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私人定制的护肤品的出现，让我们在护肤品选择和使用上，不再盲目任性，而机器学习的加入，让我们的肌肤护理更安全、舒适、放心。

天下网商记者 贡晓丽

像很多东西一样，如果护肤品也能针对个人肤质量身定制，肯定是更适合自己，能达到最好的效果。但是，定制物品的背后往往与“昂贵”紧密相连。

在一档揭秘女明星护肤品的节目中，女演员杨蓉就带来了她的看家面霜，私人定制，价格超过五位数，专柜买不到……

私人定制护肤品之所以让普通人望而却步，是因为科学的检测系统＋专业的配方定制，成本高昂，而为了让更多人能够维持“面子”，工程师们也是操碎了心。

一家扎根于麻省理工学院的护肤创业公司Atolla，试图使用机器学习来识别皮肤健康问题，预测皮肤问题的发展趋势。另一家，德国初创公司Skinmade则试图用机器学习找到护肤品定制与价格之间的平衡点。

做出正确的选择

无论是商场还是药店的护肤品专柜，货架上挤满了不同的面霜。但哪一种最适合你的特定皮肤？做出正确的选择可能是一项棘手的事情，尤其是因为涉及其他因素，例如季节、压力、年龄。所有这些都会对我们的皮肤现状产生重大影响。

角鲨烷、透明质酸、烟酰胺，抗皱、保湿、美白……不同的护肤品有不同的成分和主打功能，明辨自己的肤质和当下状态已经很难，要读懂护肤品上的标签更难，有人调侃，“要看懂护肤品上的成分表，简直需要一个博士学位”。

要把人们从繁琐的护肤品知识中解放出来，Atolla公司的做法是，预测肌肤状态，防患于未然。将客户每个月的皮肤油质、水分和pH值的检测数据进行汇总，大约一年之后，就可以预测客户的皮肤会发生怎样的变化。每个月，客户都能够收到一份基于皮肤测试数据推荐的定制产品。

这套操作看起来简单，却使用了两个不同的机器学习模型：第一个是基于所有可能影响某人皮肤的因素创建皮肤原型，第二个是预测人们皮肤可能发生的变化。

Atolla负责人接受采访时曾表示:“我们真正想要建立的是一个数据库，它可以代表所有不同类型的皮肤属性，并且能够理解真正的皮肤类型。”“所以这不仅仅是数据的数量，也是多样性。”

标准护肤霜永远不会像定制护肤霜那样有效

如果只有个性化的皮肤检测，推荐的产品仍是成品，还算不上私人定制。标准护肤霜永远不会像定制护肤霜那样有效，货架上的产品可能包含我们不需要的浓度成分，这意味着我们所需的最终会得到太多或太少。

所有的女性都值得拥有一瓶定制面霜，而这一愿望现在已经在德国的部分城市成为现实。

Skinmade推出的售货亭可在7分钟内提供罐装定制面霜，而且每瓶仅售40欧元。

通过专业设备对皮肤进行检测后，数据交给Skinmade研发团队自己编程的自学习算法和神经网络，由系统计算出哪些成分应该进入个性化护肤霜中。研发团队还整合了机器学习所需的训练数据集。整个网络物理生产系统通过云解决方案进行控制。客户还可以指定他们喜欢的香味。

该系统能够以小至3微升的量加入非常精细的单个成分浓度。该团队在皮肤药学领域的专业知识，即某些成分对关键生物标志物的影响也是这一理念成功的基础。

Skinmade建议客户在六周后重复分析。这样，可以确定皮肤是否已经改变以及新配方是否更合适。换句话说，顾客可以确保始终获得与他们目前的皮肤状况最新的乳霜。

私人定制的护肤品的出现，让我们在护肤品选择和使用上，不再盲目任性，而机器学习的加入，让我们的肌肤护理更安全、舒适、放心。

Skinmade的售货亭预计将在今年年底前在德国全国范围内推出。即使距离我们很远，但至少我们也明确了一个观念“卖得越贵的护肤品，效果并不会越好”。

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