欧莱雅VivaTech十年：用AI重写美妆创新方法论

作者：消研所文章来源：钛媒体

2026-07-02 09:03

作者：消研所文章来源：钛媒体

2026-07-02 09:03

邦小白快读

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这篇文章核心干货是欧莱雅在VivaTech大会提出的AI for Beauty（AI向美）战略，重构了美妆行业的AI创新方法论，给普通消费者带来诸多实际利好。

1. 美妆服务和产品越来越精准个性化：欧莱雅把AI用在研发前端，把皮肤护理从事后修复推向提前干预，能通过AI预测皮肤衰老过程，推出更适配不同肤质发质的产品，效果更有科学依据。

2. 获取美妆咨询的方式更便捷：AI美妆助手已经可以接入消费者日常常用的聊天场景，不再需要专门跑到门店或官网，就能得到接近专业美妆顾问的个性化建议，虚拟试妆等体验也越来越自然。

3. AI最终会让美更普惠：欧莱雅的思路是AI不替代人，而是解放专业人员的生产力，最终让更多普通人能低成本获得专业级的美妆服务和产品。

欧莱雅的AI转型实践，给所有美妆品牌提供了AI时代的完整创新参考，核心干货可分为三部分。

1. 产品研发端可重构逻辑：把传统“解决已出现问题”的研发思路，转向“预测干预未发生问题”，通过AI预测模型、3D生物皮肤模型、长寿AI云、头发数字孪生等技术，可大幅提效，头发分子筛选能提效3倍，和英伟达合作的配方筛选可提效100倍，还能压缩临床测试周期。

2. 品牌渠道和营销可抓住新入口：抓住大语言模型成为美妆新入口的趋势，把AI服务接入日常对话场景，改变品牌和消费者的连接方式，探索智能体商业新形态。

3. 构建长期护城河：沉淀百年专业知识打造结构化美妆知识图谱，同时开放链接全球创新资源，转型成为创新生态组织者，打造难以复制的竞争壁垒。

欧莱雅的AI创新战略，给美妆行业卖家带来了明确的机会提示和可借鉴经验，核心干货如下。

1. 能把握新的消费增长机会：当下消费需求已经发生变化，消费者不再只满足于解决已经出现的皮肤头发问题，越来越关注提前预防、全生命周期的皮肤健康，精准个性化护理成为新的增长赛道，卖家可围绕该方向布局选品和运营。

2. 能抓住获客新机会：AI对话已经成为新的美妆发现入口，卖家可尝试借力头部品牌的AI能力，或者和科技平台合作，把专业咨询、产品推荐接入消费者日常沟通场景，降低用户获取服务的门槛，提升获客效率。

3. 可避开自研技术的风险：中小卖家不用盲目投入大量资金自研AI技术，可以依托开放创新生态，借力科技公司的通用技术能力，聚焦自己擅长的用户运营和落地，降低创新风险。

欧莱雅的AI美妆创新，给美妆生产工厂带来了新的商业机会和数字化转型启示，核心干货如下。

1. 产品生产和设计需求已经发生改变：未来美妆产品会越来越偏向细分精准化，针对不同肤质、发质的个性化SKU会大幅增加，工厂需要提前布局柔性生产能力，适配多SKU、小批量的生产需求，匹配品牌的产品创新节奏。

2. 带来了新的商业合作机会：AI驱动的美妆研发，对新型生物原料、AI配套研发设备的需求大幅提升，比如AI辅助筛选让微藻等新型活性原料的研发速度加快，3D打印皮肤模型、高精度成像设备也有大量需求，布局相关方向的工厂可获得更多和头部品牌合作的机会。

3. 数字化转型可借鉴欧莱雅的思路：工厂可以逐步沉淀生产、研发环节的专业知识，搭建结构化的知识体系，引入数字孪生等AI工具优化测试环节，提升研发和生产效率，降低测试成本。

欧莱雅的AI转型实践，清晰展现了美妆行业的AI转型痛点和需求，给服务美妆行业的科技服务商指明了发展方向，核心干货如下。

1. 明确了行业发展趋势：AI在美妆行业的落地已经从单点前端营销应用，转向全链路能力重构，从研发、知识管理到用户交互全链条都产生了大量AI需求，垂直美妆AI服务的市场空间十分广阔。

2. 清晰了当前品牌客户的核心痛点：多数美妆品牌都积累了大量分散的专业知识，无法被AI有效调用，传统研发模式效率低、周期长，跟不上市场需求，同时品牌需要快速适配AI对话等新的用户交互入口，缺乏落地技术方案。

3. 指明了解决方案的发展方向：服务商可以围绕美妆垂直需求，开发知识图谱搭建服务，帮助品牌沉淀结构化专业知识；针对研发痛点开发垂直类AI预测模型、数字孪生工具，同时可以对接通用大模型能力，为品牌提供新交互入口的落地方案，切入垂直场景获得稳定收入。

欧莱雅的开放创新战略，展现了美妆品牌对平台的核心需求，也给各类科技平台、创新孵化平台、零售平台带来了诸多启示，核心干货如下。

1. 明确了品牌对平台的核心需求：品牌需要平台提供通用AI能力、算力支持、创新项目对接渠道，帮助品牌链接前沿技术和创新项目，降低自身自研的投入风险，不需要平台介入垂直专业环节，只需要平台输出通用能力。

2. 指明了平台可布局的方向：科技算力平台可以深化和垂直美妆品牌的合作，输出自身的大模型、算力能力，切入垂直行业落地场景，比如英伟达的AI框架就帮助欧莱雅把配方筛选效率提升100倍，获得了稳定的商业价值；创新孵化平台可以打造垂直美妆科技的共创计划，链接品牌、初创企业、科研机构，搭建垂直创新生态，获得长期增长动力。

3. 提示了需要规避的风险：平台不需要盲目切入美妆行业的专业研发、运营环节，要发挥自身的通用能力优势，和品牌分工协作，避免投入大量资源却无法满足垂直行业的专业需求，造成资源浪费。

欧莱雅在VivaTech展示的AI创新实践，是AI时代传统美妆产业转型的典型样本，给产业研究提供了很多新的启发，核心干货如下。

1. 展现了美妆产业的全新动向：AI正在推动美妆产业发生底层变革，产业竞争已经从产品配方竞争转向全链路创新能力竞争，创新逻辑从“解决已发生问题”转向“预测干预未发生变化”，核心竞争力从产品积累转向结构化专业知识体系的积累，竞争维度也从企业自身能力竞争转向生态系统竞争。

2. 呈现了一种新的产业商业模式：欧莱雅的角色已经从传统美妆制造商，升级为科技公司，再进化为美妆创新生态的组织者，不追求全链路技术自研，而是链接科技巨头、科研机构、初创企业等不同主体，把各方的通用能力整合为垂直美妆创新体系，这种开放式组织形态是AI时代产业组织的新探索。

3. 带来了AI垂直落地的研究启示：AI在传统行业的落地，不是简单的通用大模型加场景，而是需要结合行业百年积累的专业知识，构建全链路的能力体系，最终技术要服务于人，人机共生是AI落地的核心逻辑。

声明：快读内容全程由AI生成，请注意甄别信息。如您发现问题，请发送邮件至 run@ebrun.com 。

我是品牌商卖家工厂服务商平台商研究者帮我再读一遍。

Quick Summary

This article highlights L'Oréal's "AI for Beauty" strategy launched at VivaTech, which reconstructs AI innovation methodology for the beauty industry and brings multiple tangible benefits to general consumers.

1. More accurate personalized beauty services and products: L'Oréal integrates AI into the early stage of product R&D, shifting skincare from post-problem correction to proactive intervention. AI can predict skin aging, enabling the launch of products better tailored to different skin and hair types with more science-backed efficacy.

2. Easier access to professional beauty advice: AI beauty assistants are now integrated into consumers' daily messaging scenarios. Consumers no longer need to visit physical stores or brand websites to get personalized advice on par with professional beauty consultants, and experiences like virtual makeup try-on are becoming increasingly realistic.

3. AI will ultimately make professional beauty more accessible: Per L'Oréal's approach, AI will not replace human experts; instead, it will free up their productivity, eventually enabling more ordinary people to access professional-grade beauty services and products at lower cost.

L'Oréal's AI transformation practice provides a complete innovation reference for all beauty brands in the AI era. Its core takeaways fall into three parts.

1. Reconstructing R&D logic: The traditional R&D paradigm that "solves existing problems" can shift to "predicting and intervening before problems occur". AI predictive models, 3D biometric skin models, AI cloud for longevity research, and digital hair twins can significantly boost efficiency. Hair molecule screening becomes 3x faster, formula screening developed in partnership with NVIDIA improves efficiency by 100x, and clinical trial cycles are also shortened.

2. Seizing new touchpoints for brand channels and marketing: Brands can capitalize on the trend of large language models becoming new entry points for beauty services, integrate AI into daily conversational scenarios to reshape consumer-brand connections, and explore new business models built on AI agents.

3. Building long-term competitive moats: Brands can codify decades of professional expertise to build structured beauty knowledge graphs, while opening up connections to global innovation resources to transform into an innovation ecosystem organizer and build hard-to-replicate competitive barriers.

L'Oréal's AI innovation strategy offers clear opportunity signals and actionable lessons for beauty industry sellers. Key takeaways are as follows:

1. Capturing new consumer growth opportunities: Consumer demand has shifted: shoppers are no longer satisfied with only fixing existing skin and hair issues, and increasingly prioritize proactive prevention and lifelong skin health. Precision personalized care has become a new growth track, and sellers can adjust their product selection and operation strategies around this trend.

2. Seizing new customer acquisition opportunities: AI conversation has emerged as a new discovery channel for beauty products. Sellers can leverage AI capabilities developed by leading brands or partner with tech platforms to integrate professional consultation and product recommendation into consumers' daily communication scenarios, lowering barriers to service access and improving customer acquisition efficiency.

3. Avoiding the risks of in-house AI development: Small and medium-sized sellers do not need to blindly invest heavily in developing AI technology in-house. They can leverage general tech capabilities from tech players via open innovation ecosystems, and focus on their core strengths in user operation and execution to reduce innovation risk.

L'Oréal's AI-driven beauty innovation brings new business opportunities and digital transformation insights for beauty manufacturing factories. Core takeaways are as follows:

1. Product design and manufacturing demand has changed: Future beauty products will become far more segmented and precise, with a sharp increase in personalized SKUs tailored to different skin and hair types. Factories need to build flexible production capacity in advance to adapt to the demand of small-batch production with multiple SKUs, and keep up with the pace of brand product innovation.

2. New business cooperation opportunities have emerged: AI-powered beauty R&D has significantly increased demand for new biological raw materials and AI-compatible R&D equipment. For example, AI-assisted screening accelerates the development of new active ingredients such as microalgae, and there is also strong demand for 3D-printed skin models and high-precision imaging equipment. Factories that布局 in these areas will gain more opportunities to cooperate with leading brands.

3. Factories can follow L'Oréal's approach for digital transformation: They can gradually codify professional knowledge from production and R&D processes, build structured knowledge systems, and adopt AI tools such as digital twins to optimize testing processes, improve R&D and production efficiency, and reduce testing costs.

L'Oréal's AI transformation clearly lays out the pain points and needs of AI adoption in the beauty industry, pointing out development directions for technology serv providers that serve the beauty sector. Core takeaways are as follows:

1. The industry trend is clear: AI deployment in beauty has shifted from isolated front-end marketing use cases to full-value-chain capability reconstruction. Massive AI demand has emerged across R&D, knowledge management, and user interaction, creating huge market space for vertical beauty AI services.

2. The core pain points of brand clients are clear: Most beauty brands have accumulated large volumes of scattered professional knowledge that cannot be effectively leveraged by AI. Traditional R&D models are inefficient and slow, unable to keep up with market demand. Meanwhile, brands need to quickly adapt to new user interaction touchpoints such as AI conversation, but lack actionable technical solutions.

3. The development direction for solutions is clear: Service providers can develop knowledge graph building services tailored to vertical beauty needs to help brands codify structured professional expertise. For R&D pain points, they can develop vertical AI prediction models and digital twin tools, and can also integrate general large language model capabilities to provide brands with implementation solutions for new interactive entry points, allowing them to tap into stable revenue from vertical scenarios.

L'Oréal's open innovation strategy reveals core demands that beauty brands have for platforms, and brings multiple insights for all types of tech platforms, innovation incubation platforms and retail platforms. Core takeaways are as follows:

1. Brands' core demands for platforms are clear: Brands need platforms to provide general AI capabilities, computing power support, and innovation project matching channels to help them connect with cutting-edge technologies and innovation projects, and reduce the risk of heavy in-house R&D investment. Brands do not need platforms to intervene in vertical professional links; they only require platforms to output general capabilities.

2. Clear layout directions for platforms: Computing power platforms can deepen cooperation with vertical beauty brands, output their large model and computing power capabilities to penetrate vertical industry use cases — for example, NVIDIA's AI framework helped L'Oréal boost formula screening efficiency by 100x, delivering steady commercial value. Innovation incubation platforms can launch co-creation programs focused on vertical beauty tech, connect brands, startups and research institutions to build a vertical innovation ecosystem and secure long-term growth momentum.

3. Risks to avoid are clear: Platforms do not need to blindly enter the professional R&D and operation links of the beauty industry. They should leverage their strengths in general capabilities, divide work and collaborate with brands, and avoid wasting resources by investing heavily but failing to meet the specialized needs of the vertical industry.

L'Oréal's AI innovation practice showcased at VivaTech is a typical case of traditional beauty industry transformation in the AI era, offering many new insights for industrial research. Core takeaways are as follows:

1. It reveals new underlying trends in the beauty industry: AI is driving fundamental change in the sector. Industry competition has shifted from competing on product formulas to competing on full-value-chain innovation capabilities. The innovation logic has changed from "solving existing problems" to "predicting and intervening before changes occur", core competitiveness has shifted from product accumulation to accumulation of structured professional knowledge systems, and competition has expanded from competing on enterprise-level capabilities to competing on ecosystem capabilities.

2. It presents a new industrial business model: L'Oréal has evolved from a traditional beauty manufacturer into a tech company, and further into an organizer of the beauty innovation ecosystem. Instead of pursuing in-house development of all full-link technologies, it connects tech giants, research institutions, startups and other different players, and integrates their general capabilities to build a vertical beauty innovation system. This open organizational form is a new exploration for industrial organization in the AI era.

3. It offers research insights on vertical AI deployment: AI deployment in traditional industries is not simply adding general large models to existing scenarios. Instead, it requires integrating the industry's centuries of accumulated professional expertise to build a full-link capability system. Ultimately, technology should serve people, and human-AI symbiosis is the core logic of successful AI implementation.

Disclaimer: The "Quick Summary" content is entirely generated by AI. Please exercise discretion when interpreting the information. For issues or corrections, please email run@ebrun.com .

I am a Brand Seller Factory Service Provider Marketplace Seller Researcher Read it again.

当所有人都在关注算力能把效率推向何处时，欧莱雅已经率先开启了价值的升维。

整个AI行业都在比谁跑得更快。

大模型的迭代速度已经快到让人应接不暇，每隔几周就有新的能力边界被重新定义，技术狂飙带来的加速感席卷了每一场科技峰会。

然而，在欧洲最大的科技创新盛会VivaTech上，连续第十年参展的欧莱雅，却没有陷入单纯的技术竞速。相比于简单地展示某一款前沿的AI应用，欧莱雅更试图回答一个极具行业深度的命题：当AI真正深入美妆产业，它究竟应该解决什么问题？

答案并不在某一项孤立的技术里，而是指向了一个更宏大且清晰的愿景——“AI for Beauty”（AI向美）。

欧莱雅给出的回答并不是单纯追求更强的AI，而是试图建立一套最终服务于人的新的能力体系。用预测能力洞察未来，用系统能力沉淀认知，再用开放生态持续扩展边界。

这是欧莱雅在技术大潮中做出的底层思考。当所有人都在关注算力能把效率推向何处时，欧莱雅已经率先开启了价值的升维——用理性的算力，去重塑并读懂感性的美，最终赋能人类对于“美”的理解力。

当AI开始“预测”未来的美

长期以来，美妆行业研究的，几乎都是已经发生的变化。

皱纹出现之后研究抗皱，肤色暗沉之后研究提亮，头发受损之后研究修复。无论产品如何迭代，研发工作的起点，往往都是已经能够被观察、被测量的结果。

但欧莱雅正在试图改变这一逻辑。

去年VivaTech上，欧莱雅就提出“The Beauty of Longevity”（新龄美），并发布了“Longevity Integrative Science”（整合长寿科学）——这是一套整合生命科学、计算科学与人工智能的研究体系，核心目标是把皮肤护理从“修复已经出现的问题‘推向’预测并干预尚未发生的变化”。研究对象也因此从衰老的结果，转向衰老形成的过程本身。在欧莱雅看来，随着人均寿命不断延长，真正值得关注的是如何在更长的人生阶段里延长皮肤的健康寿命。

今年VivaTech上，在这一框架下，欧莱雅新增了三项具体能力，让这场从“亡羊补牢”到“防患未然”的转向走得更深、更远。

首先是预测模型的革新。欧莱雅旗下EpiskinTech与俄勒冈大学合作，利用一种先进3D打印工艺（即“熔融电写技术”Melt Electrowriting），在实验室中构建具有生物学老化特征的人体皮肤组织模型。这意味着研究人员不再只能等待真实衰老缓慢发生，而是可以提前在实验室重建这一过程，在配方进入真实验证之前，就预判它是否能深入皮肤深处结构，真正改善皮肤状态。与此同时，欧莱雅专有的Longevity AI Cloud（长寿AI云）今年升级皮肤生物年龄解读功能，通过分析超过260项皮肤生物标志物，在生物学层面上绘制皮肤健康图谱，不仅在实体测试前就能预测特定成分的精确效果，还能从生物学角度评估皮肤的真实生理年龄，精准测算不同成分对皮肤健康轨迹的长期影响。

更重要的升级在于验证环节的引入。如果说长寿AI云是预测“哪种成分可能对皮肤有效”的大脑，欧莱雅与医疗科技公司DAMAE共同开发的高分辨率活体皮肤成像技术，则成为了预测闭环中的“最强鹰眼”。

它打破了传统“切取小片皮肤组织”分析的局限，不需要切取皮肤组织，却能以比传统OCT高10倍的精度，用一束光就能照进活体皮肤深层，实时生成细胞级别的三维图像。研究人员得以定量、可视化地追踪配方的长期效果，让每一款产品都能拿出细胞层面的再生证据，同时也大幅压缩了冗长的临床测试周期。

AI驱动的预测和验证能力，在皮肤领域解锁的是时间维度上缓慢积累的生命变化。而在护发领域，研发团队面对的是另一种复杂性。不同发质与不同分子之间的化学交互，种类庞大，人工逐一筛选的成本极高。这同样需要一种能够大规模加速筛选的预测工具。

今年，欧莱雅首次展示了Hair Digital Twin（头发数字孪生）。这套系统建立在欧莱雅全球发质分类模型和全球最大头发科学数据库之上，通过构建头发纤维的三维数字模型，在虚拟环境中模拟不同分子与不同发质之间的相互作用，并预测最终表现。

官方数据显示，它能将分子筛选效率提升约3倍。研发人员因此可以在相同时间内测试3倍数量的分子组合，将实验资源集中到最有潜力的方向，最终更快推出适配更多不同发质的高效产品。

数字孪生真正改变的是研发方式。过去需要大量真实样本测试才能逐步验证的结果，如今有机会先在数字世界完成预测和筛选，再进入真实验证环节。

从皮肤到头发，这些创新背后其实遵循着同一种科研逻辑。

AI没有改变皮肤和头发遵循的生物学规律，它改变的是人们理解这些规律的方式。那些过去只能依靠时间慢慢验证的问题，现在开始能够借助计算、生物学和数据，更早被发现、更早被理解，也更加速转化为先进的美妆创新。

算力之上，是更懂美的“系统能力”

如果说预测能力让欧莱雅开始更快理解生命过程，那么另一个问题也随之出现：AI究竟从哪里获得这些关于“美”的深刻理解？

过去两年，大模型的通病在于——模型越来越庞大，但回答却常常缺乏专业深度。决定AI价值的，不只是算力，更是它能调用的知识厚度。

作为一家拥有116年历史的美妆集团，欧莱雅积累的并非冰冷的数据，而是覆盖皮肤科学、头发科学、生物学、配方研发、临床验证以及消费者洞察的大量专业知识。

这些知识，才是真正构成欧莱雅竞争力的底层资产。

但长期以来，它们并不是天然能够被AI理解。实验数据存在于实验室，产品信息保存在研发系统，消费者反馈分散于不同渠道，不同团队之间也拥有各自独立的数据体系。对于AI而言，这些都是彼此割裂的信息。

如果知识无法连接，再强大的AI，也很难真正理解“美”。因此，在今年VivaTech上，欧莱雅展示了一项更加基础的能力建设——Beauty Knowledge Graph（美妆知识图谱），让欧莱雅116年积累的专业知识可以被直接调用。

它并不是一个直接面向消费者的产品，而更像是一张关于“美”的知识地图。皮肤科学、头发科学、配方研发、成分关系、临床研究以及消费者需求，不再以孤立的数据存在，而是被组织成能够彼此关联、持续更新的知识网络。

对于欧莱雅来说，这一步的意义，甚至比开发某一个AI应用更加重要。因为只有当知识能够被结构化、被关联、被持续更新，AI才能真正理解美妆行业复杂而专业的语境，而不仅仅生成一段看似流畅的回答。

这也是今年欧莱雅强调“智能体化美妆”的重要基础。当消费者面对的是Beauty Genius这样的AI美妆助手，他们调用的都不是一份静态数据库，而是一套包括了欧莱雅长期积累的皮肤科学、头发科学、产品知识以及消费者洞察的持续演进的知识体系。

换句话说，Beauty Genius针对消费者所回答的方案，就更接近于专业美妆顾问的判断逻辑。

除了消费端，在研发端，这样的系统能力价值同样在发挥作用。

无论是连接生物标志物的长寿AI云，还是模拟物理交互的数字孪生，它们都扎根于这套统一的科学知识体系之上，共同构成了欧莱雅面向未来的“创新底座”。

长寿AI云负责连接生物标志物、衰老机制和活性成分之间的关系；数字孪生负责在虚拟环境中模拟不同配方与不同发质之间的相互作用；整合长寿科学则进一步将生命科学、数据科学和AI结合起来，帮助研究人员持续发现新的关联和规律。没有这些经过结构化的知识底座，再强的AI也无法理解美妆行业的复杂语境。

消费者端洞察消费者需求，研发端破解生命科学奥秘；一个向外重塑体验，一个向内驱动创新。两者虽然服务于不同对象，却深深扎根于同一套知识底座之上。

这也是欧莱雅今年展示AI战略时，一个十分重要的变化。相比推出越来越多AI产品，它更希望建设一种能够持续积累知识、持续训练AI、持续产生创新的系统能力。

模型会老化，算法会迭代，算力的壁垒总有一天会被打破。

但欧莱雅深知，在AI时代，真正难以被复制的终极护城河，从来不是某一项耀眼的技术，而是那些经过百余年岁月洗礼，并在数字世界中被不断组织、连接与扩展的美妆专业认知。

一场围绕“美”的开放创新

预测能力回答的是，AI如何帮助理解生命科学。系统能力回答的是，AI如何组织和调用知识。

这些能力，是否只能存在于欧莱雅内部？

今天，越来越多企业开始意识到，AI时代的竞争，不再只是模型之间的竞争，也不只是研发投入的竞争，而是整个创新生态的竞争。

生命科学的发展需要生物技术的突破，生成式AI依赖不断演进的基础模型，数字孪生需要更强的算力支撑，消费者体验则越来越多发生在新的数字入口。没有任何一家企业，能够独自完成这一切。

因此，今年VivaTech上，欧莱雅展示的另一条主线，正是一张跨越行业边界的超级创新生态网——它由两个圈层构成，分别指向生命科学的研发前沿和消费者触达入口。

第一层是生命科学前沿合作。今年，欧莱雅与法国生物科技初创公司Microphyt合作，利用微藻的自适应生物学特性开发下一代长寿活性成分。微藻并不是一个新鲜的原料，但在AI辅助的配方筛选体系中，它能够被更快速地与不同肤质需求进行匹配，开发出更具靶向性的成分组合。此前，欧莱雅旗下BOLD基金还投资了瑞士长寿科技公司Timeline，将前沿长寿研究引入美妆科学体系。

此外，欧莱雅也在研发领域与科技巨头英伟达展开战略合作。通过引入英伟达ALCHEMI机器学习框架，直接用“原子尺度”预测分子的表现与相互作用。这意味着，研发人员可以在虚拟环境中同时测试数以万计的成分变量，将防晒与肤色管理等配方的筛选效率足足提升100倍，用科技巨头的顶尖算力，为复杂生命科学的研究按下了“加速键”。

第二层是消费者触达入口。欧莱雅与Meta合作，将AI美妆助手Beauty Genius接入WhatsApp，希望把专业美妆服务带入消费者最熟悉的对话场景，重塑消费者的交互体验。以前的场景是，消费者需要主动进入品牌官网、电商平台或线下门店，才能获得产品建议。而随着AI逐渐成为新的交互入口，美妆服务也开始主动进入消费者的日常沟通场景。

今年Vivatech上，欧莱雅又宣布与OpenAI建立战略合作，双方一方面将欧莱雅ModiFace虚拟试妆能力带入ChatGPT，探索AI智能体商业（Agentic Commerce）；另一方面，则借助OpenAI模型推动内容生产以及更多业务场景的AI应用。

欧莱雅首席数字与营销官Asmita Dubey对此的判断是：LLM正在成为美妆发现的新入口。这意味着，品牌与消费者之间的连接方式正在发生变化。未来，人们接触一个品牌，可能不是从搜索开始，也不是从购物开始，而是从一次自然的AI对话开始。

从英伟达、Meta再到OpenAI，欧莱雅并未谋求全链路的技术包揽，而是专注于将头部企业的通用能力转化为垂直应用，以此为自身的生态蓄能。

当然，一个真正繁荣的生态不能只有参天大树。除了与全球顶尖巨头共舞，欧莱雅同样将触角深植于初创生态的土壤。连续举办六年的BIG BANG美妆科技共创计划，正是这一理念的最佳注脚。它累计陪伴了数十家初创企业成长，将AI、智能硬件、生物科技等领域的颠覆性技术持续引入真实的商业场景。对欧莱雅而言，开放创新从来不是一次性的技术采购，而是一套能够持续发现、验证并放大前沿创新的“活水机制”。

在这张全球创新生态网络中，中国市场也始终是欧莱雅最具活力的创新引擎之一。在今年的VivaTech舞台上，欧莱雅展示的中国本土创新成果——K-SPA专业头皮护理体验，就是最好的例证。这套系统以AI驱动的K-SCAN头皮诊断设备为起点，联动K-STATION多功能设备执行针对性护理，完成了从数字诊断到实体精准护理的闭环。目前该系统已在全球9000家沙龙投入使用。

在更宏观的视野下，可以看到，欧莱雅构建的这张生态网络里，不同合作伙伴并不是围绕单一产品展开合作。

科技公司提供AI能力和算力平台，生命科学机构推动基础研究突破，欧莱雅则将来自不同领域的能力，重新组织成面向美妆行业的创新体系。

这也是欧莱雅近年来角色进阶的最生动体现。之前人们更多把它理解为一家“美妆制造商”，后来它逐渐展现出“科技公司”的硬核实力，而今天，它已然蜕变为一个超级“创新生态组织者”。

在这个生态体系中，科技巨头提供强大的算力引擎，生命科学机构与初创企业探索前沿的创新突破。而欧莱雅则用一套统一的“美学价值观”，将这些原本平行运转的异业科技火花，重新组织成面向美妆行业的创新体系，最终汇聚成一场面向未来的宏大共创。

科技越强，懂人越深：AI重塑美的终极要义

人们来到VivaTech，是为了看见技术如何改变世界；但在欧莱雅的展台，人们看到的是技术如何回归人性的真实。

今年欧莱雅并没有炫耀某一项孤立的黑科技，而是呈现了一场从底层爆发的能力重构：用预测能力抢跑生命周期，用知识图谱唤醒百年积淀，用开放生态链接全球智慧。

过去，美妆企业更多依赖经验、配方和产品创新建立竞争优势。未来，品牌的护城河将不再仅仅是某款爆款配方，而是将越来越多来自对于生命科学的理解能力、对于知识的组织能力，以及链接全球创新资源的能力。

这或许是AI时代，美妆行业正在发生的一次底层变革。

这也是欧莱雅持续推进“AI for Beauty”战略的核心逻辑。这里的“for”，是让AI成为贯穿全链路的基础设施，最终放大的，是人类对“美”的无限理解力，不是替代，而在于“解放与共生”。

算法是理性的，但美是感性的。

算法或许能推演极其严密的逻辑，但永远算不出人性的细腻，也无法替人类承担关乎美的价值判断。因此，欧莱雅构建这套庞大AI体系的真正意图，是让它成为一个完美的“执行者”，从而将科研人员、美妆顾问与创作者从繁琐的计算中解放出来，让他们把精力全部交还给“审美力”。更深层地看，AI最终放大的，也是“美”的普惠与民主化。

欧莱雅“AI向美”哲学的核心，正是利用算力的智慧去礼赞人类精神的独特性。科技与美从来不是冰冷与温度的对立，而是彼此成就的完美融合。

在技术狂飙的时代，既拥有驾驭前沿算力的理性，又守得住洞察真实人性的感性，构建一个人机协作、美美与共的未来图景。这，才是欧莱雅面向下一个十年最动人的底色。

注：文/消研所，文章来源：钛媒体(公众号ID：taimeiti)，本文为作者独立观点，不代表亿邦动力立场。

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