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2004年，哈佛大學學生馬克·扎克伯格發佈了Facebook的雛形，讓哈佛大學的學生能夠使用僅限校園內用户的在線社交工具，開啓了在線社交時代爆發性發展的時代。
十數年過去，在線社交這件事有了眾多形態：興趣交友、熟人社交、社羣、陌生人社交等等，然而支撐“在線人格”的內容卻沒有太多變化：一個ID，一些圖片，或是一段文字。
同樣，以LBS（Location Based Service）為特點的在線服務，如在線點評app Yelp、大眾點評，依靠的往往也是用户主動上傳的圖片和文字信息，在此基礎上再做分析與興趣推薦等服務。
“新的數據維度往往會促進新的產品誕生。其實，現代人手機裏有着大量沉睡的圖片，這些圖片上的時間、地點、人物等信息構建出了獨特的‘時空印記’，這樣的印記能夠讓我們在龐大的AI圖片數據中更明確地看到每個人的特點。隨着AI的發展，這些內容能夠真正數字化，也帶來了更多的在線業務的可能性。”「AI影集」Timebook創始人陳奕龍向鈦媒體App表示。
陳奕龍提到的“更多可能”，包括在線交友、興趣社交、本地服務、社羣組建、在線廣告、產品推薦等等。
在剛剛對外發布的產品「AI影集」中，通過上傳圖片（也就是“印記”），用户特點被AI通過這些印記一一構建出來：一個享受孤獨的美食家，一位旅居海外的遊子，或是一個對生活仍充滿熱情的母親。更有趣的是，將這些內容匯聚，還可以構建出屬於羣體的回憶，甚至是整個世界的映射。
這樣的印記可以被用於尋找與自己有緣分的人或事物，比如與某個曾經去過的地方的印記完成連結、進行時空漫遊，關注那裏的時間流，或是在那個時空出現過的有興趣的人；對於有更多探索需求的用户來説，他們還可以通過AI“時空雷達”，每24小時在世界各地的印記中找到和自己有着相似經歷、興趣的人。
在騰訊工作時，陳奕龍曾打造過一個利用AI進行圖片自動分類及處理的微信小程序，在首次看到這個小程序時，Pony評價：“未來所有照片都要上雲，雲端照片與 AI 結合會有巨大的未來”。
在產品發佈、公司目標逐漸清晰之際，再回想起這個當時的評價，陳奕龍再次堅定了當時的解讀：“圖片本身並不重要，重要的是從中挖掘出來的價值和延伸意義。”
AI影集的匹配邏輯：挖掘圖片的“時空印記”在使用Timebook時，用户有三種主要玩法：
首先，和產品名契合的“時空漫遊”。用户通過自己手機相冊中的照片來開啓“時空漫遊”，發現照片中的“時空線索”（如圖片上的定位、人物等），通過這些線索進入照片定格的時空，關注那裏的最新動態，認識那裏有趣的人。
“這就像一場沒有時間、地點限制的時空漫遊，用户可以通過技術重回這個時空——也許能看到自己路過在墾丁時曾經餵養過的小狗已經長大了、或是和一個陌生人去過同一個地方。”陳奕龍表示。
在這個時空裏，用户可以自由地繼續探索——這個陌生人過着什麼樣的生活？可以進入他的時間流看一看，或者在他的個人主頁與他對話；這個地方還有什麼樣的人造訪過？用户還可以在它的時空流裏發現更多有緣的人、事、物。
日本藤澤一家水族館的時間流
其次，印記匹配。
用户可以選擇一張照片，尋找和它有關係的其他印記。如一張日出印記可以匹配到更多美麗的日出。這意味着，用户能以自己的興趣點或經歷為錨，探索全世界相關的影像。一張隨手拍下的天空，可以帶用户體會世界各地天晴、天陰、狂風暴雨、清晨傍晚的不同天空景色。
左：時空雷達推薦 右：印記匹配
最後，用户可以選擇主動上傳照片，使用“時空雷達”。AI會通過這些照片進入搜索和匹配過程，推薦與他/她有多個印記交匯的用户。時空雷達有24小時的內置CD。
這意味着，你可能會遇見一位陌生的有緣人，在某一時刻，你們都觀賞了一場日落；在另一些時刻，你們出門看海、或是和朋友聚會時小酌了一杯。這些從印記中延伸出的標記定義了AI影集中的人格，Timebook再通過AI技術把你們聯結到了一起。
雷達使用完畢後，用户會收到10位推薦：“截至2020年9月2日，已發現你們的4次重要交匯。2020年1月3日在Masjid的你，與2017年6月4日在地球上某個地方的她，都感受到了餘暉”，右鍵點擊喜歡，左鍵點擊不感興趣。假如雙向連接完成，用户就可以與陌生人結為好友，開展對話。
Timebook的AI技術進行圖片匹配和分類方式，主要有四層：
- 首先，初步圖片識別，給圖片內容打標籤；
- 其次，興趣識別：通過圖片初步識別的內容、時間、地點等結果，進一步劃分興趣點。
- 再次，興趣點分類挖掘，基於用户上傳的照片自動聚類，不斷豐富和挖掘新的興趣。目前有200大的興趣分類以及數十萬個子興趣分類。
- 最後，印記匹配，結合印記的屬性與印記擁有者的屬性，共同計算匹配度。
其中，前兩層和最後一層由機器完成，第三層的興趣點分類則機器為主，人工輔助。
這意味着，同樣在富士山拍攝一張照片，居住在富士山腳的小A不會和從中國遠道而來的小B匹配到一起，而會遇見從泰國出發、在富士山拍攝的小C。這是因為通過過去的圖片軌跡分析，他們都被定義為“並非居住在當地的旅人”。
“時間、地點、拍攝空間、拍攝者，這些不僅僅是圖像而已，它們共同組成了這張照片代表着的‘時空印記’。”陳奕龍解釋道，而這些時空印記也就讓Timebook有機會將對彼此毫無所知的兩個人聯結起來，體會有着相似興趣或經歷的奇妙連接，或是讓一個普通人動動手指就能完成時空漫遊。
AI時代的新物種此前，Musical.ly通過標籤 #hashtag 的形式完成了其病毒式爆發，本質上就是社交媒體激發出了世界各地人們的創造力。可以説，Timebook通過機器自動提取標籤、興趣點分類，讓可用於連接用户的標籤變得更為豐富、解碼了圖片中的眾多線索。
如果把這些過去被忽視的照片理解為鏡頭下定格的一個個“時空”，那麼Timebook帶來的實際上是一個全新的“時空網絡”，與過去以人為節點連接誕生的社交網絡不再相同。
這也與文初Pony所提到的未來相似，從圖片數據中挖掘出更大的影響力。
從這一基礎上，未來的商業化路徑包括陌生人社交、在線交友、社羣搭建、更精準的營銷推薦、甚至本地生活服務等。通過大量圖片挖掘出用户的特點並進行更精準的匹配，潛力巨大。
2019年全世界的在線廣告市場高達3040億美元。根據Modor Intelligence報告，這一市場還將在未來五年內以21.6%的年增長率持續增長。其中，不斷增加的用户使用量及形態多樣的數字化廣告將成為驅動增長的重要因素。而中國也是增長最快的區域之一。
不過陳奕龍表示，目前商業化並非Timebook的首要目標。
“現階段，Timebook最核心的仍然是產品本身驗證與用户體驗。另一方面，Timebook天生具備了商業化的潛力，在‘時空網絡’上，無論搭建本地服務，內容商品的推薦，還是現有產品難以達到的社羣活動組建等都具備天然的優勢。”
舉個例子，雖然暫時沒有相關服務，然而Timebook平台中有大量的用户分享的餐廳，娛樂場所的影像數據，這些數據都與地理位置，以及商家有着真實的關聯。甚至可以提取出一個餐廳的“時間流”，看看每天餐廳來來往往的食客，偶爾在熟悉的餐廳遇見別人的故事。
“ 一方面，這些數據可以更好更真實地展示商家的服務，給新的消費者重要的參考。另一方面，在Timebook我們着重突出了‘人’，因此可以通過AI直接匹配與用户相似生活習慣的人，推薦其常去的消費場所，真正做到社交推薦。”
不過，這些商業化的方式都無法完全定義Timebook。在陳奕龍看來，Timebook是AI時代的全新物種，與過去的社交網絡、或是推薦算法都不同，是所有用户共同貢獻、組建的AI影集，未來能夠提供許多新奇的社交體驗和在線服務潛力，也可以説是現實在虛擬世界裏的一個投射，讓人們的在線、線下生活變得更豐富，也由於重新定義了人的在線形態，未來有更多還未可知的可能性。
“未來的在線網絡會是什麼樣的？我們認為首先需要有一個更有利於信息流通的全新網絡體系，更高效地傳遞更加豐富的信息，而Timebook組成的時空網絡就能夠滿足這些需求。”在他看來，打破過去社交媒體窠臼的很可能不是類似Facebook、Instagram的概念，而是基於AI的全新體系。
正如上文所説，組成“印記”的要素們：拍攝者，拍攝內容，拍攝地點及時間，興趣點等等，都可作為這一網絡的地標在某一方向上拓展、延伸。在這個網絡體系中，節點並不僅僅是“人”，而是“時間”，“地點”，“標籤”，“人”等多重因素，從底層的網絡結構上來看，它具有絕對的獨特性，體驗也因此更加豐富。
值得一提的是，Timebook將用户主動上傳的印記與用於時間流推薦的圖片數據做了較為嚴格的分割，保證用户數據的安全性。
據悉，在創立之初，Timebook已經獲得來自真格基金的天使輪融資。其創始人及CEO陳奕龍為前騰訊產品經理，曾創辦主打興趣交友產品的互聯網公司，2018年在一家百億美金上市公司獨立負責社交創新項目，2019年創辦“深圳向量之美”，獲得真格基金數百萬美元融資。其創始團隊也在社交、創業領域有着豐富經驗。
2020年，世界各地的人們都被迫各自在家中隔離，躲避疫情，許多過去用於支撐“自我”的因素都在生活中消失，需要不斷探索新的日常與邊界。然而Timebook帶來的體驗——將曾經塵封的影集化為遇見世界上另一個自己的機會——讓人想起《你的名字》中的情節：少男少女跨越時空，在相似的天空、雲朵下奔跑，無論在怎樣兵荒馬亂的時刻，這樣的温柔情景與宿命的交錯都令人動容。（本文首發鈦媒體，作者/丁詩貝）