那些藏在皁片裡的創業機會

　　基於這些數字，我們可以做一個不恰當的比喻：我們所在的地球，其實是一個每時每刻都在以不同角度瘋狂selfie的自拍狂魔!反過來說，我們每個使用者都生活在“上帝視角”裡，因為每天數量巨大的圖片可以拼合出一個非常巨集觀的景象。而這些數字最直接的影響，是推動了一批圖片社交應用：Snapchat身價上漲至數百億美元，Instagram單月活躍使用者數超過twitter。

　　我是直到註冊了Instagram才開始大量拍照的。在這之前，我對拍照沒多少熱情，原因很簡單，我太懶了。手機的攝像頭雖然跟專業的攝像器材比起來差很多，但同時拍照的門檻也變得更低。Instagram的濾鏡很好的彌補了手機照片的低質效果。也因此讓我覺得，未來影象內容的發展方向一定是移動化的、社交化的、網際網路化的。

　　為什麼是皁片?

　　在探討影象成為網際網路上最喜聞樂見的可消費資料型別之前，我們先來說說普通人眼裡的皁片。

　　我這個年齡的大部分人成長過程中拍的照片還是比較少的。只有逢年過節、重要場合、全家出門旅遊之類的事情，才會有拍照的機會。能存留下來的有故事的照片自然也非常少。我們大部分人關於成長的記憶更多是刻在了某一首歌、某一本小說、某一部電影裡。我們主要靠自己的頭腦去備份這些記憶。

　　但想想現在這個時代的小孩們，他們一出生就是網際網路畫素大爆炸的時代：更大的頻寬、無限的儲存容量、更低的拍照成本，這些因素讓這個時代的小孩把成長和照片捆綁在了一起。越來越多的小孩習慣玩Snapchat，並把拍照視作寫字一般平常的事情。毫無疑問，影象將成為更容易打動使用者的資料型別，因為照片是他們成長過程中最親切的載體。

　　產生新的問題

　　畫素大爆炸之後，有一個最直接的問題是：我們將如何在成千上萬張照片中找到自己想要的那張?

　　這個問題會變得越來越重要，因為：

　　第一，人們對圖片的消費需求會越來越高;

　　第二，圖片正成為越來越多的人尋找記憶的***，網際網路也正變得越來越“視覺化”。這時我們討論的影象，更多的被視作一種和文字一樣的屬於網際網路基本組成部分的原子元素。而視覺化的網際網路，影象將像文字那樣，成為尋找內容的***：以前你通過一段文字、一個帖子，一篇部落格這種文字形式去關聯、跳轉、發現、並消費其他感興趣的內容。而在以後，更多的使用者將從文字轉向圖片。

　　這是因為，相較於文字，影象天生更對我們的胃口。我們消費文字的流程分三步：先讀一遍，再聯絡語境，最後解析出資訊;而影象掃一眼就勝過千言萬語了。在資訊越來越臃腫的未來，我們能消化的資訊數量是有限的，而更直觀的影象將會帶來更快的消費速度，因此網際網路將更加“視覺化”。

　　網際網路的呈現方式有所改變之後，相應的移動端，比如手機、平板以及其他裝置，也將跟著轉變，進而高度依賴影象這種資料格式。

　　影象分流文字的結果是，人們將被數不勝數的圖片壓得喘不過氣來。這種變化最大的不同點在於，文字類的東西實在太好操作了。資訊大爆炸卷著滾滾濃煙襲來時，消費者還有內容的個性化定製、細分領域的推薦演算法——稽核機制甚至都沒有受到多少影響，因為有“遮蔽詞庫”。你看，文字簡直太好控制了。

　　但圖片不同，我們對圖片的操作還不成熟、我們的技術尚顯幼稚。

　　因此，未來如何在畫素大爆炸中開闢一塊不被資訊汙染的空地，如何過濾和分類過剩影象，讓人發現並消費自己真正想要的圖片，會是一個非常重要的問題。

　　問題產生機會

　　產生問題的同時，往往也意味著，各種各樣解決問題的機會來了。將有一大波公司為了解決這些問題而成立，提供各種解決方案和相應服務。這些都將產生新的商業模式，創造新的社會價值。

　　那麼具體要如何挖掘這些機會?我們不妨先試著做點分析。

　　我自己使用Instagram的感覺是，經常需要使用標籤來給圖片進行分類，以便以後我能在大量圖片中快速找出我想要的那張。這些事情如果是系統自動完成的，對使用者來說會非常省力。Google Ventures的Rick Klau曾經把自己家裡的所有照片都掃描上傳到網上，然後發現Google+的#autoawesome特性自動把照片進行了分類、美化、甚至是剪輯，重現了當時相機記錄時的美好情景。這就是個不錯的選擇。

　　我們現在已經不太需要那些美化照片的濾鏡了，更緊迫的需求是能夠讓照片“自動浮出來”的功能。六個月前的某一張照片，你現在還能找的出來嗎?幾乎不太可能吧。提供個性化的照片體驗、幫助使用者快速找到最想要的那張圖片，這些都是類似Twitter或者Facebook這樣的公司應該重視的發展機會——但是他們好像都在忙著其他專案。

　　這對其他創業公司來說倒是好事，反正大家都在同一起跑線上。

　　不過這還只是一些最基本的需求而已。除此之外，我們還需要更直觀的流線型的操作導航，來適配更視覺化的web網站。

　　真正的價值

　　人們拍照的方式和習慣已經發生了很大變化：現在大部分人都是利用零碎時間拍照片，然後隨手就上傳到社交平臺上***最後想找某張圖片又要花費很長時間才能找到***。這裡的照片，更多的以一種資料流的方式注入互聯網裡。而這種斷斷續續的資料流，合起來其實就是使用者的意識流。

　　這些意識流都是很有價值的研究資料，因為他們代表了使用者的網上行為。基於這些資料，可以建立一套更完善的影象搜尋演算法。Google的以圖搜圖在挖掘相關聯的圖片內容方面還是做得不夠好，有時它給出的搜尋結果完全牛頭不對馬嘴。未來頂級的影象服務，不僅可以找到真正相關的圖片，還可以把照片和地點、事件等資訊對映起來。並且，它會從我們的社交行為裡捕獲到線索和訊號，讓合適的圖片在適合的時機與合適的使用者場景下自動“浮現”出來。就像SwiftKey帶來了更智慧、更個性的手機輸入法，這一種影象服務能改變的東西也非常多。

　　從影象內容的基礎分析，到影象的資料探勘，都有很多創業機會。人腦有很大一部分空間是用來處理影象內容的，機器智慧如果想進一步往人的方向發展，讓機器擁有影象認知和影象處理的能力就很關鍵了。這同時也是一個機會，Facebook的人工智慧實驗室在這方面做的還不錯。

　　但在未來，真正的價值和創造，將在海量圖片的縫合中產生。這種影象的縫合與文字的整合是類似的：都要先聚集海量資料，再從中抽取、分析、創造有價值的東西。文字的資訊整合養活了一大波創業公司，而圖片的縫合將繪製出一個更巨集觀的視覺世界，從中抽取到的資訊，一點點的累積起來，同樣會是另一堆價值連城的寶藏——並且，由於技術難度的原因，這種價值將會被放大。

　　華盛頓大學的GRAIL實驗室的社群照片收集專案是一個不錯的例子：他們想基於Flickr上公開發表的2千萬張照片，來構建一整個羅馬城市的3D模型，這一平臺被稱作PhotoCity。在以前做這樣一個實驗，花費將非常昂貴，但是隨著雲端計算成本的不斷下跌，從海量影象裡挖掘有效資訊變得比較容易——這同時也將創造很多其他的機會。

　　另一方面，很多攝像裝置也在不斷優化中***比如可穿戴裝置或者無人機上的攝像裝置***。越來越多人眼看不到或者容易忽略的內容，將會被越來越多的攝像頭記錄下來。更多不同角度的圖片將被新增到網路中，這也將創造很多不同的機會。比如，照片中內嵌的地理資料資訊：很多汽車裝載有協助導航和停車的攝像頭，這些攝像頭拍攝的照片都具有地理資訊，而這些資訊對改善半自動或者全自動汽車的精確度和位置系統有很重要的作用。

　　相比這些機會，影象遇到的問題其實也會很多：影象比文字要大得多，這意味著需要更大的頻寬、更多的儲存容量。而這些對初創企業來說是很不利的。另一個問題是，在海量照片中，無效的垃圾照片太多了，而且這個數量只會持續增加，有人預計到2014年底整個網際網路擁有的全部照片數量將超過8800億張，如何處理這些照片將是一個非常大的挑戰。

　　文字、影象、音訊、視訊，處理難度層級遞增。影象比文字來得豐富，處理難度又比視訊來得低，所以就不遠的未來而言，影象的機會應該要更大一些。當然，整個網際網路一定是元素種類越來越豐富的，各種元素彼此協作，共同繪製出更立體的內容。