过去50年的数字时代，让这一切成为可能。计算机、人工智能、互联网和网络X.0版，无一例外都走过研发—投资的繁荣期和停滞期，经历几乎一模一样。而所有这些，都为新型的情绪经济搭建起了所需的基础设施。如今的公司，可以通过多种不同方式，将自己辛苦卓绝努力得来的技术能力用起来，并散播出去。应用程序界面(API)和软件开发工具包(SDK)，为其他企业、个人乃至竞争对手提供了渠道，让他们能将这些新技术与他们各自的应用结合起来。同时，软件即服务(SaaS)则创造了从被授权方和注册用户方，到支持广告的各网站和应用，各方都能享受多种服务的可能。所有这些(以及之外的其他很多)继而让能满足市场需求的新特性、新技能的开发成为可能。随着这一进程的继续推进，一套全新的、能支持进一步创新的基础设施便建立了起来。而这样的创新，在所有那些支持它的技术还不存在时，是无法出现的。

这种市场行为的有趣之处，是它在之前根本没有任何需求的地方，催生出了更多产品和更多服务的需求。这种良性循环，在每代新技术诞生时，都会出现一段时间的加速。增长的规模和速度如何呢？2015年的一份市场调研结果显示，全球情感计算市场预计将出现快速增长，市场总额将从2015年的93亿元增长到2020年的425.1亿元，其中美国市场份额占226.5亿元。对一个十年前还不存在的市场而言，这实在不能说表现差强人意。

2009年4月，皮卡德和埃尔卡利欧比的公司Affectiva正式成立，这是当时首家将情绪计算技术用于商业用途的公司。两人原本的计划，是以情绪计算为基础，专注于开发针对情感表达及识别存在障碍的人士，特别是自闭症患者的系列辅助性技术产品。不到一年时间，公司就已经有了首个稳定的外部投资人——彼得·塞格尔·瓦伦堡慈善信托基金，其投资金额两百万美元，后续投资又增加了1800万。两人早期在媒体实验室时建立起的关系与人脉，让公司在成立之初就有了坚实的客户群基础。她们推出的第一批产品是Affdex和Q传感器。Affdex是在FaceSense基础上开发的情绪感知及分析技术工具，而Q传感器则是iCalm手环的升级版。

公司一开业，就已经有24家大公司表示想使用她们的技术，而且这些企业基本上都在全球500强之列。“可惜的是，他们要求的用途各不相同。”皮卡德在笔记中这样写道，“你不可能一开始就同时推出24种不同的产品。弄出算法来是一回事，刚起步就要给这些公司逐一研发定制产品和界面则是另一回事。所以我们花了好多时间和精力，去搞清楚这24家里面先做哪个。想要人人高兴是不可能了。”

Affectiva推出的首批产品中，就有FaceSense的全新改造版，也就是Affdex的市场化应用。改造的原因之一，是虽然软件设计完成的时间并不长，但在这很短的时间内，图像识别技术和人工智能其他一些方向的技术已经发生了巨变。比如，人工神经网络(ANN)本来自20世纪90年代起，就不怎么受关注了。可是2006年杰弗里·辛顿(GeofferyHinton)和鲁斯兰·萨拉克霍特迪诺夫(RuslanSalakhutdinov)共同撰写的两篇重量级论文，又将人工神经网络拉回人工智能的研究前沿。这两位研究者以及其他研究人员的成果，为多层神经网络的建立和训练提供了重要的新方法，继而诱发了这一领域的巨变。从语音识别和语言翻译，到图像搜索和防伪，这些新方法的应用似乎开始变得处处可见。