前言

2020年的第一個月裡總想寫些什麼，卻又苦於靈感匱乏，所以一直拖到當月最後一日，決定提筆寫篇年度計劃以作為開年的頭一篇博文以便在新的一年伊始，理清思路，全盤規劃。

技術

調整技術方向，從過去的ABC轉為AAA。ABC指的是AI(人工智慧)，Big Data(大資料)與Cloud(雲)，AAA則是AI，Algorithm(演算法)，Architecture(架構)。

AI方向保持不變，個人還是看好人工智慧的發展，但未來的關鍵是其落地能力，光是學術論文上的繁盛，並不能給人們帶來實際的價值。而在應用上的實現正是工程師所熟悉和擅長的領域，這方面感覺仍大有作為。
值得一提的是，微軟現任CEO納德拉(Nadella)在其著書(Hit Refresh)中曾提到其看中的三種技術，混合現實，人工智慧及量子計算也包含了這一項，由此可見，在這一點上大家的共識還是一致的。

新增的Algorithm所指的既是通用的演算法，也是專門領域的演算法。傳統上定義計算機的程式等於資料結構+演算法，所以在這一行不可避免的需要接觸到它。雖然以前寫業務程式碼的場景更多些，但在某些時候，還是需要能夠迅速且正確地使用某些通用演算法完成特定任務。然而，自己在這方面尚有欠缺，需要持續錘練，以趨完善。有種學習方式稱為“刻意練習”，應該針對的就是這樣的問題。
同時，因為要研究AI這塊，機器學習與深度學習方面的演算法也是需要花時間去認真學習的。不能因為著重於工程方面的問題，而忽略了一些本質原理。除了知曉事物的How，也要明白它們的Why，這應當也是工程師所追求的自身特性(Feature)。

大資料與雲被移到了Architecture裡面，這兩塊已經是現代系統的標配，無需多言，更值得關注的是作為一個整體，架構對於系統的持續保障以及成本與投入比(ROI)的影響。

數學

也曾體會到數學之美，但之前遺落其過久，重新撿回它還是需要一定時間與精力的。但又不可不為。
數學領域同樣十分廣闊，與其毫無目的地亂逛，不如針對自己所需，專攻一隅。
人工智慧的數學基石在於微積分，線性代數，概率論與數理統計，所以花上一年時間在這些基礎知識上應該是十分值得的。

語言

英語能力常年偏於讀之上，聽說與寫的能力可謂稀鬆。雖說這樣解決了閱讀外文資料的問題，但當需要使用外語進行深層溝通的時候，還是有所不及。這一弊端在當前愈發明顯，已經造成了不良的影響，亟待改善。

溝通

溝通著重於影響力方面。多與人交流，將自己所學所知分享給他人，才能得到更多的反饋，便於自身的的改進，更重要的是可以在他人心中樹立自己的影響力，以便之後更好的合作。

閱讀

這幾年都一直在讀書，因有好讀書不求甚解的習慣，所以常感雜而不精。今年嘗試讀少書，書多讀的策略，至年終看看有沒有意外的收穫。

寫作

部落格也是一直在寫，但有效輸出還是少了些，總結下來終還是個懶字，希望這一年可以多有產出。

健康

我所看重者無非三件事：安全，健康，教育。
自己的健康狀況常年處於不是太佳，也不是太壞的中庸境地，為了達成終身學習的願望，還是有必要全面提升下身體素質，以便活得更久，活得更好。

財務

財務自由雖然不是我的主要追求目標，但至少不應被其過多困擾。
始終相信足夠的能力可以帶來足夠的經濟自主，若是錢不夠花了，還是自己的緣故佔了大多數的因素。所以還需努力。

後記

年年歲歲花相似，歲歲年年人不同。今年與往年相比應並無大不同，但又總有些不一樣的，我是如此企盼並相信著