这是九章创业一周年回顾系列的第二篇。上一篇为:当候选人说“看好自动驾驶产业的前景”时，我会心存警惕——九章智驾创业一周年回顾（上）。
从“不适合创业”到走上创业之路，我逐渐“精神胜利”地找到了很多自己“适合”的理由——不开玩笑，“自我PR能力强”这条也应该补上，但作为一个“产业智库”的创办者，我觉得，我最独特的竞争力其实在于“数据驱动”的底层思维。
或者，说得更狠一些，在我的潜意识里，“任何跟数据和算法无关的生活都不值得度过”。
一．我对任何跟数据和算法无关的事情都“充满深深的敌意”
1.没钱时不看房，有钱时“直接签合同”
2021年11月30号，我从杭州举家搬迁到了苏州高铁新城，刚过来，就有朋友推荐很不错的房源，也有中介不知从哪里找到我手机号撩我。但我都没有去现场看过。
我总共只在微信聊天记录中“看了”3个楼盘，并选择了其中一处。然后，2022年1月14日晚上，在没有事先做过现场“看房”的情况下，我突然就直奔那家售楼处，交了10万元定金，并在一周后再交了一部分首付。从搬到苏州到交新房定金，只间隔了45天。
那段时间，售楼小姐经常叫我去看房，我的回应总是冷冰冰的：不用。我在没钱的时候从来不看房，因为“看了也是白看”；我在有钱的时候也不怎么看房，而是“直接过来签合同”。
售楼小姐肯定不信，因为她还不了解我的“过去”：
2012年底，我第一次买房时候，也是只在昆山的房展上看了3个楼盘的模型，并只选了其中一家现场看了下，然后很快就定下来——当时，我的账户余额只有3000多，晚上借了1万元，次日去交了定金。
2016年底，第二次买房的时候，我是在杭州只看了2套二手房、1个新楼盘，然后当晚就定下来了。当时，我的账户余额只有8万元，但还是拿5万元去交了定金。
而最近这一次则更狠——在微信聊天记录中“三选一”之后，刚进售楼处的大厅，售楼小姐来接待我的时候，我马上直奔主题“签合同吧”。售楼小姐无比震惊：“都不用听我介绍一下吗？”我嘴上说的是“我老婆和我妈都过来了，先介绍让他们了解一下吧”，心里想的却是“反正今晚肯定是要签的，不听介绍也没关系”。
说起来不可思议，回顾过去三次购房，我发现，除了贷款、交税、颁证等流程之外，每次，我在买房时花在选房上的时间，竟比租房时花在选房上的时间还少。
售楼小姐一定很好奇，毕竟是总价400万、首付200万的交易，我为何没打算仔细“看房”，而是一上来就要“签合同”，是因为“财大气粗，不差钱”吗？当然不是，真实的原因是：看房这件事，既不能增长见识，又不能增进智慧。
长期以来，我对任何既不能增长见识、又不能增进智慧的事情都很排斥。
其实，我这次的“坚决不看房”差点“装逼过度”——房源确实紧张，尽早去看房交定金才是更好的方式，有朋友仅仅比我晚了两天，就没有买到（合适的房源没了），他说“焦虑得不行”。
当然了，我在连定金都没有的情况下却一直在安慰自己"我可以抢到房"，因为我断定自己的“真行动力”比别人“假行动力”还强：
1）.几乎所有人都要"货比七八家"才可能出手，哪怕很多比较其实是毫无意义的，但我对“比来比去”毫无耐心，看中的就会立马入手。
2）.大多数人社会阅历比我丰富，他们不仅不会完全相信开发商画的饼，而且也不会相信销售说的"房源紧张" ，因此，总会“再等等”；而我涉世不深、心地单纯，不仅容易轻信开发商画的饼，而且真会相信"房源紧张"(销售还没说，我看到开发商画的饼后自己就“先信了”)，因此，只要觉得自己能凑够钱了，就会立刻出手。
在我看来，“货比三家”也是“既不能增长见识、又不能增进智慧”的事情，纯属浪费时间，因此并不值得做。
长期以来，在做那些“既不能增长见识，又不能增进智慧”的事情时，我都讲究“速战速决”，宁可在价格问题上做个“冤大头”，也不愿意耗费时间。毕竟，“节省时间是最高利益”，只要这个最高利益守住了，钱上“吃点亏”、被别人“同情”并不重要。
在这一思维的支配下，我不仅不去看房，而且在平时也不会关注房价，更排斥跟别人讨论房价。我甚至创造了一句恶毒度的话:“谈房价，是无趣人类的倒数第二个避难所——倒数第一个是谈酒量。”
在我搬完家后，一个关系非常好的同学（也是曾经对我影响最大的3个人之一）问我“为啥买房搬家”，我给认真地解释了一下，但当他开始问“房子卖了多少钱”的时候，我顿觉索然无味，我的反应不是“不想搭理”，而是“彻底没搭理”。 还是因为这个问题“既不能增长见识，又不能增进智慧”。
2.我宁可被“白嫖”，也不愿意被“联络感情”
后来我发现，我一直特别执着的“增长见识”和“增进智慧”，正好跟我们在AI产业讲的“收集数据”和“迭代算法”相对应。
对数据和算法被用来“干啥”，我没有功利目标。
通常，对一件跟数据和算法相关的事，如果有人问“这个有什么用”，我这个“自由而无用的灵魂”会在一秒钟之内给对方“判个死刑”：不是一类人，不值得交往；但是，在跟别人聊天的时候，我却一定是带着功利心的，这个功利心就是：能不能获取高质量的数据，能不能迭代算法？
“有事就直接说事儿，没事别套近乎、联络感情，更别‘积累人脉’。”元旦那天，一个刚认识的校友在加我微信后，把我的微信签名朗读了一遍。他很好奇我为啥弄了这么个“拒人于千里之外”的高冷签名。
我向对方解释原委：
以前，当我在产业内的交流对象仅局限于来自“科技公司”的朋友时，除交流内容之外，让我特别爽的一点是，大家都直来直去，没有人会去刻意“寒暄”、“联络感情”、“积累人脉”，因此，每一分钟都没有被虚度；
后来，有越来越多背景“比较传统”的人约我交流，我经常发现，自己的1-2个小时就那么被浪费了，因为，实际上，很多人似乎并没有实质性的交流诉求，他们更感兴趣的是“寒暄”、“联络感情”、“积累人脉”——目前还没特别需要交流的话题，但希望“先认识一下，万一哪一天用得着你”。
本来，我或许在有朝一日真能成为对方的“人脉”，但因为这次错误的联络感情的方式，我这个人脉可能就被他给“联络没了”......我知道，这种话说出来，很伤人；但不说的话，伤的是自己。
有一段时间，由于被那些来“联络感情”的人给“伤怕了”，当某自动驾驶公司的销售经理说他们市场总监想认识我一下，问我最近啥时有空时，我的反应竟是：
如果ta有特定主题，或者哪怕主题还不明确，但有稀缺信息或观点，我“随时有空”；
如果ta既无明确主题，又无稀缺信息或观点，只是“先认识一下”“联络感情”，那我就是“永远都没空”。
被迫在低质量社交中浪费了很多时间后，我的原则是：宁可你白嫖我，也不愿意你专门来跟我“联络感情”“积累人脉”。白嫖的话，我至少还创造了价值，而“联络感情”则是双方都浪费了时间。
之所以强调“只要你有特定主题，有稀缺信息或观点，我随时有空”，是因为，只要你能贡献信息或认知给我，无需你刻意联络，我自然会对你有“很深的感情”。
至于我对“被联络感情”与“被积累人脉”不情愿，则是因为这事儿“既不能收集数据，又不能迭代算法”。
数据质量决定社交质量。
我们的沙龙办得比别家好许多——超时40分钟，参与者们还舍不得走，几乎所有嘉宾在走之前都会说“这种活动以后要多办”，最关键的原因是：我们对任何低质量的社交都很排斥，我们希望嘉宾来我们这里收获的是真正“高质量的社交”，而不是简单地交换个名片、加个微信。
如何定义“高质量的社交”？就是要确保参会者们在这里都“能收集到高质量的数据、能实现算法迭代”。
8月底，在没有拿到融资、公司账户余额只有15万左右的情况下，我果断决定在上海租个办公室，并建议陈康成从保定来上海上班，房租和交通费用全由公司承担，便是考虑到上海的自动驾驶公司远多于保定，在这里更容易实现“高质量的社交”。
11月初，我只用了不到3分钟的时间就迅速做出“举家搬迁到苏州高铁新城”的决定，动机也不是一些人理解的“靠近客户”、“享受政策红利”，而是为了满足我的“社交饥渴症”——在这里，自动驾驶产业的聚集度“比上海更高”，更有利于我实现“高质量的社交”。
3.收集数据、迭代算法，是构建“安全感”之必须
之前，我一直没搞明白自己为何特别排斥“既不能增长见识又不能增进智慧”的事情，而对能增长见识或增进智慧的事情却无比迷恋，直到了解了“九型人格”之后，我才恍然大悟——我是第五型，即“观察者与思考者”。
前面说过，“增长见识、增加智慧”对应的是“收集数据、迭代算法”，而收集数据与迭代算法这两项“任务”的主体便分别是“观察者”与“思考者”。
通常，第五型的人都有“求知饥渴症”，因为，他们的大脑中有一种底层思维是“如果我知道的不够多，别人就不会喜欢我/我自己也不会喜欢自己”。
收集数据、迭代算法，都是求知的内容，或者说是求知的过程，因此，我们也可以说，对第五型来说，收集数据、迭代算法，就是他们构建安全感的一种途径。数据收集得不够、算法迭代得过慢，“别人就不会喜欢我”，这就相当于失恋了或“注孤身”。
为了确保“有人喜欢我”，第五型必须把所有的时间都用在收集数据、迭代算法上，也许这样做了，也没有人会喜欢他们，但至少他们会有安全感。因此，第五型对任何跟数据和算法无关的事情都“充满深深的敌意”，实际上就是一种“正当防卫”。
二．感谢那些给我贡献了数据和算法的人
1.文章素材的贡献者成为婚礼上的“座上宾”
在过去很多年里，我一直认为，做所有事情的最终意义都在于“积累写作素材”，“凡是不能转化为写作素材的事情都是不值得做的”。对我而言，那些能转化成写作素材的见闻、人生阅历，以及在跟别人交流中学到的东西，便是“最有价值的数据”。对那些给我贡献了这类“数据”的人，我会非常感激。
举个例子——
若干年前，跟粉条儿刚在一起时，因住所离我上班的地方更近，我下班到家比她早，每天的晚饭基本是我做，有次吃晚饭时，我开玩笑说：
“在我很小的时候，我们村的一个女人来我们家串门，在看到电视屏幕上的某个场景时，她发了一句感慨，‘看，在城里，都是男人做饭，女人下班后看看电视、织织毛衣就行了’。
“多年来，我对这句话一直印象深刻。以前，我以为这只是农村女人的一种意淫，现在看来，是真的呀。”
粉条儿同学听了这个故事后迅速地回应了一句：“恭喜你，终于过上了城里人的生活。”几天后，我以“恭喜你，终于过上了城里人的生活”为标题写了一篇文章，圈粉无数。这个故事的后续是：一年半后，在老家办婚礼时，我特意把村里那位在20多年前说过“城里的都是男人做饭”的人邀请来了，列为上宾。
我不喝酒，但那天，我却破例敬了她一杯酒。为什么？能给我贡献写作素材的人，都是我人生中的贵人。而站在更高的维度上，她给我贡献的可不是写作素材，而是“高质量的数据”。
甚至，某些经历，在当时让我格外痛苦，但时过境迁，当这段经历转换成了写作素材、帮助我迭代了算法，我便觉得“值了”，甚至会对那些经历充满感恩。
某个人得罪了我，我记仇了，但可能过了几年，我突然决定跟他和解了，原因八成是“这个傻X制造的极端工况帮我完成了一次算法迭代”，所以，“看在数据和算法的份上，我决定原谅你”。
如果我渐渐跟某个曾经很熟悉、关系很密切的人疏远了，八成是因为他不能继续给我贡献数据或算法了。相反，我如果突然对某个自己曾经“看不上”的人“另眼相看”，甚至试图高攀他，八九成也是为了获取数据或算法。
如果可以用一句话来概括自己的过去、现在及未来，最准确的应该就是：任何跟数据和算法无关的生活都“不值得度过”。
通常情况下，第五型的人会比较“直男”，典型特点是同理心差、沟通方式简单粗暴，会让跟他们近距离相处的人体验比较差；但我呢，由于做单身狗的日子实在太久，在相当长的一段时间里，我对向女性献媚有“刚需”，在那个阶段，我已经或自愿或被迫干掉了第五型身上的这些短板。
2011年4月份第一次测试的时候，我是第五型，但在2016年初测试的时候，我发现自己已经转型成第四型（悲情浪漫主义者）了，其后又测过几次，都是第四型。 悲情浪漫主义者的典型特点是：情商高、幽默、诗意风情。 所以，我很好相处。
当然，第五型带给我的“数据驱动、算法为王”这些思维方式都完好无损地保留了下来。 有点“外儒内法”的味道。
“没有哲学家的眼光和深度，一个诗人只能是吟花咏月、顾影自怜的浅薄文人；没有诗人的激情和灵性，一个哲学家只能是从事逻辑推理的思维机器。”2010年下半年看《周国平人生哲思录》时，我对这句话印象特别深，庆幸的是，在成为第五型+第四型后，我终于算是兼备了“哲学家的眼光和深度”与“诗人的激情和灵性”。
2.如何定义“最有价值的合作伙伴”？
创业以来，我们的多数客户都非常支持我们，不仅仅是在营收层面的支持，更重要的，是在“数据和算法”层面的支持。
有一次，某自动驾驶公司的产品经理问我：“你眼中的优质客户是什么？” 我说：“当然不是给我们带来营收最多的公司，而是那些帮我们提升了竞争壁垒的公司，确切地说，是那些给我们贡献了更多数据和算法的公司。”
数据，是指广大客户在跟我们交流的过程中提供的产业信息、专业知识，算法，则包括这些大佬们的观点、思维方式。
几乎所有媒体都会把自己写的稿件分为“合作稿”和“非合作稿”；但我不会这么划分，我是将其分为“能学到东西的”跟“学不到东西的”——由于“学不到东西的”我们都不写，所以，我们发的深度稿件，就只有“能学到东西”这一个类型了（简短的新闻资讯除外）。
通常，对商务合作稿件，媒体的心态是很纠结的——一方面，这些稿件肩负着为平台创造营收的重任，因此，必须抽调精锐成员去写；另一方面，商务合作稿件可读性大多很差，平台往往觉得“很不好意思”，因而会遮遮掩掩。四五年前，我也是这种心态。
但现在，我敢落落大方地说：接广告不丢人。“因为，抛开给公司营收的贡献，我们发的商务合作稿件，内容价值并不低于自由选题的稿件；而就作者自己的学习进步来说，写商务合作稿件的收获通常要比自由选题稿件大得多！”
前半句，是我在三四年前就有的认知；而后半句，则是我在过去大半年才总结出来的——这个观点，可能仅适用于我们这种跟产业链接很深的垂直媒体。
再往前追问一句：为什么写商务合作稿件的收获比写自由选题稿件的收获大得多呢？
因为，自动驾驶公司的创始人及CXO们时间价值都很高，如果不是为了推广自家产品，他们根本没有心思在媒体面前“扯淡”。 
固然，在写自有选题的文章时，媒体仍然有办法通其他渠道获取一些行业知识（数据），但要学习CXO们的思维方式（算法），主要还是得通过面对面的交流来实现。
去年年底，有个中金的朋友在看完我朋友圈的一段话后找我私聊：“我发现，你对地平线、易控、于万这些公司是真爱啊。”我很坦荡地说：“核心原因是，在相互交流中，这些公司的创始人们不仅教会了我很多行业知识，更教会了我怎么思考问题、甚至是教会了我怎么做人。”
先以地平线创始人余凯为例。
2018年3月份，我跟余建约老师一起采访余凯时，余凯说：“我们做PR或招聘时从来不讲公司的估值，我们更希望招到那些一听到我们做的事情就两眼放光的人。” “两眼放光”，后来也是我筛选人才的首要标准。
还有，余凯在公开演讲中多次提到“开放必将战胜封闭”，这个对我做人做事的影响也很大。
有一些媒体，不太愿意让其他平台转载他们的文章，差不多一副“老子就是牛逼，凭啥给你转载”的姿态，但我则是，凡是来请求转载权限的，只要我正好在电脑前、方便开长期白名单，我一律开长期白名单（手机上不能开“长白”）。
我们的同事去参加一些媒体举办的活动，多次被拒之门外，甚至在报名阶段就被拒绝，但我曾多次给几家会务公司主办的论坛做免费推广。还有好几次，别人并没有什么资源跟我置换，就问我收多少钱，我说：这个事，我也没投入多少时间，钱你看着给点就行，不给也没关系。
去年3月，焉知的年会，我还去给做过两天主持；下半年，车企的VP找到我，说焉知邀请他去参会，但他不确定“是否值得去”，我说：非常值得去，他们的活动，我参加了两次，质量都很高，强烈推荐。
从长期看，我们跟焉知可能也是存在竞争关系的，但焉知创始人彭详旭向我开放了焉知的40个行业微信群，便于我日常推送文章；有自动驾驶公司找焉知谈合作的时候，彭详旭也推荐了九章。
前段时间，我还建议焉知把下一届年会放在苏州高铁新城办，顺便帮苏州高铁新城“引流”。这个时候，我考虑的并不是“多了个竞争对手”，而是“这样更有利于把苏州高铁新城的自动驾驶产业做大做强”。 
易控智驾CEO沃森和于万智驾CEO萧伊婷，则在很大程度上让我学会了“重新做人”。
长期以来，我是极度目中无人。尤其是，在做to C的鸡汤号的过程中，我跟别人交流的姿态往往是“你们都是错的，只有老子一个人是对的，你们就老老实实地崇拜老子就行了”；相比之下，沃森和萧伊婷说话总是让人如沐春风，这让我自惭形秽。
在跟他们接触过几次后，我开始逐步调整自己跟别人相处的姿态。
此外，我之前过于以自我为中心，为别人考虑得比较少，但我发现沃森和Iris在跟合作伙伴相处时有一个不成文的“规则”是：尽量让别人多占点便宜，自己吃点亏没关系。这一点，对我影响非常大。
还有某激光雷达公司，创始人我给印象最深刻的是，一年半以前，我在交流中提了一个问题：“你们的产品很高端，在Robotaix市场上很有竞争力，但接下来，矿山、环卫、港口、末端配送这些场景的无人驾驶率先商业化，那你们的产品矩阵如何满足这些赛道的需求？” 对方的回答是：“这些赛道率先商业化，这个话是你说的，可不是我说的，不管谁先商业化，他们都是我的客户，我可不能说我看好这个、不看好另外一个。”
我立马被圈粉。
还有一次，我在跟某自动驾驶公司CEO在交流中提到一些“控制欲很强”的创始人试图把自己的观点强加给别人，这时，这位CEO说：“如果你不能保证自己永远正确的话，强迫别人服从你，最终留下来的，一定是傻子。” 这话对我的启发非常大。
类似的经历还有很多，就不一一分享了。
正因为每次商务合作中获取的“数据和算法”价值都非常大，有时候，如果因为时间协调不过来而被迫错过一次合作，我们真正遗憾的都不是“损失了一笔收入”，而是“错过了一次学习的机会”。
三．作者第一、用户第二、客户第三
作为一个写作者，我在找选题时，始终会坚持一个原则：能搞到多少高质量的数据、能否产生高质量的算法？同样，这也是我在筛选客户时的标准。
我不认可“客户就是上帝”这种说法。有些客户真不是上帝。
比如，有很多公关公司来谈合作的时候，连自己服务的是哪个公司、什么项目、什么主题都不说，一张口就问“一篇多少钱”，似乎，在他们眼里，所有的媒体都是“给钱都可以上”的，这让我感受到了莫大的侮辱。认为这种客户是上帝，无异于在说“钞票就是上帝”。
即便是那些说话比较文明的公司，他们的项目，我们也需要评估是不是可以接。
我曾拒绝过三个“特别能开得起价”的大公司，最关键的原因便是，这个项目如果我们接了，对方提供不了稀缺素材，作者不会有“写作快感”，只会“为赋新词强说愁”地写一些正确的废话，不会产出啥稀缺观点，当然更不会有认知上的提升。
结合自己过往的利益诉求，我坚定地认为，作者的时间，主要是用来学习的，而不是用来“给公司挣钱的”。个人学习是核心目的，“给公司挣钱”只是前者做好之后自然而然会产生的结果，不能把两者给搞反了。
如果在接客户的时候没有原则，来者不拒，经常安排同事去写一些没多大意思的软文，没过多久，可能就把作者搞抑郁了。作者抑郁了，跟少了几十万广告费，哪个损失更大？这不是显而易见的吗？
我觉得，我们在接项目的时候，还是得以公司定位和作者兴趣为中心，而不能以客户需求为中心。以客户需求为中心，看起来是迎合客户了，实际上你把作者搞得很难受，作者也没有足够的积极性服务客户，结果，客户花了钱，但效果达不到预期。这就是双输。
去年8月份，有一次，我跟一位客户公司CEO说：我们写文章的原则是作者第一、用户第二、客户第三，即首先考虑写这篇文章，作者能不能学到东西，如果学不到就不写；其次，要保证用户看完有收获，最好还能有阅读快感；在前两个前提都满足的情况下，才会考虑客户的诉求。
这位CEO说：你们做的是难而正确的事情。
之所以提出“作者第一”，是因为在过去几年，我写稿子都不是为了满足任何客户的诉求，甚至也不是为了满足用户需求，而首先是为了满足自己的好奇心，这种将自己的“精神利益”凌驾于用户利益和客户利益之上结果是，我是团队中进步最快的，结果，也是给用户和客户创造价值最多的。
之前，有投资机构的朋友当面对我说：“看你们一篇文章，顶得上我看几十篇报告了。”另外一家投资机构的朋友说：“看你们的文章，相当于我已经做了一部分尽调了。”这种评价并不夸张，因为，我们的文章，干货率极高，废话极少。
在九章，这个标准是我定的。而我之所以能做到这一点，恰恰是因为我长期以来坚持“不迎合用户需求”、“作者第一”的结果。
两年前，我所在的团队研究过，从大众传播的角度看，新知识和旧知识各占50%的文章流量会比较好，而我那种新知识占比超过80%的文章，“可读性”是不好的。但我完全不鸟这个研究结果——我的洁癖特别严重，看别人写的东西时，对废话的容忍度特别低，因而我也不能容忍我的文章里有很多废话。
我坚定地认为，如果为了流量而迎合那些浮躁的、阅读能力差的用户，你就不得不在文章中加入很多废话，但这样你就冒犯了“学霸读者”。于是，我一直顶着“点击量少”、“读完率低”的压力坚守着自己的标准。
结果呢，慢慢地，我发现，我的文风，精准地俘获了那些“阅读能力超级强”的学霸群体——主要是投资人、技术牛人，这些恰恰是最有价值的用户，而他们的背后，又对应着最有价值的客户。
我尝到了将自我成长放在第一位的甜头，当然就希望九章的同事们也都能尝到这一甜头。
之前有潜在客户提出，说能不能广告价格低个50%、文章质量标准可以放宽一些，我说，这个不行——
“你要是觉得我们的费用高了，我们可以在写你们所处的赛道或相关选题的时候，找你们做个深入采访，不收你们一分钱，给你们“白嫖”的机会；
“但是，放宽质量标准这个事情，我们是绝对不能答应的——这对作者太不负责任了，他明明有能力写出85分的文章，我们为什么要让他写60分的？60分的文章，你们能接受，但作者丧失了一次在高质量标准下学习的机会，此外，他的招牌也被搞砸了。”
提到“将人才的成长放在第一位”时，我还想到，之前对“深度文章的作者招几个合适、人员是否过剩”这个问题，我最担心的，并不是“没有足够多的客户”或“成本压力”，而是“万一人招进来了，没有足够多的高质量的选题怎么办”？
我越来越坚定地以为，在由“知识工作者”组成的组织里，我们应该“以人才为导向”，而不是“以客户为导向”。人才在这里工作，主观上服务自己，客观上服务客户，顺便为公司的营收做点贡献。
在提出“作者第一、用户第二、客户第三”这一原则的半年后，我才在一篇文章中看到《华为基本法》中的一句话：“我们强调，人力资本不断增值的目标优先于财务资本增值的目标”。
我希望有朝一日，有同事在从九章离职后，能发自内心地认为“我在这里得到了更好的成长”，这我就很满意了。如果这位同事日后创业，我们希望九章在那时有财力、也有机会投资他。
四．场景、数据、算法、算力，我思考问题时的“第一性原理”
本文前面三部分反复地提“数据”和“算法”，但这并非我首次用这样的词汇来解释自己的各种心理和行为特质。实际上，自2020年6月份开始，我便发现，用场景、数据、算法、算力这些概念及它们之间的关系，是可以解释很多现象的“第一性原理”。
1.用“第一性原理”解释创业者的行为
A.
创业这件事，很容易让人“上瘾”、欲罢不能，对那些连续创业者来说尤其如此。
而创业容易让人上瘾的根本原因在于：数据量足够大、算法迭代足够快。
有一天，粉条儿同学说：“你自创业之后，朋友圈发鸡汤比过去两年多了，质量也更高了，似乎又回到了我刚认识你时的‘臭公知’阶段了。”我说：
“前两年写得确实少了，因为过去二三十年积累起的阅历及都被我写完了，而我又不愿意写没啥新意的东西；现在写得多了，是因为创业的过程中遇到了更多的情况，促使我有了更多的思考，套用AI的行业术语来就是‘场景足够复杂、数据量足够大、算法迭代足够快’。
 “创业以来的这一年，是我过去18年以来（自上大学以来）睡眠最好的一段时光，因为精神状态最好。”
因为能实现算法迭代，可以说，创业在本质上是一种精神生活。评判一个人是否有创业精神，一个非常关键的标准，就是看他是否视创业为精神生活。
B.
公司成立之初，我光学习银行账户怎么操作就花了不少时间，挫败感很强。想起一些自动驾驶公司讲自己可以对其他赛道“降维打击”，我就很怀疑——在操作银行账户时，我这样一个“高材生”要对一个中专毕业的出纳进行“降维打击”都很难，更何况是自动驾驶公司之间的降维打击呢。
C.
我最近突然意识到，上世纪二三十年代，一个德国哲学家的“思想主义”在"中国化"的过程中，几个在苏联留过学、对哲学家原著非常熟悉的知识分子，在实践层面竟然竞争不过一个没有出过国的湖南“中专生”，最关键的原因就是，后者更了解“应用场景”。易控智驾做的传统土石方运输业务、于万智驾等做的传统环卫业务，实际上就相当于那位中专生搞的"田野调查"。
D.
学者们在第一次创业的时候，通常是“多任务运行”，一个公司做多项业务，而连续成功创业者们则往往更加聚焦。
用下面这个类比来解释，会很有意思：
学者研究一个产业，就像是做“仿真”，由于实战经验相对欠缺，对极端工况接触得比较少，对处理极端工况要付出的艰辛也理解不足。在他们的战略中，对要花80%以上时间去处理的“极端工况”重视度是不足的，这相当于，他们做一件事情的时间预算，往往只有别人的1/5，也就是说，在他们的理解中，同样的时间里，他所能做成的“事业总量”，就是别人的5倍，因此，他们没有足够的动力去聚焦。
相反，商人做一个产业，是从一开始就在“真实路测”，他们从一开始就必须考虑花80%的时间去处理各种极端工况，否则就会“车毁人亡”。这也导致，他们做一件事情的时间预算是那些只做“仿真”的人的5倍。那么，在同样的时间里，他所规划的“事业总量”，当然也就只有学者们的1/5了。对做“真实路测”的人来说，聚焦还是不聚焦，不是赚多少钱的问题，而是生死问题。
当然了，有不少学者出身的创业者， 在吃过“不聚焦的亏”之后，会砍掉大多数业务线，只保留最重要的一两个。
2.用“第一性原理”介绍各种“奇特现象”
E.
在管理中，把一个个优秀的个人组合在一起，并不一定能自然而然地形成一个优秀的团队，这实际上就是 “单车智能强，不一定集群智能强”，还是要靠“调度算法”。
F.
所谓的“直觉准”，并不是什么天分，其背后都是日积月累的信息及在此基础上形成的认知。类似于大数据分析，结论和信息之间有相关性，但没有因果关系，或者是因果关系不够直接、不够明显，人很难用逻辑解释清楚，便说这是“直觉”。
可以说，在本质上，“直觉”就是一个数据、算法与深度学习的问题，因此，也只有那些掌握了足够多的高质量数据，且算法牛逼的人才可能真正“直觉牛逼”。
3.用“第一性原理”解释写作者的行为
G.
有一次，客户问我要稿件的提纲，我说：我不会弄提纲啊。我通常都是文章写完了之后才能有提纲。哪怕为了应付你们，事先给了个提纲，也不管用，因为我并不会被提纲给束缚死，文章写完了，我的提纲也改了20次了。
六七年前，我就跟一位同事讨论过：一开始就搭架构、列提纲的文章，好处是效率很高，但素材和写作思路都容易被提纲限制，很多有价值的素材及在此基础上形成的观点会被漏掉，这样，你顶多只能写到80分；我通常是先看十几万字的素材、整理几个小时的录音，然后再开始搭架构，再接着是填内容，一边填内容一边调架构、并继续查找素材，然后再填内容、调架构，这样效率固然很低，但最终确实信息量更大，逻辑也更严谨。  
有一天，我突然意识到，前一种写作思路就像是“基于规则的算法”，而后一种则像是“基于数据的算法”，是典型的深度学习。用后一种方法写作，蛮力多于技巧，尽管效率低，但天花板确实更高（当然，坏处是，写完之后，如果审稿人不认的话，你就完蛋了）。
H.
有一段时间，一位同事的稿子拖了很久也没写，我问的时候，他的解释是：“害怕写不好，还不敢写。” 这个解释，我是相信的，实际上，很多拖延症患者内心里都住着一个完美主义者。
但我对同事说：
“完美不是借口，等有完美的方案了再做，这是典型的‘硬件思维’，我们作为科技产业生态中的一份子，要有‘软件思维’——你先别顾忌什么‘不足够好’，尽快弄出一个很烂的1.0版本，然后再快速迭代。
“等思考完美了再下笔，这相当于试图一步到位实现L4，然而，你明明知道，这种路线已经破产了啊。你还知道，直接做L4，最大的痛点是缺乏数据，只能依靠有限的数据在仿真平台上做算法训练。你不停地打腹稿，其实就相当于仿真。
“你现在用‘直接做L4’的方式在写一篇主题为"直接做L4路线破产了，Robotaxi 公司何去何从"的文章，这有点讽刺啊。我督促你先拿出个60分的版本，就是在建议你走‘渐进式路线，从L2向上迭代’。”
I.
整体上，我的阅读速度只有别人的1/3不到，打字也比别人慢许多，不仅如此，我做很多事情的效率都比别人低。但写深度文章，我还是比其他人快一些，原因是，我的“数据回传”工作做得比别人好。
所谓“数据回传”，就是对日常跟别人碎片式交流中的只言片语，只要觉得有用，我都会尽快将其记录在一个文档里，以后需要可随时调用——十几年前，为了能多储备一些原创的“金句”，以便信手拈来地在女生面前“妙语连珠”，我就将这一本领训练得极其到位。
我曾多次带一个同事一起出去跟客户及其他产业内的朋友交流，他每次都能传递出高质量的信息及认知，但在满足完口头表达欲之后，这事儿“就算完了”，等写文章时，还是发现没东西可写，很吃力，这就是“路测做了很多，数据质量也挺高，却没有回传”的后果。
4.用“第一性原理”解释个人成长及子女教育问题
在这里，加引号的“场景”指某个地方/城市、某段经历所能提供的生活环境、工作环境、工作内容、见识等，“数据”指当事人在此场景中接触到的各种信息、知识及人际关系等，“算法”则指思维方式、认知水平。
J.
为什么一些原本水平一般的人，如果当上了领导，进步就会比较快？因为“站得高、看得远”啊。而所谓“站得高、看得远”，实际就是能获取的数据量足够大。
K.
一个男人的魅力，在很大程度上就取决于他经历了多少极端工况。
L.
“读万卷书，行万里路”说的其实就是这两件事：1.获取开源算法，抬高亲身实践的起点；2.用仿真来弥补真实路测效率的不足。 此外，这句话还有另一层含义：人生的意义感、价值感就来自于“收集数据”和“迭代算法”两件事。
M.
人跟人的算力大小（智商高低)都差不多，算法（思维方式)在起点上也差不多，所谓积累，其实就是积累数据，并用这些数据来训练算法，人跟人的差距就是这么拉开的。
在舒适区内干"钱多事少离家近"的事情，就相当于一辆自动驾驶汽车在没有任何障碍物的专用车道上做Demo，哪怕反复跑了10亿英里，其实不过是"把1英里重复了1亿遍"（很多人把一个工作经验重复了10年)，有效数据少得可怜，所以，水平不会有任何提高；在舒适区外去干自己不能轻易胜任、但经过努力之后又可以胜任的事，就像是直接把自动驾驶汽车丢在深圳或上海的闹市区里，虽然吃力，但能以极高的效率筛选出关于极端工况的数据，因而算法进步得快。
我观察了一下我身边的朋友，现在认知水平高、成就高的，基本都是不是"算力高"或"原始算法牛逼"的，而是经历"极端工况"比较多的。
N.
有一段时间，在琢磨算力与算法的关系时，我无意间拿自己跟一些同学的成长曲线做了个对比，有一个很有意思的发现：
我自己：高中时学习不算十分刻苦，高考时稀里糊涂地考进了“北清复交”，但由于自信心严重不足，大学一毕业即“逃离北上广”，在毕业后的前九年可以说“毫无竞争力”；毕业后第九年返回一线城市，第十年进入“人才密度高”、“信息密度高”的自动驾驶产业，竞争力才快速提升。
第一类同学：他们在高中时学习比我刻苦很多，考试分数却比我低得多，最终考的大学也比我逊色不少，并且还是三线城市的大学；但在大学毕业后，他们很有魄力地来到一线城市工作，很快，他们的整体认知水平比我高出许多，整体竞争力也比我强了许多——至少在大学毕业后的前八年是如此。多年来，他们一直是我仰视的对象。
第二类同学，他们的努力程度不如我，却考上了跟我同样的大学、甚至是比我更好的大学；上大学期间，他们的努力程度也不如我，考试分数却比我高；毕业之后，我只能去“卖保险”，而他们却轻松获得了有光环的工作机会。
当然，在毕业5-8年后，我一直遭遇各种“极端工况”，被迫完成了很多超出自己预期的转型，他们则一直在舒适区里享受着。但我最近一两年再跟他们交流时发现，他们的整体竞争力已经不如我了。
如果以高中时期的勤奋程度及最终考上的大学来简单粗暴地评判，第一类同学的“算力”（智商）显然是不如我的，第二类同学的“算力”则是远超过我的，那为什么前者在大学毕业后（前九年）的整体竞争力远都在我之上，而后者却“没那么牛”呢？ 
最根本的原因是，与我相比，第一类同学在大学毕业就后来到了“场景”更复杂、“数据”规模更庞大的一线城市，因而“算法”迭代得比我快许多；而我，却懦弱地逃亡至了“场景”更简单、“数据”规模更小的小城市，因而算法迭代很慢。 
结果便是，尽管我的“算力”比这类同学强，但由于这类同学的“算法”更强，进而“算力的利用率”也更高，因此，他们的“FPS值”（算力在真实场景下解决问题的能力）比我高。
当然，在毕业后的第九年，由于我也返回了“场景”更复杂、“数据”规模更庞大的一线城市，尤其是，我后来加入了“数据”更丰富的自动驾驶产业，因而在“算法”上跟第一类同学的差距开始缩小。
第二类同学，在过去几年接触到的“场景”单一、高质量的“数据”较少，“算法”没得到很好的训练，这导致他们的“算力利用率”严重不足；而我则有幸融入到产业链复杂、人才密度极高的自动驾驶产业，这样的“应用场景”，不仅给我提供了丰富的“高质量数据”（便于我高强度地训练自己的“算法”），甚至还源源不断地给我提供了“开源算法”（CEO及工程师们的思维方式），这使得我的“算法”迭代得更快。
好的“算法”，可以提高我的“算力利用率”。结果便是，我虽然算力更弱，但“FPS值”却更高。
对这个话题，更系统性的分析见《“好工作”的最关键指标：场景足够复杂、数据量足够大、杠杆率足够高》一文。
O.
用AI训练中应用场景、数据质量和规模、算法及算力之间的关系，很容易解释为什么一些底子很差的人，在高度市场化的环境中摸爬滚打多年后会变得特别牛逼（认知水平、人格魅力等），而一些原本底子特别好的人，在比较封闭的体制内环境中呆了多年后会变得“泯然众人矣”，甚至，一些毕业于TOP 2高校的人，在体制内呆了几年之后，认知水平会降到跟自己的“出身”完全无法匹配的程度。
把人的智商比作算力，把思维方式及认知水平比作算法，而高度市场化的环境，对这个“计算机”来说就是一个充满了极端工况的应用场景，在这样的场景中，人们很容易获得大规模且高质量的数据，因而，算法的迭代速度很快。哪怕这个人的智商一般，但由于“好的算法可以在很大程度上弥补算力的不足”，甚至能以比较低的算力实现比较高的“有效算力”，因此，普通人在充满了极端工况的场景中也容易变得很牛逼。
相反，比较封闭的体制内环境则相当于一个极端工况比较少的应用场景，身在这样的场景中，你很难收集到多少有价值的数据，因而，算法（思维方式、认知水平）的迭代速度很慢。哪怕你的算力（智商）很牛逼，但由于算法太差会导致算力的利用率严重不足，结果，实际表现出的水平跟那些低算力的人没啥区别。
想明白了这一点后，我就更加没有子女教育的焦虑了。没有足够的资源送孩子上好的学校（让老师给他“喂数据”）的话，一种成本低但效率很高的方式就是，鼓励他到极端工况比较丰富的环境中去自己收集数据，实现“自学习”。
PS：
我对“应用场景”“数据”“算法”“算力”这些词以及他们之间关系的理解最早来源于余凯，因此，在刚开始运用这个“第一性原理”解释上面这些现象时，我一度担心自己是“被余凯洗脑了”。
被别人洗脑，总是一件“有伤自尊”的事情。人性的一个弱点在于，很多时候，为了捍卫自己的自尊，哪怕别人说的是对的，我们也会“拒绝被洗脑”（比如杠精，比如“凡是竞争对手说的，我们都要反对”),但在跟越来越多的业内朋友交流后，我确信：我不是“被余凯洗脑了”，而是“被整个自动驾驶产业洗脑了”。
说实话，自从拿着“第一性原理”去解释人生中遇到的很多问题后，我发现“整个人通透多”了。
比如，关于职业生涯规划，我在去年7月份的文章《“好工作”的最佳标准：场景有多复杂、数据量有多大、杠杆率有多高》一文中有过详细的分析。
再比如，我在上一条也说了，深刻理解了第一性原理之后，我就认为，对子女教育来说，学区房根本就不重要。站在一个最世俗的视角下，如果被洗脑 “能省下一套学区房的钱”，那这个洗脑，还是“洗得值”吧？
感谢自动驾驶产业里那些给我洗过脑的大神们。
五．结语
2020年下半年的某一天，在突然发现人生中的很多问题都可以用这个“第一性原理”来解释后，我豁然开朗：原来，我就是为AI时代而生的。要不然，我怎么会在职业生涯的前十年“历经磨难”，而在进入自动驾驶产业后边很快 “如鱼得水”呢？
当时，我无比兴奋，还在工作群里分享了自己刚发现的“第一性原理”和激动的心情。然而，没有得到任何回应。后来，我才明白，当时，我发的那些东西，群里的其他人看了“完全没感觉”，大概是因为，只有我一个人是“为AI而生的”吧？
之前招聘的时候，候选人经常会问我“你们的竞争对手是谁”，我通常会列举几个媒体或产业研究机构，然后说：“业务上有重叠，但不是竞争对手。”倒不是傲慢，除了我在上一篇文章中说的“我们对自己做的事情有信仰，并且，这种信仰的程度，不是每个人都能达到的”之外，我是“为AI而生”的，也是一个很重要的原因。
本文在前面花了很多篇幅讲“数据驱动，算法为王”的思维方式，拥有这种思维方式的人本来就少；而在这个群体中，能用“场景、数据、算法、算力”这个“第一性原理”来解释人生、指导人生的人更少。
比如我在前文提到的“就作者的学习进步来说，写商务合作稿件的收获通常要比自由选题稿件大得多”这个秘密，为什么别人都没发现，却被我“发现”了呢？
因为，每个人的思维方式，甚至核心利益都不同。你的核心利益究竟是搞个大新闻、10万+,是获取更高的收入，还是让自己成为认知水平更高的人（同时也帮助自己的用户提升认知）？
在创业之前，我一直为自己“缺乏商业头脑”而担心，但我越做就越觉得“这有什么可担心的”？
一个比较精神胜利的解释是：
商业头脑太发达的人，往往从一开始就急切地想着怎么变现、怎么去收割用户，对内容创业者来说这是大忌——内容创业者中既能赚到很多钱同时又有好口碑的人实在太少，因为他们都太着急了。
像我这种没有什么商业头脑的人，就会更踏踏实实地做内容，并享受这个过程，然后，头部用户及客户就全部聚集在我们这里了，并且，粘性极强。从我们的实践来看，在做好产品和服务的基础上，好的商业模式逐渐就形成了。
在很多时候，用户及客户会主动帮我们考虑怎么挣钱。有朋友在解释这种现象时用了个词“将心比心”，这个圈子里，多数人的素质还是非常高的，你帮别人创造价值了，别人自然不会亏待你。
我在上一篇文章中提到一个观点：产品和服务做好了，大家都“不忍心看到有情怀的人竟然这么穷”。这句话，是写给那些“认清了生活的真相却依然热爱生活”的理想主义者看的，如果谁不认同，就说明他不是这样的人，我也不打算给他“洗脑”。
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调查问卷
九章智驾目前正在做一份自动驾驶产业的匿名调查问卷：关于“好工作”、“好老板”、“好公司”的评判标准；调查对象主要面向从事于自动驾驶相关行业的人士。希望能够耽误您两分钟左右的时间，扫描下方二维码，帮忙给做个简单的问卷调查。感谢您的参与和对九章的支持！
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