北京
出品 | 網(wǎng)易智能
作者 | 辰辰
編輯 | 王鳳枝
先懷疑一切，再刪除一切，最后才考慮自動化。
很多公司在追求效率時(shí)，往往習(xí)慣于“上系統(tǒng)、定流程、搞自動化”。但在特斯拉和SpaceX內(nèi)部，馬斯克（Elon Musk）推崇的路徑卻截然不同，他將其命名為“五步算法”。 開頭的這句話，正是這套反直覺算法最核心的精髓。
這套誕生于Model3產(chǎn)能地獄與SpaceX迭代陣痛中的管理法則，不僅重塑了企業(yè)的運(yùn)轉(zhuǎn)邏輯，也獲得了拉里·戈德堡（Larry Goldberg）等業(yè)內(nèi)人士的高度推崇。
但這套法則的深層價(jià)值，并不在于它教人如何造火箭或電動車，而在于它揭示了人類組織中一個(gè)隱蔽的通病，我們天生傾向于讓事情變得復(fù)雜，卻極度抗拒做減法。
一、進(jìn)化的“Bug”：為什么我們停不下做加法？
要理解這套算法，首先要理解人類的一個(gè)本能缺陷，現(xiàn)狀偏見（Status Quo Bias）。
人類學(xué)家曾做過一個(gè)有趣的實(shí)驗(yàn)，向幼兒和黑猩猩展示一個(gè)不透明的盒子，演示者通過一系列復(fù)雜且冗余的操作取出了里面的獎勵。隨后，當(dāng)演示者換成透明盒子，清晰地展現(xiàn)出某些步驟其實(shí)毫無意義時(shí)，黑猩猩迅速簡化了動作，直奔主題；而人類幼兒卻固執(zhí)地重復(fù)著那些無效的冗余動作。
這種“過度模仿”的傾向隨著年齡增長不減反增。在漫長的進(jìn)化中，模仿和遵循現(xiàn)狀是人類積累復(fù)雜文化、降低生存風(fēng)險(xiǎn)的最優(yōu)解，但在現(xiàn)代精密工業(yè)中，這種本能卻成了創(chuàng)新的死敵。
馬斯克發(fā)現(xiàn)，即便是在最頂尖的公司里，官僚主義和流程冗余也會像野草一樣瘋長。人們習(xí)慣于在舊的流程上打補(bǔ)丁，也就是典型的“加法病”（addition sickness），卻極少有人敢于撤掉整塊布料。這正是這套算法存在的意義，它是一種對抗人類進(jìn)化本能的強(qiáng)制性矯正工具。
二、算法五部曲：重塑制造邏輯
這套算法嚴(yán)絲合縫地分為五個(gè)階段，順序極其關(guān)鍵，錯一步都可能導(dǎo)致災(zāi)難性的后果。
· 第一步：質(zhì)疑每一項(xiàng)需求
在大多數(shù)公司，當(dāng)工程師聽到“這是法律部門的要求”或“這是安全標(biāo)準(zhǔn)”時(shí)，通常會選擇無條件執(zhí)行。但在馬斯克的體系里，這種模糊的歸屬感是絕對不可接受的。
算法的第一條準(zhǔn)則，每一項(xiàng)需求必須對應(yīng)到一個(gè)具體的人名。
你必須知道是誰提出了這個(gè)要求，而不是哪個(gè)部門。因?yàn)椤安块T”是一個(gè)虛化的概念，無法承擔(dān)責(zé)任，也無法進(jìn)行對話。馬斯克要求他的團(tuán)隊(duì)必須直接找到那個(gè)寫下需求的人，去當(dāng)面質(zhì)疑這項(xiàng)要求的合理性。
這背后隱藏著一個(gè)深刻的洞察，聰明人提出的需求往往最危險(xiǎn)，因?yàn)槿藗內(nèi)菀滓驗(yàn)閷Ψ降馁Y歷或智力水平而放棄基本的邏輯判斷。馬斯克甚至要求員工，即便需求是他本人提出的，如果聽起來很蠢，也必須立刻反擊。然后，讓這些需求變得不那么愚蠢。
· 第二步：刪減所有能刪減的部件或流程
這是整套算法中火藥味最濃的一步。馬斯克設(shè)置了一個(gè)極其嚴(yán)苛的指標(biāo)，如果你最后沒有把刪掉的東西再加回至少10%，那就說明你刪得還不夠狠。
在特斯拉Model 3的生產(chǎn)線上，曾有一個(gè)極為典型的案例。當(dāng)時(shí)工人們需要在電池組上鋪設(shè)一層玻璃纖維墊。工程師聲稱這是“為了降低噪音和振動”。馬斯克根本不信這一套，他跑去問聲學(xué)團(tuán)隊(duì)，得到的回答是“這東西毫無作用”。
為了親自驗(yàn)證，馬斯克直接坐進(jìn)了一輛 Model 3，在測試跑道上分別在有纖維墊和沒有纖維墊的情況下進(jìn)行了駕駛體驗(yàn)。他發(fā)現(xiàn)噪音完全沒有區(qū)別。于是，他立刻下令徹底刪掉這些纖維墊。這不僅減輕了車重、節(jié)省了成本，更關(guān)鍵的是它直接拔掉了一條裝配線上的“釘子戶”工位，因?yàn)闄C(jī)器人在此之前一直很難處理那些軟塌塌的纖維墊，導(dǎo)致該環(huán)節(jié)成了重大的生產(chǎn)瓶頸。
馬斯克認(rèn)為，每一個(gè)多出來的零件都是潛在的故障點(diǎn)，每一個(gè)多出來的流程都是對效率的損耗。
· 第三步：簡化與優(yōu)化
這是大多數(shù)普通公司最先開始做的一步。但馬斯克強(qiáng)調(diào)，在沒有完成前兩步質(zhì)疑和刪減之前，絕對不能進(jìn)入這一步。
最常見的錯誤，就是去優(yōu)化一個(gè)原本根本不該存在的東西。
如果你在學(xué)校受到的教育是“如何快速算出答案”，那么你很可能會在職場中變成一個(gè)“由于缺乏反思而極其高效”的人。你可能會把一個(gè)冗余零件的加工時(shí)間從10分鐘優(yōu)化到5分鐘，但這在馬斯克看來卻是巨大的浪費(fèi)，因?yàn)檫@個(gè)零件本來就該被直接扔進(jìn)垃圾桶。
· 第四步：加速周期
在確認(rèn)需求合理、刪減冗余、優(yōu)化邏輯之后，才是追求速度的時(shí)候。每一個(gè)流程都可以加快。但在特斯拉工廠，馬斯克承認(rèn)自己也曾錯誤地花了很多時(shí)間，去加速那些后來才意識到本該被徹底刪除的流程。
· 第五步：自動化
這是算法的終點(diǎn)，卻往往是很多公司的起點(diǎn)。
馬斯克在內(nèi)華達(dá)州和弗里蒙特工廠曾犯過嚴(yán)重的“過度自動化”錯誤。當(dāng)時(shí)他試圖用復(fù)雜的機(jī)械臂去處理那些還沒被精簡過的復(fù)雜工序，試圖從一開始就自動化每一個(gè)步驟，結(jié)果導(dǎo)致產(chǎn)線頻繁停擺。他后來感嘆道，人類被低估了，有些時(shí)候人類的手眼配合比昂貴的機(jī)械臂要高效得多。
自動化的前提是流程已經(jīng)高度成熟、極簡且無 Bug。如果你在一個(gè)混亂的流程上實(shí)施自動化，你得到的只會是一個(gè)高度自動化的混亂現(xiàn)場。
完成第五步后，重新洗牌并重復(fù)。你必須不斷回去尋找機(jī)會去挑戰(zhàn)需求，刪除更多零件，簡化、優(yōu)化、加速，最后再尋找自動化的機(jī)會。
三、算法的實(shí)踐與邊界：從猛禽發(fā)動機(jī)到生活美學(xué)
在SpaceX的猛禽系列發(fā)動機(jī)版本迭代中，我們可以清晰地看到這套算法的威力。
1代猛禽發(fā)動機(jī)曾被SpaceX高管形容為“像一棵雜亂的圣誕樹，外面纏繞著密密麻麻的東西”；到了猛禽3代，通過將以前懸掛在外部的管道和線路融入發(fā)動機(jī)的金屬結(jié)構(gòu)中，同時(shí)去掉了隔熱罩，外觀變得極其簡潔、硬核。
這種簡化帶來了驚人的數(shù)據(jù)對比，海平面版本的猛禽3代重量約1525公斤，而猛禽2代約為1630公斤；但其產(chǎn)生的推力卻從230噸躍升至280噸。如果算上飛行器輔助設(shè)備和硬件，猛禽3代的總重量僅約1720公斤，相比之下猛禽2代則高達(dá)2875公斤。
當(dāng)一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)變簡單了，速度和性能自然就會提升。正如馬斯克所言，簡化猛禽發(fā)動機(jī)、內(nèi)化次級流道并為裸露部件增加再生冷卻所需的工作量是驚人的，我們正在接近已知物理學(xué)的極限。
然而，這套在工業(yè)界橫掃千軍的算法并不是萬能的靈藥。
曾在特斯拉與其密切合作的高級主管喬恩·麥克尼爾（Jon McNeill）提到，應(yīng)用這套算法需要一種極具侵略性的文化。在招聘時(shí)，他們會對候選人直言不諱：“你準(zhǔn)備好了嗎？這里不是常規(guī)軍，這里是特種部隊(duì)。”如果你追求安穩(wěn)和平衡，你一定會恨死這里。
這種特定人群的篩選機(jī)制保證了算法的執(zhí)行效率，但也帶來了極高的人才流動和精神壓力。
更微妙的是，算法在處理邏輯和工程問題時(shí)無往不利，但在處理人的問題時(shí)卻顯得捉襟見肘。
麥克尼爾曾試圖把這套“效率算法”搬回家里，嘗試重新布置廚房以變得更高效。結(jié)果他的妻子迅速把所有東西都搬回了原位，因?yàn)樵诩彝ド钪校瑢徝篮陀H密關(guān)系上的需求遠(yuǎn)高于效率。
馬斯克本人也曾在2017年下半年深陷精神健康掙扎。當(dāng)時(shí)的團(tuán)隊(duì)試圖用工程邏輯去幫助他，但麥克尼爾很快發(fā)現(xiàn)，人的心理狀態(tài)并不像一枚可以拆解的火箭發(fā)動機(jī)。正如麥克尼爾的妻子所言，你感到焦慮是因?yàn)槟阏噲D在一個(gè)你完全沒有技能的領(lǐng)域去幫助別人。這讓他意識到，即便是能用算法優(yōu)化商業(yè)的頂級工程師，其學(xué)習(xí)能力也是有明確邊界的。
四、深度觀察：第一性原理的終極形態(tài)
當(dāng)我們剝開這套五步算法的硬核外殼，會發(fā)現(xiàn)其內(nèi)核依然是馬斯克推崇備至的第一性原理。大多數(shù)人的思維方式是類比法，即因?yàn)閯e人這么做，或者以前這么做，所以我們也這么做。這種思維方式在精神上更讓人感到安全，但在面臨顛覆性創(chuàng)新時(shí)，它就是沉重的枷鎖。
算法教給我們的，是回到事物最基本的真理。它要求你學(xué)會像一個(gè)物理學(xué)家一樣看待世界：
· 支撐這個(gè)功能的物理極限在哪里？
· 除去這些由于部門惰性帶來的條條框框，最后還剩什么？
· 我們是在解決問題，還是在維護(hù)一個(gè)已經(jīng)腐朽的現(xiàn)狀？
在今天，SpaceX已經(jīng)能夠大量依賴3D打印技術(shù)，將復(fù)雜的管道和線路融合進(jìn)猛禽發(fā)動機(jī)的金屬結(jié)構(gòu)里。這不僅僅是技術(shù)的進(jìn)步，更是算法不斷“刮骨療毒”后的必然結(jié)果。
對于職場人和組織者而言，這套算法最重要的啟示或許并不在于那五個(gè)步驟，而在于一種名為“瘋狂的緊迫感（maniacal sense of urgency）”的運(yùn)營原則。它要求我們時(shí)刻保持警惕，對抗由于安逸和習(xí)慣而產(chǎn)生的冗余。
畢竟在一個(gè)加速流動的時(shí)代，任何不被質(zhì)疑的現(xiàn)狀，都可能成為埋葬效率的墳?zāi)埂?/b>
本文來源：網(wǎng)易智能
責(zé)任編輯：
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