危机不慌｜马斯克设计成功的失败

对于希望思想领先的企业，“设计成功的失败”应该是必备的认知能力。它不应该只停留在认知态度上，还要有执行的方法。以马斯克为例，本文提供一个实践模式。

上周三，12月9日，“星际飞船”(SpaceX Starship SN8)第一次试航。与过去火箭发射不一样，飞船要试验像飞机那样的起飞和降落整个过程，因为未来它将承运100人去火星。下午4点45分，飞船顺利升空。4分30秒之后，飞船到达预定12500米的高度。4分40秒，飞船完成从垂直到水平的空中90度翻转，持续平稳降落。6分30秒，飞船再次从水平飞行状态翻转90度，以底部瞄准预先设定的降落台着陆。6分42秒，飞船着地降落台，瞬间起火爆炸，化为灰烬。

星际飞船的总设计师伊隆·马斯克（Elon Musk）随后在社交媒体上宣布此次试航是“成功的失败”：成功上升，火箭推动装置交替点火成功，空中旋转成功，精准导航降落预定点成功。爆炸数据分析显示，燃料舱前端压力太低，导致着陆速度过高，碰撞起火爆炸。末了，马斯克不忘再推一句豪言壮语：“火星，我们就快来了！”

在我的《新技术的胜算》一书中，我曾经概括，马斯克善于设计成功的失败。利用高风险的探索，他深刻理解新事物的“第一性原则”，然后再出发。马斯克的事业都具有先行者的优势。只要秉承持续探索的路线，失败是首先发现第一性原则的垫脚石，是成功的必要准备。

大多数的商业先进关心事物的普遍原则，即经过大数据样本的验证，已经确定有明晰因果关系的行动指导原则。普遍原则与“第一性原则”不矛盾。通过追随者反复试验，第一性原则可以成为普遍原则，就像牛顿定律和法拉第电磁感应定律。但是，对商业领袖而言，他们更在意首先获得第一性原则，因为那是核心竞争力的思想源泉。

如果要在商业思想上领先，那么，懂得像马斯克那样设计成功的失败就很重要了。

为发现第一性原则而遭受的挫折是值得庆祝的失败。埃德蒙森（Amy Edmondson）教授专门对失败做了9种分类。那些已经有常规程序的，在岗位技能范围内的，属于专家判断能力范围内的失败，可以控制。发生后，必须惩戒。而属于挑战假设，探索未知，钻研第一性原则的行动，它们其实没有真正失败过，只有获得反馈信息的丰富程度。如果反馈信息拓展了认知边界，那么，它就是成功的失败。爆炸之前，星际飞船试航已经带回95%的反馈信息。爆炸之时，科研人员获得燃料舱压力关键数值。所以，它属于成功的失败。

什么是“第一性原则”？苹果公司的内训设计课程会首先给员工展示三幅图片：公元前3万年肖维岩洞的公牛壁画，毕加索寥寥几笔勾勒出的抽象公牛，苹果第一代滑鼠。从原始人具体生动的岩画中，毕加索抽象出艺术的第一性原则：神韵。然后，它成为毕加索画作的第一性。苹果设计的第一性是什么？这是所有设计师首先和最后要回答的问题。

艺术有第一性，科学也如此。已故中国导弹专家张顺江教授专门写了本《元论》，讲解“第一性原则”就是系统的“元规则”，万变不离其宗的系统元点。我采访协同论创始人哈肯（Herman Haken）教授时，他解释系统的“第一性原则”为“秩序参数”（Order parameter）。理解混沌到秩序，要点在把握秩序参数。

回归商业，从一个模式向另一个模式迁移，也是新旧秩序的转换。例如，电脑行业曾经有过WinTel (Window+Intel)的“软硬体系统集成”的第一性原则。现在，元规则是“软件即服务”（SaaS）。又如，全球化有过产业链“全球整合”（Global Integration）的第一性原则。去全球化后，元规则是什么？谁先把握它，谁就思想领先，商业升维！

等到“第一性原则”成为普遍原则，商业优势已经过气为普遍常识。因此，像马斯克那样的商业领袖对失败情有独钟。对他们而言，任何能够帮助突破认知边界的失败，都是成功必要的资粮。

若得法，设计成功的失败，思想收获远远不止于第一性原则。下面就是一个协助思考的框架（见下图）。

首先，我们要将认知对象分为两类：大概率事件和小概率事件。

其次，我们把学习模式划分为两种：学对和学错。从失败中学习，它属于学错模式。重复成功的因果关系，它属于学对模式。两者非但不矛盾，而且互补。反之，单独对待，事倍功半。这是我们把学对和学错综合在一起讨论的一个重要原因。它们分为以下四种情形。

1.大概率事件学对。数学家高斯和拉普拉斯对人类知识发展做出的贡献是：万事万物背后有概率分布的特征。利用正态分布的原理，总结反复出现的事件背后的规律，这是我们最熟悉的学习模式。大部分自然科学和社会现象都遵守概率统计学的正态分布规律。依据现象中间值和平均值计算，我们就观察的事物推导出比较稳定的因果关系。然后，我们再将它应用到同类活动中。管理实践中，我们推广组织中的最佳表现，用KPI考核成员的个人表现，总结并复制商业模式。它们的原理都基于大概率事件学对，依靠的是中间值知识。

2.大概率事件学错。同样依据概率统计原理，大概率事件在正态分布的尾端显现出事物变化的偏差（统计上的标准差），即没有遵守已知规律的部分。它们出现，可能是偶然性因素，可能是人们执行规律的精细程度还不够。总结概率偏差，我们找到降低人的行为表现误差的方法。认识“误差”后，我们设立纠错机制。为提高产品质量，许多企业都贯彻执行“六西格玛”质量控制体系。这个最早来自摩托罗拉生产管理的方法就是用概率分布的标准差（西格玛，Sigma）衡量质量变差。然后，用各种方法，不断降低标准差，提高产品和服务的稳定性。大概率事件学错对标的是已知规律。

但是，如果是偶尔现象，稀有事件，如果我们必须寻找已知规律之外的新原理才能解决新问题，那么大概率事件学习模式就不适用了。例如，乘坐飞船去火星，对这个新问题，我们必须从地球航空的规律跨越到星际航天的原理。要发现新的第一性原则，我们得结合小概率事件学习模式。

3.小概率事件学对。许多重要的现象难以得到大量的数据，属于小概率事件，例如危机事件和偶现的天文现象。但是，理解它们有极高的价值，例如搞清楚新冠病毒，才能找到疫苗。因此，解析罕见现象和稀有事件是推动人类认知边界的重要活动。

不过，因为缺少大数据，把握小概率事件就无法通过大数据正态分布找因果关系。相比而言，感知的方法更合适。对于只有小样本的事件，我们调动不同的思维方式去感受，例如，观察、问询、比较、联想、幻想、比喻等等。我们用不同的解释系统去描述，例如，人类学、政治学、社会学等等。我们关注其中特别的属性，例如相反的、陌生的、意想不到的、奇怪的等等。在感知的基础上，我们决定选择某种视角去把一个现象和另一个现象联系起来。例如，手机-双方打电话的电子产品-信息通信工具-自己找信息的工具-即时获得当场关注的信息-个人即时移动信息工具。在选择看问题的视角之后，为理解同一个种类的现象，我们给它们取一个共同的名字。这就是概念。例如，“智能手机”。

通过感知、视角和抽象命名，我们让一个概念对应一类现象。“小概率事件学对”帮助我们深究出新现象的共性，接近新事物的第一性原则。这个认知习惯很重要，它事关能否以思想领先带动商业优势。例如，手机背后是一个巨大的通讯技术基础设施。没有分布式信号传输的技术，不可能有智能手机。华为是分布式信号传输基站的首创者。但苹果用它建立了智能手机的新商业范式。一个“看到”更高级的技术，另一个“看到”颠覆式技术。一个看到商业价值量的增加。另一个看到商业价值质的变化。后者看到新秩序的种子，理解“移动信息应用平台”是新秩序的第一性原则，这就是洞察力。

小概率事件学对的智慧还有两个特征：

1）换了组织或个人，洞察力不一样或失效，因为它与观察者的感知过程息息相关。离开具体感知环境，洞察力带来的直观启发便干枯了。保留它近似效果的方法是归纳出一些生动的元规则，让缺乏感知经验和能力的人也可以做。例如，电影《地雷战》中，“不见鬼子不拉弦！”村民缺乏爆破学知识。但按这个元规则去做，可以提高地雷爆炸杀伤力。

2）它是暂时的，动态的，应用的判断。有别于因果关系代表的稳定规律，判断是依据较少的线索，想象可能的联系，是推演未来变化中的因缘关系。例如，未来，没有超级大国的霸权秩序后，我们可能迎来“俱乐部经济”。全球企业主动合纵连横，组织小范围的生产与贸易俱乐部。它符合各方的意愿，有推广的条件，是可能成功的因缘关系。

4.小概率事件学错。偏差预示着陌生新现象。偏差中孕育新秩序的种子。这是小概率事件学错的两个关注点。危机现象就属于学错的偏差。与前面讨论的纠错思维不同，学错思维把造成危机的小概率事件当作宝贵的材料，并试图以此弥补判断力的不足之处。

小概率事件学错能帮助我们率先感知新秩序出现的弱信号。新秩序尚未成长发展为普遍现象之前，它往往出现在一系列危机事件中。它往往被当作偶然因素造成的误差。“春江水暖鸭先知。”那些少数当事人，如果有小概率学错思维，便视之为发送新秩序弱信号的媒介。例如，新冠疫情冲击了加拿大所有大学的传统模式。但是，在这次危机偏差中，我们看到新秩序的弱信号：未来大学模式，从课堂教学走向混合辅导。把教学元素拆解为线上、线下、自学、教练、模拟、综合等新活动。新秩序的第一性原则是：教育即服务（Teaching as a service, TaaS）。

四种情形中，小概率事件学错最难，因为它是一种与人的认知本能相反的自觉意识和行动。我们的认知本能有下列偏好：一致性，确定性，自我正确性，简单结论和普遍规律。而小概率事件学错要求我们有意识地抵制简单化概括，提醒我们承受反思错误的心理反感，鼓励我们精思熟虑现象背后的细腻关系。这样做的好处是持续调整我们的判断力，达到校正心念、意念和概念的效果。这是正念的实践。所谓正念之正，为校正之正。

小概率事件学错的另一个价值在于突破旧认知的边界。世界的一切都是想出来的。而思想必然有假设的边界。什么时候我们对边界的限制性最有感触？发生危机和犯新鲜错误的时候。例如，对Space X， 燃料箱压力不足导致着陆失败，这是新鲜的错误。它拓展工程师认知的边界。又如，对卫生健康行业，新冠凸显医院的“三密”边界（密集人群，密切接触，密封空间）。以技术重新划分虚拟和实体活动的边界，数字化医疗（Telehealth）的新秩序值得期待。

两位古希腊哲学家曾经讨论宇宙是否有边界。持反方的哲学家设计了一个成功的失败：假设有边界，你手持长矛，跑到假设的边界，然后奋力一掷，会怎样？如果飞出去了（假设失败），岂不是天外有天？如果反弹回来了（假设再失败），既然已经在边界，怎么边界之外还存在反弹力量？边界的问题困扰我们几千年。它还会继续吸引思想领先的创业者。因为，无论成败，边界问题是通往“第一性原则”的曲折幽径。

（本篇为澎湃商学院独家专栏“危机不慌”系列之十八，作者鲍勇剑为加拿大莱桥大学迪隆商学院终身教授、复旦大学管理学院EMBA项目特聘教授。）