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私人定制的護膚品的出現，讓我們在護膚品選擇和使用上，不再盲目任性，而機器學習的加入，讓我們的肌膚護理更安全、舒适、放心。

天下網商記者 貢曉麗

像很多東西一樣，如果護膚品也能針對個人膚質量身定制，肯定是更适合自己，能達到最好的效果。但是，定制物品的背後往往與“昂貴”緊密相連。

在一檔揭秘女明星護膚品的節目中，女演員楊蓉就帶來了她的看家面霜，私人定制，價格超過五位數，專櫃買不到……

私人定制護膚品之所以讓普通人望而卻步，是因為科學的檢測系統＋專業的配方定制，成本高昂，而為了讓更多人能夠維持“面子”，工程師們也是操碎了心。

一家紮根于麻省理工學院的護膚創業公司Atolla，試圖使用機器學習來識别皮膚健康問題，預測皮膚問題的發展趨勢。另一家，德國初創公司Skinmade則試圖用機器學習找到護膚品定制與價格之間的平衡點。

無論是商場還是藥店的護膚品專櫃，貨架上擠滿了不同的面霜。但哪一種最适合你的特定皮膚？做出正确的選擇可能是一項棘手的事情，尤其是因為涉及其他因素，例如季節、壓力、年齡。所有這些都會對我們的皮膚現狀産生重大影響。

角鲨烷、透明質酸、煙酰胺，抗皺、保濕、美白……不同的護膚品有不同的成分和主打功能，明辨自己的膚質和當下狀态已經很難，要讀懂護膚品上的标簽更難，有人調侃，“要看懂護膚品上的成分表，簡直需要一個博士學位”。

要把人們從繁瑣的護膚品知識中解放出來，Atolla公司的做法是，預測肌膚狀态，防患于未然。将客戶每個月的皮膚油質、水分和pH值的檢測數據進行彙總，大約一年之後，就可以預測客戶的皮膚會發生怎樣的變化。每個月，客戶都能夠收到一份基于皮膚測試數據推薦的定制産品。

這套操作看起來簡單，卻使用了兩個不同的機器學習模型：第一個是基于所有可能影響某人皮膚的因素創建皮膚原型，第二個是預測人們皮膚可能發生的變化。

Atolla負責人接受采訪時曾表示:“我們真正想要建立的是一個數據庫，它可以代表所有不同類型的皮膚屬性，并且能夠理解真正的皮膚類型。”“所以這不僅僅是數據的數量，也是多樣性。”

如果隻有個性化的皮膚檢測，推薦的産品仍是成品，還算不上私人定制。标準護膚霜永遠不會像定制護膚霜那樣有效，貨架上的産品可能包含我們不需要的濃度成分，這意味着我們所需的最終會得到太多或太少。

所有的女性都值得擁有一瓶定制面霜，而這一願望現在已經在德國的部分城市成為現實。

Skinmade推出的售貨亭可在7分鐘内提供罐裝定制面霜，而且每瓶僅售40歐元。

通過專業設備對皮膚進行檢測後，數據交給Skinmade研發團隊自己編程的自學習算法和神經網絡，由系統計算出哪些成分應該進入個性化護膚霜中。研發團隊還整合了機器學習所需的訓練數據集。整個網絡物理生産系統通過雲解決方案進行控制。客戶還可以指定他們喜歡的香味。

該系統能夠以小至3微升的量加入非常精細的單個成分濃度。該團隊在皮膚藥學領域的專業知識，即某些成分對關鍵生物标志物的影響也是這一理念成功的基礎。

Skinmade建議客戶在六周後重複分析。這樣，可以确定皮膚是否已經改變以及新配方是否更合适。換句話說，顧客可以确保始終獲得與他們目前的皮膚狀況最新的乳霜。

私人定制的護膚品的出現，讓我們在護膚品選擇和使用上，不再盲目任性，而機器學習的加入，讓我們的肌膚護理更安全、舒适、放心。

Skinmade的售貨亭預計将在今年年底前在德國全國範圍内推出。即使距離我們很遠，但至少我們也明确了一個觀念“賣得越貴的護膚品，效果并不會越好”。

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