2015年双11当天，千万消费者使用了“拍立淘”功能，引导了超过数千万元的销售额。而拍立淘上线一年以来，拍立淘所覆盖的类目范畴，已经从最开始的女装，发展到目前的男女装、鞋包、配饰、食品、数码、家居、日用百货、内衣、瓶饮等十余个类目。
双11当天，有千万级的用户使用了拍立淘这一功能
与通用搜索主要依靠字节不同，图像搜索被主要定义为 “以图搜图”。据华先胜介绍，图像搜索的第一步是训练计算机进行图像理解，也就是通过计算机将图片中的要素，包括人像、颜色、纹理等具体特征以及深度学习产生的图像描述，转化为类似文字的“视觉词”，编成索引之后，才能再进行第二步——图像搜索。
从20世纪90年代开始，国际上就开始了对图像搜索的研究，但直到2008年前后，计算机开始能够处理大量图像，图像搜索技术才得以突飞猛进的发展。
2008年，还在微软亚洲研究院工作的华先胜，就因在图像和视频搜索方面的尝试，获得了由《麻省理工学院技术评论》颁发的“全球35位35岁以下的杰出青年创新人物(MIT TR35)奖”。
评委会在颁奖词中写道：“有效的基于内容的视频搜索仍然还有很多困难没有解决。而华先胜希望通过自动识别图像和视频中物体、场景、事件和其他语义特征来攻克这个壁垒。”
但当时能解决的，也仅仅是同图和近似图片的搜索，图像搜索仍有很多未知领域有待探索。在华先胜看来，能推动图像搜索下一步突破的关键有三点：深度学习，大数据分析和大量用户使用反馈。谷歌等公司虽然擅长通用搜索，但图像搜索方面缺乏“刚性”的应用场景，无法积累大量真实的数据和用户。
环顾国内外，似乎只有阿里巴巴能够同时具备这三个条件。
90后占“拍立淘“用户一半以上 准备好让“拍立淘”成为你的搜索框了吗?
根据手淘数据显示，在“拍立淘”用户中，90后占比高达55.1%，远高于无线搜索的该年龄段整体用户占比——年轻人显然更中意“以图搜图”这种看上去很“潮”的搜索方式。
实际上，拍立淘未来还有很多种玩法：比如，拍件衣服，拍立淘可以推荐与之搭配的服饰;输入家具的照片，拍立淘可以配套其它家具及家饰;包括AR(虚拟现实)方式，拍立淘可以实时展现摄像头前物品对应的商品及信息……
除了拍立淘，华先胜还举了这样一个运用到图像搜索技术的例子：淘宝店铺中的很多“大码”服装，由很骨感的模特试穿，这样很可能会影响到用户的试穿体验，但阿里搜索的图像识别系统，目前就能把”微胖“的模特作展示的店铺排在前面，让商品信息对消费者更有参考价值。
“图像搜索就像电商中的水电煤，有的产品，像‘拍立淘’是可以被用户感知的，有些技术演进则是藏在应用和服务背后，默默为大家服务。”
华先胜介绍说，其实电商平台上处处都有图像技术的需求，从商品图片的分析理解、商品识别、商品属性识别、场景识别，到人脸检测(试妆)、人脸属性(年龄、性别、颜值等)、人脸识别(如明星识别)、人脸合成(试衣)等，甚至视频分割、事件检测、物品检测跟踪、广告投放等，都离不开图片技术。可以说，图像技术正被应用于商品推荐、个性化、商品管理以及其他搜索的方方面面。