如何使女性受众更容易与美容整形机构迅速地达成信任关系，如何使美容整形机构更准确地提供出适合女性受众的皮肤建议，最终实现双方的良性互动，被视为美容护肤界的“终极痛点”。
据调查，在初次接触美容整形机构时，65%的女性对他们提出的美容护肤建议存在半信半疑的心态；29%的女性觉得他们提出的美容护肤建议不够具有说服力；仅有6%的女性觉得无条件相信他们提出的美容护肤建议。
皮肤的白皙度、细腻度、油腻度、有无斑点等，都是界定皮肤状态的重要标准，对皮肤状态实现分项目管理、细质化鉴别、深入式剖析，最终实现皮肤状态的界定标准。有了“标准化”，对皮肤的建议便能做到有据可依，有据可考。但如何应用新技术来破解这些难题呢？让我们一起来了解这款智能黑科技——“嫦娥皮肤解码机器人”。
什么是嫦娥皮肤解码机器人？
解码，即解读深层密码，常用于基因和细胞层面的解码，嫦娥机器人的解码是在没有任何的伤害下，利用光学原理获取真实反馈皮肤表皮和皮肤5毫米下的肌肤图片，通过人工智能进行神经网络算法精准分析出皮肤问题并解读出来，最终在大数据下实现皮肤解读和干预、治疗，这就是皮肤解码机器人。
嫦娥皮肤解码机器人可以改变面部数据解析的方式，通过皮肤译码终端、皮肤专家、云端大数据库和移动应用终端，医院可以更深入了解参与者的临床数据，这有效地辅助重构美容整形机构和客户间的互动体系，使护肤建议能够提升精确度，更具说服力，降低风险。
皮肤领域的人工智能化创新的核心是，借助人工智能和云计算能力、大数据库以及终端设备，并将其应用到以下四大领域：
（1）AI解析皮肤
（2）云端大数据库
（3）无创诊断技术
（4）全脸识别系统
四大领域详细说明
1AI解析皮肤
AI，又叫人工智能，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。
皮肤解码机器人，相当于把无数个医护人员数十载的经验集合成一体，并且不存在退休、衰老等问题，可以实现无休止的进步，同时能对错误的信息进行实时纠正，不断自我学习自我完善。它的语音咨询功能，能够实现人机交互，让用户与机器人之间得以交流，并在语音提示下顺利完成一系列后续操作。
2云端大数据库
皮肤解码机器人可以将参与者的皮肤数据进行记录和学习，并在云端形成数据系统化管理，传统的检测仪仅在本地具有数据采集和管理，功能相当局限。但有了大数据平台后，就有了一个无限大的扩展空间。
利用大数据分析，能够总结经验、发现规律、预测趋势。掌握的数据信息越多，预测便能更加科学、精确、合理。皮肤解码机器人的海量面部皮肤数据，只有结合人工智能的解析方式，促使解码结果更加精准化发展，才能实现其价值。
皮肤解码机器人的数据采集是一个不断积累与进步的过程，未来将建成亚洲最大的皮肤数据库。并以此为依托，使皮肤解码数据更加准确，更符合亚洲人的面部皮肤特点。
3.基于皮肤图像解码的无创诊断技术
无创诊疗就是无创伤的诊断和治疗，具有不开刀、不全麻、不出血、无感染等优点。无创诊疗因此被人们称为是未来最有潜力的医疗技术。
基于皮肤图像解码的无创诊断技术，将无创诊断引入皮肤解码领域，使用非接触性的方法获取皮肤各项数据，用户所需花费的时间只有短短几十秒，且无任何创作和痛苦，便能详细获知皮肤的问题、成因，以及解决方法。并且可以为医学和皮肤护理专业机构，提供科学准确的无创诊断依据，并可在线为客户提供精准的皮肤抗衰治疗建议，提高客户忠诚度与粘度，扩大企业口碑影响力，促进企业可持续发展。
4全脸识别系统
“全脸识别”技术，成功地屏蔽毛发、眼睛、鼻孔、嘴巴等区域，只读取有效皮肤数据，相较于非全脸识别技术，读取的皮肤数据更全面、更准确，因此反馈给用户的肤质结果更符合标准化。
“嫦娥皮肤解码机器人”成功突破全面部影像信息捕获的技术瓶颈，实现全面部采用数字解码手段，“全方位、穿透式、多变谱”的分级影像捕获。
在显示结果上，还有模拟老化功能，针对肌肤真实状态，为用户提供时间维度上的预测功能，用直观的方式让用户了解到自己皮肤的发展趋势，提升用户的抗衰老意识。
美容行业的很多问题，都是由于缺乏行业标准造成的。由于缺乏行业标准，所以无法评估服务效果。由于对“美”的标准因人而异，同时行业协会、*府各部门对医疗美容及美容美发行业的规范化标准缺失，使经营者与消费者无法客观评价服务的结果，因此容易出现美容纠纷，造成投诉率增高。
皮肤解码机器人，从技术层面提供了第三方权威的分析结果，可以为美容行业关于皮肤方面的服务提供客观的标准。考虑我国美容整形行业的发展趋势和行业需求，加上人工智能、云计算、大数据等技术的创新和发展，技术的提升必将带来美容整形行业的转型，人工智能化将越来越多地与美容整形行业相结合，而皮肤解码机器人也将越来越多地运用到行业的方方面面。