人工智能進軍傳統香水行業營銷

人工智能(AI)的技術、資源及基礎建設已趨近成熟，越來越多商業機構嘗試合理正確使用人工智能，從中獲得龐大商業價值。全球著名管理諮詢機構麥肯錫公司一八年的研究指出，若七成的組織採納部分AI技術、五成大型組織全面採納AI技術，到三○年，包括機器學習的人工智慧將可給全球GDP帶來額外十三兆美元產值。

人工智能已全方位在不同領域廣泛應用。AI雖沒有嗅覺，但已進軍世界上最古老產品之一：香水。

作為人工智能先行者，美國國際商業機器公司(IBM)發明的人工智能Watson華生系統早在一七年踏足時尚領域。該公司一八年發表論文《Bringing Art and Science Together（將藝術與科學融為一體）》，正式提出“人工智能＋調香師”的藝術科學融合。傳統設計新香水需要十多年學習，但只要加入人工智能，開發新香水過程和速度可以加快許多。IBM團隊與全球最大香精香料生產商之一的Symrise合作，創建人工智能系統“Philyra”。

大幅降低香水成本

IBM團隊和Symrise的創新合作在一九年登上商業市場。以巴西公司波提卡瑞(O Boticario)旗下的香水品牌Egeo為先驅，推出兩款完全由人工智能系統開發的香水。銷售情況不錯，此後有越來越多客戶與Philyra合作，加強以人工智能開發香水計劃。Philyra是第一個實踐於香水產業商業化應用的人工智能，負責香水製作的科學部分，讓人類調香師專注於擅長的藝術部分。這種分工可提高研究新產品的效率，也為香水行業開闢嶄新道路。

在香水行業，純天然原料造價極高，例如一公斤玫瑰精油需要五十噸玫瑰花瓣來提煉；每製作一公斤茉莉花精油，就要用六七百萬株茉莉花。若可利用人工智能技術，發掘出全新氣味組合的化學物質，以此來替代昂貴稀有、製作複雜的天然原料，不僅可給消費者帶來全新產品，還可降低製作成本，讓更多人支付得起香水。由於氣味來自於結構微妙的化學分子結構，人類科學家至今還未找到化學分子結構與香味的聯繫，人工智能也許可改變這一困境。

香味預測能力提升

今年七月美國加利福尼亞大學團隊發表《Using artificial intelligence to smell the roses（使用人工智能聞玫瑰）》，提出可利用人工智能來預測任何化學物質對人類的氣味。當鼻中近四百種氣味受體中的一些被激活時，人類就會感覺到氣味。研究指出，人工智能學習對化學物質氣味的數字化預測，有助使用者迅速找到具有新穎氣味組合的化學物質。這項技術有助發現新的化學物質，以取代現有化學物質，特別是那些已變得稀有或非常昂貴的化學物質，適用於任何嗅覺應用。

在香水行業，提高開發香水的速度和效率，對於利潤增長和貢獻至關重要。據國際調研公司 Euromonitor統計顯示，一八年全球香水市場價值高達五百一十億美元，年增長率約百分之二點四，速度不算太快，倘要大幅突破，需依靠創新方法。人工智能在嗅覺訓練和香味預測等與香水行業有關的能力正不斷提升，未來將人工智能結合到香水行業，已成為新的發展契機。

澳門大學工商管理學院教授 劉丁己