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近年來，人工智能（AI）技術與生命科學的深度融合，為化妝品行業注入了強勁的創新動力。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，也為化妝品研發創新提供了寶貴的借鑒路徑和實踐經驗，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。當前，眾多美妝品牌正借助AI技術加速向科技型企業轉型，特別是在原料、配方和產品研發環節，AI已成為推動創新的重要動力。我國美妝品牌應精準把握AI技術帶來的機遇與挑戰，依托科技賦能，實現快速發展與跨越式突破。

“AI+藥物研發”提供了可借鑒經驗

相較于化妝品領域，AI技術在藥物研發領域的應用更為成熟，發展已有十余年。AI憑借強大的數據分析和訓練學習能力，可將高維度特征、規律總結成算法，并通過推理能力將這些算法應用到新藥研發的各個環節。這能夠大幅降低藥物研發成本、縮短研發時間、提高研發效率，尤其在藥物發現、臨床前研究等方面，相比傳統生物實驗展現出了明顯優勢。

目前，AI在疾病相關治療靶點的發現和確認、先導化合物的發現和優化、藥代動力學、毒理安全、劑型開發等方面，均實現了有價值的應用。例如，在藥物發現方面，AI能夠學習序列、結構、多組學數據、文獻專利、臨床記錄等大規模、異質性、多模態數據，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，最終生成優化分子。整個藥物發現過程相比傳統方法可節省數年時間。

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新分子。

總結而言，AI在藥物研發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，實現機器可解析；二是高維模式識別，通過統計學分析挖掘隱含規律；三是高質量數據，標準化、多元化的數據（如公開的PubMed、UniProt數據庫，以及私有的試驗數據）越多，模型的預測效果越理想。

AI在化妝品研發領域的應用，在目標設定、方法論運用和數據需求方面與藥物研發領域具有高度相似性。當下，化妝品行業步入“功效”時代，皮膚生理學和生命科學日益成為化妝品研發的基礎。核心功效原料不僅要有實際的功效數據作為支撐，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學的藥物研發的科學本質不謀而合。此外，AI所采用的分子特征化、高維模式識別和數據驅動預測算法，AlphaFold2、Rosetta等科學工具，以及人體基因、蛋白質、多組學數據等，均可以直接用于化妝品研發。可以說，藥物研發的技術框架為化妝品原料創新提供了可借鑒的范式。

AI輔助化妝品研發具有自身特點

從AI輔助藥物研發的成功經驗來看，AI在化妝品研發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。

應用AI技術賦能化妝品研發時，要特別注意與藥物研發的差異性及化妝品行業內生的獨特性挑戰。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；在數據特性方面，化妝品研發依賴皮膚相關數據和消費者反饋數據，數據維度更側重于功效和感官體驗；在商業化路徑方面，化妝品研發注重差異化和市場響應，研發周期較短，且更注重效率和成本控制。

除此之外，AI技術在化妝品研發領域的應用還面臨其他挑戰。第一，AI模型訓練需要依賴海量數據，但核心研發數據涉及商業機密，消費者數據則涉及隱私保護，這使得數據獲取與使用受到嚴格限制。第二，高質量數據集缺乏成為瓶頸，由于歷史試驗數據沉淀不足、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價值尚未完全顯現，導致AI領域專業人才稀缺，制約了技術在行業場景中的落地。第四，盡管當前監管法規對AI應用的限制較少，但如何在技術創新與倫理規范之間取得平衡，將AI技術合規高效應用于化妝品研發領域，仍需更多的探索、實踐。

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

AI應用于化妝品研發正初步實踐

當前，化妝品行業正在積極擁抱AI技術，將其逐步滲透到化妝品研發的各個環節。這不僅帶來了研發效率的提升，還有望借助生成式AI的創造性能力，實現研發方法、研發流程的顛覆式創新。

在活性功效原料發現領域，AI顯著縮短了創新原料的發現周期。AI通過構建高維特征空間，整合多源數據（如肽序列、原料庫、組學數據、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，進而得到候選創新原料的排序。與傳統高通量“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，還將驗證規模壓縮至千分之一，極大地降低了成本，縮短了研發周期。例如，美國Nuritas的AI技術平臺利用卷積神經網絡分析數百萬植物源肽，生成包含數百萬個肽的數據庫，并通過NLP從文獻提取活性數據，發現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的創新原料；瑞德林生物的創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。

在功效靶點發現領域，AI不僅可以通過生物網絡和信號通路挖掘新靶點，也可以基于現有靶點庫分析和鎖定功效原料的作用機制。在新靶點發現方面，AI能利用圖神經網絡（GNN）分析蛋白質相互作用網絡、關鍵信號通路以及調控相關的多組學數據（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，發現脂肪酸代謝、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據庫，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，提升靶點發現效率。

在配方設計領域，化妝品企業正在嘗試使用AI技術優化產品體驗，縮短產品配方和產品原型研發周期。AI可以將配方數據向量化，通過深度學習算法預測成分協同效應；同時，AI可快速分析社交媒體中的消費者情緒數據，進而預測創新配方在穩定性、安全性、功效性及用戶感受等方面的表現。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，生成創新配方，再結合全球各地的監管標準，提升配方的合規性。

在化妝品研發的其他領域，如穩定性評估、安全與毒理預測、包材相容性評估、合規性評估等方面，也已開始探索AI應用的可能性。事實上，AI在藥物研發中的毒性預測方面表現出色，某些模型在特定任務中的預測準確率很高，顯示出與傳統實驗方法相當的可靠性。美國食品藥品管理局（FDA）近期也表示將在單克隆抗體等藥物開發中逐步減少、優化或替代現有的動物試驗要求，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將在化妝品研發的各個領域得到更深入的應用，涌現出更多成功的創新案例。

AI為我國化妝品行業發展提供機遇

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

傳統化妝品創新研發周期長、投入大，需要從原料到配方、產品的全鏈條研發和驗證能力，只有少數企業和研究機構才具備這樣的能力。而隨著算法不斷迭代、算力持續提升以及數據加速積累，AI技術有望助力構建起更契合現代消費需求節奏的新型研發模式。在這一模式下，能夠實現從消費者需求洞察到研發創新，再到產品落地這一過程的創新周期大幅縮短，進而形成“飛輪效應”，推動化妝品創新。

我國化妝品品牌在AI應用方面具備獨特優勢。

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

其次，我國化妝品企業在皮膚多組學研究和功效原料創新方面已積累一定的AI技術應用能力，展現出了在全球化妝品行業的競爭力。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生機制；在功效原料創新方面，AI能夠通過對大量化合物數據的篩選和分析，快速找到具有潛在功效的原料，并進行優化組合。

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

面對技術發展與全球市場的雙重機遇，我國化妝品企業和從業者需加快擁抱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，構建高質量專業大數據庫，突破化妝品領域行業專業AI算法，深入探索科技美容的新藍海，引領全球行業發展的新方向。

（作者單位：深圳瑞德林生物技術有限公司）

(責任編輯：劉鶴)