妈妈，您离开已经一年，思念、自责时时萦绕于心，但最想说的是很幸运这一世当了您的女儿，且更重要的是您给予我平等和信任。我在您的期盼中来到这个世界，有备受呵护的幼年，放养的童年。青少年时期，我也被您保护得很好，您努力将家庭苦难对我的影响降至最低，鼓励我追逐梦想，呵护我的好奇心和探索欲。成年后，当我受到感情挫折的时候，您也一直在，很坚定地告诉我没什么，实则内心暗自担忧却从不表露，甚至没有劝我选择可能更容易的退路。我亲爱的妈妈，生前那么爱我，离去后还是给我留下乐观和理想主义，留下的记忆充盈着我也时时温暖着我。

您的离去，令我痛彻心扉、追悔莫及，为那些自以为是的认知，为那些缺乏同理心的争辩，为我没有尽力做得更多更好。我遗憾没有告别没有拥抱没有亲吻。

这一年，我慢下来了，诸多往事浮现，带着我穿越时光更多去理解您——亲爱的陈女士。我看到您的善良，乐于帮助亲友甚至陌生人，待人平等真诚。您也总是更多记得别人的好，您最时常跟我说：“点滴之恩当涌泉相报”。您写有一手极好的钢笔字，您案头写作来得很快，您最铿锵有力的一句话：“枯木都要逢春，何况我是一个人”。关键时候温柔的您也不缺果敢和决断，比如做出家庭重要投资决策的时刻。更多时候您在苦难中隐忍却又乐观，你总是会去想办法解决问题。您走后，我回到家里，看到那些阳台上的花草，那些您精心挑选的日常器皿。今天我又翻出您当年阳台养的花，您花了若干日夜完成的十字绣。您很平凡，充满磨难的一生，您做着对自己有意义的事，在纷繁世间独立探寻自己的道，且从未失去过对生活的热情，至老至死，您是一个勇士。

有一天在我的梦里，您和爸爸在我下班后一起去游乐园。您特别果敢选择去玩一个跳水的项目。您丝毫不带犹豫地“冰棍入水”。我看到您在入水瞬间笑靥如花。醒来后，我前所未有的释然，也许在另一个世界，您终于可以自由追逐自己的梦想，无拘无束，无所羁绊。

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拍鸟半年回顾

去年11月开始跟着我老公生态拍鸟，多数是在打酱油，但沿途风景和行走的力量、专注中获得的心流、相机拍鸟模式开盲盒的惊喜、识得的若干小可爱，深觉治愈。最近入坑开始用望远镜观鸟，享受到奇妙的空间切换体验。继而阅读观鸟书籍，让我对后面拍鸟/观鸟多了一些想法。这篇随手记主要想记录过去半年的体验和自己的目标。

体验

冬日的野鸭湖、桑园还有辽宁朝阳天鹅湖，观看成群的天鹅和灰鹤或飞舞或栖息，体会天地的开阔、鸟与自然的和谐，虽然被冻得瑟瑟发抖（那个河边往腿上现贴暖宝宝的摄影师就是本人）。

对焦手速不够，纠结构图，没来得及按下快门，鸟就飞走了。失之桑榆，却拍到飞版的北红小可爱。如法炮制也用到了快如闪电的翠鸟身上。大概所谓的新手运，当然最主要还是归功于无反时代器材的进步，拍鸟模式的连续抓拍，可以将人眼难以企及的瞬间一帧一帧定格下来，然后给你一个开盲盒的乐趣。

看到绚丽的太阳鸟、胸纹高级配色的蓝点颏和红点颏，审美愉悦之余也会感慨鸟类进化的智慧。分享给好友后，她对红点颏的锐评：“这鸟要是知道照镜子，估计能把自己美死。”

董寨山林中偶遇白冠长尾雉，仿似秘境中的隐者，惊鸿一瞥后瞬间就穿越河谷飞入对岸山林深处。那种神秘的感觉一直萦绕于心，心生喜悦。

目标

前一阵跟我老公吹牛，说自己以后的努力方向是成为硬核的鸟类摄影师（无知者无畏）。前几天第一次读观鸟书《何以为鸟》。作者序特别打动我，能够感受“身为一只鸟是怎样的体验”，这是我后面想要探寻的目标。另一本《Sibley's Birding Basics》，读到序言和前面章节就很喜欢，初初感觉观鸟和投资也有相似之处，对我也有不少启发。

• “观鸟从字面上讲就是观察鸟类，但它可以以无数种不同的方式进行。它可以是科学的也可以是艺术的，可以是技术性的也可以不是。”

  
  

• “认识到你无法从远处的一只鸟身上看到什么非常重要。这种专业知识只能通过经验和有意识地测试感知的极限来获得。”

• “对于初学者来说，鸟类识别并非一门精确的科学，而且通常不涉及绝对的确定性。”

  
  

所以我的目标并非追求加新以及更多去占有稀有鸟类的照片，而是希望在艺术审美角度培养自己的眼光，学习鸟类识别知识、训练观察技巧，继而更多去了解它们的生活习性、行为模式以及栖息地环境。最后能通过摄影技术记录和表达我所观察到的。当然，实现层面需要在体能、心智和专业知识上的刻意练习，剩下的就是拥抱大自然，更多实践。

ps，第一百零一次感谢我家某人，引我入坑，治愈了我。也突然意识到，似乎不经意间，这种年轻时候曾经向往过的贴近自然的生活，前几年每每徒步结束时都特别想生活在森林中的念想，到现在可以去更多体验了。

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在外读书定居，兼之各种贪玩，回家的次数越来越少。近年总是因为父母生病回家，每次都来去匆匆。时不时被朋友嘲笑是一个假的贵州人，我看过的贵州山水还不及他们。这次清明回家，给妈妈扫墓，看望爸爸，也顺带在贵阳拍鸟，还和家里长辈自驾去了趟西江苗寨，在周边村子见识了苗族人的爬坡节。旅行过程中，我从长辈们身上看到他们对生活的热爱，展现的生命力，以及无论身处何处都保有的乐观。面对失去，痛苦和恐惧只是本能，勇敢接受和乐观朝前看才是选择。

拍鸟

这次拍鸟，我们发现了一个宝藏公园——阿哈湖湿地公园，生态多样性很好。我们特意去了两趟，虽然第二次专门蹲点的蓝喉太阳鸟没拍到，但也收获满满。收获了一堆新鸟不说，斑姬啄木鸟、山椒、灰喉鸦雀、铜蓝鹟、褐河乌等，杜鹃花和迎春花丛中生动活泼的绣眼和叉尾太阳鸟，让人领略春日的美好以及鸟与自然的和谐。最后离开贵阳前，我们去了一趟观山湖公园，拍到了“翻空苍鹭舞”。

苗寨爬坡节——民族服饰的盛宴

在西江苗寨，排队乘接驳车去山顶看夜景时，才知道大舅妈是第四次来这里，而小姨是第三次来。典型的去哪儿不重要，重要的是和谁去。

第二天上午，我们一行9人去了距西江苗寨40-50km的棉花坪村，看苗族的爬坡节。据小姨安利，这个节日可以理解为当地人的“春节+情人节”，会看到苗族女子穿上家人从小给自己准备的嫁妆（隆重的民族服饰和银饰）盛装出行。作为围观群众，活泼可爱的小舅妈找到一位好客的大姐，借用对方的银饰项链，还跟着学习当地人的舞姿。眼里的光和身体面容的灵动，让人见到一个幸福的中年女子，很难相信她今年已经60岁。

随手记

时不时姨妈舅舅也会谈及妈妈，一些美好的回忆，没有悲伤，也仿似妈妈只是出门远行了。而我现在想起妈妈，也更多会想起她的乐观坚强和温柔，给我更多前行的力量。

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周末说走就走，去了一趟辽宁朝阳红村看天鹅和雾凇，简单记录。

晨曦梦幻世界中，观天鹅的游人和摄影师，近岸吃食的天鹅们，交织成一首欢快活泼的冬日乐曲。

拍完日出，我俩沿着河道往上游走，走入一个完全静谧的世界。河水是深邃的蓝，大天鹅带着幼鸟在水中自由写意，有的休憩、有的捕食、有的飞翔，不远处是多层次的树林。天地开阔，仿似这么一路走着，那些真切的伤痛都在被慢慢抚平。

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与社会科学知识不同，没有哪一项科学发现或重要技术来自按部就班的设计和计划，它们都是黑天鹅。发现者和企业家们的策略应该是少依赖自上而下的计划，而尽可能在机会来临时反复尝试和辨认。正确的策略应该是尽可能多地尝试和尽可能多地把握黑天鹅机会。

所有人都知道预防比治疗更重要，但预防只得到很少的奖赏。

第1章 自我欺骗的人类

人类的思想存在三重迷雾：

• 假象的理解，也就是在一个超出人们想象之外的复杂（或随机）的世界，人们都以为自己知道其中正在发生着什么。——我们以为我们生活的这个世界比它实际上更加可理解、可解释、可预测。
• 反省的偏差，也就是我们只能在事后评价事物，就像只能从后视镜里看东西（历史在历史书中比在经验现实中显得更加清晰和有条理）。
• 对事实性信息价值的高估以及权威和饱学之士本身的缺陷，尤其是他们进行分门别类的时候，也就是进行“柏拉图化”的时候。

分类总会造成复杂性的降低，这是黑天鹅事件的发生器。我们对周围世界的任何简化都可能产生爆炸性后果，因为它不考虑不确定性的来源，它使我们错误地理解世界的构成。

第2章 极端斯坦与平均斯坦

诚实意味着不惧怕特立独行，也不惧怕特立独行的结果。

第4章

• 我们只关注从已观察到的事物中预先挑选出来的那部分，从它推及未观察到的部分——证实谬误。
• 我们用那些符合我们对明显模式的偏好的故事欺骗自己——叙述谬误。
• 我们假装黑天鹅现象不存在——人类的本性不习惯黑天鹅现象。
• 我们所看到的并不一定是全部。历史把黑天鹅现象隐藏起来，使我们对这些事件发生的概率产生错误的观念——沉默的证据造成的认知扭曲。
• 我们“犯过滤性错误”——我们只关注一些有明确定义的不确定现象，一些特定的黑天鹅现象（而不关注那些不太容易想到的）。

第5章

我们可以通过负面例子而不是正面证据接近真相。

现实决策者：相信自己受不确定性制约，并且认为弄懂如何在不完全信息条件下采取行动是人类最高和最紧迫的追求。

Karl Popper提出单边怀疑主义观点。

第6章

我们喜欢故事，喜欢总结，喜欢简化（也就是减少事情的影响因素）。

之所以出现“叙述谬误”，是因为我们习惯于过度解释，偏好简洁的故事，而不是原始真相。它严重扭曲了我们对世界的思维反应，在稀有事件上尤为严重。

寻找因果关系的行为具有生物学基础。

柯尔莫哥洛夫理论：

• 信息的获得是有代价的

• 信息的存储也是有代价的

• 信息的处理和提取是有代价的

处理和提取信息的困难大概不在于存储空间受到限制，而在于索引。

如果叙述谬误导致我们认为过去的事件更具有可预测性、更易被预期、比实际更不具有随机性，那么我们应该能够运用它治疗随机性带来的某些痛苦。

避免叙述谬误的办法就是强调实验而非讲故事，强调体验而非历史，强调客观知识而非理论。另一个方法是预测并记录预测的结果。

冒险通常不是出于自信，而是出于无知和对不确定性的无视。

来自人性一个更为严重的错误：认为我们天生能够理解自然和人性，我们的决策是并且一直是选择的结果。——其实我们受到了太多直觉的驱使。

人们一直鼓吹和夸大进化选择。人们越不了解黑天鹅现象产生的随机性，就越相信进化的最优选择。进化理论不考虑沉默的证据。进化是一系列侥幸的成功，有好的，也有不好的。

我们是寻找原因的动物，习惯于认为一切事情都有确定的原因，并把最明显的那一个当做最终解释。但实际上可能并没有可见的原因，相反，很多情况下什么也没有，甚至没有任何可供选择的原因。

随机性是我们不了解的东西，求助于随机性也就是承认无知。

请非常谨慎地使用“所以”，努力只在由实验而非事后分析得出结论时才使用这个词。

除了证实偏差和叙述谬误以外，各种沉默的证据进一步扭曲了黑天鹅现象的作用和重要性。实际上，它们有时导致总体高估（比如文学成功），有时导致低估（比如历史稳定性和人类物种的稳定性）。

我们的认知系统对于不出现在我们眼前或不引起我们情感注意的事物可能没有反应。我们天生肤浅，只注意我们看到的东西，不注意没给我们留下生动印象的东西。我们向沉默的证据发动了双重战争。潜意识的推理机制（确实存在这样的机制）忽视沉默的证据，即使我们知道需要考虑它。不进入视线则不进入大脑：我们对抽象的东西怀有天性上的甚至行动上的蔑视。

第9章

愚人是指按照条条框框思考的人。

学校知识的简化与反启蒙特性阻碍了人们对现实生活的理解。

我们喜欢可触摸的东西、被证实的东西、显而易见的东西、真实的东西、可见的东西、具体的东西、已知的东西、已观察到的东西、生动的东西、视觉性的东西、有社会特点的东西、被灌输的东西、富有情感的东西、突出的东西、典型的东西、打动人心的东西、富有戏剧性的东西、传奇的东西、美化的东西、官方的东西、学术性的空话、虚有其表的高斯派经济学家、数学废话、华而不实的东西、法兰西学院、哈佛商学院、黑西服白衬衣加领带、令人激动的演讲和耀眼的东西。而我们最喜欢的，是故事。

第10章 预测之耻

人们对随机事件的认识上容易犯不对称的错误。我们把成功归因于能力，把失败归因于在我们控制之外的事物，比如随机性。

泰罗克根据评论家Isaiah Berlin提出的分类方法，将预测者分为两类：刺猬与狐狸。在伊索寓言中，刺猬只知道一件事情，而狐狸知道许多事情，生活中需要这两类人。许多预测错误来自刺猬，它们在观念上只倾向于一个低概率而影响巨大的事件，从而落入叙述谬误的陷阱，被一个可能的结果蒙蔽，而无法想象别的结果。

计划失败是因为人们具有筛选性思维，即忽视计划之外的不确定来源。

愚人效应：产生于我们在思维上对模型风险的忽视，或者说只专注于我们所知道的。

不考虑错误率的预测存在三种谬误：

• 可变性问题。太看重预测，而不关心它的准确性。

• 没有考虑随着预测期限的加长，预测效力会降低。

• 对被预测变量随机性的错误认识。

人们常说智者能够预测未来，或许真正的智者是那些知道自己不能预测未来的人。

第11章 怎样寻找鸟粪

我们既爱筛选，又爱进行“狭隘”的思考（认知自大）；我们的预测能力被大大高估，许多认为自己能够预测的人实际上不具备这一能力。

我们会遇到一个矛盾。不但预测者通常无法预见这种由意外发现带来的巨变，而且事物的渐变也比预测者的预计慢。

迭代预期法则：如果我预期将在未来某个时间预见到某件事，那么我实际上现在就已经预见到了那件事。

哈耶克认为，真正的预测是由一个系统有机地完成的，而不是通过指令完成的。一个单独的机构，不可能集合全部知识，许多重要信息会被漏掉。但社会作为一个整体，能够把这些信息都包含在运行中，能够在框架以外思维。随着科学知识的增加，我们高估了自己理解构成世界的微妙变化以及对每种变化赋予重要性的能力。他把这贴切地称为“科学主义”。

柏拉图化是自上而下的、程式化的、封闭思维的、自我服务的、商品化的，非柏拉图化是自下而上的、开放思维的、怀疑的、经验的。

假如你相信自由意志，你就不可能真正相信社会科学和经济预测。你不可能预测人们会怎样行动。

柏拉图化的经济学家忽视了一个事实，那就是人们可能喜欢别的东西胜过喜欢最大化他们的经济利益。

不但过去是有误导性的，而且我们对过去事件的解释也存在很大的自由度。

第12章

认知自大程度较低的人不一定缺乏自信，只是他对自己的知识持怀疑态度。

第13章 假如你不会预测怎么办

假如你抛弃完全准确地预测未来的想法，你就有很多事情可以做，只要你记住预测的局限性。知道你无法预测，并不意味着你不能从未来的不可预测性中获益。

• 区分正面意外和负面意外

• 不要寻找精确和局部的东西。

• 抓住一切机会，或者任何像机会的东西。

• 当心政府的精确计划。

第15章 钟形曲线——智力大骗局

钟形曲线的不确定性计量方法忽视了跳跃性或者不连续变化的可能性及影响。

第16章 随机的美学

灰天鹅是可以模型化的极端事件，而黑天鹅是未知的未知。

有的黑天鹅现象发生是因为我们忽视了随机性的来源，有的是因为我们高估了分形指数。

第17章 洛克的疯子——在错误的地方出现的钟形曲线

人们不明白一个根本的不对称性：只要一个反例就能够推翻高斯分布（即正态分布），但上百万次观察也不能完全证明高斯分布的适用性。为什么？因为高斯钟形曲线不允许出现大的离差。

18章 骗子的不确定性

我对黑天鹅的应对办法是在思维中避免从众。但在避免上当之外，这种态度受制于一种行为方式，不是思维方式，而是如何将知识转化为行动，并从中找出那些有价值的知识。

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翻出多年前的碎碎念，想念我的妈妈。‍‍

最近时不时翻出几年前买的书《味觉森林》来看。尤其看到书中《彼菜离离》一文，有点戚戚然。离家时间太长了，自大学算起和在家时间对比，现在是一半一半，勾起若干对旧时在家的美食回忆。在那个物质条件略显贫瘠的年代，的确是民以食为天，统共就是那些食材、口味也固定以麻辣为主，妈妈愣是从做法、形状变出各种花样。她也从来不吝大价钱买时令菜，为了让我们一家子尝鲜。想起那时的妈妈，每每笑意盈盈跟大家商量，明天我们要不换换口味，你们想吃什么呢，妹妹你想吃什么呢？放学回家，进到厨房，帮妈妈打点下手，是我和妈妈间温馨的回忆。

以下记忆中的家里菜，排名不分先后。

• 回锅肉，小时候最爱外婆的这道菜，我只认外婆手艺，回家吃妈妈做的，觉得是两道菜。 

• 妈妈做的爆炒腰花、猪肚、猪肝，做法都差不多，就处理起来麻烦程度不一，南方芹菜、酸辣椒，最难得妈妈切腰花的刀功，可惜看过若干次妈妈示范，从没上手练过。 

• 爸爸拿手菜-酸菜鱼，亲，不是酸汤鱼噢，推荐用独山盐酸菜。 

• 芹菜炒斑鸠肉末、泡菜牛肉末、酸豇豆肉末，重点是家里的泡菜和酸豇豆，另外泡菜真是百搭，还有我最爱的泡菜炒鸡胗。 

• 糯米丸子，又叫蓑衣丸子，因为麻烦，妈妈做得不多。 

• 我喜欢吃魔芋，妈妈变着花样满足我，酸菜炒魔芋条，辣子鸡魔芋块（这道菜我就只吃魔芋），当然还有火锅涮魔芋片。 

• 火锅，豆豉糍粑海椒火锅、辣鸡火锅、鱼火锅、清汤火锅（家里叫跳水菜）。新鲜的鸡血旺，极为鲜嫩。煮的菜中记忆最深的就是豌豆尖，洗出来带着水珠、特别新鲜，因为豌豆尖也算时令菜吧，那是我给冬天的标签之一。 

• 豆制品，当然必须提豆花，印象中它和豆腐做法略有差异，白豆花、菜豆花，和它绝佳搭配的是一碗油辣椒蘸水，或者胡海椒+折耳根末+小葱，所谓胡海椒就是把干辣椒串起来在回风炉上烤得略有点糊、辣椒味儿出来后，用擂钵舂成面粉状。那时节，通常爸妈一声令下，小孩儿屁颠屁颠就去干这活儿了。 

• 以前妈妈炒蔬菜，莴笋丝、豌豆、玉米粒、胡萝卜丝，统统会加一些肉，觉得那样味道会香一些，导致我习惯性地误会这几道菜中肉只是辅料。对于茄子的做法，家里叫du（2声）茄子，习惯整只下入几近沸腾的油锅，稍后小火焖着，待茄子变软、自然裂开一些口子，再佐以青椒西红柿肉末。出锅后，筷子戳开后里面是新鲜白嫩的茄子肉，保有原味。我那时极不喜欢这道菜，觉得里面不入味。现在回想起来，倒是挺妙的吃法。 

• 还有那些白水煮菜，冬天小白菜或者莲花白、夏天素瓜豆包谷籽（玉米粒）。酸汤豆豆米，大豆小豆均可，也是很典型的家常菜。 

• 夏天最美好的回忆，当属鲜嫩无比的三八菇汤，据说这是山里雨后天晴后长出来的野生蘑菇，我小时候的物价大概是10多块一串吧，也就尝鲜吃上一顿两顿的。配料非常简单，加点西红柿、肉末，出锅后撒点小葱。到了物价飞涨的今天，好像已经飞涨到三位数了吧。    

• 吃晒干的野生蕨菜，每次得提前2-3天准备。先用开水泡一次，等水温降到室温后，换用冷水，一直泡发。中途需要多换几次水，直到蕨菜变软变粗，水透明，这样才可以用来做菜。可凉拌可过油炒，加点肉丝、青椒、西红柿。

• 还有妈妈某年兴致较高时，买了一个小烤箱，做鸡蛋糕给我和哥哥当早餐之余，还做烤鸡、用自己调制的酱。

深藏记忆的家乡口味，其实还有很多，现在回想起来，美食这件事，跟用心太有关系了。妈妈一心想把食物做得可口，这样挑食的孩子才会吃得多一些。想起刚上大学那年的凄凄惨惨戚戚，还好有妈妈做的一桶辣子鸡救命。后来辣子鸡成为寝室姑娘们的夜宵，大家吃辣水平直线上升，这么多年她们仍念念不忘。这些年经过五湖四海的口味熏陶，当年那个挑食的人现在已经比较包容，除了对面食和东北炖菜仍有保留之外。那些属于妈妈味道的记忆，人到中年，觉得美好如斯。现在些许遗憾，自己做的菜不是正宗的家里口味。 

这篇文章当时发给妈妈看了，她给我的review：“是三坝菇，具说运气好的人可在相邻相近的三个地方捡到此菇，故名三坝菇，学名鸡纵菌，形象一把伞。我五、六岁时跟外公去他家后山里捡到过一次，确实是三个不同的地方。有大朵的(像一把小伞)、小朵的就是小骨朵儿。外公拿不完，我还帮着拿回家，大的外公用肉煮汤吃，全家人美美的吃了一餐，那才叫鲜啊！这是我一生中最难忘的吃过的最鲜最好的三坝菇！”我的妈妈曾经也是一个受亲人宠爱的幸福小姑娘。

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您眉头开了，所以我笑了。

我的妈妈是一个温柔美丽善良坚强还有点倔脾气的妈妈，当她的孩子特别幸福。

打小开始您就希望我要多看世界，无论阅读还是旅行。您总说女孩子读书是为了自我价值实现而非读一份嫁妆书。物质匮乏的童年，您给我买了《意大利童话》、《一千零一夜》、《365夜》还有《安徒生童话》，它们夜夜伴我入睡。我从表姐处得知《射雕英雄传》后，您就翻出家里十六开的版本给我，我人生第一次开始了解武侠世界。在学习很紧张的高中，您也鼓励我看世界名著，还会分享《苔丝》中您最欣赏的是内心活动描写。等我上大学了，您也不吝惜赞助我旅游经费，说行万里路也很要紧。

您时常会叫我妹妹，也时不时封我为猫公主，那时候我就觉得自己是世界上最幸福的小姑娘。从小您就让我留一头很长的头发，每天早晨上学前不厌其烦变着花样给我扎各种马尾，从来不嫌弃打理我的长头发费事或担心影响学习，后来才知道您年轻时候也是两根又长又粗的大辫子。有个我认识的阿姨小时候还满街追过您的辫子。

虽然我并不喜欢您打麻将，但我喜欢您喜欢养花。虽然您年轻时是篮球健将，打组织后卫还会一手漂亮的三分球（过半场的远投），您居然不会游泳也不会骑自行车甚至爸爸骑车载你时你上车也很笨。

您臭美了一辈子，喜欢穿衬衣、裙子和大衣，穿了一辈子的高跟鞋。上次您还很高兴地告诉我，头发新长出了一些。我其实并不相信，但见您最后一面时我摸着您软软的变厚的头发，发现您并没有骗我。您最狼狈的时候大概是白内障没治疗那段时间，穿的白衬衣脏了，自己也没发现。您最可爱的样子，大概是上次住院穿着我给您买的那身毛茸茸居家服。

您很贪玩，那年初雪，您和爸爸以及同事去山上打雪仗，结果一个雪球扔出去丢了金戒指，大家忙着帮您找戒指。还记得同样下雪的夜里，在我有记忆的第一个家，您带着我和哥哥一起在院子里堆雪人。我记得小时候您给我买了第一个游戏机时，也跟着我一起玩俄罗斯方块，玩到深夜。

听三姨说，当您还是小姑娘时，就一心喜欢学习和打篮球，并不喜欢做家务，而外公对您也特别支持。而等我有记忆以后，您就变成我眼里的万能妈妈，没有什么可以难倒你。您会做各种好吃的饭菜，会织漂亮的毛衣；您会在我摔破新衣服后，在膝盖破损处帮我巧妙地绣上两朵梅花；您会养花，深夜花开的喜悦一直在我记忆中；您会耐心地照顾失去妈妈的几只小猫，每天用滴管喂它们牛奶。

等我早已超过您当妈妈年纪的时候，您还是总惦记我吃不到家乡口味。您做的辣子鸡陪伴我上大学和工作，从武汉到北京到斯德哥尔摩，还成功圈粉，培养我那些原本不能吃辣的朋友学会吃辣，我的朋友们都盛赞您的手艺。

近些年我们总吵架或者说总是我在发脾气，您像个做错事的孩子。我自以为是地对您好。我非要跟您讲道理，而不是多些耐心，像您待我一般温柔和耐心。每次吵完我又很后悔，又担心。还记得最近一次我们敞开心扉讨论我们的矛盾，我说很多时候我对您和爸爸生活状况的忧虑让我夜不成寐，我希望你俩过得好一些，可是我的方法并不行。最后您说妈妈对不起你，挂断电话我又伤心哭了一场。幸好这次出门前我们和好了，我决定不再干预您生活的方式。

去年两次住院手术，您其实也挺害怕，但又故作坚强。第二次手术让我心惊肉跳，下了手术台回病房，目睹您失去意识瞳孔失焦，看着抽出来的一大袋心包积液，我当时真的以为自己会失去您。

后悔没有像小时候那样多抱抱您，也没有多亲亲您。最后一次给您卖萌是我今年生日的时候收到您的语音祝福，我特别开心。

很多时候我特别希望您自私一点，不要为了家庭和别人一直燃烧自己。但今天我想起的这些片段，让我明白，也许这正是您选择的生活方式，我猜您一定觉得付出就是一种幸福，因为您足够强大可以温暖别人。

您一生经历各种磨难，也仍然充满对生活的希望，直至最后。这次回家看到您养的花，那些您努力想要过好日子的所有痕迹。理想主义伴随您一生，您从未曾因为世俗的苦难或价值观而丢掉内心和眼里的光，我为您自豪。

妈妈，我希望下辈子您能享有自由的精神和灵魂，实现自己的梦想，自由翱翔于天地之间。

后记：回到北京的家中，找出2019年母亲节，妈妈微信发给我的信息，讲述我出生那天的故事。妈妈因为有了我而幸福，她一直那么爱我。

女儿:今天是母亲节，都说母亲伟大，就是母亲给了孩子生命，就象一棵树经过了狂风暴雨的洗礼，孩子的降生无疑给母亲帶来痛苦。但同时又伴随着无比的幸福感！我的亲生体会:当时我在降压站上夜班，也就是九月30日上到十月一日的早八点，也是这天是长征电站正式发电送电，我在的班担任向全县送电。送完电回到家就开始发着疼得厉害，我叫你爸爸去请最好的妇产科医生黄晓丽来家里为我检查，她说子宫口己开三公分，估计两点中左右就会生，结果两点15分生的。当天是国庆大庆，医院的医生要两点半钟看电影，所有的女医生都等着你出生后一同去看电影。你真是个善解人意的小姑娘，两点十五分就出来了。妈妈也是最幸运最幸福的女人！从疼痛到生下你仅仅六个多小时。供电所的叔叔把我抬回家不一会儿，李华恩伯伯就来祝福说我家双喜临门，同一天生了你，爸爸加入了中国共产党。

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Palantir对其核心竞争力Ontology（本体论）的阐释。

笔者对Palantir管理层多次提及的核心竞争力Ontology（本体论）一直比较好奇，前段时间刚好读到该公司一篇博客，解惑也有所启发，遂分享给感兴趣的朋友。原文请戳这里¹。

作者 Markus Löffler是Palantir企业技术高级总监，最早在麦肯锡任职20余年，在Palantir之前还曾担任Allianz公司CTO。这篇博客主要探讨了作者坚信“Palantir Foundry Ontology可以改变任何企业”所依据的原则。

我相信本体论（Ontology）是现代软件堆栈的基础元素。在这篇文章中，我会告诉你原因。

作为一名物理学家，我看到了结构良好的现实模型与分析模型的组合力量（例如量子物理学、弦理论和热力学中的模型）。我把这一点带到了我作为技术驱动业务转型领导者的工作中，在那里我看到组织缺乏这一点：结构良好的现实模型，他们本应能应用分析方法到这个模型中且最终以稳定、可扩展的方式经营业务。

尽管对技术进行了大量投资，但许多企业仍不具备生存和发展所需的这些条件。他们不知道如何或从何处得到它。这正是他们需要一种全新类别软件Ontology的原因所在。我相信其变革力量背后存在三个原则。

1. 如果缺乏与现实世界行动的连接，技术所创建的数据、分析和模型则毫无意义。

2. 组织必须接受复杂性才能生存。

3. 技术应该使企业能够尽可能简单地理解、实现和维持最佳复杂性。

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展开介绍：

1 技术创建的数据、分析和模型如果不与现实世界的行动联系起来则毫无意义

组织使用技术解决方案创建数据、分析和模型，服务于特定目的。在企业，这些目的可能是在动荡时期管理供应链或在相同产量下实现30% 的能源节约；在政府部门，则可能是分发疫苗或打击有组织的犯罪。然而，这些解决方案中的许多不足之处在于，它们将信息呈现给组织，而未将这些见解与可以实际实现变革的人员或流程联系起来。

很少有解决方案允许组织利用初始洞察力触发的行动并从中反馈信息——行动本身、相关条件、结果——返回进入系统，创建一个反馈循环来捕捉实地真相，从洞察到影响。
没有这种反馈循环，组织就无法准确了解自己，也无法通过数据和分析创造价值。由于从数据到决策随着时间的推移而变化，技术原本应该为统一组织存在的所有元素提供基础，围绕最稳定的业务元素创建业务系统的数字空间标识，并将其链接到日常运营。
这让我想到了另一个重要的观点：对于通常被称为“数字孪生”或更传统的“流程模型”或“能力图”的业务模型，提炼出稳定的和多变的元素是至关重要的。通常，这些模型的构建方式大体上是相反的：它们固定可变的部分而忽略稳定的部分。因此，它们无法产生商业利益，或者生产和维护成本高昂（如果它们有效的话）。

然而， Palantir Foundry Ontology通过解锁数据、分析和运营系统之间的连接性来做到这一点。它将数字资产（数据、模型和流程）转变为动态、可操作的基础，助力智能运营：

• 对象（Objects）以数字方式表示构成企业的现实世界实体、关系和事件。

• 关系（Relationships）表示现实世界实体、事件和流程之间的联系。

• 动作（Actions）捕捉对象之间的动力学，并通过企业系统协调现实世界的变化。可以从现有流程或现有模型映射操作。

• Writeback捕捉动作、流程和相关数据的影响，以确保本体——以及它驱动的动作——随着时间的推移稳步改进。信息可以写回 Palantir Foundry 和第三方系统，确保决策始终保留在驱动持续运营的系统中。

• 本体流程（Ontology Process Flows）代表整个组织的决策流程，具有嵌入式治理和对相互关联的条件如何影响全局结果的实时理解。

• 本体场景（Ontology Scenarios）允许企业以完全保真的方式安全地模拟改变个体行为或整个行动过程的后果。

这是建立在 Foundry 军用级技术基础上的，也就意味着：

• 内置基于角色、分级和目的的访问控制使组织能够制定贯穿整个系统的细粒度隐私和安全控制。

• 可审计性确保具有适当权限的用户可以访问进入系统的所有数据和所有用户操作的完整历史记录，从而全面了解决策链和相关上下文。

• 安全的下一代协作、变更协调和版本控制允许企业将其业务视为代码；该系统可以适应新的工作流、数据、模型和用户生成的数据，在保持交付速度的同时提供稳定性。

2 组织必须接受复杂性才能生存

组织本质且必然是复杂的。也没有什么值得做的事情会不复杂。那么，诀窍就变成了区分最佳复杂性和不必要的复杂性。
最佳复杂性在不同组织中是特殊的。它是实现您的目标所必需的复杂性——不多也不少。不必要的复杂性是超出最佳复杂性的任何复杂性。

为了说明这一概念在信息技术中的应用，我将借用汽车行业的一个例子：大众汽车集团的“Modularer Querbaukasten”（MQB），或英文为“Modular Transversal Toolkit”。MQB是该公司用于制造汽车的平台之一，是奥迪、西雅特、斯柯达和大众汽车约 40 款车型的基础。在大众汽车可以实现协同效应的地方，它们使用相同的平台生产不同的车辆。在差异化为客户创造增量价值的地方，实施了跨模型甚至跨品牌的多样化（即额外的复杂性）。利用这些平台，大众汽车能够满足不同客户的需求——每种车型都有不同的品牌形象、审美和功能——同时使公司能够更高效地生产更高质量的汽车。

这就是最佳复杂性。

3 技术应该使企业能够尽可能简单地理解、实现和维持最佳复杂性

许多技术解决方案试图过分简化复杂性（或者更糟——完全忽略它）。这是适得其反的，因为组织需要能够使他们以最佳复杂性持续运营的软件。

正如我上面提到的，在过去十年中，每家公司都对技术进行了大量投资。这些投资提供不同程度的价值。然而，几乎没有任何组织拥有一个能够使得众多投资大规模协同工作的平台。结果，单点解决方案形成了一个拼图架构，混淆了企业对最佳复杂性的看法，阻碍了他们朝着最佳复杂性前进的能力，更不用说维持它了。

为了以最佳复杂性运营，组织需要本体。有了本体，他们可以：

• 聚焦：确定一个通用系统并将资源影射到它；

• 简化：识别和停用广泛技术领域中非必要部分；

• 行动：利用这个通用系统来推动业务成果；

• 演进：将信息写回这个通用系统，这样它和它所通知的行动都可以随着时间的推移而发展和改进；

• 构建： 提供稳固但灵活的基础，在此基础上确定稳定的元素，同时为新元素提供最大的可变性。

正因为如此，我相信本体有能力改变任何业务。

1. https://blog.palantir.com/the-ontology-operating-at-optimum-complexity-as-simply-as-possible-39f4a9724fdf ↩︎

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旅行中的碎片记忆

古早时期，第一次去意大利，临出门前去过的朋友给了一本图书馆借的指南。旅途中正是靠着这本特别靠谱的指南（忘了书名，但不是LP），开启沿途追寻米开朗基罗作品的模式。佛罗伦萨的《大卫》、《昼夜晨暮》，罗马圣彼得镣铐教堂中的《摩西》，梵蒂冈的《圣殇》以及西斯廷教堂壁画《创世纪》。记忆中，除了《大卫》现场的文化冲击，一直难忘的画面是：到了罗马圣母遗址教堂（St Maria Sopra Minerva Basilica，罗马市内唯一哥特教堂），和一个从美国过来的中国女孩不约而同走到老米雕塑《耶稣复活》跟前时，两人都是星星眼，激动而夸张互望着叫出声，恨不得彼此拥抱以表达内心的喜悦。冷静下来后，相互逐一分享一路看过来的作品。陌生人间惺惺相惜的这个瞬间也算是旅行的加分。

多年后带上家属第二次去意大利。出门前临时抱佛脚看《米开朗基罗》传记。看完感慨，如果说年轻时候折服于大师的才华横溢，这本传记让我了解到大师作为“人”更完整的部分：

• 高超的理财水平，让自己和家人过上相对富裕有保障的生活。

• 诗人，用一首十四行诗记录自己为西斯廷壁画所付出的辛劳工作。

• 企业管理者先驱，组织数百人团队合力完成那些伟大作品，虽然瑕疵不少。最令人惊叹的是，他可以叫出数百人中任何一位工人的外号和昵称。

• 他还是一个追求理想的人，为了心中的共和理念，不惜背叛他的挚友教皇，以建筑师身份负责佛罗伦萨的城墙防御，承受十个月的艰苦围城。

Vasari笔下那种人物是被雕塑家从石头中解放出来的说法，实在太过忽略艺术家的肉体之身以及创作的艰苦和巨大挑战。因为“只有经过数千次方向精确、力度适中的敲击，才能让一座雕像具有生命。大理石雕刻困难，且从不原谅错误。”对此最理解他的，则是一直以来的对手——莱昂纳多.达芬奇，后者在自己的笔记中如是说。

创造作品时，雕刻家运用手臂的力量消磨着大理石或其他坚硬的材料，他的对象蕴含其中。进行的过程时最机械化的劳动，通常会大量流汗，汗水混合大理石屑形成泥浆，涂满他的脸。大理石屑洒满全身，让他看起来像个面包师傅。他的背上布满碎石，彷佛刚刚刮过大雪。石粉、石屑让他家里脏兮兮。

这次旅行，我家摄影师用长焦记录了很多老米作品的细节，尤其《大卫》。现场往往震撼于作品的宏伟、体态的健美、坚定的神情以及展示的力量。但下来看到作品的细部，感受肌肉的张、血管的跳动、指尖的力量，作品被赋予的生命力，叹服于他和它的伟大。

关于《圣殇》，有三个时期的作品。第一个完成于老米23岁，现在梵蒂冈大教堂。第二个作品，老米于72岁左右开始创作，现在佛罗伦萨的Museo dell'Opera del Duomo。第三个是他最后的作品之一，作为自己的陵墓标志，也是一件未完成作品。

最后《圣母》这个作品，拍自布鲁日小镇访友日。

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愿我们心灵跨越时空，永远保持好奇心，保持敬畏感！

树与石的战争，最终时间获得全胜。愿我们心灵跨越时空，永远保持好奇心，保持敬畏感！

其兴也勃焉，其亡也忽焉。曾经的璀璨文明现今只能在遗迹中追思。

爱与生活

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2018年春节，我和摄影师飞去巴黎，满足了我巴黎博物馆之旅的愿望。此文简单粗暴，以照片为主。

2018年春节，我和摄影师飞去巴黎，满足了我巴黎博物馆之旅的愿望。2周时间，除了参加巴黎本地旅行社的卢瓦尔河谷一日游，以及比利时访友一日游，其余时间都在巴黎。每天不在博物馆就在去博物馆的路上，去了5次卢浮、4次奥赛、2次橘园、1次罗丹、1次毕加索、1次吉美。翻出旧照片，记录一些记忆片段。每日暴走2万步以后，回酒店前在门口小卖部买上两盒新鲜树莓，晚一盒，早一盒，特别心满意足，属于那个冬天特有的记忆。

1 卢浮宫

初访雪中的卢浮宫，我因为恶趣味，非要拉着摄影师跟我去找那张枫丹白露画，感觉在里面历经周折。找到以后，遭到摄影师吐槽恶俗。当然，也顺道看了卢浮宫里最有名的三个女人，以及米开朗基罗的奴隶。PS，虽然打卡多次，我还是miss了拉斐尔的圣母，最后看摄影师照片才发现。

2 奥赛

奥赛是我的挚爱，多年前第一次去就深为倾倒。博物馆很美，里面也能遇上各种美人儿。在其中时光仿似停滞。

赶上了Degas的特展。

梵高的《星夜》以及Jean-Francois Millet的《拾穗者》。

3 毕加索博物馆

原本想找到记忆中的画来个旧地重游照，但因为三月份的《格尔尼卡》布展准备，关掉了博物馆两层，很多重要作品这次没有看到，记忆中的Lover还有The kiss也都没有。按照博物馆导读，了解到毕加索各个时期如何借鉴、学习经典，从中获取灵感，并以作品进行致敬。比如他对Manet《草地上的午餐》的致敬，八卦一下当年Manet这幅画作中的裸女也为自己引来各种争议。另一张画里慵懒的身姿则依稀可见安格尔的《土耳其浴女》的影子。毕加索有一句话算是对他自己最好的注解：“当我还是孩子时，常常像拉斐尔那般作画，然而我却花了一生去学习如何像孩子一般画画。”

4 吉美美术馆

去过吴哥窟以后，就一直惦记着吉美美术馆里高棉的微笑。

5 罗丹美术馆

掉个书袋：

贡布里希《艺术的故事》里介绍，当年的印象主义画被认为离经叛道，绘画技术和母题都惹人义愤填膺。印象主义者这一称谓也出自一位评论家的嘲弄。而最早印象画展的观众鼻子凑到画面进行观看，今天我们看来是违背常识的做法。得益于摄影技术和日本彩色版画，最终这场近30年的斗争以印象主义者获胜告终。

印象主义者革新的斗争，当年甚至把雕塑也卷入进来。罗丹的作品也成为评论家激烈争吵的对象，因为他和印象主义者一样，不重视外形的“完成”。反对方认为“艺术的完美性意味着处处整洁无暇”。“罗丹蔑视那些微不足道的程式，表现他自己对神圣创世行为的想象”，一旦达到艺术目标就宣布作品完成。

6 其他

宁静的布鲁日，好友狗熊和夫君全程陪着，往返布鲁塞尔和布鲁日，满足了我各种心愿，红鼻子、巧克力、啤酒、米开朗基罗的一个小作品，还有了解了各种比利时人文历史。狗熊说，她那天大概用尽她一年的大部分说话配额，当一个称职的地陪容易吗。

亚历山大三世桥是拍铁塔夜景的最佳机位，倒影美如烟花。

值得细细品味的蒙马特高地。

巴黎圣母院的滴嘴兽。不知何故我这一次还是错过了mm多年前分享过的后花园。

雪瓦尼城堡cosplay丁丁的不太成功造型，感谢摄影师的配合。

伪文艺青年的打卡

玛德琳教堂音乐会

6 写在最后的

幸好申请申根签证需要行程单，我翻出了当时的计划。因为体力问题，有些安排临时被砍掉，但大体出入不多。供有兴趣的朋友参考。

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现在回想也觉得神奇，我去年居然去了两趟喀纳斯。第一趟算踩点，第二趟收获了星空、银河、晨雾、白哈巴的晨昏，流淌金色的神仙湾、喀纳斯湖栈道徒步偶遇的小松鼠，还有吐鲁克岩画不远处的绝美崖壁。送给这周的亲们。

现在回想也略觉神奇，我去年居然去了两趟喀纳斯。第一趟算踩点，第二趟收获了星空、银河、晨雾、白哈巴的晨昏，流淌金色的神仙湾、喀纳斯湖栈道徒步偶遇的小松鼠，还有吐鲁克岩画不远处的绝美崖壁。送给这周的亲们。

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“用户支出数据证实市场正在全面走软，因此可预见CFO将谨慎给出指引。但面临执行挑战的公司不能躲在宏观背后。”SiliconANGLE的一篇文章给了我们一些线索：宏观逆风下，哪些行业在整体技术支出中表现更优，哪些公司继续逆风而行。

https://siliconangle.com/2022/10/01/tech-tide-recedes-sectors-feel-pinch/

谁是逆风中的快船

• 云计算领域脱颖而出的是微软（Azure）和AWS。对另一巨头Google云，文中以收入表现进行衡量，认为GCP比AWS落后6年，比Azure落后4年。

• ServiceNow和CrowdStrike有望走向代际引领，这两家公司的用户支出势头令人印象深刻。

• Hashicorp和Snowflake是纵轴（Net Score/支出动量）分值最高的两家公司。此外，Databricks也显示出了较优的增长势头，但没有Snowflake的市场影响力。

云上数据玩家之争

• AWS不会取代Snowflake：首先，AWS将Snowflake 更多视作合作伙伴而非竞争对手，因为Snowflake 为AWS带来了大量的计算和存储收入。其次，Snowflake具有先发优势和跨云的优势，且Snowflake专注于构建数据市场，正在持续增加合作伙伴、建立网络效应，为公司构建长期可持续的护城河。

• Databricks和Snowflake以不同方式解决类似问题，即简化数据、数据共享以及如何从数据中获得更多价值。Snowflake 正从其优势的云数仓领域进入数据科学领域，而Databricks 正从其擅长的AI/ML 进入分析领域和 SQL世界，都在争夺对企业最重要资产——数据本身的控制权。两家公司也经常被相提并论。

• Databricks 吸引的用户不仅是数据工程师，还有数据团队负责人。他们生活在数据的功能失调中，有切身的痛点体会并希望致力于解决复杂的技术问题。Snowflake 具有更精细的营销主旨，强调价值和货币化。Snowflake 吸引了那些渴望简单化的组织。

• Snowflake在数据管理方面更强大，且只会在这个领域变得更有竞争力。Databricks 将数据从原始状态处理成更高价值的产品会更有优势，而且如果它们过渡到数据应用程序（用于跟踪和编排现实世界中发生的事情），则会更有潜力。Databricks 在处理分布式数据方面具有很大优势。它可以调用多个处理引擎，而不涉及 DBMS 引擎的全部开销。而Snowflake 无法做到这一点，因为它的查询引擎和存储引擎是融合的。

• Databricks 和 Snowflake 都专注于结合实时分析和事务处理，旨在带来更高水平的数据完整性，反映单一版本的事实，使得实时、自动化决策成为可能。Snowflake 可能会使实时事务分析成为现实，但可能需要很长时间。具有优化数据处理能力的 Databricks 则可能有更好的机会更快抵达。

1. https://etr.ai/ ↩︎

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PANW 基于 NGFW 的既有技术积累拓展 SASE 领域，获取新的市场增长动力，更为重要的是基于既有优势持续叠加，形成更坚固的护城河。

1. 业务本质的洞察，保障有正确的架构。

2. 底层扎实的技术积累，保障产品的竞争力。

对业务本质的洞察

NGFW 技术积累保障向 SASE 的逻辑演进

• NGFW 软硬一体技术的成熟，保障了安全性能，并通过整合 SD-WAN 提供SASE的组网支撑；

• NGFW 的安全能力云化成为 SASE 的安全堆栈，覆盖常规流量检测和防御、文件安全、上网安全、DNS 安全等多样化的场景，并能不断演进出新的安全能力（如 IoT 安全）； 

• NGFW 既有的远程接入能力平滑演进为 ZTNA：与 IAM 协同，基于7层应用识别和访问控制提供最小权限访问；基于设备状态、用户行为和应用行为等上下文进行持续信任验证；一体化引擎对所有流量进行安全检查；早期用于移动设备连接和管控的 Global Protect，成为 ZTNA 的客户端。

1. https://www.paloaltonetworks.com/blog/2019/11/cloud-next-generation-network-security/?lang=zh-hans ↩︎

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人才短缺一直是安全行业的关键痛点，并将持续存在且可能日益严重。我们看到，国外创新型厂商越来越多通过完善自动化水平、提高人员效率的多种技术来尝试改善这个问题，但有一个关键方法却被大家忽视，这就是增强产品的用户体验UX。

网安人才短缺是一个技术创新问题，而非员工保留（招聘）问题。¹

极致的UX设计帮助初级分析师快速决策 

图—智能时间线（来源：Exabeam官网）

“专为所有级别的用户有效使用而设计。集成的Exabeam用户界面，尤其是会话timeline，以一种易于理解的方式传达了这一价值，即使是非技术用户也可以理解每个事件。所有关键数据都集中在一个位置，有助于实现即时响应。”²

“Exabeam在其所有产品中始终保持UI / UX的一致性。他们竭尽全力使其变得简单、直观，甚至追求配色方案以适用于所有分析师（甚至考虑色盲）。”³

网安厂商在UX上的两个误区

产品定位的误区

资源投入的误区

小结

1. https://www.darkreading.com/edge-articles/the-cybersecurity-talent-shortage-is-a-myth

2. 来源：Exabeam客户案例——Grant Thornton审计&咨询公司

3. Exabeam Reviews, Garnter SIEM Peerinsights, URL：https://www.gartner.com/reviews/market/security-information-event-management/vendor/exabeam

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“When you come out of the storm, you won’t be the same person who walked in. That’s what this storm’s all about.”

来源：《麦肯锡的数字业务安全策略》

• SASE提供了一种网络与安全融合的方法，以支持数字企业的动态安全访问需求 。SASE解决方案中出现了“用户体验”这一关键词，“以数据中心”为中心的发卡（hairpinning）流量模型不再适用网络和安全架构的设计，原因之一与“用户体验”直接相关。大厂还收购了DEM（数字体验管理）厂商并将其集成到SASE解决方案中。

• 零信任概念近年来最为重要的发展变化也可见一斑：安全要为业务敏捷提供支撑，基础的架构安全需要同时考虑员工的工作效率和体验问题等。

• 云原生安全，有朋友曾戏谑说这是属于程序员的时代，而这一赛道若干玩家在解决方案中都考虑到的安全左移，和业务的高度结合也就不再赘言。

另一方面，微软、Google等IT巨头的各种举措，也在印证这一趋势。安全和IT的融合给予巨头们更大的市场成长空间，也由此吸引它们入局。微软涉足众多的安全技术领域，将安全、合规、身份和管理整合成相互依赖的整体方案：从身份和访问管理延伸，通过端点、电子邮件和应用安全，到数据丢失防护以及云安全和SIEM。2020年，微软的安全业务收入就已超过100亿美元，今年它还新成立了一个万人团队，独立负责开发和交付安全产品与服务。Google将Chronicle整合到Google Cloud业务中，今年又再收购Siemplify以及Mandiant，可以认为也是基于同样的理念，业务都在线上，安全决定了业务的成败。

1. https://www.rsaconference.com/about/themes ↩︎

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数据只是表象，重要的是现象背后的原因。且数据都有滞后性，是对过去（甚至是几年前）做事结果的呈现，可以用于很好地分析与验证企业业务上的特质与问题。

• 看到历史技术负债未能解决好客户的长期痛点，同时新的产业环境对传统产品衍生新的需求，因此成熟市场的竞争格局存在重新洗牌机会。

• 看到数字化转型带来的各种新机会，以及产业升级伴随的安全技术爆炸式增长，带来较高的技术复合度和集中度，需要持续高投入和更多耐心。

• 还可能是短期项目利益驱动导致高投入。

也许未来几年，这些积极投入的厂商中，会有佼佼者在产品和市场表现上均能实现重大突破，同时也能获取相应的财务回馈。

数据来源：Seeking Alpha

1. 原文最早在Gartner博客上，比较遗憾链接已经失效。对此感兴趣的可以私信我。 ↩︎

2. Thomas Siebel，《认识数字化转型》。 ↩︎

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这篇咨询机构随想有感于和朋友的讨论。部分不负责任的内容，看官看后一笑了之就好。

咨询机构造词不断，市场是它们定义的吗？

所以在PR稿中，可以考虑改变一下思路

• 不建议：首先抛出咨询机构对产品/市场的定义，然后介绍公司的产品FBA。——潜台词是我们是follow咨询机构的厂商。

• 建议：公司对该领域的整体看法是什么。公司在此领域交付了XX产品/解决方案，它如何解决长期以来一直存在的XX客户痛点，产品的独特价值是什么。入围咨询机构xx报告，表明这一创新实践进入分析师视野，是对公司选对方向、做对事情的印证。

公司制定BP／SP以及产品团队进行产品路标规划时，参考咨询机构报告需注意的误区。

咨询机构对产品经理的价值是什么？

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抱歉之前比较率性，写得比较随意，感觉浪费了大家的时间，现在重新组织了一稿。

产品定位决定了NDR不能替代IDPS

NDR需要产品团队具备高度复合能力

• 传统的特征检测能力是否已经过时或者说已经商品化？

• 现在国内多数NDR产品集成了开源规则引擎，看似这部分能力相对商品化，技术门槛并不高，但实则大家可能低估了它的价值和难度，对此所需的持续运营也未予以足够的重视。比如检测引擎层面，应用协议检测如何处理灵活性和深度？规则引擎的签名是否体系化？公司是否投入足够的资源持续运营优化规则引擎和规则？

• NDR核心能力侧重在准实时和长时的异常检测

• 不同于早期基于正常流量基线的异常检测技术，NDR是基于失陷的假设，以威胁为中心、依赖安全分析师威胁狩猎经验构建相关异常模型，这其中机器学习在NDR产品技术发展中变得日益重要。但结合Darktrace等厂商经验来看，机器学习并非直接用于产生告警，而是基于专家知识构建核心统计模型，然后通过AI/机器学习用于告警优先级排序。此外，NDR响应过程需要专业化人员，NDR还会通过机器学习将事件调查和响应工作流程中重复且耗时的任务进行自动化，提升效率。

• NDR主要是基于网络元数据的检测

• NDR的发展，也伴随业内意识到PCAP存在的成本问题以及在非实时和长时流量分析上的技术困难后，思路转向网络元数据。基于NetFlow、PCAP以及元数据的对比参见下表，我们发现保存网络元数据，能够较好地平衡安全分析/威胁狩猎所需的数据丰富性以及性价比：丰富的网络元数据采集和文件捕获具有较优的威胁检测和事件调查价值，可以较易且更快发现异常，同时计算和存储成本低。集中的元数据、加上捕获的文件甚至某些选定时间段的全包捕获数据，足以代替留存全流量数据。

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“期望您在安全战略上看到的大部分内容都是积极的和建设性的。在一个恐惧和消极情绪占主导地位的行业中，我们需要新的和不同的声音。任何批评都会有积极的意图。富有成效的话语推动行业向前发展。” by作者

1. 指数增长是整个报告的主题。

2. 私募股权的火箭燃料：私募股权对生态系统的参与大幅增加，由此产生重要影响。

3. 风险投资巨轮：融资趋势、大型轮次的新范式以及投资者专业化的重要性。

4. 整合专业服务：解释网络安全生态系统成熟细分领域中的反直觉活动。

5. 增长或被收购：当市场重视增长而不是盈利能力时，网安上市公司会发生什么。

6. 2022年会发生什么。

1 指数增长

Source：Momentum Cyber – Cyber security Almanac (2022)，第25页

2 私募股权的火箭燃料

Source：Momentum Cyber – Cyber security Almanac (2022)，第40页

Pre-IPO投资

Source：Momentum Cyber – Cyber security Almanac (2022)，第39页

上市公司投资

Source：Momentum Cyber – Cyber security Almanac (2022)，第39页

对于后期PE交易，涉及大量资金和期望。PE不会投资数十亿美元来收购没有计划的公司。他们对整合后的公司有一个特定的愿景和时间表。以下是 2021 年的一些具体示例。许多这样 PE 支持的项目仍在进行中。这些大型交易需要时间来完成所有工作，并在另一端产生一家有价值的公司。

Source：Momentum Cyber – Cyber security Almanac (2022)，第39页

3 风险投资巨轮

报告清楚地表明，2021 年是网络安全领域风险投资巨轮的一年。这张胶片显示了VC投资活动的明显增长趋势，最重要的数字是创纪录的 293 亿美元投资规模，总资金同比增长 136.2%，总交易量增长 43.1%。

Source：Momentum Cyber – Cyber security Almanac (2022)，第42页

独角兽企业更多也更为早期出现，意味着估值的巨大转变

多年的总体趋势令人印象深刻，但单个公司的融资金额更值得关注：

Source：Momentum Cyber – Cyber security Almanac (2022)，第43页

创始人正从投资者处寻找“真正的增值”

公司的另一面，关于生态系统中最活跃的投资者数据也很有趣。Insight、Accel、Sequoia 和 a16z 等大型公司上榜并不奇怪。占榜单 1/3 的pure-play网络安全投资者更令人惊讶。解释这些数据的一种方法是，网络安全公司的投资者组合很重要。当资本更容易找到时，战略创始人会将正确的投资者组合放在他们的股权结构表上。正如 Momentum Cyber 创始人 Dave DeWalt 在他的介绍中所说：“创始人正从他们的投资者那里寻找‘真正的增值’，并在当前市场上拥有大量资本的专业化。”

Source：Momentum Cyber – Cyber security Almanac (2022)，第25页

4 整合专业服务

报告中的这张图表是专业服务公司违反直觉的趋势开始的地方。2021 年最活跃的十大战略买家中，有三个是纯粹的咨询公司：

Source：Momentum Cyber – Cyber security Almanac (2022)，第26页

Source：Momentum Cyber – Cyber security Almanac (2022)，第29页

注意：在图表中，安全咨询和 MSSP 都属于专业服务的范畴。它们组合在下面的数字中以便更好地被分析。然而，当我们查看这张按金额计算的并购活动图表时，专业服务明显低于其他领域：

Source：Momentum Cyber – Cyber security Almanac (2022)，第30页

5 成长或被收购

报告清楚地表明，今天的公开市场关注的是增长而不是盈利能力。这两张图表的比较，可以直观地说明这一点。左图衡量股票表现和收入之间的关系（相关性），无论盈利能力如何。右图衡量了股票表现和盈利能力之间的关系。相关性只是意味着“点与线的距离有多近？” 在左侧的增长图表中，点接近线——股票表现与收入高度相关。在右侧的盈利能力图表中，点与线不那么接近，一些公司（SentinelOne、CrowdStrike、Okta）是明显的异常值。股票表现与盈利能力的相关性并不高。

Source：Momentum Cyber – Cyber security Almanac (2022)，第56-57页

为了证明这一点，让我们回顾一下 Momentum Cyber 的 2021 年网络安全年鉴，该年鉴分析了 2020 日历年的数据。去年这个时候，“低增长”类别的公司中有五家被PE公司收购，要么私有化，要么重组（在上面的幻灯片中突出显示）。这是低增长公司的 25%。

Source：Momentum Cyber – Cyber security Almanac (2021)，第 61页。

快进到 2022 年，看起来这种趋势似乎会继续或增加。这是 Momentum Cyber 的 2022 年网络安全年鉴中的同一张图表，该图表分析了 2021 日历年的数据：

Source：Momentum Cyber – Cyber security Almanac (2022)，第 63页。

6 2022 年会发生什么

1. https://momentumcyber.com/cybersecurity-almanac-2022/ ↩︎

2. https://strategyofsecurity.com/themes-from-momentum-cybers-2022-cybersecurity-almanac/ ↩︎

3. https://cybersecurityventures.com/30-cybersecurity-companies-raised-200m-in-2021/ ↩︎

4. https://www.mandiant.com/company/press-release/mgc ↩︎

阅读原文

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