- 我的技术投资策略：如何决定学习哪一个新技术的？

在数字化浪潮不断扩张的今天，物联网作为一个底层的技术合集，越来越受关注。但是，这不意味着它会马上火爆起来，只是我们可以看到它在不断地被应用。

在这上面花时间，不一定有收益，但是总觉得自己改变了什么。

AI 与技术成熟度

AI 火热的这一年，在为玩点什么做应用的过程中，便想结合一些机器学习的技术。所以我又复习了一下机器学习，顺便打算 GET 一下深度学习的技能。也就有了玩点什么的推荐系统 ，也应用上了 jieba 分词，加上之前对于朴素贝叶斯、聚类等的研究。发现一般的机器学习，对于我这种已经远离高等数学的人来说，还不算太难，概念上基本能理解得差不多——主要是这些算法，都能应用到一些真实的场景。

于是，我打算试水一下深度学习。然后，我发现我 TM 的数据都没有，下载个数据都要半天。再看看书上的理论，我发现我抽不到足够的空余时间来学习——我的意思是，足够集中的学习时间。还有一个问题是，没有数据——尽管网上已经有大量的公开数据，但是这些公开数据多数是英语的。这些基于英语语言的数据，会导致出现的算法以英语为主，导致算法本身难以采用，这一类问题最常见于 NLP（自然语言学习）。

假使我将一个周末的两天 + 每天三个小时的晚上时间都投在上面，那么从短期来看收益太少——我可以花这些时间，强化我在其它领域的知识。

好在深度学习的 API，也很容易上手。这一点与我之间在试水智能音箱有点类似，实现一个简单的智能音箱本身并不需要太多的新算法——利用一些现有的公开 API、公开算法，我们可以轻松也用深度学习做一个音箱。但是我们缺乏足够的音频数据，它将会导致我们无法进入下一步。

这就是为什么 Mozilla 会推出 Common Voice Project 项目的原因，没有足够的财力就不会有足够的数据；同理于，今年阿里在双 11 送的大量 99 元的天猫精灵一样，只有大量的数据才能造出 AI。只能有足够的数据或者财富，才能拥有与之匹配的人工智能。

Serverless 与事件驱动

在第四个季度里，我花费了大量的时间在学习 Serverless 系统，编写大量的 Serverless 应用。有兴趣的同学可以了解 花了 1000G，我终于弄清楚了 Serverless 是什么，以及基于 Serverless 架构的 简单日志系统 molog、表单系统 moform，这些 Serverless 应用都可以在一天内开发、上线。

Serverless 事件驱动的特性，使得它适合物联网、人工智能、数据分析等场景。其按需付费，又能让我愉快地（毕竟穷）各种 Serverless 应用。

如上所示，Serverless 将是一种新的技术架构趋势。而 Serverless 本身算不上一个新的技术，只是 FaaS 结合一堆现有的技术组成的技术架构。因此我将学习 Serverless 的行为，定义为一种 “短平快” 的学习投资。

由于国内的内容匮乏，我采用的策略是：边写 DEMO，边写文章、编写自己的 Serverless 应用、写一系列的总结文章、整理成电子书。这样一来在 2018 年，我的博客可能就会受长尾效应的影响，带来额外的更多流量。

区块链评估

我对区块链采用的是评估，也就是还没有进入我的采用、Demo 期——主要是因为区块链技术采用的领域有限。早期我在思考在边缘计算、物联网领域引入，但是场景有限。不过，在未来我应该会尝试引入这个技术的。

常规的物联网系统都是中心化的，采集数据、加工数据、存储数据、可视化数据、预测数据，它也不需要担心中间的数据修改。如果以一个传感器采集点，作为一个节点，采用区块链的存储成本过高。如果以一个区域作为结点，它也不需要担心其它结点的数据的修改问题。

只当每一个节点自身需要记录变更的时候，那么这个物联网应用才适合采用区块链技术，如物流场景等等。