，前几期十问嘉宾美图创始人吴欣鸿已经把第二大业务定位在美业SaaS，大力推进“美图宜肤”。与这种“颜值经济”里的头部公司以及其他竞争对手挤在同一条赛道上，你们的优势和“护城河”是什么？

吴志力：说到竞争的格局，老实说我们其实挺孤单的，玩家还是太少了。这么大的市场完全可以容纳更多的AI玩家，但目前人脸识别安防、无人驾驶等领域的资金量和从业人数远远超过皮肤健康和美业赛道，我们非常希望大玩家越来越多，小玩家也来百花齐放。

我们当然也有自己的优势。

第一，我们脱胎于医疗AI，积累了丰富的医疗AI常识和经验，以及医疗AI的模型和专家标注，那么在皮肤分析方面能够提供更专业的价值。美业与医药医疗强相关，一旦完全脱离了医疗健康的本质，天天想着定义新的维度、定义新的手段，都只是无序创新。

第二，我们非常专注。其他团队可能是AI+千行百业，而我们只做AI+美业。当很多人还认为皮肤AI门槛很低时，我们已经对皮肤问题有了一定的思考深度，踩了很多坑，交了很多学费，对里面的难度也有更充分的认识。

第三，我们提供的解决方案更加全面。有些友商只提供手机端的线上测肤服务，而我们的AI算法也支持很多封闭式环境下的皮肤仪、接近医疗级的皮肤放大镜等，对算法做一定区隔和定向优化，提供不同层级的解决方案。

游客在展区体验宜远智能的多光谱皮肤仪

多光谱皮肤仪测量各种皮肤问题

AI测肤未来将会像在家测个血压、血糖一样普遍，我们真诚呼吁大家可以在线下、专业设备、顶级论文方面多花精力。

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吴洪声：虽然皮肤检测很新奇，而且都会在检测完把用户引流到自有电商平台购买推荐的护肤产品，但这些科技检测只是消费决策的次要参考因素，现在真正能左右消费者购买决策的还是美妆KOL。一个李佳琦，就能带消费者从认识自己的皮肤，到选择合适自己的产品，到最后完美地使用这些产品，直接帮美妆品牌走完一个消费闭环。与美妆KOL相比，皮肤检测服务如何让品牌愿意买单？皮肤检测如何最终帮助客户实现获客和转化？

吴志力：这种现象反映的是技术在触达用户时，用户看到的只是冰山一角。大多数用户直接感知到的是手机端的皮肤检测，因此可能会觉得流程同质化，或者检测结果和产品推荐比较生硬，不如李佳琦人性生动。

我们更多的皮肤分析服务是水面下那一大块冰山，主要服务于化妆品研发环节，而不是消费者能够感知到的营销环节。

例如，最近化妆品备案要求在功效宣称方面做人体功效检测或消费者测试，检验产品在人脸的功效，这里就需要用到我们的服务。再比如，有的公司为客户提供深度的远程皮肤顾问服务，顾问可以在内部使用我们的皮肤检测系统为其用户快速得到结果，辅助顾问提供专业意见，提高工作效率。

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吴洪声：目前的美妆科技，不管是虚拟试妆、智能测肤还是个性化产品推荐，听起来很高大上，但也一直被质疑营销噱头多于实际应用。所谓的“黑科技”无非就是比镜子中更细微放大了的毛孔和细纹，以及一些肉眼难以注意的瑕疵，并且很多类似黑头、毛孔、细纹等皮肤问题其实消费者自己本来也清楚，推荐的产品也还是柜姐推荐的那几样，那么使用下来的感受就是“毫无惊喜”。你如何看待“美妆科技是具有娱乐功能的引流噱头”这样的观点？美妆科技到现在还没有改变业态布局和消费者习惯，是因为美妆科技真的没有实际价值吗？

宜远智能为完美日记打造的小程序AI测肤，雷达图展示了痘痘、黑眼圈、皱纹、毛孔、黑头等皮肤情况

吴志力：看到这样的观点，我们首先是觉得消费者的体验还有待提升。大家非常喜欢用手机端测肤，但又始终受到物理极限干扰，那么我们和同行们要针对这种场景投入更多，把用户体验做到极致。就如大家在2012年还不能接受人脸识别付钱，但现在已经习以为常，在不断地改进之下，我们相信手机测肤在未来3-5年之内就会实现令用户满意的体验。

美妆科技不是一个引流噱头，而是目前整个行业的大趋势。

以前卖化妆品主要靠品牌营销或明星代言，故事大于科学，但现在功效化妆品开始崛起。越来越多消费者在使用护肤品或美容服务中着重关注功效，曾有统计发现2020年化妆品所有子类的零售消费都在下降，唯独功效类化妆品逆势上升。

厂家们也更愿意去研发功效检测和效果量化的产品服务，让用户看到他们在做好化妆品，同时这个化妆品是有效的。美妆巨头们也已经调整了思路，比如欧莱雅把自己定义为“美妆科技”（beauty tech）公司。

此外，就如中国在芯片方面遭遇“卡脖子”，在美妆领域“卡脖子”的则是化妆品原料和美容设备。

在高端化妆品原料领域，华熙生物这样的顶级巨头只能算第三梯队，而第一、第二梯队全部都是美国和日本公司，而且在短期内国内公司很难追赶上。

除了国际品牌，我们也服务了很多国潮美妆品牌，他们对美妆科技的心态都非常开放，在结合AI进行配方研究、化妆品功效分析方面有弯道超车的可能。中国有巨大的人口优势，由此带来了数据的分析优势和AI提早入场的优势；比如日本虽然原料领先，但在AI皮肤检测领域还没有任何本土供应商，我们因此成功进入了日本市场。

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吴洪声：美妆科技是大势所趋，但对于中小企业来说，恐怕无法同时承担高额的营销费用与巨额的研发投入，很容易在新浪潮之下继续面临大鱼吃小鱼的困局。基于你们的经验，中小型美业公司可以从哪方面入手开展数字化转型？

吴志力：我们服务的美业客户以中小企业居多，他们得益于我们提供的标准化SaaS服务，比如标准化的接口、标准化的模板、标准化的软件。

我们提供接口、平台、模板服务：如果你有开发能力，你就来调用我们的接口；如果你没有开发能力，我们还有配置化的模板；如果你什么都不想干，还可以直接采购我们的软硬件。

我们希望中小企业用户能够享受更标准化、成本更低的学习曲线，感受AI技术带来的效果；而我们则把最艰难的事情做好，用户不用去操心AI的模型确定、数据采集、各种各样的适配调整。

美业领域是一个充分化竞争的市场，无论是做一个美妆品牌还是开一家门店，都面临激烈的竞争。中小型公司在数字化转型时可以：

第一，保持耐心，不能急功近利。以往美业行业里存在一些陋习，包括故事大于科学成分、花点钱让化妆品快速备案、甚至希望皮肤分析能百分百把握用户问题，成为销售的灵丹妙药。如今国家对门店、美妆产品的监管已经越来越严，化妆品的生产、备案门槛逐步提高，因此要在合规性技术上多下功夫。

第二，保持足够的敏捷。国内不少美业客户，擅长基于像我们这样服务于中小企业数字化的企业来快速引入AI。相比一些大的海外客户，可能需要半年到一年，国内的中小企业半个月就能做出来。数字化不能等太久，快速抓住和利用国内的优势非常关键。

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吴洪声：从去年开始，无论跟哪个行业的嘉宾聊天，都逃不过对超级热词“元宇宙”的讨论。美妆科技在未来的元宇宙里会扮演怎样的角色？具体会如何应用和落地？

吴志力：我们做AI的其实对Metaverse（元宇宙）这个词并不陌生，因为机器学习领域里有一个小分支叫meta learning（元学习）；在哲学层面里有meta analysis（元分析），形而上学叫metaphysics。meta这个词根其实有点像道德经里的“道”，代表了包罗万象，所以哪个行业加入进去都不为过。

我们研究了200多份行业报告后，认为虚拟数字人离我们做的皮肤AI更近一点。因为无论是在虚拟世界创造一个人物形象，还是把实际中的人虚拟化，大家最关注的都是虚拟人的脸。

当红超写实风格虚拟人IP：柳夜熙、AYAYI、翎Ling、哈酱

日本科学家曾提出“恐怖谷效应”，随着虚拟人越来越像真人，我们对虚拟人的好感是会增加的。但在某个时间点，虚拟人越来越逼真但又不完全逼真时，我们会觉得毛骨悚然，对虚拟人产生负面情绪。而过了这个临界点，逼真程度再提高，我们又会对虚拟人产生好感。

恐怖谷效应的其中一个原因，就是现在的虚拟人尽管在表情、动作上越来越真实，但在肤质模拟分析方面还远远不够，皮肤的肤质、光泽，甚至皱纹、黑眼圈、痘痘等细节并不到位，而只有增加了这些特质才能让虚拟人更真实立体。

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吴洪声：从整个美业的角度来看，目前美业的数字化程度如何？数字化转型的最大卡点是什么？AI测肤未来会往什么方向发展？

吴志力：从整个美业来看，数字化程度最低的是生活美容门店。全国300多万家门店主要是小店，数字“孤岛”情况严重，客户会员系统、CRM系统、门店护理设备互相孤立，物联网渗透低。

我们可以说是第一个在行业里推进测肤设备云服务的企业，早期很多客户会担心例如wifi放在角落会不会导致连不到网而影响分析，还不如用单机，我们慢慢地说服客户，做一些wifi调整和算法优化，在设备里增加物联网板块形成协同，让用户认识到涉及多家门店或者线下线上打通时，云会带来非常大的价值。

宜远智能的多光谱皮肤仪，后台打通了连锁品牌管理、客户管理、产品管理、营销管理等

未来AI皮肤分析不仅会继续服务于美妆行业的台前幕后，还会进一步服务于皮肤病诊疗。谷歌发现每年人们对皮肤问题的搜索多达100亿次，也就是约20亿人，相当于全球至少1/4的人都曾被皮肤相关的问题困扰过。皮肤病有2600多种，包括皮肤癌、皮肤创伤（烫伤、烧伤等）、慢性皮肤病（银屑病、鱼鳞病等）等，都需要早期的检测干预和后期的数据跟踪。

AI测肤在医疗方向还有很长远的路要走，产生商业回报会很慢，但我们相信这是值得做的。

* 图片来源：宜远智能、微博

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栏目统筹 | 赵九州

责任编辑 | 黄绮婷  庄雅捷 张洁

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