是针对香港的情况而产生的思考。
首先，面对新的一轮挑战，香港已经不可能再成为已经持续一百年的间谍之都了。然而衍生的恐惧就跟得上1982年撒切尔夫人跟邓公见面之后。
然而，即使80年代末的事情发生后，香港大量移民，回归后又陆续返回香港，当时那算是不必要的忧虑。
如果今天开始，移民的趋势重新起来，会不会10年后，又陆续的返回香港？
恐怕前提并不成立，因为今日的情况，如果横向比较，并不存在太多适合那些追求更好“生活”的香港人移民的目的地。
也许五眼联盟的国家仍然值得过去，然而跟中国高速增长的背景相比，这几个移民目的地也确实不是合适的地方，尤其对于那些教育水平并不理想的人来说。
中产倒是可以走，但中产在香港或者大湾区，既得利益和可发展的机会都足够得多……
就看台湾是不是真的要接收香港人了，但台湾要的起码也是有水准的人了。比如萧生、黄生等。
抓到了一个甲虫，然后想做个标本。
于是网上找松香的货源，又再找到一种AB胶。于是买了一个试用装来练手。
可是，老眼昏花也不看卖家的说明，随意用了个比例，要么就是A胶多了，凝固之后表面黏黏的，要么就是B胶多了，只有合符比例的部分才凝固。。。
为了做这个标本，还专门凿了一个鸡蛋，留下较完整的蛋壳来做模具。
把甲虫尸体放进去，AB胶混合溶液倒进去，这时候才发现，甲虫会浮起来，需要额外的固定。
另外，甲虫刚抓到的时候是活的，关了几天瓶子都没死，于是喷了点酒精进去，不久就死了，问题是，六肢都收缩起来，变得僵硬，又要重新泡水软化。
感觉都不是太顺利，恐怕要有空再试试了，争取能做出个好的标本。
但到时又需要再抓一直甲虫。
算法团队开始抽象出来，并不集中注意力在某一个固定的领域上。
于是，如何做一个通用的AIaaS，让不同行业不同需求可以运行在一个云AI平台上成了一种趋势。
看到Square收购了Dessa，依稀有一些这种趋势。
AI 2B是一个生存的趋势，因为AI 2C都是一些好看不中用的玩意。但是Big B有点困难，一方面Big B可以养活自己的AI / ML团队，另一方面，Big B的定制化需求太多太复杂，很容易把整个AI团队卷进去，于是就跟平台化无缘了。
注定是Small B。
Small B有数据，缺团队，顶多有一两个data scientist。这样就是AIaaS的机会了。
但AIaaS的考验也不少，需要把AI工程做得通用、可配置，有伸缩性，容易收费。
还要需要提供data cleansing的工具及服务，搞不好，这个数据清洗的工作需要的人力成本远比AI主算法要高。
AIaaS的团队需要补强的是，
1.传统SaaS的架构师，这里可是需要有真材实料，能庖丁解牛的架构师
2.能针对不同行业快速设计AI / ML方案的数据科学家
3.精通data cleansing的脚本工程师
有时候我会跟小宝玩得比较投入，比如举高高，小宝很喜欢，下来之后，总是说“还要，还要”，要是精力够，我会再举一次。
实在没力了，我说，来，我考考你，答对了才能再来。
“小猫怎样叫啊”“喵喵”
“小狗怎样叫啊”“汪汪汪”
“小羊怎样叫啊”“咩”
要来个难一点的，我举起三个手指，“几个手指？”，小宝点了一下，很小声地说：“三个手指”
然后我又举起四个手指，“几个手指？”，又点了几下，忸怩了一下，趴我肩膀上，“你先说一下嘛”
于是过关了。
今日问我要零食吃，我重施故技，小宝连3个都不愿意数了，直接就说，“我好累啊……”
小宝虽然长得快，但说话奶声奶气，还是那个没到三岁的小娃娃。
因为也会说不少话了，于是我开始和他斗嘴。
“怎么这么臭，是不是你放屁了”
“我没有放屁”
“肯定是你放屁了”
“我没有”
“一定是你放屁了，不然怎么这么臭”
“你不要闻”
说完，小宝就生气地跑到另一张沙发去了。
这几年都没有很好地看过这个诗词大会。直到今年春节，疫情的原因，CC班的老师很早就要学生在家里看一下诗词大会。
其实前几年不看的原因，很大程度上是因为CC的储备量不够，带他看只会浪费时间。
读了两三年小学，也经常背了一些，于是就有看的基础了。
只是，一直等到五一前后，我才有精力和心情跟他一起完整地看下来。
继续阅读