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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