【开篇语】

　　随着人工智能技术快速向消费领域渗透，“人工智能+消费 ”也逐步上升为国家级战略行动。“十五五
”规划明确将“人工智能+消费”作为扩大内需的关键路径 ，要求全面实施“人工智能+ ”行动 。今年6月
，八部门联合发布《关于加快“人工智能+消费
”发展的实施意见》，7月国务院批复同意并发布《扩大消费“十五五”规划》
。

　　在此背景下 ，南方都市报启动“高品质消费观察 ”“AI+消费”系列专题
，聚焦颜值经济
、运动户外、食品康养 、体验经济、出海新赛道
、AI智能消费等热门赛道，持续关注AI新技术、新体验如何驱动消费市场提质扩容。南都将于7月30日在上海举办创新案例线下交流会 ，重磅推出《2026人工智能驱动消费增长趋势洞察报告》 。本期我们聚焦AI在美妆领域的发展近况
。

　　人工智能浪潮席卷消费市场，美妆行业亦身处变革之中。在南都政商数据新闻部“高品质消费品牌TOP100
”活动启幕前夕
，我们推出“高品质消费观察”系列专题，深度探寻“AI+消费 ”蕴藏的增长动能 。

　　南都记者收集了欧莱雅、雅诗兰黛 、娇韵诗三大国际美妆集团 ，以及珀莱雅
、上美股份、毛戈平 、橘宜集团
、谷雨五家头部国货美妆的 AI 落地案例
，从场景应用、降本增效 、产品研发
、用户体验四大维度，剖析行业在AI 赋能下的共性趋势与差异化布局。

　　南都记者研究发现 ，提升用户体验是国内外美妆企业普遍优先选择的切入口
，虚拟试妆、智能测肤 、AI客服等工具，也成为缩短消费决策链路的主流方式；与此同时 ，行业还形成了降本增效的共识
，AI将逐步替代营销物料生成、供应链调度
、订单处理等环节的重复性工作
。

　　但国内外企业的路线分歧同样突出：国际美妆集团在AI领域的投入侧重于配方研发、全球技术中台等长周期领域，依托海量历史数据搭建底层模型；国货美妆企业则立足本土线上渠道优势 ，侧重分销 、生产
、内容创业等落地场景的改造
，直击当下业务痛点。整体而言，美妆行业仍处在AI融合探索阶段 ，大规模商业化落地的拐点尚未出现 。

　　落地场景

　　定制妆容、智能客服，C端消费体验成AI最佳切入口

　　总体来看
，无论是国货美妆还是国际美妆集团，提升用户体验是他们利用AI技术赋能业务时会优先选择的切入口
。由于美妆产品的用户大部分有试色 、试妆
、试肤感的消费需求 ，同时繁多的产品线和品类也让用户面临着较高的决策成本。如今美妆品牌都较为依赖线下到店服务与线上流量转化
，AI 的介入能够直接缩短消费者决策、试错成本，从而加强品牌与用户互动 ，提高转化效果 。

　　欧莱雅推出了Beauty Genius虚拟个人美妆助手
，目前已累计生成超过110万个对话，并且会为用户推荐产品并指引购买地点
。他们的数字皮肤检测部门将ModiFace人工智能算法融入科学研究 ，在此基础上提出定制美妆方案。 客户通过ModiFace应用程序可在短短几分钟时间里尝试数百种妆容
，且能实时呈现妆容的不同角度，还适用于各种肌肤质地 。娇韵诗落地 AI 肌肤观测设备“AI Skin Observer
” ，通过生物传感与多维度图像捕捉解析 22 项肌肤指标
，将智能检测工具嵌入门店咨询流程，辅助美容顾问提供专业护肤方案
。

　　国货美妆同样在加码布局面向消费者的AI工具。珀莱雅上线AI智能云客服系统 ，构建“机器人客服分身+真人无缝介入”的弹性服务网络，这套服务体系依托机器人分流搭配人工兜底的弹性模式
，承接了品牌在电商大促期间海量的咨询需求 。

　　毛戈平联合国内AI人脸识别领域的顶尖公司，共同推出了AI智能测肤试妆工具 ，他们将品牌的美学化妆理念融入AI技术
，通过对顾客的脸部进行面诊分析，精准预演妆容 ，帮助消费者减少试错成本
。品牌还能借助这一工具跟踪售后服务数据
，形成数据化的服务闭环。

　　运营赋能

　　解读消费需求 、缩短物料制作时间，AI替代重复劳动

　　除了用户体验 ，南都记者梳理案例发现
，利用AI技术实现生产环节上的降本增效也是国内外美妆企业的一大共识 。AI 工具可快速替代重复的人工劳动，短期就能实现人力
、库存、物料等成本的有效压缩。

　　欧莱雅面向超过6.7万名员工开展生成式人工智能的培训 ，并且他们的“全民生成式AI ”（GenAI for All）计划已扩展至工厂 、配送中心和销售点的员工
。他们自己的“欧莱雅GPT
”工具现已被全球6万多名员工使用
，与去年相比增长了25%。目前欧莱雅正与英伟达（NVIDIA）合作，利用其AI Enterprise云原生软件平台在他们的业务中进行人工智能技术的快速开发和部署 。雅诗兰黛联合供应链服务商 Zero100 打造预测型全球供应链 ，依靠机器学习预判全球不同区域消费需求，优化跨区域库存调配
，缓解跨国仓储积压难题
。

　　珀莱雅借助 AIGC 绘图工具大幅缩短电商海报等营销物料制作周期，打通跨部门内容平台协作 ，减少内部沟通损耗。橘宜集团搭建了面向分销场景的“AI 下单+AI 读单”系统
，用户用自然语言就能下单，系统还能自动识别多种文件格式（如PDF/Excel/图片/邮件）抽取产品信息 ，生成订单并流转至库存与物流
，全流程可追踪
、可审计、可复盘 。

　　橘宜AI系统界面
。

　　从上述的案例来看，海内外美妆品牌在触达消费者的环节更多以虚拟试妆 、智能测肤、智能客服打通消费链路 ，精准降低决策门槛
、提升消费转化；在相对上游的运营和生产环节则是依托 AI 优化人力、供应链 、营销与分销流程
，实现全链条降本增效。当中，国际美妆集团更多已经展开了与技术公司的合作 ，国货美妆则是立足本土场景打造适配线上线下的轻量化智能工具 。

　　路径差异

　　国货美妆侧重场景化改造
，国际美妆深入研发

　　除了共性路径，南都记者在分析案例时发现 ，相比于国际美妆集团，国货美妆更倾向于将AI利用到具体的场景化改造上
。

　　上美在2025年投入运营了上美科技园智慧工厂
，在产品包材上，例如瓶体
、瓶盖等 ，在经过严格臭氧消毒后
，会通过30台AGV机器人，与产线的AI人工智能叫料系统相协同 ，实现24小时无间断物料补给。

　　智慧工厂是一套由“手 ”“腿
”“眼”构成的智能协同体系 。“手 ”即智能机械臂
，“腿
”即AGV与空轨运输系统，“眼”即AI视觉检测系统 ，每秒完成20次产品瑕疵筛查
。

　　毛戈平则是更多在内容生成、用户运营环节借助AI工具。比如以差异化人设与话术打造多元风格的AI数字人
，产出多样化的短视频内容，提升大促期内容产能；通过AI技术打造趣味营销场景 、产品展示画面 ，提升视觉内容吸引力和丰富性 。在抖音的全域投放上
，他们依托平台智能投放进行用户分析与素材分发，并打通直播
、商城两大场景。

　　相比之下 ，国际美妆集团将AI技术更多赋能到了产品研发环节
。2025年欧莱雅研究与创新中心宣布与IBM达成战略合作，双方团队共同开发一个配方基础模型（FFM）
，这一人工智能模型专为支持美妆配方研发而设计。欧莱雅悠久的品牌历史使得其本身就积累了超过180万个历史配方数据，这一工具可以帮助研究人员驾驭配方的复杂性 ，通过先于实验室工作的数字化优先测试来加速创新 。雅诗兰黛与微软合作搭建了名为ConsumerIQ 的AI智能助手
，该助手能够分析集团内部庞大的历史档案与数据，调取相关洞察 ，帮助团队推广现有产品或开发新品
。

　　国货美妆中
，从样本企业来看真正深入到研发环节的有谷雨，他们借助AI筛选技术实现了对稀有人参皂苷CK的高纯度量产 ，并完成了行业首个稀有人参皂苷新原料备案。

　　商业化挑战

　　美妆行业与AI的融合仍处在探索阶段

　　国内外美妆企业在上述AI使用上的差异也与自身行业所处的发展阶段有关 。国际美妆集团普遍拥有百年发展历史
，已进入存量深耕阶段，核心诉求是通过底层技术突破构建长期壁垒 ，因此 AI 投入偏向配方研发、全球技术中台这类长周期 、高壁垒的领域
，例如欧莱雅联合 IBM 开发配方基础模型，依托其庞大的配方数据积累重构研发逻辑
。

　　而国货美妆整体仍处于市场规模快速扩张期 ，经营重心偏向抢占渠道份额
、提升运营效率，更倾向选择能快速解决具体业务痛点、短期即可见成效的 AI 场景化改造。例如分销链路效率痛点的 AI 下单系统 、产能提升需求的智慧工厂
，均是直接服务于当下业务增长的精准优化 。

　　另外，线上渠道对头部国货美妆的贡献都占有重要地位 ，他们普遍享有成熟的线上电商
、短视频直播与分销体系
，形成了独有的本土化业务场景，这是与国际美妆集团相比呈现出的显著差异
。线上渠道数据以及丰富的消费端数据积累也为AI的场景化改造提供了土壤。但同时 ，多数国货美妆研发积淀相对薄弱
，底层配方、临床研究类专业数据储备不足，目前国货中珀莱雅正在训练 AI 配方大模型 ，多数品牌的 AI 研发应用仍停留在原料筛选 、流程提效等单点环节 。

　　总体上来看
，目前无论是国际美妆集团还是国货美妆，通过AI赋能直接带来商业化有效转化的成果并不太多 ，基本都没有串联成一条完整的转化链路
，目前大多是在单个业务模块或生产环节上试水
。国际美妆集团在研发端的AI投入周期长，短期内很难看到直接带动销量 ，而国货美妆在AI上的布局偏重于降本增效，首要目标是压缩成本、优化流程
，现在鲜少有利用AI设计转化链路。美妆行业整体仍处于技术适配
、业务磨合的探索周期，成熟可复制、高转化的 AI 商业模式尚未成型 。

　　出品：南都政商数据新闻部

　　统筹：甄芹马宁宁

（文章来源：南方都市报）