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《浪潮之巅》讀書筆記工業革命資訊時代的科學基礎

文章目錄

  • 工業革命
      • 1. 蒸汽技術革命
      • 2. 電氣技術革命
      • 3. 資訊技術革命
      • 4. 智能技術革命
        • 颠覆式創新的特點
  • 資訊時代的科學基礎
      • 1. 從機械論到“三論”
        • 機械論思維方式:
        • 控制論思維方式:
        • 資訊輪思維方式:
        • 系統論思維方式:
      • 2. 資訊時代的思維指南
      • 3. 企業制度背後的科學原理
      • 4. 大資料思維&網際網路思維

工業革命

曆次工業革命中大部分的受益者并非來自核心技術領域。變革的輻射力相當強,曆次工業革命中都會有一大批核心産業之外的受益群體。它們受益的範式:

現有産業+新技術=新的産業

每次技術革命,都涉及企業最有價值的核心資源,掌握了它們,即使在技術上有所欠缺,也能後來居上,在長跑中獲勝。

  1. 第一次工業革命——蒸汽技術革命,核心資源是煤和鐵;
  2. 第二次工業革命——電氣技術革命,核心資源是石油;
  3. 第三次工業革命——資訊技術革命,核心資源是資本,靠的是風投和華爾街的追捧;
  4. 第四次工業革命——智能技術革命,核心資源是資料。

1. 蒸汽技術革命

18世紀60年代~19世紀中,标志性産品蒸汽機

2. 電氣技術革命

19世紀中~20世紀初,标志性産品電

3. 資訊技術革命

19世紀46?~2016?,标志性産品計算機;另一大成果是發現了DNA雙螺旋結構

4. 智能技術革命

并非所有企業都要去開發智能技術,它們隻需要用好智能技術到各自的産業做好就可以了。**事實上今天絕大部分自動駕駛汽車都采用英偉達的人工智能晶片,以及通用的機器學習算法。**如果這個領域有哪家公司把重心放到了研制處理器上,或者試圖改進基礎的機器學習算法,那就走錯了路。

颠覆式創新的特點

  • 首先有殺手锏,蒸汽船是逆風航行,微軟是個人能夠支付的電腦價格,google是網際網路的連接配接效應,Arm是低功耗等等;
  • 任何成功的墊付,都受益于那個時代其他技術的幫助,不然可能過于超前,配套的産業鍊難以形成;
  • 颠覆式創新剛開始有不完善的地方,但是會被行業的快速發展彌補。

資訊時代的科學基礎

1. 從機械論到“三論”

機械論思維方式:

牛頓、哈雷等人看來,世界上一切規律都像機械運動規律那樣,是确定的、可預測的。

機械論最大的特點是

确定性

可預知性

。牛頓用幾個簡單的公式就能講清楚宇宙運作的規律,這種知識表達超出了之前的所有文明。工業時代的發明創造和生産工業品受機械論思維方式的影響,标準化零件以及标準化的流水線可以批量生産符合要求的工業産品。背後的依據則是

确定性

可預知性

是以同時期的管理哲學和這種生産過程的确定性是相适應的,如《科學管理原理》一書,該書管理學理論可以概括為四個方面:

  1. 效率優先
  2. 同構的樹狀組織結構:
    • 責權分明,友善績效考核
    • 容易培養熟悉自身業務的管理人員
    • 然而這種較為固定,邊界清晰的管理方式,難以适應生命周期短,失敗率高的IT行業
  3. 可預測性
  4. 人性化管理

控制論思維方式:

根據結果和回報不斷調整的管理理論。

這與強調因果确定性的機械論有着截然不同的思維方式

資訊輪思維方式:

與機械論建立在确定性的基礎上截然不同的是,資訊論是建立在不确定性基礎上。系統中,不确定性越大,熵就越大,想要消除不确定性,就要引入資訊。

比如google的網際網路廣告,通過引入使用者資訊,來解決廣告投放的不确定性,進而盡可能做到精準投放。

系統論思維方式:

整體的性能未必通過局部性能的優化而實作

比如Iphone手機與其他手機的比較。

2. 資訊時代的思維指南

資訊時代的思維方式大不同于工業時代,根據三論可以有一些思維指南:

  1. 預測vs.反應:影響結果的因素衆多,難以準确預測。與其預測,不如重視快速反應。這一點展現在風投、公司開展項目中快速更新、疊代、革命等等。
  2. 擁有vs.連接配接:東亞地區的人喜歡“擁有"實物的安全感,于是喜歡投資不動産,卻不願意投資到故事或風險投資基金中。亞洲人喜歡投資不動産的背後有深層次原因,**那就是亞洲人脫離農耕文明的時間補償,易然享受到了商業文明帶來的快速的财富增長,但是思維方式卻不是一代兩代人可以改變的。大部分亞洲人高估的固定資産的價值,而低估了人、新技術和先進的生産關系的作用。**在資訊時代,比擁有更重要的是連接配接,google,facebook,阿裡巴巴,Airbnb,滴滴/Uber等。
  3. 局部vs.整體:任何一個封閉系統永遠會朝着熵增的方向發展,一定會越來越糟,而隻有開放的系統會引入負熵,才有可能讓系統通過與外界的交換變得更加有序。企業往往多數情況下優化的是局部,而非整體。越是對現有業務進行局部優化,越是難以在較長時間和空間内做全局優化。比如肖克利的半導體公司想把半導體的價格降到一美分(局部優化),然而”八叛徒”開發了內建電路(整體優化),直接颠覆了半導體産業。

3. 企業制度背後的科學原理

  1. 寬容失敗背後:企業對與不确定性的認可。越是不寬容失敗的企業,越是沒有活力,進而失去新興市場。
  2. 期權制度背後:當然期權不能随意發型,因為員工一旦行權,這家公司的流通股就增加了,股價會受到一定程度的影響?期權的本質是從

    存量配置設定

    增量配置設定

    。這種配置設定制度,将企業主、資本和勞動者的利益捆綁在了一起。
  3. 扁平式管理(資訊時代生産關系的必然選擇)的本質:首先樹狀層級管理的問題是,

    (1)不同層級地位有差異,上級對下級有很強的支配權甚至生殺予奪的權利,上下級無法坦誠溝通;

    (2)甚至下級的目的是滿足上級的需求,而非企業的需求;

    (3)多層級溝通中的資訊失真;

    (4)部門之間的溝通環節太多,甚至各部分主管把員工看做私産。

    真正扁平式的管理,樹狀結構變成了格狀甚至網狀結構。特點:

    (1)溝通路徑少,資訊失真小。

    (2)分權,相對次要一些的工作交給中層管理者去做,不需要逐級上報,頂部決策。這樣還帶來一個好處就是企業可以應對快速的變化。

  4. 權威失靈背後的原因:一是資訊量大,不确定性多,權威預測不準确;二是發展迅速不同以往,知識更新疊代快,與其相信權威不如掌握新技術自己來分析資訊。
  5. 從資源配置設定的有效性了解拒絕平庸:商業環境逼迫投資人将資源從表現不好的公司裡拿走,重新配置設定到那些更有發展潛力的新公司當中。

4. 大資料思維&網際網路思維

大資料思維:

在人工智能有如此突破之前,人類曾試圖讓計算機模拟人類邏輯思維的方式來解決智能問題

在此以後,人類通過讓計算機根據大量資料的回報資訊自動學習的方式來解決智能問題

大資料思維改變了傳統的做事方法,Facebook敢将不成熟的想法上線讓大家使用,特斯拉敢于在汽車這種對安全性要求極高的産品中采用不成熟的技術,背後的原因均在于它們能夠快速搜集到資料,測試産品好壞,然後在使用者尚未受到很多負面影響之前,決定是保留還是關閉所提供的功能。

為了摩爾定律時代到大資料時代的變化,我們需要摒棄過去那種依賴規則和普适的規律,強調因果關系的機械式方式,變成利用資訊解決不确定性的問題。

網際網路思維:

本質就是盡可能拓展帶寬,将自己的産品和服務推向每一個角落。

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