基于這些數(shù)字，我們可以做一個不恰當?shù)谋扔鳎何覀兯诘牡厍?，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，我們每個用戶都生活在“上帝視角”里，因為每天數(shù)量巨大的圖片可以拼合出一個非常宏觀的景象。而這些數(shù)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(shù)百億美元，Instagram單月活躍用戶數(shù)超過twitter。

　　我是直到注冊了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(yè)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，未來圖像內容的發(fā)展方向一定是移動化的、社交化的、互聯(lián)網(wǎng)化的。

　　為什么是皂片?

　　在探討圖像成為互聯(lián)網(wǎng)上最喜聞樂見的可消費數(shù)據(jù)類型之前，我們先來說說普通人眼里的皂片。

　　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(jié)、重要場合、全家出門旅游之類的事情，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。我們大部分人關于成長的記憶更多是刻在了某一首歌、某一本小說、某一部電影里。我們主要靠自己的頭腦去備份這些記憶。

　　但想想現(xiàn)在這個時代的小孩們，他們一出生就是互聯(lián)網(wǎng)像素大爆炸的時代：更大的帶寬、無限的存儲容量、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，并把拍照視作寫字一般平常的事情。毫無疑問，圖像將成為更容易打動用戶的數(shù)據(jù)類型，因為照片是他們成長過程中最親切的載體。

　　產生新的問題

　　像素大爆炸之后，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入口，互聯(lián)網(wǎng)也正變得越來越“視覺化”。這時我們討論的圖像，更多的被視作一種和文字一樣的屬于互聯(lián)網(wǎng)基本組成部分的原子元素。而視覺化的互聯(lián)網(wǎng)，圖像將像文字那樣，成為尋找內容的入口：以前你通過一段文字、一個帖子，一篇博客這種文本形式去關聯(lián)、跳轉、發(fā)現(xiàn)、并消費其他感興趣的內容。而在以后，更多的用戶將從文字轉向圖片。

　　這是因為，相較于文本，圖像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(lián)系語境，最后解析出信息;而圖像掃一眼就勝過千言萬語了。在信息越來越臃腫的未來，我們能消化的信息數(shù)量是有限的，而更直觀的圖像將會帶來更快的消費速度，因此互聯(lián)網(wǎng)將更加“視覺化”。

　　互聯(lián)網(wǎng)的呈現(xiàn)方式有所改變之后，相應的移動端，比如手機、平板以及其他設備，也將跟著轉變，進而高度依賴圖像這種數(shù)據(jù)格式。

　　圖像分流文本的結果是，人們將被數(shù)不勝數(shù)的圖片壓得喘不過氣來。這種變化最大的不同點在于，文本類的東西實在太好操作了。信息大爆炸卷著滾滾濃煙襲來時，消費者還有內容的個性化定制、細分領域的推薦算法——審核機制甚至都沒有受到多少影響，因為有“屏蔽詞庫”。你看，文本簡直太好控制了。

　　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，未來如何在像素大爆炸中開辟一塊不被信息污染的空地，如何過濾和分類過剩圖像，讓人發(fā)現(xiàn)并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(yè)模式，創(chuàng)造新的社會價值。

　　那么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，經常需要使用標簽來給圖片進行分類，以便以后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(tǒng)自動完成的，對用戶來說會非常省力。Google Ventures的Rick Klau曾經把自己家里的所有照片都掃描上傳到網(wǎng)上，然后發(fā)現(xiàn)Google+的#autoawesome特性自動把照片進行了分類、美化、甚至是剪輯，重現(xiàn)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(xiàn)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(xiàn)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、幫助用戶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(fā)展機會——但是他們好像都在忙著其他項目。

　　這對其他創(chuàng)業(yè)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(wǎng)站。

　　真正的價值

　　人們拍照的方式和習慣已經發(fā)生了很大變化：現(xiàn)在大部分人都是利用零碎時間拍照片，然后隨手就上傳到社交平臺上(最后想找某張圖片又要花費很長時間才能找到)。這里的照片，更多的以一種數(shù)據(jù)流的方式注入互聯(lián)網(wǎng)里。而這種斷斷續(xù)續(xù)的數(shù)據(jù)流，合起來其實就是用戶的意識流。

　　這些意識流都是很有價值的研究數(shù)據(jù)，因為他們代表了用戶的網(wǎng)上行為?；谶@些數(shù)據(jù)，可以建立一套更完善的圖像搜索算法。Google的以圖搜圖在挖掘相關聯(lián)的圖片內容方面還是做得不夠好，有時它給出的搜索結果完全牛頭不對馬嘴。未來頂級的圖像服務，不僅可以找到真正相關的圖片，還可以把照片和地點、事件等信息映射起來。并且，它會從我們的社交行為里捕獲到線索和訊號，讓合適的圖片在適合的時機與合適的用戶場景下自動“浮現(xiàn)”出來。就像SwiftKey帶來了更智能、更個性的手機輸入法，這一種圖像服務能改變的東西也非常多。

　　從圖像內容的基礎分析，到圖像的數(shù)據(jù)挖掘，都有很多創(chuàng)業(yè)機會。人腦有很大一部分空間是用來處理圖像內容的，機器智能如果想進一步往人的方向發(fā)展，讓機器擁有圖像認知和圖像處理的能力就很關鍵了。這同時也是一個機會，F(xiàn)acebook的人工智能實驗室在這方面做的還不錯。

　　但在未來，真正的價值和創(chuàng)造，將在海量圖片的縫合中產生。這種圖像的縫合與文本的整合是類似的：都要先聚集海量數(shù)據(jù)，再從中抽取、分析、創(chuàng)造有價值的東西。文本的信息整合養(yǎng)活了一大波創(chuàng)業(yè)公司，而圖片的縫合將繪制出一個更宏觀的視覺世界，從中抽取到的信息，一點點的累積起來，同樣會是另一堆價值連城的寶藏——并且，由于技術難度的原因，這種價值將會被放大。

　　華盛頓大學的GRAIL實驗室的社區(qū)照片收集項目是一個不錯的例子：他們想基于Flickr上公開發(fā)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，但是隨著云計算成本的不斷下跌，從海量圖像里挖掘有效信息變得比較容易——這同時也將創(chuàng)造很多其他的機會。

　　另一方面，很多攝像設備也在不斷優(yōu)化中(比如可穿戴設備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添加到網(wǎng)絡中，這也將創(chuàng)造很多不同的機會。比如，照片中內嵌的地理數(shù)據(jù)信息：很多汽車裝載有協(xié)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信息，而這些信息對改善半自動或者全自動汽車的精確度和位置系統(tǒng)有很重要的作用。

　　相比這些機會，圖像遇到的問題其實也會很多：圖像比文本要大得多，這意味著需要更大的帶寬、更多的存儲容量。而這些對初創(chuàng)企業(yè)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(shù)量只會持續(xù)增加，有人預計到2014年底整個互聯(lián)網(wǎng)擁有的全部照片數(shù)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(zhàn)。

　　文字、圖像、音頻、視頻，處理難度層級遞增。圖像比文本來得豐富，處理難度又比視頻來得低，所以就不遠的未來而言，圖像的機會應該要更大一些。當然，整個互聯(lián)網(wǎng)一定是元素種類越來越豐富的，各種元素彼此協(xié)作，共同繪制出更立體的內容。