蒋波涛：从体制内出走的大V GISer

来源：中国网
 
5月25 -26日，“2017年Esri空间信息技术开发者大会”将在北京的中国科技会堂召开。届时，大会将围绕ArcGIS平台中的企业级GIS、平台扩展与定制开发、空间大数据挖掘、遥感大数据等9大主题，通过30多场技术讲座，深度解析ArcGIS平台各方面的开发技术，以及Esri为开发者提供的各种开发框架。
在会议召开之前，主办方将采访一系列在GIS界摸爬滚打多年的“老鸟级”大会讲师，通过分享他们的个人成长经历和从业心得，为后来者提供一些借鉴。
此次采访嘉宾是江苏爬山虎科技股份有限公司总工程师蒋波涛。他不仅已应邀出席今年的大会，还将于5月26日下午的“IT热点及开发经验分享”专场中，和与会者面对面交流：基于机器学习的空间对象分类处理。

蒋波涛，高级工程师，地理信息技术作家，编、著和译了7本与地理信息相关的书籍。现任江苏爬山虎科技股份有限公司总工程师，长期从事GIS技术传播及企业级GIS项目组织管理工作。主要使Python及R语言完成任务，熟悉主流商业GIS软件及各类开源GIS工具，最爱上GitHub折腾GeoDjango框架。
以下是访谈全文：
问：您刚参加工作的时候，在负责宁波基础地理信息系统的改造工作时，是从最基础的技术人员做起。您现在已经成为一位高新技术企业的技术管理者，能分享一下您的成长经历吗？
 
答：我的工作成长经历非常简单，主要分为两个阶段：从2006年学校毕业至2015年上半年，我在体制内的信息中心工作，写代码、管项目、编本子，中间还干了一些在激情支撑下做的事情，如编、著和译了7本与地理信息相关的书籍等，在报刊杂志上写了不少评论和文章；从2015年4月开始，我离开体制加入了一个民营企业，到今天为止，也经历过了企业中的方向确定、企业并购、资质申请、融资获得和团队管理等事情。回过头来看这段时间，我的个人经历比较丰富，遇到过许多事情，也做过许多事情，算是有些行业经验。
问：是什么原因让您放弃一个在体制内的稳定工作出来创业的？
答：我从不认为从体制内出来是一件多么难以抉择的事情。对于许多我们这样选择的人而言，放弃不过是给自己的人生做了一个PCA（主成分分析），搞清楚了自己的人生中哪些要素比较重要，需要优先考虑。如果一定要细究原因，我想有这样几点：1、个人意愿，希望能够拥有一些不同的经历；2、个人机遇，即有企业来和你联系给出条件；3、社会环境，从体制内离开彼时也是一种社会风气。
此外，我从不认为这个世界上有所谓真正“稳定”的工作，在过去20年中许多体制内的单位看起来很稳定但不断折腾的例子太多了。
有些人也问过我，是否应该离开体制内不愠不火的日子？我的回答是，如果你考虑这个问题的时间超过了2年，就不要继续考虑下去了，结论已经很明显了。
问：您认为，两种不同工作对人的能力要求是否存在差异？
答：两种不同的工作对人的能力要求肯定是有差别的，而且差别还不小。但这不是由单位性质而是由工作内容所决定的。我们被委派做不同的事情，自然需要对完成这些工作的能力有所侧重，比如研发人员和管理人员、项目管理和企业管理，考虑的东西就完全不一样，需要学习的内容也千差万别。
但无论如何，我觉得有一些共同点还是存在的，比如工作能力需要有专业深度，一定要选一个方向，方向才是一个人不可被随便替代的地方，不能当集体里面的“万金油”；保持危机感，作为不断鞭策自己前进的动力，不要在大集体里面混日子；学会聆听，在听到一些我们天然反感的言论时不是选择马上怼回去，而是冷静想一想是不是有它自己的道理。
问：2010年，GIS之父Roger Tomlinson博士来到中国参加Esri中国用户大会，并参加了大会现场其专著《Thinking About GIS》的小型签书仪式，当时的场面十分火爆。您是《Thinking About GIS》这本书的中文译者，能谈谈您为什么会翻译这本书，以及这本书对您的影响吗？
答：我很荣幸有机会成为《Thinking About GIS》中文版的译者，但并不是我选择了翻译这本书，而是被出版社选中为译者。当时Esri中国有意出版这本书，而测绘出版社也愿意引进，再加上我在此之前有过一些翻译和出版经验，因此测绘出版社的编辑找到了我。

 
这本书是一本非常好的IT项目组织及规划的书籍，这是当时的我没有接触到的，也没有地方去了解的；除了我翻译的那一个版本外，我还多次翻阅过它后来的修正版，从中获得了许多“理论上”的教益。但这本书并不适合技术研发人员阅读。如果从这本书的内容联系到目前我们实际的项目组织，那么两者的差别很大。但这本书中包含的一个思想，即对于一个成功的项目而言，管理、规划和组织最重要，而不是技术。这是我每天都遇到的。
问：现在“黑科技”这个词比较流行，我们也看到在过去几年我们的生活方式和思维方式或多或少都受到了一些“黑科技”的冲击。您认为当机器学习、人工智能、物联网、虚拟现实等等和GIS相结合的时候，是否会产生一些颠覆式的创新？
答：创新包含了多个层面，例如新技术的出现、新需求的出现、新商业模式的出现，都有可能带来我们整个行业的改变。类似于GIS与机器学习（Machine Learning）、人工智能（AI）、物联网和虚拟现实（VR）的结合，其实已经有些年头了，但带给我们行业的冲击并没有我们预计和想象的那么大。
为什么？！因为这些技术给用户的影响并不深刻，也不迫切，不能解决用户的核心问题。
因此，我认为GIS行业如果出现颠覆式的创新，应该是来自客户层面的需求的创新——用户发现某种数据生产方式或管理应用方式真的能够省时省力省钱——而它所用的技术，可能早已出现多年。从这点上看，技术的新颖性往往并不是决定要素，市场需求才是。
问：本次开发者大会上，您分享的话题是“基于机器学习的空间对象分类处理”。您能就这个话题和您的心得多聊两句么？
答：分类是我们生活中的永恒主题，好与坏、高与低、错与对，我们无时无刻不在做选择，连幼儿园的小盆友看了电视都会问谁是好人谁是坏蛋。人做选择是最朴素的要求，但我们人类在分类时并不会去建方程，而是有自觉般的思考方式。
机器学习中的分类算法为什么重要，我认为有两点，一是这些算法在不同的领域真的很有帮助，能够帮助我们做一些通过肉眼和拍脑袋做出不来的分析，能够建立一些模型来解决实际问题；第二是许多分类算法是在模拟人的认识过程，它告诉我们万事万物并不是真有确定性规律，没有方程来预测，许多事物之间只存在相关性而没有因果律。我在第一次学习到kNN和决策树算法的时候，曾经惊叹还有这样解决问题的思路。
此外，我们许多地理信息系统中，一直在谈论大数据分析和数据挖掘之类的词语，但真正能够实现的很少，查询、过滤和可视化并不是数据分析。而机器学习算法的确能够运用于我们的许多系统之中，真正去帮助用户进行分析、预测和决策。
问：能否分享下您过去一年的书单？
答：读书似乎已经成为我们这个时代的政治正确，好像读书，特别是读纸质书是特别高雅的爱好一样。但并不是！书籍只是获取知识与信息的一种途径，这种途径在现代社会太多了。此外，书籍还是一种现势性很差的载体，特别是对于IT技术，图书的更新速度太慢了。我们现在有Gitbook、RMarkdown、简书、Google等多种方式。特别是技术性问题，如果Google上找不到，你就很难指望在某本书中寻找到答案。通过Gitbook等阅读的电子书籍主要集中在GIS、Python和Machine Learning方面。
我还是重度Kindle用户，一般人文类书籍会在Kindle上阅读。对于纸质书，我一般只会购买一些时效性不强，并且具有多次阅读价值的人文地理类书籍，过去一年买过的有《地图的文明史》、《出非洲记》和《趣味生活简史》等。