吴军老师的书我都看过，他的书一贯的特点是逻辑严谨、风格易懂、思考角度独特，同时做到这三点真的很不容易。《硅谷之谜》1继续着这三个特点。光是本书的最后两章内容，这本书就绝对值得买。下面我主要对本书的最后两章做个简单的摘要。
牛顿和工业时代的机械思维
牛顿最重要的贡献不是提出了物理世界的三大定律，发明了微积分等，而是他让所有人认识到世界运行是遵循着一些特定规律的，以及可以通过科学方法（实验，证伪）寻找到这些特定规律。牛顿科学方法可以概况成这几个关键词：确定性，可重复，可分解。
把牛顿的科学方法应用到工业时代，就产生了泰勒的管理学理论。其精髓主要包括以下几条：
- 效率优先。泰勒认为优化流程和标准化管理是提高生产效率的方法。这方面最出名的企业家当然是亨利福特。
- 同构的树状组织架构。机械思维认为一个大的项目可分解成多个小项目，只要逐个解决各个小项目，大项目最终也就解决了。比如一个完整的产品，可以按照模块进行分解，然后不同的模块由不同部门负责开发，类似下图。这就自然地产生了树状的公司组织结构。
- 可预测性。在发现普遍规律后，只要将其应用到具体场景就能获得预知结果。同样的输入，会产生同样的输出。比如一辆车一升汽油能跑多少公里，基本就是个定数。
工业时代对企业比较重要的几个因素：资本、生产资料、分配制度、专利制度。其中生产资料直接决定了企业利润，员工的作用对利润的增长影响不是很大。所以总利润就是在公司和员工之间进行划分而已，类似零和游戏。整体利润好时当然没问题，但是一旦利润不增长时，公司和员工之间就容易产生矛盾。
专利真正保护的是一个过程（包括一种实现方法）和一个结果。比如牛顿三定律不能申请专利，但是利用这些原理，发明了某一种工作方式下的蒸汽机就可以申请专利。所以想法不能申请专利，但是实现想法的方法是可以申请专利的。
工业时代，任何想法要变成可盈利的产品，必须通过某种特定的机械方法，保护好这个过程就保护好了发明。但是到了信息时代，实现一个想法的方法太多，几乎不可能把这些方法都全部申请专利。现在很多公司申请专利主要是防御性的，也就是避免别人拿专利告自己。自己有了专利，官司打到最后通常就是两个公司达成专利共享的协议。所以信息时代专利的作用已经没有工业时代那么大了。
信息论、控制论、系统论和信息时代
三论（信息论、控制论和系统论）都是交叉学科。它们不仅被用于解决自身学科内的各种问题，还代表着一种新的思维方式和做事方法。
控制论
机械思维建立在确定性的基础上，它希望对未来做尽可能确定详细的预测。而控制论则是根据变化不断进行调整。
现在的风险投资其实就是在用控制论。他们不再预测初创公司到底哪个能成，而是初期广撒网，然后根据每个公司的发展情况再考虑是否继续加大或停止投资。他们已经变预测为反应。
信息论
与机械的确定性思维不同，信息论是建立在不确定性的基础上。香农引入了熵这个概念来描述不确定性。在一个系统中，不确定性越大熵就越大，而想要消除这种不确定性，就要引入负熵，也就是信息。
香农提出了信息与通信中的两个基本定律。第一个定律被称为香农信源编码定律——编码的长度一定大于该信源的信息熵，而且一定存在一种编码方式，使得编码的平均长度无限接近于它的信息熵。霍夫曼编码就是这个定律的一个实现方式。
在硅谷大家做事有一个原则——最大限度地采用便宜的资源，尽可能节省贵的资源。这种现象在经济学上被称为吉尔德定律（Gilder’s Law）。这个原则和霍夫曼编码的逻辑相似。显然，便宜的资源是机器，而贵的资源是人。
香农第二定律是说信息的传播速率不可能超过信道容量。所以为了提高速率，就要提高信道容量，比如网速受限于网络带宽。所谓做生意靠人脉，这个人脉其实就是人与人交往的带宽。
系统论
工业时代，把一个产品的每个部分都做到最优，那整个产品也会是最优。但信息时代就不是这样了，一个产品要做到最优，需要做整体优化，而不是只做到每个局部最优就行。一个典型的例子是iPhone。相对于android阵营的机器，iPhone在硬件方面一直就不是最优的，但作为整体它却一直是最优的。这让我想起了deep learning模型的训练方法——先逐层进行优化，最后作为整体再做精调（fine tuning）。不知道Hinton老爷子当年是不是受到了系统论的启发:)。
硅谷的特点
硅谷借助三论的观念走进信息时代，它成就了一些自己的特色。以下罗列几个重要的特点说明下。
叛逆让公司走出局部最优点，奔向更高的目标
叛逆的力量会强行把公司从局部最优点向下推，推到谷底才能让公司有机会走向一个更高的目标，示例图如下。
系统论的一个重要原理是：封闭的系统永远朝着熵增加（无序）的方向发展，一定会变得越来越糟糕，而一个开放的系统则会引入负熵，才有可能让系统通过与外界的交换变得更加有序，发展得更好。
对失败的宽容
机械时代，一切都该是向着预定设想的方向发展，相同的输入会带来相同的结果。如果一个人创业失败，大家会认为这个人再创业还是会失败，所以对失败过的人并不宽容。
硅谷首先在宏观上认可失败是不可避免的，并且会把失败计入成本预算中，成功是以大量失败为条件的。大家都是摸着石头过河，都是依靠反应而不是预测去做事。既然认可成功和失败有着很大的偶然因素，不全是能力问题，那么硅谷对失败者的宽容就比较自然了。据不完全统计，创业成功率最高的是第三次创业的人，他们有足够的随机应变经验，同时还没有染上习惯性失败的毛病。
工程师文化
工程师通常是公司内部地位最高的工种。第一个原因是信息时代资本和生产资料变得不像原来那么重要，所以人的创造力成为了商业成功最重要的因素。另一个原因是拥有专业知识的工程师本身被动作了基层管理者，他们需要进行自我管理。
对于工程师的管理，不能用规定时间、规定具体工作的微观管理方法，而要用任务导向，即把细节的决定权交给每一位工程师，只要他们按期交付任务就行。
扁平式管理
扁平式管理的特色让硅谷的公司具有更强的执行力和应变能力。
特征一：减少层级
减少层级可以提升工作效率，提升反应速度。工业时代与后信息时代下，公司内部沟通渠道之间的差异，类似于20世纪长途电话网络和今天的互联网之间的差别。长途电话需要经过很多次的转接才能最终接通电话，而互联网基本是点对点沟通（虽然经过路由器，但是速度快到用户感知不到延迟）。
特征二：分权
分权就是让较底层的员工也能自己做出对一些事的最终决策。
特征三：只有人事否决权而无决定权
扁平式管理的另一个特点是限制上级对下级的人事权。上级可以否决提升那些他认为表现不好的员工，但无法提拔那些只是他个人喜欢的员工。这样员工才不会沦为上级的财产，而是公司的财产。
扁平式管理的本质：契约精神
公司与员工不再是原来的雇佣和隶属关系，而是新型的契约合作关系，类似于婚姻。不论公司内员工职级的高低，他们地位都是平等的。
员工要履行他们对公司的责任和义务，公司则为他们的发展提供空间，并且根据员工的表现，从公司的收益中获取自己的那一份利润。
总之，扁平化管理拓展了公司内部的带宽，使得公司内部的合作更顺畅，这样才能做出更好的产品和服务。工业时代效率来自于事先的规划和不断重复的操作；而在信息时代效率来自于沟通的带宽，以及共同遵守的协议。
未来二十年，我们将从摩尔时代转变到大数据时代，谁拥有了数据，谁就是王者。这也是为什么马云这两年老说阿里本质是家扩大数据价值的公司，阿里要迈进DT（Data Technology）时代。给大家看一张罗辑思维关于阿里系的分析2，触目惊心，一切收购皆为了数据啊。云计算和大数据，是数据时代的开幕式。
References
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吴军，《硅谷之谜》，2016. ↩
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罗辑思维，时间的朋友2015跨年演讲(下)，2015. ↩
