chatGPT大模型下如何去做线上AI测肤？
最近几年来在计算机视觉的发展下，AI+美妆的利用雨后春笋般的出现，众多国内外美妆肤品牌和国内科技公司、美容仪器商家都纷纭推出AI测肤。希望通过AI科技为消费者精准了解自己的肤质和皮肤问题，从而为消费推荐适合的护肤品，把测肤作为线上营销工具，消费者第一次接触会感觉很新鲜有趣常常会愿意尝试，不过经过市场的验证通过这类尝试增进销售转化，效果其实不是很理想，预估在1⑵%。
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看下线下门店对专业皮肤检测仪使用情况，根据《中国人皮肤问题及皮肤检测状态》报告显示≥2次皮肤检测人数只占总数 7.4%。
单次检测无后续服务高达92%
检测6次以上的患实顾客占比少
致使的缘由：
线下皮肤检测机构在皮肤检测行动中主要以破冰和成交销售进程为主，而集中做顾客定期化护理的皮肤健康观测和定期护理效果印证的引导相对较少（担心对照数据，解释本钱高）;
消费者对皮肤护理的认知较表面，对专业护理、定期护理的认知相对较弱;《但从3次以上检测频次的数据来看，消费者对专业护理认知在逐渐觉醒)
大部份皮肤检测机构缺少专业诊断知识和科学的留客方套，致使留客率低；
从皮肤检测仪最本质需求去了解它的价值，它的出现使皮肤医治告别了以往主要凭医生肉眼视察和经验判断的历史，可以精确地、定量地辅助诊断皮肤情况，提供更加精确、清晰、直观的皮肤图象或检测报告，从而更加有效地进行皮肤护理及医治。
从专业的医院皮肤科、功效评测机构、医学美容机构走向生活美容院、线上测肤，变得更大众科普化，但最初的价值变了——营销工具，把测肤仅仅是销售工具一定是做不好顾客的皮肤，要回归皮肤检测本来的价值，科学去了解顾客皮肤、延续监测顾客效果变化和推动优化产品和服务，正确的提升消费者科学护肤的认知，才能增进行业科学护肤、定制护肤的发展。
chatGPT大模型技术下会不会有可能改变皮肤检测的现状？那从这因素有哪些一起来探索下可能性。
当前的皮肤检测问题会不会值得去解决？
在GPT大模型技术下如何去做皮肤检测?
又该如何进行商业化落地选择？
当前的皮肤检测问题会不会值得去解决？
分析皮肤检测会不会值得再去做，需要去分析近期这几年皮肤检测为何比较火热？
护肤品愈发细化人们面临纷纷选择
伴随着众多品牌入局，护肤品也不断细化，人们被满目琳琅、花样百出的护肤品包围，有了更多的护肤选择,但也堕入新的窘境。
据统计,2017年至2021年间国内护肤新品牌数量到达452个平均每4天就有一个新国货护肤品牌诞生。
无效和过度护肤问题引关注
在小红书上，“无效护肤”、“过度护肤”话题相关笔记浏览量超过百万。更多人开始关注自己的肌肤状态，并试图通过调剂护肤品的选择和护肤方式，来寻觅更合适自己肌肤的护理方法。
面对以上问题，“科学护肤”“精简护肤”“精准护肤”等词成为备受青睐的护肤新理念，而肌肤检测是实现这些理念的第一步。
线上皮肤检测不可否认在一定程度上是让普通用户对自己的皮肤了解的多了一点，但推荐的产品一样是非常多，一样面临选择问题。
在具体分析下目前线上AI测肤的问题点有哪几种，推荐问题先暂不分析，先聚焦一个问题？
那些强调检测的准确性有多高的开发商，我觉得是方向是有一定问题，从技术角度来讲本身受环境和摄像头的影响准确性上天然局限性就比较大。
从使用处景角度来讲，线上测肤也不能直接复制线下的方式，线上可信度要比准确度重要（感性思惟＞理性思惟）。
用户要的不是检测显现出来的数据有多精准多丰富，要的是能否像一个靠谱的皮肤医生那样，能够全面了解我皮肤相关问题，简单直白把我的问题说清楚，有疑问可以仔细且通俗易通回答我，不是仅仅拍照图片就生成报告的检测工具，把所有信息都罗列出来了看不看的懂都是你的问题。
总结当下线上皮肤检测问题：
1.仅靠拍照图片得出全面的分析报告，不符合科学诊断的逻辑。（市面上虽然也有少许加问卷的进程，但问卷数据跟图片结果数据没有太大关系）
2.报告信息比较多，没有精简总结出核心内容且分析都是固定的套话。
3.用户与报告之间没有互动性，对报告问题用户也是没法去发问，线下是有服务人员解读报告，有问题可和时解答，为何上线不可以呢？
看上去是三个区别的问题，实质是同一个本质问题，检测系统没有知识大脑，只能根据简单规则进行履行操作。
GPT大模型技术下如何去做皮肤检测?
前面哔哔了那末多，终究要轮到现今数字化产业的救世主登场了——GPT。那GPT又是如何利用在AI测肤上呢？
不要把肌肤检测作为目的，而是线上服务的开始
GPT在我看来不局限于在测肤上，为了全局视角我把整体框架都画出来，可以看到全部利用层都是基于大模型为核心驱动，堪比大脑。
期望检测效果到达一个靠谱的皮肤医生一定水准，底层的美业垂直领域模型支持必不可少，那美业垂直领域模型怎样来，要独立去训练一个这样的模型嘛？
直接调用通用模型的api大几率是不可行的，通用模型在细分垂领域生成的内容比较泛，不够贴近具体场景。企业要训练垂直领域模型目前看来有两种方式，基于开源模型和MaaS平台，前者门坎和本钱都会相对照较高，模型上更可控，可以针对特定场景去优化模型。
后者为企业客户提供涵盖模型数据处理、预训练、模型精调、模型部署一站式服务，对资源、资金有限又想低门坎、低本钱、高效训练自己的模型，MaaS平台无疑是比较不错的选择，腾讯云最近就发布了行业大模型MaaS平台。二者怎么选择还需要具体评估。
先谈科学诊断方式在斟酌准确性问题
对生成皮肤诊断需要了解用户的症状、护肤史、个人特点等决策因子，了解的用户信息越多，模型诊断结果越科学专业。
模型也不合适解决所有问题，需要结合具体场景斟酌
诊断核心逻辑分为两部份，检测进程和检测后，检测进程部份不是直接向美业垂直模型发问，而是需要把用户信息了解后在提交给模型生成报告，对了解用户信息也有两部份，一是通过问答系统了解用户基础信息，二是使用已有的图象辨认算法辨认脸部问题。
生成的报告跟现在的展现情势会有所区分，用精简话术概括主要的皮肤状态、成因、护肤建议，用户可以选择性去查看详细的报告内容，但需要有所简化。
生成完报告不是就此结束，用于对报告有不理解的地方是可以向进一步发问，模型对报告问题能要能准确回答。
最后在产品形态上，应当是一个微信“好友”。
不单单是一个可以诊断皮肤，只要在护肤方面有任何问题都可以咨询的AI护肤助手，7*24小时秒回，做你的护肤陪伴助手。
举个LemonBOX例子，一个做维生素的品牌，打造了一个“AI营养师小维”，帮助用户饮食健康，我觉得是直得鉴戒的，以后生活中会被无数AI助手包围，
未来2⑶年可能大家讨论的可能不是具体哪款护肤品好用了，而是谈各自的护肤助手是如何懂自己。
总结下肌肤检测的功能层面可以结合GPT模型作为知识大脑，类比是一个AI皮肤医生，在肌肤检测比现有的检测更具有科学性、可用自然语言交互。
又该如何进行商业化落地选择？
进行商业化落地有个很直接的问题就是做2C或者2B，二者的目标都是让用户科学护肤，在我看来只是当下实现的路径选择问题，当下选择2B未来会不会可以2C也不是不可能，毕竟护肤是个复杂问题，没有哪一家美容服务机构/护肤品牌商能解决用户的所有肌肤问题。
当2B做到一定范围可以通过2C平台为用户匹配更适合的商家/产品，对商家/品牌商来讲也能找到目标客户，本质或者解决用户肌肤问题，同时让商家/品牌商利益最大化。
这类2C跟现有的美丽修行、今天你真好看、美团-美人、有甚么本质区分，区分在于信息决策和知识决策，现在看到的都是信息决策，也就是我把所有相关的信息都给你最后怎样决策自己看着办。
知识决策就是信息决策的基础上我基于你的肤质、你的使用处景、你的个人特点等和对美容机构/品牌商深度了解，为你匹配的最好方案，并把理由给你解释清楚，不用你做过量选择，并且比你选择的更适合。
一样做2C平台，终究或者要怎样帮助客户把服务和产品做好，仅仅是连接的价值是不够的。
当下选择2C或者2B可以斟酌以下几点，但不论是哪一种斟酌都需要围绕终究目标去做事，愿景和初心不能变。
训练数据
2C自己聘请医生团队生产数据 ， 2B与客户合作共建数据。
判断高质量的问诊数据的方式是自己有能力本身聘请皮肤医生团队生产或者通过与客户合作共建数据。皮肤领域的文献、书籍、专业文章的数据都相对容易获得，医生与患者的高质量的问诊、问答数据会很少，也可能就是美业垂直模型的壁垒。
使用数据
2C获得用户数据快，2B用户数据发展会比较慢
2C短时间内可以获得大量用户诊断、问答数据，数据飞轮效应效果会比较突出，2B客户的发展速度不会那末快，同时用户数据也受限客户发展范围。
盈利模式
2C盈利模式不明朗 ，2B盈利比较明确
传统2C都是不要钱模式，但目前大模型下没法直接承受算力本钱，现在使用软件进行定阅收费，认知本钱比较高，这样一来前期的启动自资金要比较充足。2B服务客户需求会比较直接，先满足了客户需求就容易产生交易。
转化模式
2C构建多边市场效应，2B无需构建多边市场效应
以大模型构建的利用提供的能力会不会增进产品/项目销售转化，毕竟护肤或者需要具体的产品和项目。
做2C需要构建平台把品牌商和美容服务机构作为具体解决方案商，这是一个多边模式，依照这个逻辑新的2C产品跟“美丽修行”、“今天你真好看”就构成直接竞争关系，需要判断本身有无优势。
做2B帮助品牌商/美容服务机构做好线上服务，进而提升销售转化，无需自己构建产品/项目提供商。
总结以上推测，对2C创新者，在资金、团队上具有很强的实力，在护肤上有独特的用户洞察，方可获得成功的机会。对大多数创新者入局2B会比较稳妥的方式，从满足明确的客户需求，短时间能取得直接的利益。
那作为2B产品给客户带来甚么价值才愿意买单？
新玩法（微信上的“AI护肤助手”）
客户结合新的技术在运营上可以去创造一些新的玩法，可以下降客户尝试本钱。护肤品/美容服务机构全部行业比较卷的状态下，客户希望有新的要夙来创造价值。
缩短与用户之前的距离
传统的渠道/电商的销售方式，品牌商与用户的互动性很有限，没法实时精准了解用户动态，对用户数据的掌握比较浅，现在品牌商间的竞争看的就是谁能更懂目标客户。
服务驱动产品/项目销售转化
对新品来讲，更多是广告营销和活动的方式来增进销售转化，精准上不如先为用户提供一定的线上服务，取得用户信任后转化成销售的可能性就更大。相当于24小时为用户提供了护肤咨询服务，只要有护肤方面的问题都可以咨询"AI护肤助手“。
总之在商业化落地上先斟酌清楚产品切入点，根据本身情况选择。
以上是个人基于以往在美容行业的认知和对GPT技术的理解，在上线测肤的利用场景的一些想法，想法上会不会可行还需要进一步去验证。
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