《人生记忆:老爸-衣食住行》

《人生记忆:老爸-衣食住行》
Posted by: 立委
Date: December 30, 2006 11:45PM

1. 食

民以食为天,食,人类生存的最基本要素,然而我们少年时代,虽没有出现象60年代“人祸饥荒”上千万人死亡的悲剧,但也是“糠菜半年粮”,这,除了政治、自然等因素外,更是因为没有“袁隆平”的科技,“地收”养活不了世人,真是冤了造物主了。尤其是“青黄不接”之时,总有饿殍野外。我们家还不是最低层,也是粮不济口,那时要有月均口粮30斤,就算是“小康”了。柴自己砍,菜自己种,茶山上摘,油菜籽榨,盐、醋、洋火(火柴之前靠打石引火,松枝、香油灯照明――古有挑灯夜战之说)等以鸡蛋换取,洗衣用皂角及草灰(含有碱)去油污,完全是一个准自给自足的原始社会,殊不知人类已经走过了千年万年,欧美等在我们这一代已进入工业化时代,我们国家何其落后!人类文明时至今日终于恩泽了我们。

我本人儿时确也感受了“饿”的滋味,大麦糊难以下咽记忆尤深,青棵稻粑、糊,其味甘甜。直到50年、60年春荒安葬母、父,送葬者就是靠大麦糊糊、粑支撑的,悲哉何尤!
这种食不果腹状态在解放后持续了近40年,“粮票”盛行到90年代。要说人口,解放初,中国是5亿不到,发展到今天,已13亿了,反而现在“丰衣足食”了。其缘由只得聚焦在政治和科技上了。食,给几代人留下了深深的烙印。

2. 衣

保暖御寒是人生的第二需求,然而七十年前,就在我们这书香门第的家庭,却依然靠自己纺纱、自己织布,做土布衣御寒,妈妈全程承担此项任务。偶而也有点“洋布”衣,就成为奢侈、时髦。一年新,二年旧,补补纳纳又一年,帽衣袜鞋没有不上补钉的,也有家人轮穿褂裤的。后来历经青一色的列宁装、青年装、中山服时代……而如今除了少数少男少女作秀(show)外,难见有补有纳的着装,更呈现一派色彩斑澜、多采多姿。穿的质量,也从原生态的棉麻、丝绸到科学合成的化纤、涤纶乃至纳米产品。几十年啊,在人类历史长河里只是一瞬,而社会进步和人类文明,让人瞩目、称奇。

3. 住

依着上祖的福泽,我们家有一幢大院落,住的比别人家好,但上无天花、下无地平,仍是一片泥地,扫地灰蒙蒙,永不绝。然而村民们大多是土墙草顶窝棚,年年翻盖,还陋雨透风,无异于古代穴居。我一家4人就是窝在一个床上,共盖一床被褥。我上中学时不也是一床没被面的4斤被褥,又垫又盖,通宵不暖。于是我也有办法,将棉裤脱下一半焐脚,好了许多。

90年代以前,除农民尚有自家房屋外,“公务员”都是国家租给的“福利公房”,给多少住多少,就是少数“万元户”也无从买房,更无处买房。
我作为一位医生,一家6口人,从56年工作到85年的30年间,先是十几平米,仅可开2张床,支个衣箱当饭桌,后来孩子上中学、长大了,才又弄了一间6平米脚屋,弯着腰才能进去,阴冷潮湿不透风,兄弟俩共一床,造成他们俩幼年就患风湿病。好在住房开支近于零,也源自收入只能糊口。

86年底,凭着职称和工龄,在芜市住进了77.24平米三居室套房,仍是福利房,一分钱没花,成为住房首批“小康”户。

93年底全国房改,我们花1万多一点,就变为拥有70%产权并在99年6月1日拥有100%产权的私房,至此,我们家在我手中从彻底无产者变成为有产者。

近年来商品房通行全社会,房源也如雨后春笋般地神速发展,一改旧貌。 

4. 行

农村基本无路,“走的人多了便成了路”,农田阡陌都是“路”。只看到侵华日军有飞机、汽车和轮船,我们百姓就是走路,距外婆家30华里,我们也要从早走到晚,累得可怕。奢侈的是人抬的轿,妈妈小脚好像也偶而座过轿子。运东西除了肩挑之外,还有一种独特的独轮木车,无须择路,遇有坑沟垫块木板,靠人力硬推,叽叽喳喳,满身大汗,也能装上三、五百斤,也有新娘子除了轿抬之外就是这车推过门。

压根就没有代步工具,全凭两条腿。后来慢慢有了自行车,除了要有路外,一辆车,也要我们半年工资,不比如今西人买一辆轿车,更何谈那挣农民工分的人!我家在几十年时间里,先有一辆旧自行车,修修整整十几年,直到儿女们工作了,才开始买新的。现在,我家在国内外工作的下一代,几乎人手一车(轿车)。虽然我本人酷爱开车,但,错过了时代,拥车无缘。

时至今天,日行万里,天壤之别!只不过一代人时光啊!

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liweinlp

立委博士,弘玑首席科学家,自然语言处理(NLP)资深架构师。前讯飞AI研究院副院长,研发支持对话的多语言平台,前京东主任科学家, 主攻深度解析和知识图谱及其应用。Netbase前首席科学家,期间指挥研发了18种语言的理解和应用系统。特别是汉语和英语,具有世界一流的解析(parsing)精度,并且做到鲁棒、线速,scale up to 大数据,语义落地到数据挖掘和问答产品。Cymfony前研发副总,曾荣获第一届问答系统第一名(TREC-8 QA Track),并赢得联邦政府17个小企业创新研究的信息抽取项目(PI for 17 SBIRs)。立委NLP工作的应用方向包括大数据舆情挖掘、客户情报、信息抽取、知识图谱、问答系统、智能助理、语义搜索等等。

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