相信在這個世界上，沒人不懼怕衰老。由此也衍生出出了極具價值的“抗老經濟”，女性的醫(yī)美、護膚、化妝品，男性的食補、擼鐵、馬拉松。尤其在臉，這個衰老最明顯的部位上，人們甚至會做出一些非常喪心病狂的事：歐洲女伯爵用處女血洗澡，埃及皇后做鱷魚糞面膜，清宮妃子用口水涂臉……

之所以人們會嘗試種種玄學方法，是因為皮膚變化這件事是很難量化的。除了一些立竿見影的醫(yī)美方法，大多數(shù)護膚手段都需要更長時間才能體現(xiàn)出功效，其中又摻雜了大量變量和一些心理安慰劑作用，讓人很難真正確認護膚產品的功能。

不過最近AI測膚的流行正在改變這種現(xiàn)狀。

通過眼角照片精確識別膚齡，但這一切并不新鮮

最近在衰老領域研究期刊《Aging》上發(fā)表了一篇論文，說明了一種利用深度學習的非入侵式皮膚生理年齡監(jiān)測方式，為皮膚衰老這件事打開了一種新的思路。

我們知道，就像心理年齡和生理年齡一樣，皮膚的“膚齡”更能表現(xiàn)出我們身體的狀態(tài)。有時候一位四五十歲的中年人也可以擁有年輕的皮膚，而年輕人卻可能會擁有高膚齡。而膚齡則可以很好的推斷出身體機能的衰老狀態(tài)，而不是僅僅依靠身份證上的年齡。

這種能夠測試出“膚齡”的算法名為“PhotoAgeClock”，建立在通過人臉識別識別年齡的技術上，研究者將人臉的部分繼續(xù)細化，最終發(fā)現(xiàn)可以通過眼角照片進行圖像識別，通過皮膚狀況來判斷身體的衰老程度。

在測試中發(fā)現(xiàn)，這種通過圖像識別進行判斷的方式，準確度甚至比通過抽血進行甲基化測試還要高。

而參與這項研究的，是一家名為Haut．AI的愛沙尼亞企業(yè)，這家企業(yè)主打的就是建立在AI測膚參數(shù)追蹤上的皮膚病變和個性化護膚業(yè)務。

也就是說，建立在圖像識別這種輕量級量化衰老以及皮膚狀況的技術上，AI測膚可以有很多想象空間。

首先對于皮膚衰老狀況量化表示，可以讓護膚抗老這件事更加個性化。消費者可以根據(jù)自己皮膚的詳細狀況選擇對應的產品。

同時在研發(fā)階段，AI測膚也可以更精細的追蹤產品的作用能力，讓護膚品研發(fā)者可以隨時發(fā)現(xiàn)皮膚的變化情況，提高研發(fā)效率等。

等等，這些話術怎么聽起來這么耳熟？

從專業(yè)科研到娛樂賣貨，AI測膚的冰火兩極

其實對于中國消費者來說，AI測膚早就不是什么新鮮事了。

在去年，美圖美妝就推出了AI測膚功能，在一些商場中，我們還能看到和電話亭一樣的“智能測膚機”，在今年，華為和榮耀也在新款手機上推出了“愛肌膚”功能。在一些護膚品牌的天貓旗艦店中，用戶也能找到通過拍照一鍵測膚的功能……

這些AI測膚產品基本大同小異：通過后置攝像頭對面部進行拍攝，識別出臉部的哪些部位有痘痘、出油、黑頭和細紋。這種一下數(shù)清楚你有多少顆黑頭的技術看似很厲害，實際上只要稍微一動腦子就會發(fā)現(xiàn)并沒有什么卵用。

因為和PhotoAgeClock這種通過拍照實現(xiàn)和血液檢測一樣精準的年齡檢測不同，這些普通的AI測膚所提供的信息，并沒有超過人自己的認知范圍——我有沒有痘痘黑頭，自己照照鏡子不就知道了，還用你說？

更何況，這些測膚產品到最后無一不是引流到電商，告訴你應該購買什么護膚品，一天敷幾片面膜。

如果我們簡單地區(qū)分一下“有用的” AI測膚和“沒用的”AI測膚，可以看到兩者之間有著很明顯的區(qū)別：

1、 有用的AI測膚出自AI企業(yè)和護膚品企業(yè)，沒用的AI測膚出自賣貨企業(yè)

其實所謂AI測膚并不是最近幾年AI熱時才出現(xiàn)的概念。寶潔公司從20年前就開始收集不同光照條件下的人臉數(shù)據(jù)，并從中獲取膚質信息。比起護膚品企業(yè)的專業(yè)程度，和AI企業(yè)的強大技術，以美圖美妝為代表的“電商導流”AI測膚在技術上并不完善。很多使用者也評價說，這些AI測膚用起來并不精準、在不同光照條件下結果相差很多，參考價值并不高。

同樣，這些為了賣貨的AI測膚也沒能像Haut．AI這類專業(yè)AI企業(yè)一樣，通過學術論文證明的自己的觀點�？梢哉f是在護膚和AI兩方面都成績堪憂。

2、有用的AI測膚重新量化信息，沒用的AI測膚告訴你你已經知道的東西

就像去專柜一樣，BA如果只告訴你臉上有黑頭和出油，你會覺得對方在為了推銷說廢話。但如果BA把你皮膚狀況細分到“真皮層”、“膠原蛋白纖維”、“基底膜”等等一般人不了解的地方，就更容易讓人信服。同樣，有價值的AI測膚應當是利用簡單的方法，讓更多人得知類似皮膚衰老情況、紫外線照射這樣平時很難獲知的信息。

除了能測皮膚衰老狀況的PhotoAgeClock以外，露得清母公司和創(chuàng)業(yè)企業(yè)FitSkin合作的皮膚掃描儀也是一樣，通過特殊傳感器獲取皮膚含水量；包括歐萊雅最近UV指甲貼，則用來獲知紫外線這種平時我們很難精準量化的東西。

3、有用的AI測膚服務于B端，沒用AI測膚只會為商品導流

同樣的道理，其實在護膚這件事上，消費者和研發(fā)者之間是存在巨大的認知差異的。有的人可能有過去化妝品專柜測膚質的經歷，最終得出來的一系列數(shù)據(jù)，需要BA講解才能明白。同樣，掌握著AI技術的科技企業(yè)和消費者自己是很難通過皮膚狀態(tài)上數(shù)值變化來和護膚產品、手法等等對應起來的，是典型的“有題目，沒解法”。如果僅僅導向商品，很難讓人不覺得這又是一筆智商稅。

其實真正受益于AI測膚并不是消費者，而是護膚產品的研發(fā)者。像Haut．AI所提供的就是云端SaaS服務，研發(fā)者收集好自己消費者的數(shù)據(jù)，在SaaS平臺中得出計算結果，進而去促進研發(fā)。

AI測膚未來：和所有AI一樣去到需要效率的地方

而AI測膚目前面對的最大問題，就是娛樂化風潮和認知失調下帶來的收益不均等。

從娛樂化來講，通過現(xiàn)在這些隨處可見“AI測膚”，消費者幾乎已經形成了一種固有的認知，認為AI測膚就是測著玩玩的，并不真的具有參考性。不專業(yè)的AI測膚自我祛魅之后，即使消費者應用上了精準專業(yè)的AI測膚，也很難形成信任關系。

至于認知失調，是不管專業(yè)還是非專業(yè)的AI測膚，對于消費者來說他們所提供的信息都是在自己認知范圍之外的�！凹t血絲代表敏感肌”、“皮膚干燥需要補水”，這些信息不管精準與否，其實都是護膚商業(yè)體系下商家對于消費者的單方面灌輸。對于消費者來說，不管你只是告訴我我皮膚干燥需要補水，還是給我列了一堆復雜的術語數(shù)值告訴我我需要補水，結果都是一樣的，很難看出其中的專業(yè)知識濃度差異。所以專業(yè)程度也不能成為消費者被說服的理由。

所以，專業(yè)化AI測膚和娛樂化AI測膚同樣投入到消費市場中，也不一定能在收益上產生明顯的差異。

這樣看來，大部分專業(yè)AI測膚企業(yè)選擇的道路還是正確的——避開C端市場，和B端護膚品企業(yè)合作。

相比直面消費者，B端企業(yè)對于算法的精準程度顯然有著更迫切的需求和明確的感知。就像護膚品牌POLA，所提供的皮膚測試非常受消費者歡迎，可皮膚測試的過程非常麻煩，要用取樣貼貼在臉上取樣，然后跨洋郵寄到POLA在日本的中心，最后還要在實驗室中經歷十幾天的校驗才能有結果。如果這種過程能夠被AI簡化，相信能大大提升POLA皮膚測試服務的效率。

其實AI測膚和所有AI技術一樣，適用于那些需要“效率”的地方。機場安檢需要提升效率，所以人臉識別得以應用；發(fā)布會速記需要提升效率，所以語音識別得以應用。但消費者對于自己皮膚狀況的簡單認知是不需要提升效率的（照照鏡子就能看到的事本身沒有效率可言），但B端企業(yè)研發(fā)護膚品、完成專業(yè)皮膚測試等等是需要效率的，所以AI測膚該去哪里，答案也很明了。