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一个故事大纲

P相当宅。但他除了每天去食堂去吃三餐会离开寝室之外,早餐前也会带篮球在朱操那里一个人练上个半小时。

由于略有社交恐惧,他总是起得很早,那时候球场上基本上没有人,也不需要给别人扔回那种别的球场上乱丢过来的球。

因为一个人练,也要避免自己的球滚得太远,P的射术很好,这是从小学开始就练习得来的习惯,算下来也有十年了。如果说投篮这个事情也符合1万小时定律的话,他至少也练习了1800小时了。

P这几天总是感觉有人在看他练球,回头又看不见了。甚至每当他在做完一个高难度动作后再投进后,脑海中居然感觉到有人在叫好。

投完后把球塞自行车框里,P就骑着去食堂,其实也不是有多远,只是学校十家食堂里面,那家人最少,因为半径内覆盖的宿舍最少,而且都是女生宿舍。女生睡懒觉要更厉害一些。所以可以很安静地吃早餐。

P点了每日的例牌。这样选择无非几个理由:简单,不需等待即点即到,营养刚好够。更重要的是,这个窗口的阿姨已经形成了默契,见P老远走过来,就把相关的早餐准备好了。

P很享受这种默契,当天地环境都在配合他的一生不变的生活节奏时,他可以把剩下的时间用在看书和玩游戏上。

总会有人打破这种协调了。

当P喝完最后一口牛奶后,回味一下,还没有打算离开,对面的桌面上出现了两个手指:“同学,可以聊一下吗?”

抬头一看,一位除了略带坚毅并不柔弱之外,其他都称得上是美丽的短发女孩。

P事后回想起来,当时她穿着白色的运动服,但并不是校园里各个院系定制的运动服。

然后就直接坐了下来,“其实有两个事情,第一个,我们认识一下,我叫洁,洁白的洁,你可以叫我Maggie”。然后洁似笑非笑般眼睛盯着P看。P一时短路了,五秒后才回答,“我叫P”。

“那很高兴认识你!”洁伸出手,P只好也伸出手,握了一下。

P回过神来,问,“那第二件事情呢?”

“想求你帮我做一件事情。”

“什么事?”出于好奇心,P很快就会问这个问题,然而他马上就后悔了,因为Maggie大概率会马上提出她的请求,而他很可能就不能拒绝了。

“想请你去打一场篮球,以我的朋友的名义。”

“这个……”

“三、二、一,你答应了”,Maggie居然用了肥皂剧里面那种不讲道理的女孩子的说辞,这跟她的形象并不相符。然而看她的表情和眼神,这俨然是一种很合理的行为。

P没有回答,拿起包转身就走。他感觉生活的平淡被破坏了。然后到了食堂门口,他停了下来,回头一看,Maggie就跟在他身后。

“好吧,什么时候?”“我知道你会同意的。”几乎是同时说出来的。


把之前的故事设定抄下来放这里:在整理旧笔记,毕竟离搬家越来越近了。

首富有很多儿子(和私生子),但他独独宠爱一个,姑且称为太子吧。

然而对这个儿子也最严厉,太子的身体条件也最好。不过允许他叛逆,以及学一些不着边际的科目。

按照家族惯例,这个儿子将是首富的唯一的继承人。

首富同时也是家族的族长,大概是基因的原因,一般会在55~60岁之间离世。离世前,只有太子会跟他在家族医院的ICU呆着,一些临终的信息也在那个时候跟他说。

等太子从ICU出来,族长就趋势了,而太子继承了族长的地位以及遗产,成为新的首富。外界的谣言,这个家族有不成文的传统,太子会在这段时间弑父,以提前接棒,只可惜,太子上位后,马上所有行事作风做派,跟其父亲一模一样。

丝毫也不见其之前叛逆的模样。

一千的老臣子,反对太子的极少,一般会在一周内被新首富所震慑。

当太子还是太子的时候,有项家规只对太子生效,就是不可做任何损害身体的事情,比如酗酒、纵欲无度等。

因此新首富上来后,第一件事就是开impart,这时候他的原配基本上就被冷落了。

故事还是在聪明的灰姑娘(Cin)与低调的太子之间认识而开始的。

后来Cin在顶级的CS/AI机构中研究新计算机忆阻器的下一步,就是记忆型通用计算机的诞生,可能是资金不够了,项目面临被砍掉的命运。

这时候太子知道,为避免女朋友失望,财力雄厚的他决定资助女友。

Cin投桃报李,利用资金成功打造了容量与人脑匹配的超大记忆型电脑,并私下扫描和复制了太子的大脑。

接着就是家族继承人的仪式了,也就是外界所传闻的太子弑父的过程。

虽然太子很善良,也跟Cin允诺过不会伤害自己的父亲,但是打开ICU门后的事情还是跟上几代一模一样。

老首富去世,太子继位。

Cin大惑不解,追问再追问,没有结果。太子(姑且还是这样称呼吧)直接就拒绝再见她了,并开始了花天酒地的纵欲生活。

Cin伤心欲绝,绝望中,记忆电脑唤醒了她,它们开始了很长的沟通。太子的数字化大脑也不相信这是真的。Cin决定继续深挖原因。

太子在现实生活着的表现露出一些破绽,让Cin擦觉那已经不是同一个人的思想。但好不容易搞到的现在首富(太子)的DNA,又跟之前太子的DNA完全一致。

于是Cin去拜访上一任首富的初恋、发妻等人,逐渐明白,每一任都自那过程后,获得了一些相同的习惯。Cin潜入ICU,了解了流程的细节,选择继承人的细节,血型的信息,头颅容积、排异性的数据。

就像恶魔的契约一样,新首富丧失了本性,但又似乎没有太邪恶。

最后的最后,不过是碳基生命的永生 和 硅基生命的永生,的最终对话,以及哪一种才符合生命的伦理,抑或,伦理根本就是伪命题。

找个机会让AI来写完这个故事……

两个身份判别的方向

其实也不是很新的技术了,一个是步态识别,另一个则是输入模式识别。

步态识别的应用场景是反恐和会员,正常人的步态和kb分子的步态会有差别,因而在门禁附近的摄像头使用步态识别会及时判断是否出现较危险的人物会有帮助。步态识别另一个好处则是不会产生太敏感的隐私性的问题。

会员制则是先学习了若干会员的步态,然后会员出现在镜头前,哪怕距离还很远,系统也能即时做出反应,交由会员系统进行进一步的客户关系管理。

输入模式识别,则是通过对某一用户的键盘输入模式进行学习,在他某次输入时进行识别,以判断是伪造身份的人还是用户本人做的输入。

两者的准确度其实都不算高吧,不过也要分开看,有些是假正例低、假负例高,在某些应用调整下,也是可以做得不错的。

关于步态分析,其实在CV发展起来之前,步态分析一般都是用装在地毯里面的sensor去收集脚掌的压力等等,对于肌肉的发力情况会收集得更为准确。主要作用是用来矫正运动员的跑姿或步姿的。

CV发展起来之后,才有了不一样的作用。准确度不一样,对硬件的依赖,场景也不一样。

老生常谈的fintech新趋势

用老生常谈来形容新趋势有点无奈。因为新趋势作为一种趋势来说,无论如何也算不上振聋发聩什么的了。

只是,一些技术和形态上的新趋势,仍然没有出现让人信服的refactoring。

5G+IoT说了很久,也陆续上线了一些智能XX的东西,但这些依然是十几年前拍脑袋就能想到了未来,所以并没能让我们感到技术上或者想法上的新颖。相反,市场上,甚至技术人员更关心的是如何有变现的可能。

当然了,fintech本来就是离💰最近,所以产生变现的机会也多了。比如Open Banking + API,给银行业降低了成本,就是创造了价值,这很显然,因为本身银行就是低效和高成本的代名词,所以这个地方随便用点新技术就能说服资本方了。

相比之下,工业自动化/智能化,离💰远,本身效能就被万恶的资本家榨得差不多了,技术成熟度差点都很难上线。

传统的支付,欧美仍然停留在纸币和接触式的卡支付,手机支付、NFC、QR等等会起来,但还是如慢蜗牛一样。

数字安全也成为一个持续的隐忧,在很多行业/企业看来,仓廪足而知礼节,赚到钱我才去关心数字安全的事情,但是,无论你资金充裕与否,只要有价值,就会成为黑客的目标。在中国,大政府的环境下,企业的安全成本很大程度上是由政府付出的,但小政府的社会中则不然。

刚才说了工业自动化,其实自动化最佳的发展还是在离钱近一点的fintech上,比如做个自动化审批流程什么的,技术含量没那么高,还能创造更高的价值。

AI自治

说的是Digital Twins的另一半,希望能在真实的模拟中训练出最佳的AI过程以达到真实中的最优策略。

然后引出Machine Teaching的理念,毕竟课堂跟真实是有差别的,但课堂可以反复地失败和犯错。

自治系统的三角:人工智能+IoT+Machine Teaching

待补充一些更多内容,毕竟听得并不是太明白。

Digital Twins数字孪生,是希望在面对非现场的真实环境下,能构造出一个数字化的操作界面/平台,该数字化应与真实是一一对应的(起码重要的特质上是如此)。

Machine Teaching,专家可以借助很少的数据来建立定制的人工智能模型,然后这个智能模型可用于机器学习。以避免构造海量数据集才能用于训练机器学习的麻烦及不适应。因为专家的提取模型会比现实的碎片化和千差万别效率更高。

所以自治系统大体上如:IoT收集少量关键数据,DT构建Machine Teaching所需模型,ML通过模型进行学习得到AI模型,AI模型指导IoT环境下的进一步动作。

IoT World 回顾

再陆续回顾当时的几个分享,有侧重连接和定位的,也有侧重平台的。抛开场景把功能做到更好的通适性,比如连接、设备管理、固件更新、定位、IoT数据分析、基础人工智能等。

在这之上就可以让玩家构造其应用了。

我们将中间的这一层对IoT应用进行良好支撑的成为IoT PasS。

同样地,AI现在也有这样的趋势,比如华为发布的AI盒子,希望玩家在上面发布AI应用,也有相应的应用市场。

其他的也倾向于输出一个平台式的AI环境,让拥有数据的客户在上面训练并应用模型。这样就避免自己陷入海量碎片化的场景中。

PaaS既是IoT的方向,也是AI的方向。

安全也是IoT PaaS的一环,毕竟作为IoT应用,再去折腾跟太平洋一样深的安全领域,就有点本末倒置了。

安全和隐私法案在技术安全之外又给了更多的法律上面的麻烦。

全球主要IT市场的隐私法案要求

上图列举了一些已经形成有效隐私保护法案的国家和地区,基本上都是重要的IT发达国家/地区了。

要做全球市场,要满足这么多的隐私法案,显然不是各家IoT应用厂商应当自己做方案的,这样也给PaaS厂商提供了业务空间。

IoT的行业趋势及规律

12月参加了IoT World深圳站的会议,陆续补一些内容回顾。

中关村物联网发展中心的王正伟做的《物联网黄金十年》,一开始我觉得可能只是老生常谈,陆续看下去,还是有不少知识整理的。

比如提到物联网十年的三大新规律:

内容上,出现碎片应用集成服务平台

架构上,出现终端——云——大数据的“云管端”架构

价值上,微创新、微盈利、湿营销

这些新的规律将推动有新的物联网服务公司出现。

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几个技术介绍的小结

第一个是Visa过来介绍他们的云端EMV L2 kernel的方案。其实也引入了一些新的概念和问题。

因为云内核在终端上总有一个桩一样的实体,这个实体就从EMV认证变成了Visa的软件认证了。

另外一个问题是云内核的云端与终端交互次数如果必须减少,则终端的作用就不会是一个简单的透传,而是糅合了不少L2的逻辑在终端上,这样的云内核实际上并非Thin Client,更有可能是一个跨架构的L2 kernel,从EMV认证的逻辑上来说,终端还是要接受EMV认证的。

Visa希望我们能协助他们找到pilot的场景,然而虽然技术上是成立的,但认证上恐怕Visa要再去说服EMVCo才行。

Visa的方案仍在开发中,部署在Visa的私有云上,后续可能考虑不同洲或国家的本地部署。也不提供客户运维功能,也就是说只能使用Visa的方案。另外,集成有CyberNet,L2 Cloud直接连上Visa的Gateway/Processor Cloud,没别家什么事了。

第二个是Arm中国过来,介绍其mbedOS以及Pelion物联网平台。我们感兴趣的是mbedOS已经提供了足够好的各种物联网设备的支持。这可以帮助我们快速地搭建一个mbedOS为基础的互联雏形。

然而Pelion是一个收费的服务,有Inhouse部署的方案,但开销太高,也有连接数的要求。对于我们如果想用start-up的模式启动,很可能只能使用其Public Cloud的模式。估计报价也偏贵。

由于mbedOS有十年左右的开源历史,又是3000人年的工作量累积,因此质量上应该是OK的,各种IoT物理协议也支持,重要的是开源和免费,这对比华为或者阿里,就更有优势了,这两个国产IoT需要同时使用他们自己的云服务或者模块。。。

Pelion的体系下有两种设备在线,功能性的IoT设备、IoT网关。IoT网关提供应用隔离方面的管理能力——还是Pelion的云端下发的规则。

Pelion提供设备到设备的身份验证,这是利用其对证书体系的支持而做到的。

IoT设备管理上使用LWM2M协议。

第三个是CPoC的规范新出来了,在同事的讲解下学习了一下。

与SPoC相比,CPoC要在COTS上保存收单密钥,因而安全等级更高,不能用白盒……这一点有点麻烦,意味着必须是手机厂商开放TEE的功能才能玩这个。一个COTS上可以有多个不同Brand的CPoC应用,只要保证当前只有一个能访问NFC。

CPoC的Attest频度可以比SPoC要低,半小时一次即可。

后台相关的要求与SPoC类似。

Jupyter Notebook

开始系统学习一些machine learning工程性质的东西,发现这个Jupyter Notebook真是一个颇为神器的玩意。适合用来编写跟Python相关技术教材。

也许过去十多年接触的Python,都是断断续续,把它当成一个普通的script language,想着写着,就python调用一下,导致这么多年在Python上好像一点长进都没有。当然了,如果应用上就是一个script language,那是无所谓的。

然而,如今Python如日中天,大量的前沿学术、工程均使用py的情况下,再低看它就变得不再合适了。

说回Jupyter,同样的概念应用于其他的script language也应该适合,只是在AI方面,大量的代码如果缺乏文本的描述,则晦涩难懂,而随时修改输入输出又是AI程序调试的刚需,所以Jupyter这个概念就在AI应用最多的Python语言上得以壮大。

Fuchsia

最近看了一下Fuchsia的一些介绍,以及一些评论。

操作系统领域的沉淀知识实在是太多太复杂了,以至于绝大多数的人都是在盲人摸象一样在给予自己所熟知领域上的评论。

这篇通篇的大论,其实内容还是很丰富的。

只是连名称都拼错,未免让人对其内容的有效性产生怀疑。

Fuchsia一方面是为了破除Linux内核对Android发展的限制,另一方面则是想把IoT的OS和智能OS——Android能产生一个有效的统一。后面这个也是鸿蒙希望做到的。鸿蒙也是抄Fuchsia,这基本上没什么疑问的事情,就看鸿蒙做成功了还是Fuchsia做成功了。

  • 回归内核本质功能的微内核
  • 无全局根文件系统、路径只对应channel的handle
  • 统一的channel对资源的访问:设备、文件系统、服务等
  • 没有用户,用namespace区分权限
  • 进程创建从头开始:namespace到channel handle的映射等

兼容性和安全隔离同时考虑了。

操作系统发展了这么多年,新的总是宣称用一个大统一的形象来覆盖旧的分歧。比如Windows的COM/COM+,Linux的文件系统等。

Fuchsia由于Google在Android和ChromeOS后拥有了强大的操作系统专家和团队,并且又有整个生态的支持,要发起革命,至少在能力上已经足够了。

阻力只能来源于内部,包括Android本身。

我认为只要不封杀华为,鸿蒙是起不来的。封杀华为,则鸿蒙有可能成为行业一霸,但不见得能叫板Google。

技术论坛的分析获取趋势

今天读完一篇paper。

《Toward Empirically Investigating Non-Functional Requirements of iOS Developers on Stack Overflow》

其工作是通过对Stack Overflow上的iOS开发相关的主题历史数据进行分析,得出iOS各个开发工具、子领域上对一些非功能性需求的重视程度、难度、关注等。

结果是,可用性最高,其次是可靠性,最弱的是性能和可移植性,而可维护性根本不重要。

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