對于希望思想領(lǐng)先的企業(yè)，“設計成功的失敗”應該是必備的認知能力。它不應該只停留在認知態(tài)度上，還要有執(zhí)行的方法。以馬斯克為例，本文提供一個實踐模式。

上周三，12月9日，“星際飛船”(SpaceX Starship SN8)第一次試航。與過去火箭發(fā)射不一樣，飛船要試驗像飛機那樣的起飛和降落整個過程，因為未來它將承運100人去火星。下午4點45分，飛船順利升空。4分30秒之后，飛船到達預定12500米的高度。4分40秒，飛船完成從垂直到水平的空中90度翻轉(zhuǎn)，持續(xù)平穩(wěn)降落。6分30秒，飛船再次從水平飛行狀態(tài)翻轉(zhuǎn)90度，以底部瞄準預先設定的降落臺著陸。6分42秒，飛船著地降落臺，瞬間起火爆炸，化為灰燼。

星際飛船的總設計師伊隆·馬斯克（Elon Musk）隨后在社交媒體上宣布此次試航是“成功的失敗”：成功上升，火箭推動裝置交替點火成功，空中旋轉(zhuǎn)成功，精準導航降落預定點成功。爆炸數(shù)據(jù)分析顯示，燃料艙前端壓力太低，導致著陸速度過高，碰撞起火爆炸。末了，馬斯克不忘再推一句豪言壯語：“火星，我們就快來了！”

在我的《新技術(shù)的勝算》一書中，我曾經(jīng)概括，馬斯克善于設計成功的失敗。利用高風險的探索，他深刻理解新事物的“第一性原則”，然后再出發(fā)。馬斯克的事業(yè)都具有先行者的優(yōu)勢。只要秉承持續(xù)探索的路線，失敗是首先發(fā)現(xiàn)第一性原則的墊腳石，是成功的必要準備。

大多數(shù)的商業(yè)先進關(guān)心事物的普遍原則，即經(jīng)過大數(shù)據(jù)樣本的驗證，已經(jīng)確定有明晰因果關(guān)系的行動指導原則。普遍原則與“第一性原則”不矛盾。通過追隨者反復試驗，第一性原則可以成為普遍原則，就像牛頓定律和法拉第電磁感應定律。但是，對商業(yè)領(lǐng)袖而言，他們更在意首先獲得第一性原則，因為那是核心競爭力的思想源泉。

如果要在商業(yè)思想上領(lǐng)先，那么，懂得像馬斯克那樣設計成功的失敗就很重要了。

為發(fā)現(xiàn)第一性原則而遭受的挫折是值得慶祝的失敗。埃德蒙森（Amy Edmondson）教授專門對失敗做了9種分類。那些已經(jīng)有常規(guī)程序的，在崗位技能范圍內(nèi)的，屬于專家判斷能力范圍內(nèi)的失敗，可以控制。發(fā)生后，必須懲戒。而屬于挑戰(zhàn)假設，探索未知，鉆研第一性原則的行動，它們其實沒有真正失敗過，只有獲得反饋信息的豐富程度。如果反饋信息拓展了認知邊界，那么，它就是成功的失敗。爆炸之前，星際飛船試航已經(jīng)帶回95%的反饋信息。爆炸之時，科研人員獲得燃料艙壓力關(guān)鍵數(shù)值。所以，它屬于成功的失敗。

什么是“第一性原則”？蘋果公司的內(nèi)訓設計課程會首先給員工展示三幅圖片：公元前3萬年肖維巖洞的公牛壁畫，畢加索寥寥幾筆勾勒出的抽象公牛，蘋果第一代滑鼠。從原始人具體生動的巖畫中，畢加索抽象出藝術(shù)的第一性原則：神韻。然后，它成為畢加索畫作的第一性。蘋果設計的第一性是什么？這是所有設計師首先和最后要回答的問題。

藝術(shù)有第一性，科學也如此。已故中國導彈專家張順江教授專門寫了本《元論》，講解“第一性原則”就是系統(tǒng)的“元規(guī)則”，萬變不離其宗的系統(tǒng)元點。我采訪協(xié)同論創(chuàng)始人哈肯（Herman Haken）教授時，他解釋系統(tǒng)的“第一性原則”為“秩序參數(shù)”（Order parameter）。理解混沌到秩序，要點在把握秩序參數(shù)。

回歸商業(yè)，從一個模式向另一個模式遷移，也是新舊秩序的轉(zhuǎn)換。例如，電腦行業(yè)曾經(jīng)有過WinTel (Window+Intel)的“軟硬體系統(tǒng)集成”的第一性原則。現(xiàn)在，元規(guī)則是“軟件即服務”（SaaS）。又如，全球化有過產(chǎn)業(yè)鏈“全球整合”（Global Integration）的第一性原則。去全球化后，元規(guī)則是什么？誰先把握它，誰就思想領(lǐng)先，商業(yè)升維！

等到“第一性原則”成為普遍原則，商業(yè)優(yōu)勢已經(jīng)過氣為普遍常識。因此，像馬斯克那樣的商業(yè)領(lǐng)袖對失敗情有獨鐘。對他們而言，任何能夠幫助突破認知邊界的失敗，都是成功必要的資糧。

若得法，設計成功的失敗，思想收獲遠遠不止于第一性原則。下面就是一個協(xié)助思考的框架（見下圖）。

首先，我們要將認知對象分為兩類：大概率事件和小概率事件。

其次，我們把學習模式劃分為兩種：學對和學錯。從失敗中學習，它屬于學錯模式。重復成功的因果關(guān)系，它屬于學對模式。兩者非但不矛盾，而且互補。反之，單獨對待，事倍功半。這是我們把學對和學錯綜合在一起討論的一個重要原因。它們分為以下四種情形。

1.大概率事件學對。數(shù)學家高斯和拉普拉斯對人類知識發(fā)展做出的貢獻是：萬事萬物背后有概率分布的特征。利用正態(tài)分布的原理，總結(jié)反復出現(xiàn)的事件背后的規(guī)律，這是我們最熟悉的學習模式。大部分自然科學和社會現(xiàn)象都遵守概率統(tǒng)計學的正態(tài)分布規(guī)律。依據(jù)現(xiàn)象中間值和平均值計算，我們就觀察的事物推導出比較穩(wěn)定的因果關(guān)系。然后，我們再將它應用到同類活動中。管理實踐中，我們推廣組織中的最佳表現(xiàn)，用KPI考核成員的個人表現(xiàn)，總結(jié)并復制商業(yè)模式。它們的原理都基于大概率事件學對，依靠的是中間值知識。

2.大概率事件學錯。同樣依據(jù)概率統(tǒng)計原理，大概率事件在正態(tài)分布的尾端顯現(xiàn)出事物變化的偏差（統(tǒng)計上的標準差），即沒有遵守已知規(guī)律的部分。它們出現(xiàn)，可能是偶然性因素，可能是人們執(zhí)行規(guī)律的精細程度還不夠。總結(jié)概率偏差，我們找到降低人的行為表現(xiàn)誤差的方法。認識“誤差”后，我們設立糾錯機制。為提高產(chǎn)品質(zhì)量，許多企業(yè)都貫徹執(zhí)行“六西格瑪”質(zhì)量控制體系。這個最早來自摩托羅拉生產(chǎn)管理的方法就是用概率分布的標準差（西格瑪，Sigma）衡量質(zhì)量變差。然后，用各種方法，不斷降低標準差，提高產(chǎn)品和服務的穩(wěn)定性。大概率事件學錯對標的是已知規(guī)律。

但是，如果是偶爾現(xiàn)象，稀有事件，如果我們必須尋找已知規(guī)律之外的新原理才能解決新問題，那么大概率事件學習模式就不適用了。例如，乘坐飛船去火星，對這個新問題，我們必須從地球航空的規(guī)律跨越到星際航天的原理。要發(fā)現(xiàn)新的第一性原則，我們得結(jié)合小概率事件學習模式。

3.小概率事件學對。許多重要的現(xiàn)象難以得到大量的數(shù)據(jù)，屬于小概率事件，例如危機事件和偶現(xiàn)的天文現(xiàn)象。但是，理解它們有極高的價值，例如搞清楚新冠病毒，才能找到疫苗。因此，解析罕見現(xiàn)象和稀有事件是推動人類認知邊界的重要活動。

不過，因為缺少大數(shù)據(jù)，把握小概率事件就無法通過大數(shù)據(jù)正態(tài)分布找因果關(guān)系。相比而言，感知的方法更合適。對于只有小樣本的事件，我們調(diào)動不同的思維方式去感受，例如，觀察、問詢、比較、聯(lián)想、幻想、比喻等等。我們用不同的解釋系統(tǒng)去描述，例如，人類學、政治學、社會學等等。我們關(guān)注其中特別的屬性，例如相反的、陌生的、意想不到的、奇怪的等等。在感知的基礎(chǔ)上，我們決定選擇某種視角去把一個現(xiàn)象和另一個現(xiàn)象聯(lián)系起來。例如，手機-雙方打電話的電子產(chǎn)品-信息通信工具-自己找信息的工具-即時獲得當場關(guān)注的信息-個人即時移動信息工具。在選擇看問題的視角之后，為理解同一個種類的現(xiàn)象，我們給它們?nèi)∫粋€共同的名字。這就是概念。例如，“智能手機”。

通過感知、視角和抽象命名，我們讓一個概念對應一類現(xiàn)象。“小概率事件學對”幫助我們深究出新現(xiàn)象的共性，接近新事物的第一性原則。這個認知習慣很重要，它事關(guān)能否以思想領(lǐng)先帶動商業(yè)優(yōu)勢。例如，手機背后是一個巨大的通訊技術(shù)基礎(chǔ)設施。沒有分布式信號傳輸?shù)募夹g(shù)，不可能有智能手機。華為是分布式信號傳輸基站的首創(chuàng)者。但蘋果用它建立了智能手機的新商業(yè)范式。一個“看到”更高級的技術(shù)，另一個“看到”顛覆式技術(shù)。一個看到商業(yè)價值量的增加。另一個看到商業(yè)價值質(zhì)的變化。后者看到新秩序的種子，理解“移動信息應用平臺”是新秩序的第一性原則，這就是洞察力。

小概率事件學對的智慧還有兩個特征：

1）換了組織或個人，洞察力不一樣或失效，因為它與觀察者的感知過程息息相關(guān)。離開具體感知環(huán)境，洞察力帶來的直觀啟發(fā)便干枯了。保留它近似效果的方法是歸納出一些生動的元規(guī)則，讓缺乏感知經(jīng)驗和能力的人也可以做。例如，電影《地雷戰(zhàn)》中，“不見鬼子不拉弦！”村民缺乏爆破學知識。但按這個元規(guī)則去做，可以提高地雷爆炸殺傷力。

2）它是暫時的，動態(tài)的，應用的判斷。有別于因果關(guān)系代表的穩(wěn)定規(guī)律，判斷是依據(jù)較少的線索，想象可能的聯(lián)系，是推演未來變化中的因緣關(guān)系。例如，未來，沒有超級大國的霸權(quán)秩序后，我們可能迎來“俱樂部經(jīng)濟”。全球企業(yè)主動合縱連橫，組織小范圍的生產(chǎn)與貿(mào)易俱樂部。它符合各方的意愿，有推廣的條件，是可能成功的因緣關(guān)系。

4.小概率事件學錯。偏差預示著陌生新現(xiàn)象。偏差中孕育新秩序的種子。這是小概率事件學錯的兩個關(guān)注點。危機現(xiàn)象就屬于學錯的偏差。與前面討論的糾錯思維不同，學錯思維把造成危機的小概率事件當作寶貴的材料，并試圖以此彌補判斷力的不足之處。

小概率事件學錯能幫助我們率先感知新秩序出現(xiàn)的弱信號。新秩序尚未成長發(fā)展為普遍現(xiàn)象之前，它往往出現(xiàn)在一系列危機事件中。它往往被當作偶然因素造成的誤差。“春江水暖鴨先知。”那些少數(shù)當事人，如果有小概率學錯思維，便視之為發(fā)送新秩序弱信號的媒介。例如，新冠疫情沖擊了加拿大所有大學的傳統(tǒng)模式。但是，在這次危機偏差中，我們看到新秩序的弱信號：未來大學模式，從課堂教學走向混合輔導。把教學元素拆解為線上、線下、自學、教練、模擬、綜合等新活動。新秩序的第一性原則是：教育即服務（Teaching as a service, TaaS）。

四種情形中，小概率事件學錯最難，因為它是一種與人的認知本能相反的自覺意識和行動。我們的認知本能有下列偏好：一致性，確定性，自我正確性，簡單結(jié)論和普遍規(guī)律。而小概率事件學錯要求我們有意識地抵制簡單化概括，提醒我們承受反思錯誤的心理反感，鼓勵我們精思熟慮現(xiàn)象背后的細膩關(guān)系。這樣做的好處是持續(xù)調(diào)整我們的判斷力，達到校正心念、意念和概念的效果。這是正念的實踐。所謂正念之正，為校正之正。

小概率事件學錯的另一個價值在于突破舊認知的邊界。世界的一切都是想出來的。而思想必然有假設的邊界。什么時候我們對邊界的限制性最有感觸？發(fā)生危機和犯新鮮錯誤的時候。例如，對Space X， 燃料箱壓力不足導致著陸失敗，這是新鮮的錯誤。它拓展工程師認知的邊界。又如，對衛(wèi)生健康行業(yè)，新冠凸顯醫(yī)院的“三密”邊界（密集人群，密切接觸，密封空間）。以技術(shù)重新劃分虛擬和實體活動的邊界，數(shù)字化醫(yī)療（Telehealth）的新秩序值得期待。

兩位古希臘哲學家曾經(jīng)討論宇宙是否有邊界。持反方的哲學家設計了一個成功的失敗：假設有邊界，你手持長矛，跑到假設的邊界，然后奮力一擲，會怎樣？如果飛出去了（假設失敗），豈不是天外有天？如果反彈回來了（假設再失敗），既然已經(jīng)在邊界，怎么邊界之外還存在反彈力量？邊界的問題困擾我們幾千年。它還會繼續(xù)吸引思想領(lǐng)先的創(chuàng)業(yè)者。因為，無論成敗，邊界問題是通往“第一性原則”的曲折幽徑。

（本篇為澎湃商學院獨家專欄“危機不慌”系列之十八，作者鮑勇劍為加拿大萊橋大學迪隆商學院終身教授、復旦大學管理學院EMBA項目特聘教授。）