AI如何赋能美妆全链路？这场研讨会讲透了
- 青眼 2026.09.06
【青眼原创】
文/Shally
在化妆品行业，AI究竟走到了哪一步？
近日，由上海日化协会与J星荟（强生校友会）联合主办的第二届“AI赋能化妆品行业未来”主题研讨会在上海模速空间举行。活动用12场主题分享、一场圆桌论坛、一份百位专家调研报告，带领在场美妆从业者深入探究AI技术在化妆品产业链上的应用与边界。
会议现场
相较于去年首届大会对“AI能带来什么”的宏观探讨，本届研讨会的议题明显转向了更为具体的产业落地。正如上海日化协会秘书长陈亦华在开场致辞中所言：“大家不再只关心AI能做什么，而是关心它在哪里落地、能解决什么问题、投入能不能产生价值，以及提高效率的同时会不会带来新的风险。”
从想象到现场
AI已走进美妆产业链各环节
众所周知，过去几年，AI在化妆品行业的热度持续攀升。从国际巨头到本土品牌，从原料端到消费端，几乎每一个环节都在引入AI技术。
但热潮之下，国内化妆品行业的AI应用实际进展究竟如何，又是否真正实现对全产业链的赋能，行业始终缺少一次系统性审视。
本届研讨会上，12位分享嘉宾结合自身定位，以一个个AI落地案例为切口，从产品创新、科学研发到临床验证、合规交付，再到门店服务与全球市场，逐一展示了AI在产业链各环节的应用情况，让与会嘉宾充分感受AI在各环节中取得的实效。
以国际美妆巨头联合利华为例，其已实现AI技术全链路应用。“从消费者趋势洞察、产品概念开发，到上市后的使用反馈追踪，AI被嵌入到了各个环节，我们称之为‘AI in everywhere’。”联合利华中国研发中心副总裁沈俊表示。
与会嘉宾进行主题分享
会议现场，沈俊还分享了AI在研发环节中的应用案例。据其介绍，在防腐剂筛选中，公司团队搭建机制驱动模型，还原细菌完整运作模式，借助AI从海量分子中初筛潜在活性物质，最终筛选出了兼具护肤效果与防腐能力的成分，且所需使用剂量更低。
而在原料创新端，佰鸿集团科学传播官崔本文展示了AI技术在再生医学护肤原料开发当中的应用，其以活性为导向优化分子构效关系，推动PDRN从提取来源型原料升级为设计型原料；在临床验证端，南方医科大学皮肤病医院化妆品检测中心负责人叶理介绍了涵盖油脂、肤色、敏感肌三大模块的皮肤智能检测工具，其价值在于依托国人皮肤数据库，通过医企协同走皮肤循证路径，实现产品精准开发与功效验证；在产品宣发环节，上美股份CIO赵正珺展示了自研的智能广审系统，将高度依赖经验的审核工作转变为可追溯、可复用的标准化流程……
与会嘉宾进行主题分享
此外，数字100·消费品洞察服务专家耿贺梅还指出，AI可以有效应用于产品出海。“我们的AI工具‘全球增长罗盘GGC’，可以提供市场排序、市场组合搭配、分批次进入的方案，明确验证、复制、止损节点，让出海决策风险可控。”耿贺梅说。
毋庸置疑，在化妆品领域，AI技术不再停留在概念层面，而是真实介入产品开发、合规管理、消费者互动等核心场景，成为驱动行业效率提升的重要支撑。
“AI不能替代人做最终决策”
既然美妆各环节都已引入AI技术，是否意味着效率可以倍数叠加、人力可以大幅替代？答案远没有想象中那么简单。
会上，恩特科技联合创始人、AI产品研发负责人徐嘉祺即指出，现在大模型与AI Agent智能体技术虽已成熟，但企业引入AI工具不能只看工具本身提速，还要算上学习切换、复杂系统操作带来的额外成本。目前大多还属于单点任务提效，远未达到系统化协同。
青眼注意到，在这场研讨会上，多位分享嘉宾频频提及，尽管AI已渗透进各环节，但它的定位始终是辅助工具，而非决策主体——人，始终保留着最终决策权。
例如，狮王（上海）创新科技包装开发经理黎彦介绍，公司借助AI搭建起了包装开发全流程项目管理平台，解决了这一环节长期面临的资料散落、版本混乱、人员流动导致经验流失等痛点。
与会嘉宾进行主题分享
但她同时划出明确边界：“人保留最终决策权，AI仅作辅助。比如，在战略方向选择、物理验证、法规终审等涉及安全与责任的环节，必须由人完成，AI不能承担最终责任。”
而在当天的圆桌环节，参与嘉宾们也围绕“人和AI如何协作”这一话题展开了探讨，在肯定AI作为辅助工具价值的同时，强调人的判断与决策不可替代。
圆桌论坛环节
在未名拾光联合创始人、CSO首席科学官陈家悦看来，AI在很多知识性任务上已接近博士生水平，可以参与原料筛选、功效预测等研发环节，但最终判断仍离不开科研人员；冰鲸创始人、CEO王晓龙则提出，AI生成的内容需要多人交叉校验才能转化为有效决策。
圆桌环节还讨论了一个行业难点：AI在单个环节虽已应用，但不同环节之间的数据、底层语言尚未打通。
例如，从市场端到研发端，两套体系存在明显壁垒。对此，美业颜究院联合创始人冼康茂提出，两个环节中缺少一个中间“翻译官”——既需要把用户诉求转化为研发可理解的指标，也需要把专业科学内容转化成消费者听得懂的表达。
这也再次说明，尽管AI已在产业链各个环节释放应用价值，但跨环节的打通仍离不开人的判断与介入。技术解决了效率问题，但理解消费者、定义产品方向、在复杂信息之间建立连接等方面，依然需要人来完成。
未来1-3年，AI×美妆走向何方？
值得一提的是，本次大会还重磅发布了《AI对化妆品行业未来影响的预测（2026）》百位专家调研报告。
据悉，这份由上海日化协会与J星荟联合发布的美妆AI应用调研报告，共回收107份有效问卷，受访者覆盖品牌、原料、科研、检测、医疗机构与AI科技公司等行业专家。报告立足当下美妆行业AI落地实践，汇总行业正在形成的共识判断，预测未来1-3年AI技术在化妆品赛道的发展趋势。
《AI对化妆品行业未来影响的预测（2026）》发布
一是AI正从“单点工具”进化为“产业操作系统”。
相较于2025年，行业对AI的应用不再只解决碎片化单点任务，开始建设行业知识库、追求多维度协同，把AI贯穿到营销、包装、产品概念等更长的价值链当中。
从应用范围来看，2026年，企业全面应用AI并形成体系化解决方案、部分领域试点应用的比例较2025年增加了20%-30%，且15%企业实现AI体系全面铺开。
但报告也指出，目前AI应用面临的首要挑战是经济性与基础资源瓶颈。这反映出，企业已跃过“AI技术能不能做”的技术验证阶段，思考重心切换到商业层面，即“值不值得做”。
二是Agent（智能体）成为新范式，要加快拥抱Agent。
从调研数据看，AI Agent已经成为2026年行业热门方向，Agent驱动的智能客服、个性化服务，超越去年排名第一的消费者画像与精准营销，成为当前落地成熟度排名第一的应用。
但热度不等于成熟，行业整体仍处在Agent发展早期阶段。调研数据显示，23%受访者自评对Agent非常了解，46%比较了解但参与深度不足，27%仅仅听说、了解有限。
而在部署模式上，只有16%企业选择从零搭建底层框架自研专用Agent；23%直接采用第三方标准化方案；占比最高的50%企业选择二次开发定制。这也说明，当前标准化模型很难适配企业自身业务，定制改造成为行业主流选择。
三是“治理”体系构建，大有可为。
随着AI加速普及应用，行业风险关注点发生迁移：从过去关注“AI会不会犯错”，转变为现在重点关注“Agent能不能被管住”。
报告显示，在AI落地风险方面，“消费者数据隐私泄露”仍高居第一位；其次，虽然多数传统AI风险的担忧程度相比去年有所下降，但“生物特征数据滥用或歧视”的风险担忧出现上升。这说明，Agent时代，治理框架需要版本迭代。
对此，本次调研梳理出行业认为应当优先建立的三类标准：第一是消费者数据采集与使用规范；第二是AI辅助研发的知识产权保护机制；第三是AI Agent在化妆品研发/生产的安全操作规范与责任界定。
“整体来看，行业正从数据治理走向Agent治理。而推动AI深度应用，最普遍的共识依然是技术企业与品牌方的深度合作——技术方把能力搭建好，品牌方把工具使用好，才能让AI真正产生价值，实现双赢甚至多赢。”J星荟x智汇桥召集人武庆斌博士表示。
总而言之，AI既是美妆产业的时代机遇，也伴随着现实挑战。它已经渗透到研发、合规、线下终端等产业链各个环节，切实释放出效率红利，但与此同时，也迫使行业重新审视效率与边界、工具与人的价值权衡。
这场发生在美妆行业的智能变革，远未抵达终点，仍在持续演进。
（青眼：向世界讲好中国化妆品故事）