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《虎门文史》第三辑

拖了好几年,终于看到第三辑了。

有些本地出来的近现代的名人,包括邓世昌、王宠惠、蒋光鼐等,只是他们的父辈或先辈,为了经商或者教育,大多活跃于广州和香港,虎门在传统意义上,只是一个名义上的故乡。

从虎门成长起来的名人就远不如这些儿时即在穗港的名人多。陈社长在微信朋友圈也一直将贝聿铭的太太卢爱玲称为虎门人,将贝称为虎门姑爷,就更显牵强了。

对我的启发也是同样的,如果不离开虎门到大城市发展,则后辈成材的机会会大减,至少眼界并不够开阔。至少我自己的少年时代,被眼界桎梏甚多。

唯见识可以长界限。

另外,有纪念王匡的文章,原来王匡是某叛逃美国的许家屯的前任。可见这些北方下来的新华社或中联办首脑,还真是没有广东本土的党员定力那么好。王匡是我外曾祖父的学生,我外曾祖父在解放后被派去放牛,也是蒙他协助,才恢复正常的生活。

香港的离心,也与中联办用人不当有莫大的关系。

还有个印象深刻的是虎门要塞司令陈策,真是一个能人啊,保珠江口不失,直到腿被炸断,离任。

到香港后又在港督决定投降后率数十英军以鱼雷艇冲封锁成功脱逃南澳/大鹏登陆。以合照来看,陈将军断腿手负伤,巍然坐在C位,周围都是英军士兵,可见他们对他是如此的崇拜。

这批英军跟对了人,也因而能顺利返抵英伦,所以心中自然感激。

《帝国轶闻》读后

从疫情期间开始,断断续续地看,终于把这本接近70万字的小说看完了。

说的是墨西哥第二帝国的皇帝和皇后,分别被枪毙和疯了的事。他们被路易拿破仑蛊惑到了墨西哥来充当法国人的傀儡帝后。然而在美国南北战争的背景下,墨西哥总体来说还是还是共和制的自有派占上风。

法国最终承受不了高昂的军费,与墨西哥帝国政府之间又有明和暗的矛盾。这毕竟不是一个16世纪的殖民地啊。于是法国人退出了,华雷斯领导的军队击败了帝国军,活捉了墨西哥皇帝马克西米利亚诺,并枪毙了。此前其皇后卡洛塔回欧陆寻求援助,未果而发疯。

小说有接近一半是通过卡洛塔的叙述/回忆/梦呓来表现,短命的墨西哥第二帝国的历史,以及之后数十年的欧洲历史,在这种叙述中展开。

另一半则是皇帝、华雷斯、将军、流浪汉等等的叙述。

马克西米利亚诺是哈布斯堡帝国皇帝的弟弟,在欧洲,曾管治伦巴第——威尼托区,并支持自由派民众。因而皇室对其颇有微词。也正是这种叶公好龙,让他接受路易拿破仑的邀请,以及看在一些墨西哥保守派的不具认受性的选举结果上,欣然接受墨西哥帝国皇帝的称号……

当然了,卡洛塔自命不凡,不弱于表姐维多利亚、不弱于妯娌茜茜公主、出身高贵过欧仁妮的虚荣心态也让她鼓动丈夫接受帝位,然后她就是墨西哥的皇后。

然而欧陆皇族的高人一等的心态,与墨西哥已向美国看齐的民意之间,格格不入。一个外来的,相当于自封的皇帝,离开了军队的支持就什么都不是。

欧陆尚将君主制/君主立宪制视为天经地义的普世制度,但新的观念已然在美洲成型。这就是不尊重民意的结果,一如现在普世价值在中国是行不通的……

讽刺的是,拉丁美洲一向以西班牙为宗主国,打破这一传统印象的正是路易拿破仑的混乱关系的父辈拿破仑一世,他囚禁西班牙国王斐迪南七世而另立其兄。从此拉美各国不再视君主制为必然。

当然了,林肯总统在南北战争的取胜,以及对墨西哥印第安血统的总统华雷斯的支持也不可缺少。

马克西米利亚诺和卡洛塔的悲剧是必然的,根本上的原因是他们无视意识形态上的差异,而将欧陆的一切(肮脏)视为必然。

华雷斯对马克西米亚诺的处理也有可笑的地方,墨西哥法庭宣判马克西米亚诺为叛国罪,则是承认了皇帝为不折不扣的墨西哥人……但处死后,又将(缺少心脏、眼珠和胡子的)尸体送返奥地利。

以前看到马奈的画,对这段墨西哥历史颇为好奇,从上帝视角看,真是可怜又可笑的悲剧。

线下店的重启及转型

题目跟中国关系可能不是太大,疫情中,中国应对得最好,反而失去了先线下转型的强动力,线上零售重回渗透线下的进程,缓慢而又踌躇。

线下店增加配送点和售后服务中心的职能。原因是进店的浏览客流变少了,于是店面则转为仓库+配送,出问题进行售后服务等必须提供的场所。

线下店需要重新设计,接触式–>无接触,增加社交距离,无摩擦的支付体验,可持续的发展模式(发挥社交职能)。

商店减少,人流也相应改变,因而线下店位置需要进行重选。

新的线下店概念应该会出现,人们为什么要进来,店提供的职能会发生什么样的变化。比如,店面分时复用给不同品牌,品牌顾问等,预约制产生聚会社交等模式。

这里有个新的概念,叫Smart Salon,就是智能沙龙的意思。同好者约在一个固定的时间,在一个租用的场所,由一个/多个品牌商户进行服务/销售。该场所用后再进行消毒等。这里面就产生了新的第三方——场地的运营方和沙龙的组织方。场地运营方保证场地的卫生及其他物理条件。沙龙的组织方负责预约顾客群以及商户代表等。

该场所可大可小,目前看来,还是以小为主。

租金协议应更灵活,租期灵活、分时复用、分成替代租金等。

AIoT和线下店的无缝集成。

另外,店面还可以作为网红进行直播的电子商务工作室,提供直播/虚拟购物能。

信息的处理能力

无论在商业上还是对弈上,信息一般被认为是透明的,即本方和counterparts都具有同等的信息量,任意一方不应存在不对成的信息优势。

信息意味着不可忽视的现实,从主观上看,必须正面这种残酷的现实,不要掩耳盗铃,另一方面,也应该不要被现实所击倒。

在以往的经验来看,对信息的归纳能力更强,更准确,会有助于做出有利的决策。

然而,如何判断什么是更强的归纳能力呢?

以前是靠抽象思维,类比等跟文学/艺术很想象的手段,就好像之前的围棋,人类生创了很多围棋的概念和术语,其实就是对这些公开信息的归纳。

AlphaGo的出现击溃了这些旧的归纳,因为AlphaGo的进化相当于人类10^N的围棋进化……于是新的归纳又基于AlphaGo的评价结果上再行给出。

归纳最终还是需要有可理解性。

虽然我以围棋来类比,但真正商业上的信息归纳和决策,由于不可能有类似于AlphaGo的训练环境,就很难有加速进化/信息归纳的可能了。

BNPL火起来?

近几个月看到所谓的BNPL的新闻越来越多,很多支付企业加入了这个战场。

所谓的BNPL——Buy now,Pay later,就是先买后付,还是无息的,无疑是在目前的信用卡体系上再加一道,也是跟目前信用卡体系直接竞争的模式。

一定程度上是因为信用卡体系由Visa和MasterCard主导,其垄断方式令费率上涨,疫情期间收入下降让习惯于提前消费的消费者出现其当前消费能力下降的局面,而消费可不能降级,于是这种fintech就受欢迎了。

长达6周的免息分期付款,然后分期还可以再选择信用卡,于是无息还款期就超过两个月了。

归根结底还是无限QE和零利率的大环境导致的。

所以FED放水,各种商业结构就要相应调整,已有的合约不改变的情况下,额外衍生一些新的玩意。

联邦学习与大数据隐私专场

这个专场对于我来说,算是一个扫盲性质的,听了几个讲座后,大概知道联邦学习是一个什么样的模式了。

杨强是港科大的教授,微众银行的高管。他对联邦学习的介绍还是很清晰的:https://www.leiphone.com/news/202008/hBACeSbAY8PIOcbh.html

联邦学习的背景是1.数据的来源碎片化,且难以标准化,2.数据的合规性要求限制了中央处理。

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企业服务专场

选这个来听,本意是希望听到关于企业SaaS怎么做的讨论,但遗憾的是,还是偏少。主要是企业服务如何匹配新基建等大方向和大趋势的。

信通院政策与经济研究所副所长何伟,https://www.leiphone.com/news/202008/PG3C7FP2gUzNXNAd.html

重点在于产业发展的时间和方向,企业服务应该与其保持一致。

阿里巴巴副总裁,郭继军,https://www.leiphone.com/news/202008/wvoatM5VImhgvrGQ.html

企业服务中,数据凌驾一切,打通数据间的障碍,后挖掘及形成新的业务。而对阿里来说,目前则不纠结于具体是哪个云,哪一家的云,只考虑将其打通并组合给应用。

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AIoT专场

其实这个专场更多的是老生常谈,因为世界的变化方向已经很明显了,我们一天天地看到AIoT的临近,只是是谁推动的差别。

谭建荣院士的报告,应该算是一个总体的介绍,虽然我知道很多人并不需要这样的介绍。https://www.leiphone.com/news/202008/k6OvGuYih46R9IBb.html

印象最深刻就是5G+IoT这种异构网络下,很多传统的网络方式会被替代,沿用过往的经验可能并不合适。自组织网络跟M2M又是相互相成的,M2M会衍生新的业务需求,但基本的M2M需要自组织网络,M2M的业务设计也应假设是自组织网络下。内容分发上也有新的考究,毕竟5G下,存储尚未出现一种更优的形式,P2P该怎么走?

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机器人前沿专场

次日,选了机器人前沿专场和AIoT专场来听。

开场的报告是加拿大工程院张宏院士作的。他也即将在深圳建立有实验室,但此次是用远程的方式进行演讲。

https://dy.163.com/article/FK6GSE5D0511DPVD.html

讲的范围不多,集中在机器人如何得知自身处在已知地图的何处。包括对视野中的各种物体的标示(全局/全景描述符),Deja vu的时候各种不同的外部环境产生的变化如何识别,二维点云计算即确认,图像粗匹配、精匹配,雷达和视觉的信息融合等等。

不过他说的是已知地图的情况。结合去年有个讲陌生环境下的digital twin构建地图,就可以多机器人联合制作地图并进行相对定位了。

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人工智能前沿专场

今年看着早鸟票(399)便宜,就又参加了一次CCF-GAIR。但疫情的影响很大,去年的诺奖嘉宾的豪华阵容就没见到。但主题和方向是更加专注。我前后三天,主要听了五个专场:人工智能前沿、机器人前沿、AIoT、企业服务、联邦学习与大数据隐私。

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