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AI美妆行业背景与现状

AI美妆是指人工智能深度融入美妆产业全链路，重构以用户、数据和持续服务为中心的智能化生态。AI美妆通过在消费端、产品端、品牌端和服务端四个端侧实现双向赋能，为消费者创造“产品+数据+服务+体验”的整合价值，为生产者带来降本增效与长效价值沉淀。

美妆美容仪行业大盘概览：护肤品类销售额达到2318亿元，占据绝对主导地位。美容仪赛道出现小幅回落，同比下滑1%；护肤、彩妆、香水香氛均实现销售额同比上涨，其中彩妆增长势头最为亮眼，同比增速达到9%。抖音平台表现突出，彩妆、护肤、美容仪、香水香氛四大品类全部实现同比正向增长。

AI美妆相关政策法规：国家政策鼓励AI技术在美妆行业的应用，推动行业向科技精准创新驱动发展。

驱动AI美妆产业变革的核心引擎：

• 产业品牌竞争驱动：从产品力比拼升级为“谁更懂消费者”，AI成为重塑格局的关键变量。千禧一代与Z世代是先锋，追求技术个性化、便利性、透明度和结果导向。
• 消费者需求驱动：重视移动优先体验、可持续叙事、数据支持的美妆宣传；社交购物驱动虚拟试用与互动。
• AI技术升级驱动：AR/VR、计算机视觉、深度学习、生成式AI、大语言模型等成熟，使超个性化体验从概念走向商用。

AI美妆的三个阶段：

• 数字化阶段：AR试妆，线上可视化。
• 智能化阶段：AI测肤，个性化推荐。
• 生成式阶段：AIGC共创，产品定制。

AI赋能化妆品全产业链上下游应用分析：AI正在把化妆品行业向数据驱动决策发展，包括研发、检测、设计、营销等环节。

AI美妆应用场景：

• AI测肤评估与精准推荐：用户通过手机或线下智能设备拍摄面部图像，利用算法对皮肤进行特征提取，自动识别皮肤健康指标，并结合肤质类型、气候环境等因素输出个性化产品推荐。
• AI美容顾问与对话式导购：基于大语言模型构建的智能对话系统，用户通过自然语言描述具体诉求，AI理解意图后从品牌产品库与知识库中检索信息，生成个性化推荐与护肤指导。
• AI需求预测与柔性供应链：AI美妆应用场景：AI需求预测与柔性供应链，行业向拉式生产转型。

AI美妆品牌案例：珀莱雅、欧莱雅、雅诗兰黛、花西子、美图宜肤、爱茉莉、金茉、旭茵、谷雨、丝芙兰、祖玛珑、奇华顿等。

AI美妆消费者洞察：AI美妆认知触达较高，但品牌记忆仍弱，39%尚未使用AI定制护肤方案。使用过AI测肤、定制护肤方案的消费者对技术评价不算差，但真正的卡点在输出端：建议空泛、只推自家产品、数据不稳定、看不懂指标。

AI美妆趋势与建议：

• 趋势一：消费端AI体验全面升级
• 趋势二：AI赋能智造减废
• 趋势三：AI与线下深度融合：AI融合线下门店，打造评估式零售新范式，实现消费者需求精准挖掘。

AI美妆的短期、中期、长期机会：

• 短期机会：AR试妆/AIGC内容/AI导购/数字人直播、AI测肤小程序与基础个性化推荐、智能客服与私域自动化运营、柔性供应链的需求预测试点。
• 中期机会：AI辅助配方研发与原料创新、功效评价的数字化与标准化、模块化个性化产品体系、全渠道皮肤档案与用户分层运营、AI驱动的S&OP与柔性制造。
• 长期机会：生成式共创与产业生态重构、研发智能化与个性化服务规模化、成熟工具的规模渗透与体验优化。

AI美妆成熟品牌与新锐品牌机会点：成熟品牌需关注研发智能化与个性化服务规模化，新锐品牌需关注成熟工具的规模渗透与体验优化。

AI美妆针对不同消费者的机会点：针对不同需求的消费者，提供差异化的AI美妆服务。

核心观点

• 市场回顾：截至2026年3季度，公募FOF基金数量增长，规模小幅下降。偏债型、平衡型、偏股型FOF基金规模及数量均有所下降。普通型、目标日期型、目标风险型FOF基金规模及数量均有所下降。3亿以下规模FOF基金占比高达62.76%。
• 新发概况：FOF基金发行份额下降趋势持续，3季度发行份额为312亿份，同比下降35.93%。
• 业绩表现：偏债型FOF基金业绩表现更佳，3季度区间收益率中位数、均值分别为-0.93%、-1.44%。普通型FOF基金业绩表现更优，3季度区间收益率中位数、均值分别为-1.58%、-4.90%。
• 配置分析：FOF基金持仓结构稳定，3季度仓位为90.79%，股票仓位为1.52%。债券基金仓位较高，占比61.13%。偏债型FOF基金配置债券基金、指数基金、另类投资基金、股票基金比例有所变化。易方达供给改革（002910.OF）、短融ETF海富通（511360.OF）等基金配置数量及规模靠前。
• 股票配置：直接参与股票投资的FOF基金数量有所下降，3季度为35.76%。电子、电力及公用事业、有色金属行业配置占比居前。
• 个人养老金基金：截至2026年3季度，Y份额个人养老金基金规模为181.40亿元，其中目标日期型基金规模104.52亿元，目标风险型基金规模76.88亿元。易方达基金、兴证全球基金、工银瑞信基金为管理规模前三的基金管理人。

关键数据

• 截至2026年3季度，全市场共有670只公募FOF基金，规模3036.79亿元。
• 3季度偏债型、平衡型、偏股型FOF基金规模分别为2367.44亿元、320.22亿元、339.32亿元。
• 3季度普通型、目标日期型、目标风险型FOF基金规模分别为2412.69亿元、248.09亿元、376.01亿元。
• 3季度FOF基金直接投资股票的仓位为1.52%。
• 3季度Y份额个人养老金基金规模为181.40亿元，数量218只。

研究结论

FOF基金市场持续发展，但规模增长放缓，业绩表现不佳。债券基金仍是FOF基金主要配置标的，股票仓位较低。个人养老金基金市场稳步扩容，目标风险型基金表现更优。

Part1 研究背景
近年来全球大停电事件频发，对关键领域造成严重影响。开展电力系统可靠性评估技术研究有助于辨识电网薄弱环节，为运行规划和风险防控提供支撑。传统可靠性评估方法面临计算效率和精度难以两全的挑战，而量子计算凭借其并行处理能力为解决这一问题提供了新思路。

Part2 量子计算在可靠性评估中的应用探索
量子计算基于量子力学原理，利用叠加态特性实现并行计算，其发展历程可追溯至1980年曼宁提出构想，1981年费曼倡导模拟，1985年多伊奇证明其普适性。量子计算机在系统状态抽样方面具有显著优势，3个量子比特可同时表示8个状态，远超经典比特的逐个处理模式。

研究探索1：基于量子计算理论的发电系统可靠性评估
构建了量子可靠性评估建模框架，包括系统状态制备、量子计算、可靠性指标计算和观测模块。通过量子态表征发电机工作状态，概率振幅表示元件和系统状态概率，计算LOLP（期望失负荷时间）和EENS（期望缺供电量）。为解决实际状态概率与均匀分布的矛盾，采用量子旋转操作使概率幅与发电机可用率匹配。LOLP和EENS的量子计算模型分别通过量子比较器和相关量子线路实现。

研究探索2：基于量子深度优先搜索算法的发输电系统可靠性评估
针对发输电系统可靠性评估的复杂性，提出量子深度优先搜索算法，通过量子叠加态提高搜索效率。研究涵盖系统解列判定、潮流计算等环节，设计了量子-经典混合算法求解非线性方程组，并通过算例分析验证了量子潮流计算模型的有效性。测试系统包括自行设计和RBTS测试系统。

研究探索3：基于量子卷积的发电系统可靠性评估
提出基于量子卷积的可靠性评估模型，实现失负荷概率和期望缺供电量的计算。通过量子卷积电路模型，编码机组状态和负荷数据，利用量子加法器实现机组容量的受控卷积，最终提取等效负荷持续曲线数据。

Part3 结论与展望
初步探索了量子计算在电力系统可靠性评估中的应用，验证了该交叉领域的可行性与潜力。当前正围绕量子优化方法、量子神经网络、量子网络流计算等方向展开研究。后续计划持续优化算法设计，开展仿真验证，并探索抗噪、轻量化的量子-经典混合计算架构。

全球计算发展正经历重大结构性转型，呈现出四大趋势：通用计算向AI计算与高性能计算的融合加速；计算基础设施从独立数据中心向集群和超节点演进；计算服务从资源分配向基于任务的提供转变；计算与网络的本地合作向跨区域整合发展。全球计算基础设施部署加速，美国、中国和欧盟分别凭借其技术优势和战略布局，推动超大规模计算设施建设。然而，全球计算发展也面临资源分布不均、生态系统壁垒、跨领域协调能力有限等挑战。

世界计算力网络（WCPC）应运而生，致力于构建一个开放、互联、绿色、安全、可信和包容的全球计算合作框架，其核心理念是“连接全球计算资源，促进人工智能发展”。WCPC将实现全球计算系统的协调发展，促进计算设施和网络的国际互联，实现资源的协调配置，并推动全球服务互联互通和安全信任保障。WCPC将重点支持国际大科学计划、协同应对全球挑战、深化跨国产业合作、缩小全球计算鸿沟等应用场景，为各国带来共享发展机遇。

WCPC将分阶段发展，近期目标是建立国际共识，完善合作机制，开展技术验证；中期目标是开展区域计算平台互联试点，开展示范应用，扩大测试验证网络；长期目标是实现区域计算资源大规模协调，实现服务互认，构建全球服务网络。WCPC将深化与全球南方的合作，帮助其提升计算能力，缩小数字和AI鸿沟，实现共享繁荣。WCPC将建立开放包容的全球治理体系，制定评估框架，推动未来全球合作，为构建人类命运共同体贡献力量。