摘要：導語本期訪談對象劉睿民，柏睿數據科技。由于計程車司機接二連三游行抗議，法國政府已頒布法令禁用。技術人攻略為什么會從數據挖掘，轉向數據庫引擎研發后來發現，所謂的數據挖掘在中國，很容易走偏。

文：Gracia (本文為原創內容，部分或全文轉載均需經過作者授權，并保留完整的作者信息和技術人攻略介紹。)

導語：本期訪談對象劉睿民（Dowson Liu），柏睿數據科技CEO。和Dowson的會面約在早上10點，在望京SOHO 塔2，15層走廊的盡頭，我找到掛著柏睿銘牌的白色小門。門上著鎖，沒有朝向走廊的窗戶，看不見內部陳設。為這次早到等候了足足二十分鐘后， Dowson準時出現。這是我第一次見到他，平頭、眼鏡、濃眉，說話略帶東北口音，語速不徐不緩。門后是一間帶落地窗的大辦公室，視野開闊。他解釋說，這間辦公室的主要用途是會客，負責業務的工程師約有20人，駐守在側邊的塔樓。核心研發團隊則分布在海外，或在干燥炎熱的內華達沙漠，或在細雨紛飛的西雅圖，或在沿海季風吹拂下的悉尼。

1995年入行，Dowson正好趕上行業信息化的黃金時期。在美國高度發達、自由競爭的IT市場歷練10年，曾師從圖靈獎獲得者Jim Grey，還在惠普實驗室從事過海量并行內存數據庫開發，根正苗紅，習得一身硬本事；回國后的10年，歷任華勝天成CTO、惠普大中華區數據挖掘總監、SUN/ORACLE大中華區服務總裁，創造過一年翻22倍，近10億人民幣的銷售奇跡，bonus拿到手軟。

這位典型的海歸精英，手下已擁有3家公司，開一輛銀白色的路虎越野車。一切順風順水，卻掩不住那顆愛冒險的心。剛到美國不久，Dowson就和印度人開起了咨詢公司，一年時間，簽下千萬大單，從南到北把業務跑了個遍；iPad上市之前，他自己手畫電路板，投錢做出20塊平板，一年時間燒掉500萬。從上次創業摔的跟頭中，他意識到：憑個人能力可以做出優質產品，卻難以帶動產業上下游的配合與發展，任何產業級的影響力都離不開長期的深厚積累。

在數據庫領域摸爬滾打20年，Dowson深知這一波大數據革命的顛覆性，點滴信息正匯集成財富創造的新系統，大煙囪社會的權力結構，將進一步向超級信息符號組成的社會轉移。站在這場權力爭奪戰的邊緣，Dowson敏銳察覺到，過去鐵板一塊、巨頭扎堆的企業級市場已開始松動。傳統的關系型數據庫，無力承載海量數據的處理和分析。隨著新一輪窗口期開啟，數據庫領域進入戰國時代，各類列式架構、內存架構、NoSQL、NewSQL等新型數據庫層出不窮、各領風騷，動搖著舊有權利系統的支柱。

2013年9月，Dowson創立柏睿數據，研發基于MPP架構的海量內存數據庫引擎。過往的人脈讓他得以組建陣容豪華、實力強大的海外團隊，并在過去半年里進展神速。他的目標是取代Oracle，做企業級市場數據處理的顛覆者。

在長達5個半小時的采訪過程中，Dowson對國內基礎領域的淪陷痛心不已。從他父輩那代起，國家的產業導向就偏重于對模式的迷戀，而非技術和品質上的精益求精。他母親曾親手拉出中國第一根單模光纖，但“高科技”光纖的質量，最終卻受制于“低科技”的橡膠產業。這樣的荒誕故事仍在不斷上演，投射出當下社會的事態與人心。在公眾知識分子許知遠眼里：整個中國都陷入了一種同質化、低水平的競爭，人們有高度的競爭感，卻缺少真正的創造力。IT、互聯網也概莫能外，在漫天“互聯網思維”的紛擾下，Dowson堅持做著高技術含量的基礎研發，這群理想豐沛，不被骨感現實所惑的人，會是未來中國創新的脊梁。

注：照片拍攝于2003年，科羅拉多海拔5000米的山頂。

技術人攻略：你從什么時候開始觀察到海量數據處理在企業級領域的趨勢？

  
2012年我離開Sun Microsystem/Oracle時，看到兩個趨勢，當時OpenStack已經誕生，企業級市場的云是必然趨勢。云產生之后，會引發第二個趨勢，企業的業務不斷向定制化APP轉移，大量數據從移動端收集上來，需要進行實時、動態的處理。


  舉個例子，某家生產型企業客戶，擁有超過兩萬個小終端，分別提供給理貨員、快遞員、倉庫管理員和促銷員使用，這些不同角色通過APP掃碼、跟蹤，產生實時銷售數據，快速反饋到下一個環節。和2C的業務環境相比，企業用戶對動態數據實時處理的迫切性更高，倒逼企業信息處理能力往上走。
  
  
傳統零售和物流企業，受電商沖擊最大。淘寶已經能利用數據做好生意了，零售企業要么被逼死，要么去適應這個環境。同樣有危機感的，還有電信行業，電信已成為管道，但所有的數據都要從管道里走，所以他們非常積極，想對自己平臺上產生的數據做分析，以期獲得更廣泛的利用。是否能抓住大數據的機會，對企業生死存亡至關重要。
  
  
硅谷這一波數據革命，對產業已經造成了很大影響。全球各大租車公司，被Uber弄得快要翻船，這可是影響全球幾十萬人的事業。由于計程車司機接二連三游行抗議，法國政府已頒布法令禁用Uber。Uber成功的表象是互聯網的勝利，但真正原因是對數據的控制和優化。這其實是一次權利的重新洗牌，掌握了數據就掌握了這一波產業革命的先機。
  
  
于是我開始做一些嘗試，對全國3萬家超市的零售詳細數據進行挖掘分析，客戶主要是P&G、可口可樂、聯合利華這樣的公司。過程中對比后發現，由于淘寶產生的數據量遠大于零售ERP的結構化數據。如果將ERP數據和網絡上的數據做結合，會大大擴展消費數據的外延。除消費習慣以外，用戶的情感分析，時空軌跡分析，都可以算出來。

技術人攻略：為什么會從數據挖掘，轉向數據庫引擎研發？

  
后來發現，所謂的數據挖掘在中國，很容易走偏。機器剝奪了人的決策功能，這恰恰是許多玩政治的人不愿意看到的。我這人不愿意介入政治，過去管惠普大中華區數據倉庫業務那段時間，公司內部幾個集團，因為純政治原因打架。業務做得再好，都仍被犧牲掉，很不喜歡這種失控的環境。我對自己的定位，就是一個技術人，在可以憑技術吃飯的情況下，干嘛要去玩政治？
  
  
我真正意識到應該把未來事業方向，放在自己擅長的領域，還緣于曾經摔過的一次大跤。2005年我花了599美金，從美國買了一個Toshiba e740掌上電腦，當時特別喜歡，想著如果能把它做得薄、更大就好了。那會兒蘋果才出到iPhone2，我把它拆解之后，發現電路板并不復雜，部件也都能采購到。于是自己畫了個4層電路板，基于Ubuntu 8.5切割出一個系統。2010年初，花了40萬，去深圳加工出了20臺產品，厚度和后來的iPad差不多。出于成本考慮，產品采用了電阻屏，但我寫了一套算法，做出了和電容屏很接近的觸感。
  
  
當年5月，蘋果iPad上市。我在這個領域玩了一年多，把自己的500萬花光后，發現不能這樣下去。技術我可以做得很好，但我想達到的目標，不是500萬能干完的，可能需要5個億，甚至50個億才能打通。有的事情并不是錢能玩出來的，而是需要產業經驗和人脈的積累，需要產業鏈上下游的人和你配合，否則很難把整個事情玩透。
  
  
這塊業務我后來轉讓了中信21CN，他們把這套東西用在了藥店的工業掃碼終端上，現在這塊業務已經到了阿里健康那兒。投進去的500萬就算是交了個學費，很貴，但也重新認識了一次自我。沒有人是萬能的，你只能干自己最擅長的事，我最擅長的事不是做平板，不是做數據挖掘這種應用型的事情，而是做數據庫研發。

技術人攻略：數據庫引擎研發是基礎性技術，你在這一領域有哪些積累？

  
我在數據庫領域做了差不多20年，從實施，到研發，再到銷售等不同類型的工作都做過。2013年9月起，創辦柏睿數據庫，研發面向企業級IT市場的，海量并行內存處理架構的數據倉庫引擎。之所以能從事基礎研發，和我原來在惠普的工作經歷有密切關系。
  
  
我在惠普是三進三出。大學畢業后，我加入新加坡電信，做BSS/OSS大機開發。1997年底去了美國，做電信系統相關的IT改造。隨后加入Tandem，做Nonstop SQL商業數據庫的開發，認識了我的導師Jim Gray,他憑借在數據庫方面的開創性貢獻獲得過圖靈獎。后來Tandem被康柏收購，康柏又被惠普收購，就這么第一次進了惠普。
  
  
第二次進惠普是在1999年，惠普實驗室接了一個沃爾瑪的項目，節點數高達512個節點。在那里遇到我現在的導師Dave Cracknell，那真是是一個非常好的年代，每天睡到11點去辦公室，中午吃飯的時候，和導師交流遇到的問題，然后一直寫代碼到夜里2、3點。
  
  
惠普這家公司是錢多、任性，因為公司主業是硬件，對數據庫并不是很理解。Tandem的Nonstop SQL，幾乎可以等同于Teradata，但惠普沒有意識到它的重要性。直到2006年，Mark Hurd（Oracle現任CEO）執掌惠普期間，重新拾起Nonstop SQL，把它變成Neoview這個新產品。導師讓我回去，一起重做這個東西，于是我第三次進了惠普。 回去后我負責HP Neoview數據倉庫在國內的業務拓展，經常硅谷、北京兩邊跑，把國內市場的需求反饋給導師。可惜一年多以后，Mark Hurd離開惠普，這個產品又被砍掉。原來做這件事的小伙伴們，都不想輕易放棄。在柏睿，我能繼續和這群小伙伴一起，把未完成的夢想堅持下去。
  
  
整個研發團隊共有12人，完全用remote的方式協作，分布在美國、澳洲、英國和印度，不少都是我在惠普實驗室的同事。我的導師Dave Cracknell，在硅谷負責整個項目的管理。
  
  
海外12個人的研發團隊投入很大，但效率也很高。2013年初，我們的產品還類似于VoltDB，只能做兩張表的JOIN查詢。半年之內迭代了9個版本，取得了突破性進展，已經能支持至少32張表的復雜JOIN查詢。去年4月，SQL引擎的性能和SAP HANA還差得很遠，現在基本上和HANA站在同一個起跑線上。而且從整體的發展路徑上來看，會超越HANA。

技術人攻略：企業級市場對數據處理的需求，和互聯網公司有什么區別？你們的產品解決了大數據處理的哪些問題？

  
早在80年代，IBM已經在大機上實現了非結構化數據的處理，但需求量并不大。互聯網積累到一定量，非結構數據大量產生，這種情況會帶來新需求。首先是解決海量數據的存儲，接下來是分析這些數據，最后是解決數據分析實時性問題。
  
  
Hadoop只解決了數據的存儲，于是出來了MapReduce方法，可對數據做一定程度的分析。從數學上看，MapReduce屬于暴力拆解，用很多PC服務器，不斷循環迭代，非常野蠻。好比用炸藥把山炸掉，產生一堆數據的大碎石頭，最后還得整理這些石頭。這種方式導致MapReduce只能做ETL數據清洗，無法實現交互式的SQL查詢，因為整個處理過程中，數據和邏輯并沒有建立任何關聯。
  
  
從嚴格意義上來說，關系型數據庫依然是最強大的數據挖掘工具。只有把結構化和半結構化的數據，先做數據清洗，變成有邏輯含義的結構及非結構化數據，放到數據庫里，才能做出符合數學范式的精確查詢。2014年8月，Google公開了基于海量并行處理架構架構（MPP），近實時數據挖掘倉庫Mesa的論文，也證明它最終要走回結構化這條路。
  
  
企業級市場對數據處理的需求，和互聯網公司的處理方式并不完全一樣。互聯網提供快速的解決方法，不是成熟的產品。對于企業級用戶來說，沒有哪家能有阿里這樣的實力，雇兩萬programmer寫代碼。別說兩萬，200個人都不可能。
  
  
企業用戶要的并不是阿里所擁有的東西，而是想要一套完整的解決方案，裝上就能解決問題。比如處理4個T的數據，兩分鐘以后見東西。只有一個Admin來管理這一套工具，頂多配10個人，絕對不可能搞一個大型的IT部門。因為企業用戶的主業還是造機器、做紡織、做電器。我們為企業級市場提供一整套的解決方案，從文件系統開始，到預處理，再到最終的數據分析，而且可以幫他們快速在云上部署。
  
  
為實現數據處理的實時性，我們分了三步進行。首先是提升Hadoop文件系統的效率，MapReduce為了增加寫的效率，把數據都切碎了，這種邏輯和存儲分開的方式，導致讀的時候不知道數據存在哪兒。電信用戶一天的增量數據是10個T，在沒有索引的情況下，想找到客戶真正要的那片數據，非常難。我們在HDFS上做了大量優化，能把讀取文件的速度，從網絡訪問提升到相當于讀取本地盤的速度。
  
  
接下來做了內存數據網格這個產品，MapReduce太慢，跑下來4、5個小時，不能等那么長時間才做分析，那就必須在內存中重寫。我們的實現方式很像挖煤礦，先做勘察，分辨出哪些是煤，哪些是石頭，每一層用不同的方式挖進去。具體的實現過程，是用HASH把數據分層，在幾秒鐘之內起成千上萬個模板，每個模板對應數據處理的不同粒度，相當于尺寸不同的篩子，對數據做預處理。
  
  
第三步，經過清洗之后，數據變成了結構化和半結構化形式，可以實現精確查詢。例如對100張表做聯合查詢，得出精確的查詢記錄。原來在性能上做不到的，我們采用MPP的海量并行內存處理架構，可以在很短時間內，實現數據庫節點的橫向擴展。

技術人攻略：海量并行處理架構有哪些優勢？

  
商用數據庫的主流系統架構有兩個流派，一種是對稱多處理器架構（SMP），另一種是海量并行處理架構（MPP）。SMP架構的特點，在于共享系統的CPU、內存和I/O資源，Oracle數據庫就是這一架構的主要代表。該技術誕生于內存昂貴時期，在數據量小于10T的情況下，可以應對自如。這種架構的局限性在于可擴展性差，多個CPU都通過內存總線訪問同一內存資源，隨著數據量增加，內存訪問沖突將加劇，最終造成CPU性能的浪費。我們做過實驗，Exadata在50個存儲節點時性能還可以，一旦再上一個量級，就會遇到明顯的性能瓶頸。
  
  
海量并行處理架構（MPP）可通過節點協同工作，并且每個節點都擁有獨立的內存，是一種完全無共享的架構方式，因而有很強的擴展能力。MPP的理論基礎在70年代已經成熟，只不過當時普遍不需要那么大數據量，所以僅在小范圍內應用。1999年我參與美國空軍的項目，就部署了1024個節點，雖然并不是基于云，但這條路已經打通了。
  
  
采用MPP架構最大的問題，在于節點之間的數據拷貝，可能會形成網絡風暴。假設對300張表做JOIN聯合查詢，其中有30張表都大于1TB，其中1/10的數據要拷貝，那就是5、600個G的數據在網絡上跑。現在不少企業動輒上千個節點，每個節點里有幾十個T的數據，網絡訪問的優化非常關鍵。
  
  
我們采用了InfiniBand這種新型總線結構，以擺脫基于傳統PCI架構的I/O性能瓶頸。這種服務器端的高性能互聯技術，可大幅提升數據的移動速度，降低服務器和存儲系統之間的網絡開銷。InfiniBand有一種遠程直接內存訪問技術（RDMA），允許直接對應用程序內存做讀取和寫入。過去內存里的數據轉換，要經過幾次System Call，在邏輯和電信號之間做多次轉換，才能切換用戶狀態和系統狀態。RDMA則不管數據存在哪一臺服務器，直接都是系統態，只需要把電信號變一下就可以。
  
  
現在的架構可在一分鐘內開數十個節點。用Hadoop作性能測試，在同樣基于磁盤的情況下，運行速度可提升10倍。如果把數據load到內存里重寫的MapReduce，速度能提升100倍。

技術人攻略：作為一家企業級領域的創業公司，如何與巨頭競爭？如何贏得市場？

  
數據庫領域正在窗口期，不少新機會正在涌現。IBM和HP守著自己的小機不放，但用戶已經不要小機了，而且巨頭們也解決不了大數據的問題。結構化數據原來占了99%，而現在卻只占1%，從趨勢上看，巨頭擅長的地盤一下子變成了一個小市場。我們的產品不僅能處理非結構化和半結構化的數據，而且在結構化數據這塊，還能替代巨頭。
  
  
產業發展自有其周期，數據庫領域的老大Oracle已經走到頭了。Oracle的核心技術誕生于30年前，并在90年代成熟。從90年代末到現在，Oracle并沒有修改過核心架構，只做了些外圍修繕，這種單節點共享內存架構，無法支撐大數據時代快速擴展的需求。創始人拉里森本質上是一個商人，把Oracle做成了一家應用型公司，即使業務很賺錢，也沒有設立過Lab，做基礎性的研究。原來的生意一年賺9000億美金，新生意才只有900萬的情況下，要干掉老生意新起一攤，而且把基因也改過來，難度非常大。雖然Exadata里添加了全內存選項，但只是增大了共享內存的容量，架構上并沒有做修改。估計5年之內，Oracle的架構也不會改。拉里森已經年過70，再過幾年就更沒有功夫管了。所以現在是替代Oracle的絕好機會節點。
  
  
國內的企業級市場，現在光拼關系也不行了，數據量突然提升了1000倍，過去的IT架構，已無力支撐這種大容量的數據處理，所以技術成了硬門檻。這一波基于云和大數據的革命，會形成一個完全不同于以往的，非常開放的生態。原來企業級領域研發出一項技術，必須依靠銷售去推。由于市場過于分散，照IBM這類老牌IT廠商，賣東西給客戶的成本太高。所以只有每個行業里Top3的客戶，最多到Top10，能購買得起昂貴的IT服務。
  
  
云服務普及后，技術可以在云上部署。從市場角度來看，由于長尾效應，原來買不起這些服務的中型客戶，可以按時、按需付費。這些中型企業也希望把原來行業的老大替代掉，所以他們有極大的意愿，去購買互聯網上的服務。
  
  
另一方面，客戶可以自己選擇云上的工具，我們這樣的小型服務提供商，和IBM等大公司能平起平坐。而且我們的東西天生是為云而做的，比他們還要先行一步，想把Oracle部署到云上，還做不到。總的來說，數據庫領域不僅沒有萎縮，而是產生了一個新市場，這個新市場可能比原來舊的市場還大。

技術人攻略：你觀察到我們國家在基礎領域有哪些問題？

  
我們國家一直以來對自己的定位，就是做應用型產業。大家的手很巧，能把東西修得非常像，但材料卻不過關，所以皮是好的，瓤是碎的。這就是為什么，老外做的航空發動機，能跑3000個小時，而我們的卻只能跑300個小時。
  
  
我母親是從事半導體激光器研發的科技工作者，早在1972年，她親手拉出了中國第一根單模光纖，獲得了國家科技進步一等獎。光纖的制作過程，需要在完全密閉的環境下，讓硅片氣象層積，直到慢慢變成硅柱。光纖的質量，取決于這個密閉環境中的灰塵含量，究竟會進多少灰塵，取決于密封圈的質量，密封圈是否牢靠，又取決于橡膠的質量。但做橡膠這種基礎工業的人，不想精益求精，只滿足于做輪胎。到最后誰會想到，高科技光纖的壽命，會受限于橡膠的雜質太多，而達不到應有的質量標準。
  
  
回國之后過了兩、三年，我才深刻認識到這個道理。2006年，我負責惠普大中華區的數據倉庫業務，當時希望把惠普實驗室Database的研發搬到中國，努力了一陣，發現根本是妄想。外企雖然紛紛在中國建立研發中心，但核心技術仍然在國外，只不過利用國內便宜的人力成本，拿些邊邊角角技術活過來，做廠內外包。
  
  
國家產業政策的制定者，天真地以為可以用市場換來技術，到最后才發現，這種交換根本不成立。技術是別人吃飯的東西，為什么會給你？某種意義上來說，這也關系到人家的飯碗。除非你自己造了一個飯碗，否則人家為什么會把飯碗交給你呢？
  
  
IT和汽車產業一樣，在過去十幾年遭遇了同樣的淪陷。什么叫自主可控的技術？要自己做的才可控，不是自己做就不可控，就這么簡單，永遠別想拿市場換技術。可仍然有許多人覺得自己是戰略家，從來沒上過一線，說得多、做得少。所以從頂層往下的產業設計，根本是個偽命題，必須從草根往上顛覆。

技術人攻略：國內數據庫研發領域最大的問題是什么？

  
國內在數據庫研發領域最大的問題，是在理論研究和人才培養上都缺乏積累。人大金倉做了十幾年，都沒有掌握這個產業鏈上最核心的技術。也沒有研究所或機構在這個領域持續追蹤，等大數據真正來了之后，才發現理論上沒有準備好，只能談一些類似Hadoop怎么用，基于實踐和操作層面的東西。
  
  
國外這一行的發展相對成熟，各類的數據庫架構設計，從70年代就已經開始積累。加州理工、加州大學圣巴巴拉分校、威斯康辛大學等高校，有專門的科系研究數據庫，在知識上有傳承。
  
  
即使有這些積累，全球數據庫領域核心人才，在美國也不超過200人。對核心人才的定義，得是做過SQL解析器、執行器、優化器，以及文件系統這幾塊最有技術含量的東西。即使在Oracle、SAP、Sybase這樣的公司里，真正接觸到數據庫核心引擎設計的，也最多就是十來個人，更多人是圍繞核心去寫一些周邊的功能。
  
  
國產數據庫很多是把開源扒拉過來，在這基礎上改一改，但并不表示你理解了它的設計思想。歸根結底，數據庫核心人才的培養需要過程。從上層工具開發，慢慢往底層深入，先做解析器，再做執行器，最后做優化器，是一個循序漸進的過程。表和表之間的JOIN，應該走什么樣的執行計劃，這中間的解析路徑、優化路徑如何設計，低下文件系統的讀和寫應該怎樣配合，需要10年，甚至20年的工程積累。
  
  
缺少了這些積累，也就只能做一些數據處理工作，底層開發根本輪不到你。類似于其它基礎領域，中國在數據庫技術上，仍然是一個使用者的角色。一些企業里的人，甚至連理論都沒搞清楚，就開始忽悠，比如把數據庫和數據處理混淆成同一個東西，整個市場被搞得很亂。
  
  
在這種混亂中，學生沒有可參考的東西，人才培養從根子上就出了問題。我在大學時，學數據庫理論的那本書，到現在仍在作為教材使用。幾周前我掏出來看了一下，寫得真太淺了。大家被忽悠得很想學Hadoop、Spark等應用型的知識，可這些不過是風潮，不是根本，很快就會過去。

技術人攻略：做這件事情對你個人的意義在哪里？

  
我入行比較早，94年讀大學時，就參與了全國第一張跨通存通兌綠卡的項目。做完以后，就去了新加坡，很遺憾沒碰上電信97田溯寧那波創業潮，也沒碰上第一次互聯網泡沫。不過反倒因為沒有碰那些潮流，我的精力一直集中在數據庫領域，從最早的大機、中型機、小機上的數據庫，做到基于PC，以及云的數據服務。
  
  
之前工作掙的錢，足以讓我安穩退休，過上天天釣魚、曬太陽的生活。之所以做數據庫基礎層面的研發，并不是為了錢。我天性愛玩，一定要有個東西讓我覺得好玩，要能越過障礙，夠到遠方的目標，才會玩得有刺激。
  
  
這一波大數據革命，是從量變積累到質變的飛躍，我這輩子或許只能遇見一次。我希望能把以前所學到、所經歷的這些東西，把MPP的架構，用到海量的數據分析里邊去。數據庫的產業鏈很長，有很多事情值得深入地去做，如果我能參與這次變革，順著這次浪潮玩上10年、15年，會非常有趣。
  
  
在行業里待了這么多年，我也看到有的事情不是錢能玩出來，需要經驗上、人脈上各方面的積累，才能把這個東西玩透，否則就變成東打一榔頭，西打一耙子。只有拼性能的地方，摩爾定律才會生效，這是IT行業的實質。不拼性能，就只能拼關系、拼政治，我不想玩那個。這個產業里門檻最高的是數據庫，不是應用，我就想挑戰純粹的基礎技術領域，用性能超過對手，不需要拼政治。
  
  
我想和志同道合的人一起工作，雖說國內的氛圍還是有點浮躁，但我對新一代程序員還很期待。他們成長的環境衣食無憂，不像我們70后，小時候還得自己拿著瓶子去打醬油。當基本生活富足之后，大家就會有不同的精神取向。總有人想做一些基礎的、技術扎實的產品，你讓他苦哈哈在華為工作，桌子底下放一個帳篷，他不一定愿意干。

技術人攻略：你的興趣愛好是什么？

  
我天生熱愛冒險，喜歡去別人沒去過的地方，看世界上都在發生些什么事。在美國做技術咨詢那幾年，全國四處奔波，從最南邊的弗羅里達，到冬季氣溫到零下50度的北達科他州，還有路易斯安娜、阿肯色、明尼蘇達、印第安納，基本上你能想到的地方，我都去過。
  
  
一直到2001年，我到了科羅拉多州丹佛市旁邊的大學城Boulder。這座城市依山而建，有雪山，也有綠草，非常適合露營。喜歡滑雪的人，可以從頭年9月，一直滑到第二年6月。我非常喜歡這樣的環境，就把家安在了Boulder。
  
  
我喜歡穿山越嶺，常常一個人帶著帳篷，去科羅拉多大峽谷里待上個6、7天。在野外，狼、美洲豹時有出沒，什么情況都有可能會碰到，所以得學會如何野外生存。這個過程不僅帶來樂趣，還讓我領悟到很多道理，比如想避開這些猛獸，你首先得學會觀察風向。
  
  
我還特別享受在山路上開車的感覺，峰回路轉，總能看到新的風景。許多人不敢在山里開車，朋友一起去山里玩的時候，都是我開車。我并不害怕懸崖，只要關心前方的路就好了。
  
  
我喜歡閱讀，一直到現在都還訂《讀書》這本雜志。最近經濟類的書看得比較多，尤其是計量經濟學。宏觀經濟領域的問題很難預測，因為相關因素太多，但微觀經濟是靠數據說話，所以相對很準確。我喜歡研究計量經濟學里的各種模型，數字和數字之間，我感覺終究是有關聯的。只是因為工具所限，自己數學的基本功積累得不夠，暫時還沒做特別深入的研究。

作者介紹：

技術人攻略訪談是關于技術人生活和成長的系列訪問，由獨立媒體人Gracia創立和維護。報道內容以“人”為核心，通過技術人的故事傳遞技術夢想；同時以小見大，見證技術的發展和行業的變遷。在這個前所未有的變革時代下，我們的眼光將投向有關：創造力、好奇心、冒險精神，這樣一些長期被忽略的美好品質上。相信通過這樣一群心懷夢想，并且正腳踏實地在改變世界的技術人，這些美好的東西將重新獲得珍視。

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