自從有線電視變成了流媒體，我們開始在手機上看更多的視頻而不是在沙發上。在這樣的趨勢下，一個問題不可避免的會浮現出來：電視將走向何方?本文從四個方面來對這個問題進行回答。

一、應用是電視的未來

這是一個非常經典的觀點。代表這一趨勢的例子是最新出現的兩款產品，這兩款產品預示著，在將來單個電視節目將作為獨立的應用發布，從而侵蝕有線電視網絡的分銷壟斷。第一個是HQ Trivia，這是一款可以用手勢來操控的實時游戲，已經有40萬個同時在線的用戶。對于和朋友們一起玩的場景，是一個不錯的選擇。另一個是來自Steven Soderbergh的互動電影/應用Mosaic。它刻畫了一種將來，即人們看電影時，將會的選擇自己的冒險故事，而不是按照單一的劇本。同樣，Netflix今年也推出了互動兒童節目。

這一趨勢已經發生了，至少從蘋果電視的發布開始，技術專家們就一直在重復這句口頭禪。

二、內容過剩是電視的未來

就2017年來說，出現了455部連續劇。但這并不代表著電視內容已經達到了最高峰。來看一些統計數據吧：Netflix明年將在原創節目上投入超過80億美元;預計到2022年，蘋果在內容方面的預算將達到42億美元;亞馬遜投入的數字為45億美元。

就像沒人希望他們最喜歡的加密貨幣崩潰一樣，公眾也需要更多的內容。

三、科技公司是電視的未來

毫無疑問，Netflix和亞馬遜Video的成功，將會促使其他科技巨頭在這方面加大籌碼。在一個可以預見的將來，蘋果、谷歌和Facebook將引領繼廣播和有線電視之后的第三個視頻時代，并在形式和內容上進行新的創新。未來的電視界面可能會像一個巨大的訂閱流媒體服務——從現在的500個頻道變成500個流媒體服務。

四、過濾泡沫是電視的未來

很顯然，越來越多的巨頭加入到內容生產的陣營中，可供人們選擇的內容也會越來越多，人們與這些內容或服務提供商的聯系也會越來越緊密。

在積累了大量的個人資料數據之后，技術平臺將把這些數據庫與算法結合起來，為個性化編程注入新的見解。以個人或小群體為中心的內容生產模式將會興起，這將會幫助人們排除掉大量其不感興趣的內容。與此同時，先進的機器學習系統將為那些尚未開發的小眾內容流提供信息，而這些內容流是專門為狹隘的意識形態和興趣圖量身定制的。后果就可能是，觀眾們將會選擇只看那些強化他們狹隘世界觀的節目。在無窮無盡的超個性化編程的支持下，社會將進入“過濾泡沫”階段。”

在未來，所有的電視都將通過關聯圖的邏輯產生，就像標簽云變成視頻流一樣。任何節目的觀眾都會越來越小，直到最后，我們甚至會為一個觀眾制作電視節目。