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如果有人简单地认为自己天赋不错，在一个领域做够 10000 小时就能出类拔萃，那就大错特错了。10000 小时只不过是一个必要条件而已，远不充分，更重要的是，这 10000 小时不仅要花，还要看怎么花。很多人在对这个问题的理解上有 4 个误区。

误区一：简单重复

有些人的 10000 小时都是在从事低层次的重复，上文中我提到的伪工作者就是这种人。再举个具体的例子，如果在中学学习数学，不断重复做容易的题，考试成绩永远上不去，当然不会有中学生这么做。但是，在工作中很多人却犯这个错误。比如现在互联网比较热门，一些人学了一点点编程技巧，也能挣到还不错的工资，于是就守着这点技能每天在低水平地重复。我在《智能时代》这本书里提过一个观点：在未来的智能时代，真正受益于技术进步的个人可能不超过人口的 2%。坦率地讲，仅仅会写几行(直译式脚本语言）的人不属于我说的 2-/0 的行列，这些人恰恰在未来是要被计算机淘汰的。

误区二：习惯性失败

这一类人和前面讲的正相反。他们好高骛远，不注重学习，懒得总结教训；同时脸皮还很薄，也不好意思请教。他们迷信失败是成功之母的说法，然而简单地重复失败是永远走不出失败的怪圈的。因此这些人常常是时间花了很多，甚至不止 10000 小时，但是不见效果。在很多公司里都能见到这种人，一个人在下面捣鼓东西，就是找不到解决问题的方法。

误区三：林黛玉式的困境

林黛玉其实是我非常喜欢的一个人物，我喜欢她实际上是因为她很有内涵和才气，想问题想得很深，但这也是她致命的弱点，她的才华越高，在自己的世界里越精进，对外界就越排斥（当然外界也排斥她兑我们知道，一个概念内涵越宽，外延就会越窄。你如果泛泛地说“桌子”这个概念，它包括非常多的家具，但是如果你说“法国洛可可宫廷式的核桃木贴面桌子”，世界上可能就没有几件了。林黛玉就是这样，她越是精进，越到后来贾府里只有贾宝玉能够懂她。我们很多人做事都是这样，越是在自己的一亩三分地上耕耘，对外界的所知就越少，而自己的适应性也就越差。有两类科学家，一类是掌握了一个方法，研究什么都是一流的，他们越往后走路越宽，比如爱因斯坦、费米和鲍林（两次获得诺贝尔奖的化学家)；另一类是路越走越窄，比如发明晶体管的夏克利（也因此获得了诺贝尔奖)，他对自己研究的晶体管越来越熟悉，就对其他技术越来越不愿意接受，最后无法和工业界和学术界的同行交流。你会发现生活中有大量这样的人。

误区四：狗熊掰棒子

10000 小时的努力需要一个积累的效应，第二次的努力要最大限度地复用第一次努力的结果，而不是每一次都从头开始。希腊科学体系和东方工匠式的知识体系有很大的差别。前者有一个完整的体系，任何发明发现都是可以叠加的，你给几何学贡献了一个新的定理，几何学就扩大一圈。而后者不成体系，是零碎的知识点（甚至只是经验点；)，每一个新的改进都是孤立的，因此很多后来就失传了，以后的人又要从头开始。我们知道今天几乎任何一所三甲医院的主治医师，水平一定比 50 年前所谓的名医高很多。但是，今天没有哪个中医敢讲自己比 500 年前的名医水平高。这就是因为前者有积累效应，而后者没有。很多人读书也是狗熊辦棒子式的，做了一堆题，相互关系没有搞清楚，学到的都是零散的知识点，换一道题就不会做了，因此时间花得不少，成绩却上不去。在工作中也是如此。

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格拉德威尔的第一个观点认为，如果智商低于 120 就很难成功，而高于这个值之后，智商的作用并不明显。这个结论有点儿残酷，一些人甚至不喜欢这个说法，但它是事实，敢于说出事实的人是有勇气的。2015 年，全社会都在批评“上清华靠智商论”，因为这违反了我们所倡导的“勤能补拙”的价值观。但是，勤能补拙并没有科学依据。

格拉德威尔的第二个观点认为，运气或者时代大环境对成功很重要，简单地讲就是要生逢其时。美国 19世纪末的商业巨子们成功的原因主要是赶上了那个大时代，同样，盖茨、乔布斯等人的成功也是赶上了信息时代。相反，如果生不逢时，成功的可能性就要低很多。事实上，但凡成功的人都承认自己有运气的成分，而不是到处炫耀自己的能力，当他们遇到挫折，会检讨自己的问题，而不是怪罪运气；反之，不成功的人在偶尔得意时会把自己封神，失败的时候会怪运气。

格拉德威尔认为，第三个影响个人发展的重要因素是家庭和生活环境。好的环境有利于人在身体和心智上的成长，能够培养他们对生活的积极态度，激发他们的潜力。我一向反对在教育孩子时拿什么起跑线来说事，因为教育是一辈子的事。但是如果一定要说有什么起跑线的话，父母的见识就是起跑线。敢于把这个观点说出来也是需要非凡的勇气的，因为它和我们宣传的只要自己努力就能成功的价值观相矛盾。不过需要指出的是，家庭和生活环境不是简单地以经济收入和地区发展程度来划分。从教育下一代的角度上看，一个家庭比贫穷更可怕的是缺乏见识、缺乏爱、缺乏规矩。没有钱，有一辈子的机会能够获得，而缺乏这三样东西，纵有天赋，纵然后天再努力，格局和气度都会太小，终难成大事。当然，家庭和生活环境等因素，也只是成功的必要条件而已，远远够不上充分条件。

如果有了智力上的、时代大环境的以及家庭和周围小环境的便利因素，接下来该怎么做呢？格拉德威尔认为要花 10000 小时的苦功夫。10000 小时的苦功夫不仅对于训练一个人的技能是必要的，对一个团队做出一款好的产品也是必要的。没有这个时间狠下功夫的保障，一切都免谈。在一次朋友的聚会上，亚马逊在硅谷的负责人和我谈起 10000 小时在产品设计中的作用，在他看来，任何好的产品都需要花足够的人力和时间来打磨，花的功夫不够，得到的就是粗制滥造的水货。在产品开发中，常常以人年或者人月来计算工作量，比如投入 5 个人做 3 年，就被称为 15 人年的工作量。他也不知道打磨一款好的产品具体需要多少人员和人年，我们权且还以累计 10000 小时衡量。在他看来，一些小公司之所以能够做出好产品，是因为“聚焦+加班”。聚焦使得产品得到较多的人力，加班使得产品提前积累到 10000 小时的门槛。大公司有时不聚焦，也不加班，产品磨到 10000 小时花的周期就长，很多机会就失去了。因此，对于有天赋、有外在条件的人，要想做到出类拔萃的地步，先花上 10000 小时再说。

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为什么大家原来以为代表公司创新力的专利和我们看到的创新力关系并不大呢？因为很多人（包括大部分媒体)没有搞清楚专利真正的作用一它其实不是进攻的工具，而是防守的工具。当一个公司能够靠创造力快速发展时，它会比竞争对手更快地将技术变成产品，别人就算抄袭它的技术，也只能跟在屁股后面跑，这时它懒得申请专利，甚至也顾不上申请专利。从英特尔到思科、到微软、到谷歌，再到苹果，成长最快时都是如此。这就如同曼施泰因所讲的，进攻是最好的防守。但是，当一个公司的业务发展开始出现停滞时，它就需要用专利保护它的侧翼和后方了。历史上很多大公司都做过这样的事情，如今的典型代表就是 IBM公司和微软公司。

半个世纪来，IBM 公司一直坐拥专利头把交椅，每年都会从其他公司那里获得巨额的专利费。微软公司在其快速发展期并不太重视专利，大部分时间是作为被告出现在专利官司里的，在它最辉煌的 1999 年，专利排名低得可怜。但是，在互联网时代，微软的发展开始出现停滞，在移动互联网时代，微软则几乎被边缘化了，于是它(从加拿大北电等公司那里)购买了大量与移动通信相关的专利。买下这些专利后，微软并不是为了利用它们来研制更好的产品，而是通过打官司的形式阻碍其他公司的发展。从 2011 年开始，微软通过打官司向三星、HTC(宏达电子）等在美国有业务的安卓手机厂商收费，它开出的价钱是每部手机 15 美元，不过业界估计它应该可以收到一半，即每部手机 7~8 美元。即使如此，微软每年也可以有至少 10 亿美元的专利费收入*。而微软没有多少市场份额的手机部门却一直在赔钱。这些专利是微软买来的，微软拥有它们并没有带来任何的科技进步，反而在阻碍科技的发展。如果说 IBM 和高通是靠自己的专利挣钱，微软在硅谷人看来则有点儿像专利流氓了。实际上你可以回想一下，从 2000 年之后，微软除了大家在国内并不使用的云计算 Azrue 做得还说得过去之外，为大家提供了哪一款质量尚可的新产品呢？

*虽然外界报道，2015 年，微软从安卓手机厂商所收的专利费高达 20 亿美元，但是微软从来没有确认或者反对过这种说法。另外，一般认为，微软无法从中国大陆的厂商那里收到专利费，因此 20 亿美元的估计偏高，但是行业内对此最保守的估计也在每年 10 亿美元以上。

今天，对于在大公司里工作的员工来讲，或许应该多关心一些申请专利的事情，因为这是公司防御的堡垒，做这种事情在大公司常常是名利双收的。但是如果我们处在一个挑战现有大公司的创业公司中，首先要做的还不是申请一大堆专利来保护自己，而是应该像曼施泰因那样通过闪电战出奇制胜。国内有一位我尊敬的企业家，她做产品、做市场都颇为成功，就是在过去的几年里转型很失败。她的主要问题是天天把自己公司有多少专利挂在嘴边，坚持认为靠这些所谓的核心技术也能在新的市场上占先，而不是去按照新行业里特定的规律做事情。事实上，她的公司在所进入的两个新领域进展都非常不顺利，原因就在于她在该采取进攻的时候采取了防守的心态。对于小公司或者刚刚进入一个新领域的公司，进攻是最好的防守，创造力和执行力才是在新行业中的立足之本。对于个人来讲情况也是类似，与其纠结过去的得失，不如提高执行力去不断开拓新的事业，这才是长期立于不败之地的正道。

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在拿破仑战争期间，法国军队和欧洲君主们的军队武器水平相当，各自也都有名将。法军在数量上一直处于劣势，但是拿破仑的战术思想却领先欧洲君主整整一个时代，从炮兵、步兵的配合到后勤补给都领先。因此，拿破仑经常能够教训反法同盟。在这之后，欧洲和美国都学习拿破仑的战略战术，其核心思想被和拿破仑同时代的瑞士人约米尼总结成书，从此被称为约米尼的内线战术。约米尼认为，战争的诀窍在于谋取内线优势，因为一旦兵力分散，在交通和通信不便的 18 世纪，就会被各个击破。内线战略最成功的例子就是 18 世紀末，拿破仑在意大利曼图亚争夺战中，采用各个击破的方法 5 次打败反法同盟军队，迫使奥地利退出了意大利。中国古代，多路进兵最后被各个击破的战例也很多，比如明末的萨尔浒之战。明朝几十万大军五路进兵想要合围努尔哈赤，由于通信不便，被后者各个击破。在拿破仑战争结束后的很长一段时间内，约米尼的书籍风行欧美世界，以至美国南北战争期间，双方军官几乎人手一本。内线战略被当时的欧美军界奉为制胜法宝。

但到了普法战争时期，约米尼的内线战略就显得有点儿落伍了。在那场关乎欧洲前途的大战中，虽然法国和普鲁士的军队装备处在同一个时代，但军事思想却不是。普鲁士（和后来德国)著名军事家毛奇*当时提出了一种全新的战略，他很早就认识到由于电报和铁路的出现，部队在行军时可以分散，然后再集结会战，以此对敌人形成合围。电报的价值在于为这种新战法和军队的调度提供了技术保障，而铁路则可以使军队的行进速度达到拿破仑战争时代的 6 倍。这就意味着两支分散集结的部队可以在短时间里会合，而不至于被各个击破，这样才有可能进行大规模会战。这就是毛奇的外线战略。当时法国实行常备军制，有随时可以调动的部队，而普鲁士为募兵制，需要做战争动员。从表面上看，法国还能够占到先机，拿破仑三世也是这样计划，希望在普鲁士军队集结之前就打败对方。不过，由于法国军事思想还停留在拿破仑时代的内线战略，目需要军队先集结再一同出发，速度就慢了。在宣战一周后，法国才调动起 25 万军队开往前线。而与此同时，普鲁士靠庞大的铁路网和电报网，迅速集结了 40 万军队从四面八方赶到。到此，毛奇外线战略的优势得到了很好的实施，战争的结果便没有悬念了。在普法战争中，战略上的差距使得战争迅速呈现出一边倒的情况，普鲁士完胜法国。

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那些和大公司开展过激烈竞争，并且最后能够获胜的小公司，通常都有这样两个特点：其一，成功的小公司是用洋枪洋炮对付行业中现有大公司的大刀长矛。其二，从生产关系来讲，成功的小公司和现有的大公司不属于同一代。

接下来,我们就先从洋枪洋炮对大刀长矛的几个故事讲起。

1532 年，西班牙的亡命徒弗朗西斯科.皮萨罗带着 100 多人闯入印加帝国，一天就打败了对方近万人的军队，俘获了国王，灭了印加帝国。这一仗其实没有什么悬念，因为皮萨罗的人是用洋枪洋炮对付鱼骨兽骨制成的弓箭。18 世纪英国冒险家罗伯特.克莱夫征服印度。克莱夫手下的士兵最多的时候不超过 5000 人，就征服了上亿人口的印度，靠的也是洋枪洋炮。在决定性的普拉西战役中，虽然印度（孟加拉）军队比克莱夫军队多十多倍，而且也有大炮，但是这些大炮被雨淋湿了无法使用，于是又成了洋枪洋炮对传统步骑兵的屠杀了。

同样，如果两个公司采用的是两个不同时代的技术，大公司即使体量大，也难以和技术先进的小公司竞争，当然前提是技术的差距是洋枪洋炮和大刀长矛那么大。回顾一下谷歌的历史就能体会到这一点。1998年谷歌起步时，市场上已经有很多搜索引擎了。不过当时最好的搜索引擎是 AltaVista，但每 10 条搜索结果只有两三条是相关的，因此用户在大部分时候找不到所要的信息。谷歌发明了 PageRank*算法，一下子就使每 10 条搜索结果能有七八条相关，这样搜索引擎才变得实用起来。如果对比技术，它们已经不处在同一个时代，就如同洋枪洋炮对大刀长矛。

*PageRank，网页排名或网页级别，是一种根据网页之间相互的超链接计算的技术。

社交网络上的争夺也是如此。Facebook 刚起步时，谷歌旗下的 Orkut(一个社会性网络提供商）已经有上亿用户了，但 Facebook 本质上讲是一个互联网 2.0 的平台，大家可以把软件和服务放上去给用户用，相当于一种云计算的操作系统，大家可以在上面开发软件、做生意。而谷歌的 Orkut 就没有这些功能，依然停留在让大家交友、发帖子玩这样简单的层面。这实际上是两个时代的产品，也如同洋枪洋炮对大刀长矛。

类似的例子还有仅几百人的 ARM 公司授权的处理器（智能手机用的都是它的处理器)，在客户端全面超越英特尔，也是因为用低功耗、高效率的 RISC（精简指令集计算机）技术，打败了英特尔从传统的 CISC(复杂指令计算机）技术发展起来的 X86 系列处理器。这里顺带多说两句，如果不考虑耗电因素，RISC 未必是英特尔 X86 处理器的对手。关于 RISC 和 CISC 之争，大家可以阅读我的《浪潮之巅》。

苹果刚做手机时，一年销量不过百万台，当时诺基亚销量是一年几个亿，但是苹果的触屏智能手机和诺基亚非常难用的手机根本不是同一代产品，很快，诺基亚基本退出了手机市场。这些都是洋枪洋炮对大刀长矛的胜利。

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回到今天在人工智能领域创业这件事上，会有三类公司受益于智能时代。第一类是谷歌、微软、Facebook、亚马逊、英伟达、阿里巴巴、腾讯和百度等大科技公司。它们中有些已经在人工智能技术上做了很长时间的研究，比如微软；有些则在最近两年奋起直追，比如阿里巴巴。这些公司都致力于打造平台型产品，或者像英伟达这样利用自己过去在市场上的优势，向人工智能领域转型。它们的财力和人力资源是其他公司难以匹敌的。

第二类是拥有大量数据却不知道如何使用，以及商业规模非常大但商业模式老旧的公司，比如电信运营商、石油公司、政府部门、大型工厂、商业银行等。它们的数据数量和商业规模本身是一大笔财富，但是在变现之前它们并不等于钱，而数据和商业规模变成钱需要一种催化剂，那就是智能技术。有趣的是，由于这些公司基因的问题，它们难以依靠自己的力量从大数据中挖掘金矿。在中国的金融界，四大国有银行一方面看着阿里巴巴旗下的支付宝等金融产品挣大钱，另一方面则守着更多的数据干着急。在第二类公司中目前依然有不少觉得靠自己的力量能够赶上智能革命的浪潮，但事实上如果不借助催化剂，其实是很困难的。那些大银行，在大数据已经被提出近十年、在中国也被热炒了六七年的今天，依然无所作为，又怎么能指望自己在今后的六七年有所作为呢？如果荒废了接下来的六七年时间，它们在整个行业中落伍是确定无疑的。在美国，各家大银行都已经认识到这一点，它们的策略是直接使用 Splunk 等大数据服务公司的产品处理自己的业务，而不是自己从零开始打造新的 IT 团队。相信中国的第二类公司很快就能够明白这个道理，这样也就给了第三类公司机会。

第三类公司是掌握新技术的创业公司。它们有一些技术专长，但是没有第一类大公司的水平；有些工程能力，但是没有第一类公司的综合实力；作为小公司，它们肯定也没有大量的数据。那么这些公司怎样才能在智能时代分一杯羹呢？简单地讲，这类公司就是干第一类公司不愿意做的脏活、累活。第二类公司和第一类公司其实存在利益冲突或者潜在的利益冲突，第二类公司是不会将业务委托给第一类公司的。你可以想象，四大国有银行信不过阿里巴巴，中国移动信不过腾讯；同样，花旗银行也信不过谷歌和亚马逊。反之，第一类公司也不愿意去做那些脏活、累活，因为从成本上来讲不合算。因此，第二类公司最终会扶持第三类公司为自己做事。

由于第二类公司有数据、有资源、有市场，因此它们在合作中会很强势，而第三类公司在一开始必须做脏活、累活，可能还得不到很多收入，但这个过程是省不了的。可一旦传统一点的大公司开始信任这些小公司后，就形成了“原有产业―新技术：新产业”的格局。在双方双赢的基础上，这两类公司的合作会非常好。而第三类公司还可以直接利用第一类公司的平台，因此，第一类公司通常不会和它们作对。

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这就要讲到战国时期的一个故事了，它出自《史记.廉颇蔺相如列传》。故事的梗概是这样的：话说蔺相如，原本是赵国宦者令（主管宦官内侍的头目)缪贤的门客。缪贤在跟随赵王出使、与燕国国王相会时，燕王对他很好，愿私下里结交他。后来缪贤犯了错误，想逃到燕国去，征求蔺相如的意见。蔺相如说：“不可，当初燕王对你好，因为你是赵国的宠臣，对方其实是冲着赵国来的，并非冲着你，今天你落魄了跑去投奔，一文不值，燕王肯定把你绑了再送回来。”后来，缪贤听了蔺相如的建议，跑去找赵王认了个错，获得了赵王的原谅。缪贤思维的误区在于，他搞错了燕王对他好的原因。大公司的光环无疑会给公司里的一些人很多方便，他们更容易建立起广泛的人脉，但是他们需要分清楚对方的善意是冲着自己来的，还是冲着背后的公司来的。

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见识

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我们不妨看看从著名媒体走出来的成功创业的媒体人有什么共性。

首先，他们其实都不是在做自媒体，而是用自己的经验和影响力打造了一个新的平台，比如罗振宇、马东，以及虎嗅、嘉宾传媒的几个创业者都是如此。但凡决定出来创业的，多少会有点儿看家本领，但是不同的看家本领用起来效果也会不同。媒体的很多离职者在离职前常常对某个问题有深入思考，有足够的知识积累，自己出来做事情后，利用多年积累起来的势能打响了第一炮，但也就是响了第一炮，因为过去在单位里的长期积累一旦离开单位后就用得很快，不久就会用光。大家可能会发现，很多自媒体越办越差，刚开始的时候有观点、有新意，后来就是凑节目内容，而与此同时，全世界媒体的平均水平却是在稳步提高的。相比之下，那些有能力打造平台的人，就不会有吃光老本的担心，因为平台可以引进新人。

其次，做平台都需要两个看家本领。第一个本领是培养一批新人，通过这些新人将自己的专业特长放大。一些人希望做一个平台，让专业的媒体人都来这里，这其实很不现实，或许是因为文人相轻吧，很少看到一个资深媒体人到另一个同行创办的平台上去发展。因此，去平台的都是新人。当然，有的人善于培养新人，有的人永远坚持自己唱主角，两种不同的做法时间一长，发展的差距就显现出来了。由于我们这个时代总需要媒体的进步、总需要新人，因此既有媒体经验又能带新人的从业者，就显得特别稀缺了。

第二个本领则是将其他行业的人塑造成媒体上的明星。在过去，知识界很多人只是在学校里讲课，或者在很小的学术圈做讲座，抑或本身就职于企业界，这些人可能在自己的领域成名已久，但过去并不接触媒体，他们也不会自己去办媒体，而一些新的媒体平台将这些专业人士塑造成了大众喜爱的明星，让他们在更大的舞台上施展才华。比如，著名音乐评论家刘雪枫和上海音乐学院副教授田艺苗就是利用这样的平台为大众所知晓。而能塑造这样明星的媒体人，过去的传统大媒体确实限制了他们施展才华的空间。因此这样的人离开一段时间之后，外界会评论说：“呦！想不到 XXX 还有这个本事。”相比之下，那些单打独斗的个人明星，即使光环再耀眼，我也建议暂时在原有的单位中将上面两个本领学会再说。

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什么是隐含资源呢？

举一个例子。大部分投资人在市场表现好的时候，都会对基金经理们满意；但是，在表现不好的时候，很多人会撒资。如果钱放到了高盛，即使市场表现不好，投资人会想，这个时间高盛尚且如此，其他的投资公司就更信不过了，因此钱还是留在了高盛。这样，基金经理就有机会重新把业务做起来。但是，同样的基金管理者，如果不是代表高盛，而是他们自己，即使在股市偶尔表现不好的时候，大家也难以宽容他们，他们就没有了第二次机会。这种资源是隐含的。无论是在髙盛还是在凯鹏华盈获得成功的人，无意中都利用了公司大量的隐含资源，但他们常常不自知。

除此之外，觉得分成不够高的人还忽略了一个因素，那就是高盛之所以给他们那么多的奖金，既不更多，也不更少，是由市场决定的。如果高盛每个人出去创业都能成功，高盛就会自动地将分成比例提高。这就是谷歌给杰夫，迪恩这样的人比一般公司首席执行官更髙的股票奖金的原因。市场是非常有效的。

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在第二次世界大战期间，由于通信和情报学的需求，产生了信息论。恰巧计算机诞生，催生了信息时代，而信息论则从理论上奠定了信息存储、传输和处理的科学基础。不过有趣的是，信息论于今天的信息时代在管理上的用途并不亚于在通信上的用途。事实上，信息论在管理类图书中的种类，要远远多于它在通信类图书中的种类。

当一个公司确定了目标和价值观后，每一个人就会不自觉地调整自己做事情的方式，以优化这个目标。而这背后的原理就来自信息论中一个重要的原理–期望值最大化(expectationmaximization)。这个原理其实也是今天各种机器学习算法重要的理论基础，同时在管理学中又有非常广泛的应用，而且还能指导现实生活。这可能是因为世界上很多道理是相通的。

期望值最大化原理原本是用来寻找一个最佳函数的，它的原理大致如下：首先，我们要给出一个收益函数*，它代表我们的利益。其次，在每个时刻计算出能够最大化收益的期望值的方向，之后沿着这个方向走一小步。接下来，再从新的起点出发重复这个过程。*收益函数（gain function)，也称为利润函数或者成本函数，因为利润的反面可以理解为成本，因此它们的含义都差不多。

这样，不论从何处开始，最后一定能够达到收益最大的那个终点。这个过程当然是一个迭代的过程，每一步的终点都是下一步的起点，—步比一步优化。由于这个过程可以由计算机自动完成，因此它成为机器学习的基础，包括像下围棋的 AlphaGo*在训练时也采用这种方法。

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