听雨 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI
谁曾想呢，在WAIC现场，我竟然看见了美妆巨头欧莱雅？？
△欧莱雅中国首次亮相世界人工智能大会
定睛一看，竟然还有何同学和他带来的「手机床」。
和他一同亮相的，则是欧莱雅首个面向线下消费者的生成式AI美容顾问3CE GENBA。
它能基于品牌知识库和欧莱雅AI模型，理解消费者提出的具体问题，并将其转化为产品和妆容建议。
△人气数码博主@老师好我叫何同学展示AI如何将需求转化为智能化解决方案
这两个产品看起来八竿子打不着，却都在回答同一个问题：AI到底能不能真正理解人？
何同学给出的答案是：「懂人」和「懂美」本质上是同一件事，因为美始终由人定义。
AI给欧莱雅带来的变化，还不止发生在产品上。它已经进一步深入欧莱雅的核心产品链路，包括产品研发、内容生产、项目交付和产品运营。
一种发质，可以先在数字世界里完成配方筛选；一套营销创意，可以从AI生成的颜色、材质和形状中寻找灵感；一个AI客服，也可以从内测准确率80%+，一步步迭代到90%以上。
更深层的变化，则发生在组织内部。
过去不到一个月，欧莱雅中国超过70%的员工参加了一次AI能力自测；在全球，已有超过7.3万名员工完成生成式AI培训。
把这些变化放在一起看，欧莱雅来到WAIC展示的，是一场AI对美妆行业「人、货、场」的系统性重写。
当AI不再只是一个营销工具，一家百年企业究竟该如何被重新组织？
人变了，AI要先懂人，才能懂美
AI进入美妆行业，首先改变的是消费者寻找答案的方式。
过去，人们更多是被动接收来自广告、社交媒体和品牌的信息。如今，一部分问题开始被直接抛给AI：
我适合什么发型？这款产品是否适合我的肤质？怎样的妆容更适合今天的场合？
消费者已经不再等待品牌提供答案，而是主动描述需求、比较方案，并让AI参与决策。
欧莱雅北亚及中国首席增长官黄冰榕提到，这种变化会倒逼品牌变得更加专业、精准和个性化。
消费者会主动通过与AI的对话寻求信息，希望获得更有针对性、更精准的信息。
△欧莱雅北亚及中国首席增长官黄冰榕
由此，欧莱雅提出了「AI for Beauty」（AI向美）的理念。
美妆本来就没有一套适用于所有人的标准答案，肤质、发质和生活场景不同，人们对美的理解也不同。
AI的价值，并非替消费者定义什么是美，而是理解这些差异，扩大选择，让每个人更容易找到适合自己的方案。
这种理念在欧莱雅最新推出的AI产品上，体现得淋漓尽致。
作为欧莱雅首个面向线下消费者的生成式AI应用，3CE GENBA生成式美容顾问，基于品牌知识库和欧莱雅AI模型，为线下消费者提供问答式美妆咨询。
消费者无需理解复杂的产品体系，只需要描述自己的需求，AI便可以给出更有针对性的产品和妆容建议。
△欧莱雅展出 3CE GENBA生成式美容顾问
另一款交互式设备PPD专业美发造型魔镜，则能让消费者虚拟体验不同发型和妆容的整体搭配效果。
在真正改变造型之前，消费者就能提前比较不同风格，更快找到适合自己的方案。
但在欧莱雅，要让AI真正理解消费者，只改造前台体验还不够。
越精准、越个性化的答案，越需要后端的产品研发、内容生产和服务体系提供支撑。
于是，AI开始从消费者看得见的交互界面，进一步深入欧莱雅产品研发、表达和交付的全过程。
货变了，AI进入产品被创造的全过程
首先被改变的是产品研发。
在黄冰榕看来，营销端的表层AI应用容易有同质化的可能。真正决定一家美妆企业长期竞争力的，依然是产品和功效。
因此，欧莱雅开始把AI用到更核心的研发环节。
传统配方筛选需要在真实实验中不断试错，每更换一种发质或配方组合，测试过程都可能重新开始。
欧莱雅展示的Hair Digital Twin头发数字孪生模型，则针对这个痛点，把其中一部分试错提前放到了数字世界。
△欧莱雅Hair Digital Twin头发数字孪生模型及Longevity AI Cloud整合长寿AI云
研究人员可以先用数字孪生模拟不同配方对不同发质的作用，再从大量组合中筛选更值得进入真实实验的方向。其筛选速度可以达到传统实验室的3倍。
类似的尝试还包括Longevity AI Cloud整合长寿AI云，其依托计算生物学，能分析超过260个长寿生物标志物。
接下来是内容生产。
尽管生成式AI可以快速产出大量图片和创意，但产量从来不是品牌内容唯一的衡量标准。黄冰榕直接点出了其中的风险：
如果不加引导，AI生成的东西最后可能走向同质化。
欧莱雅北亚首发的生成式人工智能美妆内容实验室CreAItech，能重构创意营销打法，更高效地产出高影响力的美的内容。
△欧莱雅生成式人工智能美妆内容实验室CreAltech北亚首发
具体来看，这套工作流程可以分为三步：
第一步，让AI充分发挥想象力，碰撞不同的颜色、材质和形状。
第二步，由品牌人把消费者洞察、品牌精神和审美判断加入通用输出，将它打磨成真正属于品牌的内容。
第三步，再用AI减少重复性和行政性工作，把营销人的时间还给创意。
这套分工的边界在于：AI负责打开可能性，人负责作出选择。
经过品牌人的筛选和打磨，最终内容既能延续品牌的审美风格，也能准确传递品牌希望与消费者沟通的信息。
AI应用的交付方式也在变化。
在AI应用落地过程中，欧莱雅采用POC和小步快跑机制：先用小工具验证方向，再根据业务反馈持续测试、修正和迭代。
欧莱雅的AI客服便经历了这样的过程。其内测初期准确率为80%多，团队在使用过程中不断补充业务反馈、测试结果并修正问题，逐步将准确率提升至90%多。
这套机制也改变了技术团队的角色。
欧莱雅北亚及中国首席信息官赵枫提到，技术团队既要理解快速变化的AI技术，也要理解具体业务场景，并把两者转化成可以落地的产品能力。
△欧莱雅北亚及中国首席信息官赵枫
此外，AI还在继续向生产运营环节延伸。
目前，欧莱雅已在苏州尚美工厂引入AI品控，并布局智能包装创意中心和先进智能运营中心。
△欧莱雅智能包装创意中心
由此，AI从消费者体验一路进入产品研发、内容生产、技术交付和生产运营，逐渐串起欧莱雅的美妆业务链路。
场变了，欧莱雅为智能体时代准备了什么
继货架电商和社交电商之后，下一个消费场景可能是「智能体电商」。
黄冰榕判断，未来越来越多的信息获取和消费决策会由AI参与完成。消费者可以直接告诉智能体自己的需求，再由智能体完成信息查找、产品比较和推荐。
在这样的场景中，品牌需要让产品信息、品牌知识和服务能力被智能体准确识别和调用。
这项准备无法只由电商团队完成，产品、营销和内容团队需要共同打通品牌知识与业务能力。
外部的「场」走向智能体电商，内部的「场」也要随之改变。围绕这场组织转型，欧莱雅将重点落在两个层面：员工与平台。
员工需要适应新的工作方式，也要接受AI工具在使用过程中持续迭代。只有真正开始使用，AI才能在具体业务中不断完善。
欧莱雅提出「Human＋理念」，希望AI放大人的专业能力，让员工成为「AI增强型专家」。
△欧莱雅集团全面推进员工AI技能提升培训
过去不到一个月，欧莱雅中国超过70%的员工参加了AI能力自测。在全球，已有超过7.3万名员工完成生成式AI培训。
黄冰榕表示，现在缺的已经不是学习热情，而是如何针对不同岗位和AI能力水平，为员工提供更合适的培训。
赵枫还提到，员工不能只学习AI知识，还要在实际业务中动手使用。员工可以借助内部工具，把学到的知识转化成小工具或辅助型智能体。
在平台方面，欧莱雅在过去一年搭建了Beauty Tech Agentic Platform（美妆智能平台），为员工和业务团队使用AI提供统一的技术底座。
赵枫介绍，这套平台可以快速接入市场上的大模型能力，同时通过技术护栏保证AI应用负责任、可信赖。
在此基础上，技术团队可以开发智能体，并将经过验证的能力复用到更多业务场景。
随着智能体数量增加，平台未来还要管理智能体团队，包括智能体之间，以及智能体与员工之间的工作关系。
企业使用AI也由此进入更深一层：重新梳理任务如何流动、判断由谁作出，以及人和智能体怎样共同完成工作。
模型会持续变化，业务数据、工作流、治理原则和组织协作方式，才是企业能够长期沉淀的能力。
但一家企业的AI转型，也很难只依靠内部力量完成。
赵枫提到，当下没有一家公司能够独自完成AI转型，企业需要与外部技术伙伴共同探索具体的业务场景。
在本届WAIC期间，欧莱雅与火山引擎签署战略合作备忘录，引入本土AI生态的技术能力。
同时，欧莱雅启动第二届「有意思青年·科技大Fun颂」美妆科技黑客松，让更多大学阶段的青年开发者和创新团队围绕真实的美妆需求，用AI探索新的解决方案。
△欧莱雅第二届“有意思青年——科技大Fun颂”美妆科技黑客松正式启动
对于欧莱雅而言，员工、技术平台和外部生态构成了彼此衔接的三层能力：员工推动AI进入日常工作，平台让成熟能力能够持续复用，合作伙伴与黑客松则为企业带来更多技术和创意变量。
由此，欧莱雅的AI改造进一步走出企业内部。从连接本土技术伙伴，到吸引青年人才参与，美妆与AI之间的结合，也开始形成一个更开放的创新生态。
百年企业的AI答卷
欧莱雅第一次来到WAIC，只是一个露出水面的节点。
在消费者看到的生成式美容顾问和虚拟试妆背后，AI已经进入产品研发、内容生产、项目交付和员工协作。
被改变的不只是某个环节的效率，还有一家企业理解消费者、创造产品和组织工作的方式。
而欧莱雅面对的问题，也不只属于美妆行业。
今天，越来越多传统企业都在面临同样的问题：
从哪里开始用AI，如何走出单点AI工具，怎样把不断变化的模型变成可以长期积累的组织能力，又该怎样处理AI与人的关系。
所有人都在寻找答案。
而欧莱雅这家百年企业，已经率先尝试用一场对「人、货、场」的全链路AI改造，交出了自己的答卷。
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