人工智能系统需要感知的信息主要来源于其视觉、听觉、触觉，而嗅觉也是很有价值的方向，目前已经有科研人员在研究气味传感器以及其在环境保护等领域的应用。

　　在进博会期间，除了仿生机器人、自动化生产线等“硬核”智能科技，AI美妆顾问、虚拟化妆师以及由人工智能驱动的定制护肤品也吸引了不少人的目光。近年来，在图像、影像及语音识别等领域大放异彩的人工智能也开始逐渐渗透到美妆行业，市场显示，由人工智能配制的香水在消费者中获得良好反馈。

　　“配制香水是一个复杂的系统工程，涉及原料、工艺、用户、市场等诸多因素，在浩如烟海的参数空间中搜索对路的方案工作量巨大，仅仅依赖人工经验很难穷举所有可行方案，很可能会错过最受市场和用户欢迎的最佳解。

AI调香不依靠香味判断放香料顺序

　　“人工智能系统需要感知的信息主要来源于其视觉、听觉、触觉，而嗅觉也是很有价值的方向，目前已经有科研人员在研究气味传感器以及其在环境保护等领域的应用。”孙哲南说。

　　此前，IBM公司制造了一个人工智能香水学徒——Philyra。Philyra是一个有创造力的人工智能，它能研究现有的香水配方并将其成分对比分析，研究出新的香水配方。Philyra还能获取香水在不同性别、年龄和畅销地的受欢迎程度，结合大数据算法后，Philyra将输出一个新的香水配方，该配方在预定的目标人群中能达到良好的效果。

对于审美标准，人和机器会相互影响

对于美的认知，仁者见仁智者见智，很难量化和形成标准，但是“爱美之心人皆有之”，社会大众的审美观念还是有章可循，例如倾国倾城的美人还是可以得到几乎所有人的认可。

“为了消除人工智能对人类审美的偏好性，训练算法采用的数据应尽可能全面、多样化，综合多维度、多角度的标准进行学习。但是也不排除自主进化智能对美丽人物和事物有无监督的发现能力，例如机器可能自动搜索得到大众关注的明星照片来自主学习审美标准。

　随着人工智能在美妆行业的应用落地，对于审美标准，人和机器是会相互影响的。“一方面，人类对美的标准从广义上说是有个人偏好的，当算法专家将某一种美的定义作为标准让机器去学习时，机器就倾向于这种定义的审美标准。另一方面，当机器长期为人们推荐它认为的医疗美容方案，人工智能系统的用户审美体系也会受到一定影响。”

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