气味|现实版黑客帝国！AI能给气味编程了，想要啥味要啥味( 三 )
此外 ， 气味王国还与中科院的嗅觉实验室、芝加哥香精香料公司“Orchidia Fragrances”等多个大牛合作 ， 并在成立后一年获得了A轮融资 ， 当时该公司估值已达到1.6亿人民币 。 而后气味王国又在2018年获得了报喜鸟的股权融资 ， 同年 ， 这家公司已经通过快速铺开的影院气味设备盈利了 。
在黄剑炜和他的团队的设想中 ， 是想通过自家的产品为用户还原一个特定场景的气味 ， 比如公园里的桂花香、报纸上的油墨味 ， 还有洗发水特定的干净味道 。 气味的记忆是独特的 ， 因此也能在一定程度上帮助企业建立品牌认知 。
从2015年4月开始正式启动气味王国项目至今 ， 气味王国已经研发出了多款数字气味产品 ， 包括智能气味播放器、气味编辑软件、气味时光机、气味模块等 。
▲X-SCENT 3.0佩戴示意图
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最有趣还数是气味王国的气味播放器 ， 这款名为X-SCENT的播放器已经做到了3.0版本 ， 借助这个挂在脖子上的 ， 类似颈椎仪似的仪器 ， 人们可以在看电影的时候同步闻到画面中的场景气味 。
虽然看电影的时候添加这个设备只需要再多付10元 ， 但是还是有人会疑惑 ， 普通的4D电影在观看时通过影院的气体释放也能达到气味匹配画面的效果 ， 为什么要大费周章使用这么“精致”的气味播放器呢？
原因在于如果在影院整体释放气体 ， 会有气味残留、混淆的问题存在 ， 而气味王国的气味播放器将有效气味传播距离控制在25公分左右 ， 随着电影的播放 ， 气味切换可以做到无缝衔接、不混淆 。
▲在看电影的时候感受到与画面同步的气味
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除此之外 ， 气味王国还自主开发了新型贮味纳米多孔材料及其密闭结构 ， 解决了气味贮存难题 ， 并且开发了采用特殊流道设计的气味释放装置结构使设备能够适配于不同的应用场景 。
为了控制气味喷出量的适宜 ， 气味王国还采用了DSP芯片、高分子材料和精密的气味播放控制系统相结合的解决方案 ， 通过APP、API等实现设备在各应用场景中对气味的远程定时定量播放和控制 。
同时 ， 气味王国把气味做成胶囊 ， 根据不同的电影更换气味胶囊 ， 而后以工业433M无线传输的方式控制 ， 一次可以播放12种不同的味道 。 此外 ， 这种气味播放严格控制在毫秒级 ， 因此也不必担心吸入大量的气味颗粒而产生身体不适 。
目前 ， 全国已经有气味电影特效厅70多个 ， 气味电影付费观影人数超200万 ， 杭州西溪湿地、烂苹果乐园等均已开设气味王国的气味体验馆 。
除了气味播放器 ， 用户还可以使用气味王国自研的Scent Magic气味编辑器自行编辑气味脚本 ， 创作自己的气味作品并分享 ， 活脱脱是一款气味版的“美图秀秀” 。
而气味时光机、气味模块等也以相似的功能 ， 适用于不同的场景 。 未来 ， 气味王国还将把数字嗅觉应用变得更加精致化、个性化 ， 以满足不同领域的需求 。
▲在参观博物馆时闻到与展品对应的气味
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三、头部玩家的“数字嗅觉”大潮：“电子鼻”时代来了？
除了以上提到的两家专注于“数字嗅觉”业务的初创公司 ， 谷歌、英特尔等头部玩家在近些年也开始踏足“数字嗅觉”领域 。
1、谷歌团队使用神经图形网络识别、预测气味
人类的气味感知是激活400种不同类型嗅觉受体 ， 其中的百万分之一的嗅觉感知神经元（OSN）将信号发送到嗅球 ， 然后再发送到大脑中其他结构的结果 。
一个由化学、生命科学和AI研究人员组成的团队 ， 从去年开始就已经着手使用图形神经网络来识别气味分子并预测气味 。
这项工作是由谷歌、加拿大高级研究学院、矢量人工智能研究所、多伦多大学和亚利桑那州大学的研究人员创建的 ， 他们制造的模型在一项目的为“绘制化学特性 ， 以预测受试者的行为反应”的“Dream嗅觉预测挑战赛”中表现得最好 。
研究人员认为 ， 分子识别的机器学习应用程序的进步 ， 可以帮助人工智能像模仿视听觉一样预测气味 。
这个团队的科学家在《arXiv》上发表的题为《机器学习气味：学习小分子的通用感知表示》的论文中写道 ， 将原子视为节点 ， 将化学键视为边缘 ， 则可以将分子解释为图形 。
类似于AI模仿视觉和听觉等其他感觉的方式 ， 在这项研究中 ， 气味小分子通过向量值的形式重复传递 ， 最后将汇总代表整个分子的单个矢量作为已知分子的特征传递到网络中 ， 因此无需手动操作就可以通过图形神经网络（GNN）实现直接预测单个分子的气味 。
▲气味小分子的传递过程
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