AI用于抗衰老？业内专家：可发现面部时间点为后续产品研制提供数据基础
10月18日，AMWC世界美容抗衰老大会探讨AI技术在抗衰老的应用。美图宜肤傅思颖分享，AI结合大数据分析面部纹路衰老规律，如口角纹、眉间纹等多在30岁后出现，50岁后稳定。AI测肤提升皮肤特征提取精度，助力抗衰研究。
AI（人工智能）技术的融合应用延伸到了抗衰老领域。在10月18日举行的AMWC世界美容抗衰老大会上，AI技术如何应用于美容抗衰成为热议话题之一。
美图宜肤肤智能驱动战略总监傅思颖分享称，目前，AI已经与大数据相结合在抗衰老领域中实现应用。他表示，通过对研究人群的数据来进行分析，发现了一些衰老的关键时间点。以常见的⾯部纹路为例，⼝⻆纹、眉间纹和泪沟通常在30岁后期开始出现，但要直到50岁后期才会趋于稳定。
“与传统的肉眼观测皮肤状况相比，AI测肤可以自动化皮肤特征提取，处理高维度、复杂的图像数据，以及通过大规模数据持续训练不断提升和进化的能力。”傅思颖谈到。
美容抗衰，正成为一个庞大消费市场。艾媒咨询数据显示，2023年中国化妆品行业市场规模达到5169.0亿元，其中抗衰老领域市场规模为739.8亿元。全球范围来看，2023年全球抗衰老市场规模达2503亿美元（约合人民币17755.53亿元），同比增长7.8%；预计2025年达2947亿美元（约合人民币20905.13亿元）。
在上述皮肤美容论坛上，美图宜肤皮肤检测与数字化标准联合实验室以“AI技术在抗衰领域的应用”为主题，分享了其在AI皮肤检测领域的最新进展，特别是在抗衰老应用方面的突破。
美图宜肤肤智能驱动战略总监傅思颖在分享中提到，目前，AI已经与大数据相结合在抗衰老领域中实现应用。他谈到，“由于AI能够将原本⾮结构化的⽪肤图像和三维结构转化为结构化的数据，为科研⼈员和护肤专家提供了便于研究和参考的数据信息。通过这样的转化，可以更系统地了解皮肤衰⽼的进程，建立起⽪肤衰⽼特征的数据库，为后续的抗衰研究和产品研发提供坚实的数据基础”。
傅思颖分享了一项40万+人群的AI测肤数据分析结果。他表示，通过对研究人群的数据做多元化的分析，发现了一些衰老的关键时间点。以常见的⾯部纹路为例，口角纹、眉间纹和泪沟通常在30岁后期慢慢的出现，但要直到50岁后期才会趋于稳定。法令纹和鱼尾纹则在相对较早的26岁时就开始逐渐增加，不过在50岁初期达到稳定状态。这些数据为护肤品牌、医美品牌等制定抗衰策略提供了重要依据。
“与传统的肉眼观测皮肤状况相比，AI测肤可以自动化皮肤特征提取，处理高维度、复杂的图像数据，以及通过大规模数据持续训练不断的提高和进化的能力。”傅思颖谈到。
美图宜肤皮肤检测与数字化标准联合实验室首席研究员王馥迪分享了通过AI测肤分析的另一组数据基于对面部不同部位的数据切割，运用深度学习方法进行衰老预测。结果发现，在前额、眼睛、鼻子、脸颊和嘴巴等区域，眼部区域的年龄预测效果最准确。它的平均预测值与线岁。
王馥迪称，由此研究结果可以看出，眼部是衰老的重要区域，也是人们交通交流时最聚焦的面部部位，这个部位的衰老变化会给人直观且有冲击的印象。
除了上述的流⾏病学研究外，王馥迪团队还将⾯部三维结构的变化与二维层⾯的衰⽼特征联系在一起。其团队发现，嘴部的形态变化与⿐唇沟显著相关，⽽后通过基因数据，证实了两者的因果关系。这是第一个从遗传学⻆度验证面部形态与⾯部衰⽼的关系的研究。这些研究成果，不仅能推动AI技术在抗衰老领域的应用，也为个性化护肤和医美行业的发展提供了新的方向。
今年8月8日，由中国抗衰老促进会发布、美图宜肤参与制定的《⼈体⽪肤分龄抗衰⽼评价标准表》团体标准发布并实施。该团体标准明确标注了各年龄阶段面部皮肤衰老特征的变化范围及速率，具有很强的实际应用意义。研究人员在受试者进行皮肤检测后，可以根据这一标准，了解受试者的面部状况是否处于正常水平，以及在接下来的一段时间面部衰老的变化会有怎样的趋势。
近年来，AI技术和大数据在产业界使用的情况也呈现逐步上升趋势。多个方面数据显示，2022年全球⽪肤分析仪市场规模为13.58亿美元，到2029年将达到69.903亿美元，预测期内复合年增⻓率为26.4%。另有调研多个方面数据显示，消费者对Al⽪肤检测仪提供的测肤信息全⾯性和结果准确性信任度也较⾼。
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