吴军老师的“边界思维”，给我们带来什么？

2017-12-28 本文已影响328人 AllenRen

得到-吴军老师系列，每一期都是我精读的课程。吴军老师的每篇文章，看似信手拈来，实则高屋建瓴，值得慢慢体会。以下是我对吴军老师在上上周讲的“边界思维”进行的总结和自己的一些思考，分享给大家。

每一个学科中的基本思维、思考方式，都是非常有价值的，值得我们去学习和实践。“边界思维”也不例外，来自于计算机科学。如何从优秀的计算机工程师那学会计算机学科的思考方式，我们来看一下。

量级

首先，大家脑海里有没有量级概念？如果没有，希望量级概念能让我们的思维方式提升一个层级。

从计算机工程师的思维中，我们得到量级差别的重要性

一个人在公司的成就可以用简单的公式概括：成就 = 成功率 * 事情的量级 * 做事的速度。成功率和做事的速度都能提升，但事情的量级却很难提升，需要不断学习，转变自己的角色。

通过量级思维，我不仅反思自己之前大量的加班，实际上在做大量重复性的事情，根本没有增加量级意识的工程思维。

那么，我现在做得事情，在哪些方面可以提升量级？

首先我的“互联网+”结合行业的经验和能力、互联网营销思维和产品思维，如果能够落地到两到三个应用场景，那么回报会翻倍，甚至会更多。

同时，现在在做的项目中，如果有一到两个应用场景落地成功，且项目能盈利，作为股东，得到效益会乘以10倍以上。因此，这些能够增加量级的事情，是我在工作上最应该花时间的。

我们所做的事情，不过是在边界内找到相对好的答案。

每个人的发展模式都有一定的边界和权限，如果当前的边界局限了未来的发展，那么应该改变自己的模式，而不是在固有模式下做无用功。

与边界类似的一个概念是优化问题中的“约束条件”。如果没有约束条件，那么优化问题也就没有实际意义。提出问题、研究问题都应该有明确的边界，否则不是好问题。

通过边界的概念，我不禁思考，互联网营销行业中是否存在着企业盈利的边界，这个边界会使得利润区域一个稳定值，不会特别高。模式不改变、创新的情况下，大部分的工作量都是重复功（无法突破边界）。

产品设计中，可以根据同类产品最为优秀的产品作为边界来做运营以及用户量的预估。

科学追求最顶尖的研究，研究结果排第二则无意义。而技术讲究实用性，即便第二、三、四名价值仍然很大。

通过研究苹果的独到之处，给我们的启示是：

用户既不是科学家，也不是工程师，他们不关心冲击钻的转速、扭矩或者钻头的硬度，他们只关心是否可以方便地转出他们想要的眼。这正是用户的需求和用户体验。

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基线：想要把工作做好，首先要提高自己的“基线”。我们接受教育的目的，就是提高自己的基线。
极限：专业人员和业务爱好者的一个差别在于是否了解极限的存在。（无论是工程还是金融投资，我觉得都有极限的存在）

极限代表一个领域的天花板，但不是人生的天花板。人可以通过阶梯，把极限转变为基线；
阶梯：有了基线，知道了极限，还需要一个能够扶着向上攀登的阶梯；
工程师的工作，就是找到或者攀登绳索的工作
- 第一步，够到极限，或者说补上脚下这个不足；
- 第二步，明确通道，通过一个个台阶，也可以理解为行动步骤。通道之外的事情，不要做；
- 第三步，逐步把过去的天花板变成后来的基础。

找不到前两条线，是蛮干、傻干，找不到第三条线永远只能纸上谈兵。
三条线的概念，对于我洞察一个领域的思考方式很有帮助。我在这个领域的起点是什么，这个领域的极限是什么，阶梯目标一个个分别是什么，如何一步步向上攀登。

计算机思维是在学习和应用计算机学科理论和技能的过程中，所体验和获得的思想方法和做事方法。

宏观层面：计算机思维需要你针对现实生活中的问题找到计算机的解决策略。

无论是Alpha Go，还是无人驾驶，都是将现实生活中的问题和虚拟世界的问题对应；
中观层面：有限的资源下，做到全局最优。
类似操作系统的原理，要求按照各项任务的优先级和可使用资源，设计出调配资源，让各部分协同工作，并对各个任务进行整体优化；
微观层面：合理组织和利用资源，凡事留有余地
设计出计算机内部整理和查找信息的技能。在生活中，等同于我们处理各种事情的条理性。比如，Evernote的第二大脑和辅助管理模式。
缓存：凡事留有余量，很多时候要预先准备好数据和程序，当大事当前时，能有所准备，有空间回旋。事情的布置安排，投资等，都要有plan B。

向计算机科学学习思考，等同于向地球上最聪明的人学习思考。学会任何一个概念、方法论之后，都再问自己一句：这个道理还能用在什么地方？这种思考多了，会很自然地产生“穿透表现看到本质的能力”。