幸存者偏见

二战期间，美国哥统计学家沃德教授(Abraham Wald)被受命研究如何降低战机被击落的几率这个问题。

研究发现，机翼是最容易被击中的部位，而飞行员的座舱与机尾，则是最少被击中的部位。但依照当时的航空技术，机体装甲只能局部加强，否则机体过重，会对飞机的飞行和操作造成影响。那么问题来了，应该装甲机翼还是机尾呢？

作战指挥官认为既然机翼最容易中弹，那么应该加强机翼装甲。但沃德则建议加强飞行员座舱及机尾发动机部位。因为从统计的观点来看，多次击中机翼的轰炸机，依然还能安全返航，而机尾部位很少发现弹着点的部位，并非真的不会中弹，而是一旦中弹，根本就无法返航。

事实证明教授的建议是正确的。不久之后，联军轰炸机被击落的比例，显著降低。为了确认这个决策的正确性，一段时间后，英国军方动用了敌后工作人员，搜集了部份坠毁在德国境内的联军飞机残骸，他们中弹的部位，果真如沃德所预料，主要集中在驾驶舱与发动机的位置。看不见的弹痕最致命，乍看之下，作战指挥官加强机翼装甲的决定十分合理，但他忽略了一个事实：弹着点的分布，是一种严重偏误的资料。因为最关键的资料，其实是在被击落的飞机身上，但这些飞机却无法被观察到，因此，布满了弹痕的机翼，反而是飞机最强韧的部位。

空军作战指挥官差点因为太重视「看得见」的弹痕，反而做出错误的决策。这个案例有两个特别值得警惕的地方。死掉或被俘的人无法发表意见。

• 第一，搜集更多资料，并不会改善决策品质。由于弹痕资料的来源本身就有严重的偏误，努力搜集更多的资料，恐怕只会更加深原有的误解。
• 第二，召集更多作战经验丰富的飞行员来提供专业意见，也不能改善决策品质，因为这些飞行员，正是产生偏误资料过程中的一环。他们都是安全回航的飞行员，虽然可能有机翼中弹的经验，但都不是驾驶舱或发动机中弹的「烈士」。

简单的说，当他们愈认真凝视那些「看得到」的弹痕，他们离真相就愈远。信息界有所谓「Garbage In, Garbage Out」，前提（或假设）若是错误，再漂亮的统计算式或方法、再多的资料，也不能让后面的推论变得正确。

在管理实务与日常生活中，许多关键的资料，也像上述轰炸机的个案一样，会因为「失败」而观察不到。

神算子

元月你接到一封匿名信，向你表示，这个月市场会上涨，结果市场果然上涨，但你不以为意，因为大家都知道有元月效应这回事（历年来一月间股价涨多跌少）。到了2月1日，你又接到另一封信，向你表示，市场将下跌。这一次，又给那封信说中了。

3月1日再接到一封信，情形一样。7月，你对那位匿名人士的先见之明很感兴趣，对方邀你投资某个海外基金。于是你把全部的储蓄拿出来投资, 两个月以后，那些钱有如肉包子打狗，一去不回。你伏在邻居的肩膀上嚎啕大哭，他告诉你，他也接过两封这种神秘信，但寄到第二封就停了。他说，第一封信的预测正确，但第二封不正确。这是怎么一回事？

那些骗子玩的把戏是，他们从电话簿找出一万个人名，寄出后市看涨的信给其中一半的人，后市看跌的信给另一半的人。一个月后，将有五千人接到的信预测正确，然后再针对这五千人如法炮制。再一个月后，剩下二千五百人接到的信预测正确，如此直到名单上剩下五百人，其中会有两百人受骗上当，因此骗子只要花几千美元的邮资，便可赚进数百万美元。

把手法作些改变：

某骗子假装投顾老师招收会员，跟你说你可以先加入一般会员，等你觉得准了再加入VIP会员。这改变更巧妙的地方在于，骗子一开始就能赚到钱，此外VIP会员还会帮骗子建立口碑，证明骗子有多准：存活者偏差。

还有一个更简化的版本：

某江湖郎中，有祖传良方，号称包生男孩。一副见效，售价两千，生下男孩才付钱，不灵不要钱。于是，生下女孩的因为没付钱也不找他了，生下男孩的高高兴兴送钱去。他的药成本不过几块，按概率有一半生意能赚到。平安无事骗了很多年，还挣了一屋的锦旗。

成功学谬论

我们常看到一些媒体发布“喝葡萄酒的人长寿”之类的调查。一般是调查了那些长寿的老人，发现其中很多饮用葡萄酒。但还有更多经常饮用葡萄酒但不长寿的人已经死了，媒体根本不可能调查到他们。

甚至面向全部用户的公开性调查，也往往存在较大的偏差。比如互联网上要是有调查“你认为北京出租车起步价从10元提高到13元是否合理？”，看似样本是随机的，但认为“不合理”甚至愤怒的人更愿意去回答这个问题，而觉得“合理”甚至无所谓的人可能更多会忽略这个调查。

回到投资领域，在投资理财类电视节目里，我们经常看到取得成功的投资者谈论其投资经验和方法，但观众往往会忽略了一个事实：采用同样经验和方法而投资失败的人是没有机会上电视侃侃而谈的。生存者偏差现象可能导致以下的结果：

投资成功者上出书出名，失败者将默默无闻，导致电视上大量专家在传经布道、市面上充斥着太多投资成功学类的书籍，可能会让观众或读者高估了通过投资获得成功的概率；

由于条件限制或者心理因素，投资成功者难以保证理性和客观，容易夸大自己能力、忽略运气因素、弱化当时所承担风险等。

有知乎网友在看Linux源代码，提了一些问题，勾起了我当年看内核源码的一些美好回忆。虽然尘封多年，但一些细节还是记忆犹新的。

初次观看Linux内核源码，看看了让人发懵！上图！图一的C语言代码预处理看的头皮发麻！后面代码能看懂。图二的汇编代码更上头！前辈都是这么放荡不羁的吗？看Linux内核源代码各位有什么好的建议？

稍微说下我的经验吧。我个人是计算机科学与技术科班出身的，毕业多年，当年也非常沉迷于内核相关的技术。为了证明真实性，我后面推荐的书的图片都会以知乎这个问题作为背景拍摄，除了《操作系统设计与实现》不知道放哪了，只能网上找个来代替。

首先，你需要看懂内核源码，你先是需要两个语言基础，一个是C语言的基础，这是众所周知没有什么好说的了。其次就是汇编，如果我记得没错的话，Linux内核中好几个地方是需要用到汇编的：

• 第一，引导部分。引导程序必须是放在MBR中的，即第一个磁盘扇区（512字节），里面包含了怎么分段分页设置IDT,GDT,LDT等，直到怎么跳进init的main函数，所以必须非常精悍，所以估计是因为空间效率的原因，这部分需要用汇编来写
• 第二，一些直接与硬件打交道的代码，估计是为了运行效率或者说C语言无法处理的地方
• 第三，另外一些内核中被频繁调用的函数等，为了效率问题也会用汇编来写
• 第四，其他？不记得了
  但是总得来说汇编的部分代码不是很多，如果你不是很关心相关部分的，其实你跳过去也没有关系。因为有些东西其实你看教程的文字，理解是怎么回事就好了。

如果你是想往这一块钻研的，那么我会推荐你看下图这个教程。不过我不知道现在还有没有得卖，也不知道是否还有更好的，但是我们那时候用这个的话挺好的，如果你有耐心看得话，问题应该不大。

有了语言的基础之后，我会建议你先不要直接看Linux的源码，因为你现在还没有操作系统怎么实现的理论基础。这个时候我建议你先去看最开始说不知道放哪里去的《操作系统设计与实现》。

ps: 这本书没找到着实可惜，里面都是我满满的注释和回忆

这本书是基于minix操作系统写的，是我们当时的教程，分上下两册，据说国外大学也是拿这套书作为教程的。这是一个微内核的操作系统，据说当时Linus编写linux的时候就是因为上了这个课还是看了这个书来着，觉得不够通用，然后自己去写了个宏内核的linux。后来还和本书的作者有过一场争吵和辩论。这些自己可以去google一下，当是增长见闻吧。

这本书上册是操作系统原理的描述，下册是对应章节的代码的实现，两者是搭配着看的。然后我们那时候是附送光盘的，里面有minix操作系统，你可以通过命令行启动进去就能自己进行修改和体验，好像里面还有汇编编译器nasm等吧。

等看完这两本书了，你基本上对操作系统怎么实现的就有个很好的理解了，什么内存管理分段分页段描述符，CPU调度，中断处理，文件系统，各种寄存器的作用，实模式保护模式的区别，进程的本质等等，你都会接触到并知道代码在minix是怎么实现的。

完了之后，下一本书我建议你去看的是《自己动手实现操作系统》，我也不知道现在是否还能买到，你自己尝试下吧。这本书的好处是用来巩固我们上面学习到的《操作系统设计与实现》的知识，作者教你如何从些引导程序，操作GDT等开始，一步步的引导你自己动手去编写出一个操作系统出来，当然，我当时看的时候这本书还没有完全实现一个完整的操作系统的，但是里面很多知识对我们加深对操作系统的了解已经非常有用了，这也是我们实操的很好的机会。

最后，我才建议去看Linux内核的代码，因为这个时候你操作系统的基础已经打得差不多了。我那个年代看的是《Linux内核情景分析》这一套书。非常厚，但是和一般的内核书籍有区别的是，它会如书名一样，根据某一个实际的场景，比如我们应用的一个读文件api从上层到内核最底层直到磁盘驱动是怎么实现的，一步步的给你分析清楚，这个就非常有针对性，学起来也很有意思。

以上就是一个老程序员对怎么去看Linux内核的一些建议吧，虽然内核相关知识我已经尘封多年了，但是我还是很希望我自己的一些经历或者说经验吧，能给后来者一些帮助，让大家少走弯路。

最后谢谢大家的观看吧，觉得写得还可以的点个赞转发下之类的，觉得写得不好的，请多多包涵吧。

看到知乎上有人问说：

为什么计算机有史以来的微内核操作系统基本都失败了，只有华为鸿蒙OS成功了？

这里我觉得我先回答一半吧，这里姑且先不论鸿蒙OS是否已经成功，因为这个我自己都认为颇具争议。我们先论微内核为什么往往只停留在教科书中。比如我们大学的时候操作系统源码分析用的就是微内核的Minix。

我认为这里最重要的一个原因就是微内核效率的问题。按照微内核的设计，内核只负责最基本的cpu调度，内存管理，进程调度及IPC这些功能，像文件管理，设备驱动这些是不会编进内核的。这样做的好处就是职责清晰，有点像编程模式中SRP单一职责原则，核心就做最基本的事情。但缺点也同样非常明显， 相比起把所有东西都打包在一起的宏内核，微内核中的一次用户空间的调用需要更多内核态和用户态的切换及IPC（进程间通信），从而导致性能更低下。

这就好比现在流行的微服务，你通过各个docker容器将不同功能模块分隔开，从而让各自的职责更清晰，更容易维护，出现问题也更容易隔离和定位。但是带来的问题就是你各个docker之间网络通信的延时。

所以说微内核往往只能停留在教科书中，因为其结构清晰，更容易理解和研究学习。而对于需要商业化的操作系统，更多会选择宏内核，因为要追求性能的极致，提升自己的竞争力。

而微服务为什么又能够风生水起呢？这个我觉得是得益于现在各种硬件和网络通信能力的增强，相对于微服务带来的上面说的职责分明，更容易隔离和定位问题，牵一发不至于动全身这些对稳定性至关重要的特性来说，牺牲那么一点点性能简直就不再话下了。

在当今商业竞争异常激烈的年代，“差异化”和“革新”这两个词被广泛的交替使用，人们对它们之间的差别已经变得越来越模糊。比如我们经常会听到人说，我们要革新我们的商业模式，对我们的产品重新进行定位，找到有差异化的新商业模式和产品定位。

其实它们之间是有着明显的区别的，“差异化”形容的是当前事物和旧事物还是基于同样的基础架构的，只是上层的表现形式等发生了改变。比如无论你一辆车的形状怎么变，无论你是烧汽油的兰博基尼还是使用电力的特斯拉，最终它还是一辆车。“革新”指的是用新的事物替代掉老的事物，比如原来的交通工具是马，而后来被汽车所替代，这就是革新。

每个公司都存在着商业模式，就算是搞走私的开青楼的也都毫不例外。但很少有公司能开辟出一个新的商业模式。相比东莞的青楼，珠海莲花路新开的青楼的商业模式并不多大差别，价值主张还是那个价值主张，分销渠道和成本结构等也并无二致，只是可能东莞那边定位的是为广大打工一族解决生理需要，而这边定位的是解决日本人出差寂寞的需要(不明白我说什么的大可百度”日本人 珠海“想必多年前那新闻还能在搜索结果的首页中出现)。

在智能手机界，通过调整定位来改变商业模式的例子我们屡见不鲜。比如老罗个锤子开始的定位是去sale情怀，自从进入千元机市场后，过去的情怀就有如我们80后脸上曾经的青春痘一样，一去不复返了。

这种定位的调整，打的牌无非还是价格的差异化，功能的差异化，和用户定位的差异化。

相比，淘宝的出现却是一个革命性的创新。一开始大家大家开个实体店，比的无非是谁的位置好，谁的装潢更豪华，谁家的销售妹妹更漂亮更吸引顾客。当淘宝出现后，一切都变了。你不再需要因为店面不在闹市而愁，面对面的服务也没有了。淘宝为什么能做到这一点呢？因为在传统实体店铺还在“差异化”这个战场打得你死我活的时候，淘宝已经高瞻远瞩的开辟了一片广袤的新战场，并制定了一套革新的战争规则。

一个新的商业模式需要对老的商业模式进行颠覆，所以你必须要对老的商业模式了如指掌。我提出这一点的原因是很多企业的高管其实并不清楚公司的商业模式，甚至从来没有想过这个事情，只是在拿着一份工资而已。你需要搞清楚公司所以能获得今天的成就的战略性因素，撇开这些去谈商业模式的创新都是瞎扯淡耍流氓。

然后，你需要进入到你的顾客的心智，搞清楚这些战略性因素在他们的心中是如何定义和看待的。听听他们的故事，很有可能他们就会在言语间告诉你那个梦寐以求的颠覆性的商业模式将会是什么样子的。

切记不要在公司内部关上门去寻找什么商业模式的创新，这种做法其实只是一个老掉牙的商业流程再造工程而已。很多大点的有官僚主义风格的企业都喜欢搞这套，动不动就开个会，一拍板就关上门搞创新。其实这种由内而外的做法只会让你闭门造车，如盲目将自己的产品加个新模块，提高下价格就以为自己成了高端产品，找到了新的商业模式。

我们更应该由外而内的对我们的商业模式进行思考，关注我们的客户，而不是先去关注我们内部应该如何调整。一旦我们通过客户发现了新的商业模式之后，我们内部需要怎样的变革也自然而然的会发生了。

最后，我们就可以对这些导致我们得以成功的战略因素一个个进行拷问。以购物商店为例，关键的战略因素无非就是商店所处地段的人气，附近银行是否便利，排队时间是否过长，营业时间等。那么我们就需要多问几个如果：如果顾客不需要亲自来到商店会怎样？如果根本不需要有实体商店的存在会怎样？如果不需要排队会怎样？如果不再需要限定营业时间会怎样…。一直追问下去，你就会发觉一个网店的概念就出来了。

其实上面提到的这些问题都是顾客的痛点，很多顾客早就想过这些问题了，只是他们不知道如何去进行改变而已。所以只要你能找到一个进入他们脑海的方法，了解清楚他们是如何思考的，相信找到一个新的商业模式并不是天荒夜谭的事情。

我们看到很多公司的高层都在针对他们当前商业模式的战略因素定位进行不断的提炼，提炼，再提炼，目的仅仅就是为了挤出比竞争对手多那么一点点差异化的优势。这里我并不是完全去否定这种做法，但要注意的是，你这样做的同时，你的竞争对手一样也会这样做，你们还是在同一个战场上进行较量。

我的建议是，你最好能像上面提及的那样找出一个新的商业模式，开辟属于你自己的新战场。过程中你也许需要冲破一些行业准则，但哪个颠覆性的创新不是这样子的呢?

说到设计，无论是软件还是硬件上面，毫无疑问苹果对于细节上面的把控可以说无人能与之匹敌。在过去的几十年里，苹果对细节的注重可谓有口皆碑，很多细节上面的设计在无人指出的情况下很多消费者都没有注意到。令人惊讶的是，很多注重细节的iPhone和Mac的忠实拥趸也尝尝会忽略掉苹果设计上面的一些细节。

下面我们列出10个可能会让你眼界大开的有趣却鲜为人知的设计细节，值得注意的是，这些细节事实上苹果也没有大肆的宣扬。

手电筒开关按钮

iOS上的手电筒设计是说明苹果关注很微小的细节的很好一个例子。你从iOS的控制中心打开手电筒应用的时候，请注意手电筒上面的开关按钮随着手电筒的亮和灭的变化。

苹果触控笔重量分布

作为iPad Pro的一个附属设备一起发布的苹果触控笔，一直被人认为是历来最好的一款冲击市场的触控笔。其中很有意思的一个设计是，该笔的重量分布可以让该笔每次滚动时都能停在有“笔”字的那一面朝上为止。同时这种设计还能尽可能的避免触控笔在平滑的桌面滚落到地上。

单手打开苹果手提

相对其他品牌的手提电脑，我们很容易单手就打开苹果的手提。这是因为苹果引入了一个看上去不甚起眼的工业设计，在机体的边缘加入了如图所示的凹槽，让我们很方便的将手指放到凹槽里面，将上面的显示屏给掀起来。这有如很多其他的创新一样，听起来有点像事后诸葛亮，但如果你回想下以前我们每次打开手提都需要两个手像掰柚子般才能打开的话，你就会明白我的意思了。

苹果地图

在打开苹果地图并开启卫星模式的时候，一直缩放到看到整个地球的时候，你可以清楚的知道哪一个地区是处于白天还是黑夜。

MacBooks心跳灯

如果你在过去几年有用过苹果的手提电脑的话，你很有可能会注意到在电脑合上进入休眠模式的时候，前面会有一个宜人的指示灯在闪烁。这个指示灯(名为休眠指示灯)在iMac和以前的eMac上夜出现过。目的？其实就是在模拟一个成年人心跳速率。当然，因为现在的手提电脑越做越薄，所以该指示灯慢慢就被取消掉了。

iPhone摄像头

最近几年iPhone摄像头质量大幅度提升是有目共睹的了。但这并非偶然，因为苹果在提升摄像头质量方面投入了大量的人力。通过查看“60分钟”档案(60分钟是一个电视节目)，我们发现苹果在iPhone摄像头方面投入的工程师达到了800个。整个摄像头有200个不同的部件组成，其中一些细如发丝。iPhone每拍摄一张图片，240亿个操作就会瞬间完成。

苹果一丝不苟的包装

苹果的包装相信就无需多言了，大家有购买过iPhone的应该都有领略过其包装之精美贴心，以致很多其他商家开始竞相模仿。只是后来的用户都想当然这是个行业标配了。

精益求精的图片拍摄

为了找到适合的Apple Watch的桌面，苹果的设计师可谓不遗余力。如苹果界面负责人Alan Dye所言，为了找到一幅适合的图片作为桌面，苹果对同一朵花拍摄了24,000张照片。而为了得到水母那张桌面，苹果特意在设计室里面搭建起一个鱼缸。然后他们用了高端的4K幻影相机以300fps的帧率对水母进行拍摄。

苹果手表色调

你此前也许会觉得苹果当时为Apple Watch的运动版的色调选择是随机的，或者以为是经过严格的市场调研的结果。事实上，这些色调的选择是在整个开发过程中通过几百次对比而完成的。如上面提到的“60分钟”节目所提到的，Jony Ive和他的团队成员“就手表的表带进行了成百上千的色调和红，蓝，黄颜色的搭配。”

对称美

虽然硬件设计上面的对称美听上去是个共识，但并不是所有的企业都能由始至终的正确执行的。大家可以看到图片中上部分的设备Galaxy S6的对称性就很成问题，其中的标签就贴得特别违和。图片下部分是iPhone和三星手机的对比，我们可以看到iPhone的设计是严格对称的，话筒和充电接口是完全居中的，而三星的则不全然了。

谈到大数据，相信大家对Hadoop和Apache Spark这两个名字并不陌生。但我们往往对它们的理解只是提留在字面上，并没有对它们进行深入的思考，下面不妨跟我一块看下它们究竟有什么异同。

解决问题的层面不一样

首先，Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架，但是各自存在的目的不尽相同。Hadoop实质上更多是一个分布式数据基础设施: 它将巨大的数据集分派到一个由普通计算机组成的集群中的多个节点进行存储，意味着您不需要购买和维护昂贵的服务器硬件。

同时，Hadoop还会索引和跟踪这些数据，让大数据处理和分析效率达到前所未有的高度。Spark，则是那么一个专门用来对那些分布式存储的大数据进行处理的工具，它并不会进行分布式数据的存储。

两者可合可分

Hadoop除了提供为大家所共识的HDFS分布式数据存储功能之外，还提供了叫做MapReduce的数据处理功能。所以这里我们完全可以抛开Spark，使用Hadoop自身的MapReduce来完成数据的处理。

相反，Spark也不是非要依附在Hadoop身上才能生存。但如上所述，毕竟它没有提供文件管理系统，所以，它必须和其他的分布式文件系统进行集成才能运作。这里我们可以选择Hadoop的HDFS,也可以选择其他的基于云的数据系统平台。但Spark默认来说还是被用在Hadoop上面的，毕竟，大家都认为它们的结合是最好的。

以下是天地会珠海分舵从网上摘录的对MapReduce的最简洁明了的解析:

我们要数图书馆中的所有书。你数1号书架，我数2号书架。这就是“Map”。我们人越多，数书就更快。

现在我们到一起，把所有人的统计数加在一起。这就是“Reduce”。

Spark数据处理速度秒杀MapReduce

Spark因为其处理数据的方式不一样，会比MapReduce快上很多。MapReduce是分步对数据进行处理的: ”从集群中读取数据，进行一次处理，将结果写到集群，从集群中读取更新后的数据，进行下一次的处理，将结果写到集群，等等…“ Booz Allen Hamilton的数据科学家Kirk Borne如此解析。

反观Spark，它会在内存中以接近“实时”的时间完成所有的数据分析：“从集群中读取数据，完成所有必须的分析处理，将结果写回集群，完成，” Born说道。Spark的批处理速度比MapReduce快近10倍，内存中的数据分析速度则快近100倍。

如果需要处理的数据和结果需求大部分情况下是静态的，且你也有耐心等待批处理的完成的话，MapReduce的处理方式也是完全可以接受的。

但如果你需要对流数据进行分析，比如那些来自于工厂的传感器收集回来的数据，又或者说你的应用是需要多重数据处理的，那么你也许更应该使用Spark进行处理。

大部分机器学习算法都是需要多重数据处理的。此外，通常会用到Spark的应用场景有以下方面：实时的市场活动，在线产品推荐，网络安全分析，机器日记监控等。

灾难恢复

两者的灾难恢复方式迥异，但是都很不错。因为Hadoop将每次处理后的数据都写入到磁盘上，所以其天生就能很有弹性的对系统错误进行处理。

Spark的数据对象存储在分布于数据集群中的叫做弹性分布式数据集(RDD: Resilient Distributed Dataset)中。“这些数据对象既可以放在内存，也可以放在磁盘，所以RDD同样也可以提供完成的灾难恢复功能，”Borne指出。

Marc Andreessen曾抛出著名的言论说：“软件正在吞噬着整个世界”，这句话如今在IT界可谓是无人不知，无人不晓。同样是做风投的同行John Vrionis更进一步的断言说：“开源软件正在吞噬着整个世界”。那么何出此言？John是在大放阙词呢？还是有理有据呢？
我们的风投公司在过去10年里曾大量的对开源软件(OSS)企业进行投资。最近我们也看到了越来越多的创业者们就他们的开源项目游说投资人们进行投资，从而也可以看出它们之间的竞争将会越来越大。我们最近整理了一批数据来尝试分析下近来人们对开源软件行业的兴趣和投资的加速发展，结果让我们也是大吃一惊。

很显然，开源软件已经越来越流行。在过去五年里投入到开源软件公司的资金接近往前5年的10倍。且这里还不仅仅是风投和创业者们在对OSS进行追捧，采用开源软件的各行各业不同大小的企业的数量也是创了新高。今年的年度“开源软件前景调查”对1,300多家企业进行了调查，结果发现其中78%的公司内部有开展开源软件项目；64%的调查对象宣称他们的组织有参加公开的开源项目，比2014年增加了50个百分比。这个增长速度引发了一个问题，那就是，“为什么呢？”。

历史回眸

在过去的25年多里，几乎所有企业级软件都是以“自上往下”的方式进行售卖的。费用高昂的销售代表们穿着体面的衣服飞到世界各地，和各大目标客户公司的高层觥筹交错，向他们兜售着我们的专用软件。如果销售代表获得了成功，这些目标公司上层的CIO等就会开始往他们的组织下面推行这些软件。

10年前，一批创新公司开始冒起来，它们有着颠覆性的产品和与它们的产品相匹配的颠覆性的销售模式。比如SolarWinds，AppDynamics，Splunk ,和New Relic，它们开始提供“共享软件”。用户可以自由的从网站上下载安装包进行安装，几乎可以立刻为公司的高层和IT员工们带来价值。这些企业有着显著的不同，它们不再需要在产品被采用之前就付高昂的费用给那些销售代表。共享软件允许目标公司自由的在公司内部尝试该软件，等觉得确实应该采用的时候才开始付款购买以获得该软件的全部功能。这比起之前的专有的，需要大量的销售代表进行布道的销售方式来得更高效(且更便宜)。开源软件则是在这个方向上更进一步的革命。

充满破坏力量的生力军

“开发人员，开发人员，开发人员…“， 还记得史蒂夫·鲍尔默那次在舞台上竭斯底里的呐喊吗？他当时是对的，但放在今天这种情况下的话，显得更加的无比正确。过去二十年里，一个企业组织里面决定是否购买一个软件的力量已经发生了彻底的转变。

下图所表示的转变是我在很多企业家大会上都会一再强调的。它描述了企业界的IT部门是如何的发生变化，并阐述了那些顶尖的创业企业是如何通过产品策略的转变和销售计划的改进来迎接这种变化的。

尽管这些企业的CIO和IT部门的副总们依然认为公司采用哪些软件的决定权在他们的手上，但事实上，这些部门下面的开发人员才是开启这个王国的钥匙。

无论是哪种类型的组织，它们都有着强烈的压力去让软件的开发变得更好，更快，且更便宜。大家要求开发人员以闪电般的速度进行开发，要求开发出来的产品可以最大限度的进行扩展。当IT部门的开发人员在寻求新挑战的解决方案和从同行中寻求建议的时候，开源软件就会被引入到整个IT组织环境上来。在副总和其他高层们还没有回过神的时候，这些软件很快就会在整个组织上铺展开来。这，就让开源软件变成最好的商业模式。

顶尖的创业公司向新信徒卖圣经

为一个新的信仰进行布道是一项非常艰辛的任务，更重要的是期间需要投入的费用是非常高昂的。销售专用软件的情况与此非常的类似。相反，往新信教的基督徒们销售圣经却是一件非常容易的事情。OSS与这种情况非常的相似。

销售人员可以在客户对试用的软件已经相当舒适且信任的时候才进行联系，且他们往往只需要通过电话和邮件和客户进行交互就足够了。这对于生意的长远发展有着积极的意义，因为其大幅度的提升了运营的效率，且在该销售模式中手握更多的筹码。

开源的力量

由上可见，OSS不但得益于开发人员在IT部门拥有更多的决定权的这种风潮的改变，它还有着更高效的营销效率。此外，OSS还有很多其他得天独厚的优势。比如，OSS可以以几乎零费用的投入来获得产品/试产匹配度。什么意思呢？如我以前有说过的，只有那些处于痛苦之中的人们才会从那些能解决他们痛点的创业企业进行购买。

创业公司的创始人在早期首先需要解决的一个问题，就是要对市场进行细分，找出那个地方才是他们需要抢滩登陆的位置。很多创业公司都因为没有能够找到这个着陆点而一败涂地。一个开发专有软件的企业需要不停的猜测才能找到这样的一个细分市场。创始人们必须要猜测哪部分人群是它们的产品的优质用户，他们需要耗费大量的精力出去跟不同的人进行访谈，找出究竟有哪些人是备受这些痛点的折磨，以致愿意冒险从一个名不见经传的创业公司进行产品的购买。这些企业有时能够成功的找到这些用户，但更多的时候，它们却会是铩羽而归。

OSS的客户发现流程是完全颠倒了过来。开源软件是放在外面任人使用的，一旦有人对该软件感兴趣了，开发该软件的企业就能够立刻获得反馈信号。创始人从这些真实的反馈数据中获益，让他们可以正确的调整工程师的关注点和调配市场营销的资源。这是非常有用且重要的。数据，一些非盲目臆测而来的数据，去让一个公司对本来就有限的资源进行最优的调度。

开源软件同时也是对一种开发者/用户文化的适配，现代的开发者们并不希望自己的软件需要通过穿着华丽的销售代表来卖到用户的手上。且现在的用户也更倾向于在购买之前先进行试用，他们需要有更多的弹性和速度，他们希望看到其他购买者对该软件的评价。因为任何人都可以对开源软件进行使用和评价，所以它们相对专用软件会来得更加富有弹性。且随着覆盖面广的活跃社区围绕着流行的开源项目建立起来，软件的信用额度就立刻能够体现出来。相比控制在一个单一实体组织手上的专用软件，开源软件的代码质量和代码稳定性的提升速度都来得更快。

值得风投青睐吗？

很多风投公司认为投资OSS企业将不会带来巨额的利润，因为他们觉得OSS这种模式会让这些公司的变现能力变得很蹩脚。试想，为什么别人会为一款免费的开源软件付款呢？同时他们也指出了开源项目公司鲜见有进行IPO的情况作为佐证。

这里有一个重要的事情我们需要清楚的：不是所有的OSS公司都是生来平等的。任何一门好的生意最终都需要展示出它们的经营杠杆。这在公司的收益增长快于投入成本的时候就会体现出来。那些只是提供OSS项目支持服务的企业是没有经营杠杆的。它们的服务的增加和新人手的增加比例呈1:1的关系。它们做的更多的是“人力生意”，有着很薄的毛利和运营利润–以及相应的估值。

那些可以成为IT产业支柱的OSS企业，将会是那些有运作着一个在销售和市场上都相当成功的项目的企业，这个企业能够有效的分配资源，且这个企业还需要有一个可以提供专用增强的产品或者商业战略。它们会发现客户是非常乐意为那些企业级的功能而掏钱的，这些功能也许是附带有支持服务的安全方面的，管理方面，或者集成方面的增强。同时这些企业也会意识到将这些方面的功能专有化，并不会弱化社区里面对改项目的支持，比如不会弱化社区里面对该项目的性能的支持。

拭目以待

我们很快将会看到一批成功的OSS公司进行IPO。企业内部对于采购软件的风向已经发生了改变，开发人员明显手握更多的决定权。世界级的企业家们想到了该如何才能最大限度的发挥一个OSS公司的优势，包括找到产品/市场匹配，运用好社区的贡献，以及打造出一个更加高效的销售和市场的增长引擎。

这里我并不是说上表所描述的那31家在过去5年筹集了共40亿美元资金的企业都将会获得巨大的成功。事实上它们之间的一些企业至今还没有找到一个制胜的诀窍。但是当中有一部分企业是相当独特的，相当具有破坏力的，且是为了长远的目标而打造的，它们终将会成为下一代企业级软件的支柱。大家且拭目以待吧！

Peter Thiel: 在刚过去的这个炎炎夏日，七国集团首脑(G7)承诺将对全球暖化采取“紧急且具体的行动”。那么具体是哪些行动呢？我们相信很快就能在这周于巴黎召开的联合国气候会议中看到答案。但此前我建议大家先看下美国等国家关于这方面的一些情况。

其中一件非常重要的事情就是政府必须解冻一些导致我们相应的核能科技一直处于冰封状态的能源政策。如果我们真的想要取代污染严重的矿物燃料的话，那么我们毫无疑问是需要发展核能技术的。那么剩下的问题就很明朗了：我们要不就是纸上谈兵，对所谓的无碳环境意淫下就完事开始事后烟；要不就是切实行动，真刀真枪的去干一场以造福后代子孙.

我们都清楚现有的能量来源是完全不够支撑人类往后可持续发展的需要的。这对于比较贫穷却又想追赶美国这些发达国家的国度已经非常明显了。它们想要达成这个目标最简单的方法就是燃烧更多的煤：单在过去10年的时间里，中国增加的煤炭燃烧量就比美国曾经所有的量都高。而即便如此，中国和印度的每年用电量还是比美国的30%还要低，而这些国家的市民所呼吸的空气质量是比较糟糕的。所以在可怕的贫穷及阴霾的天空之外，他们还应该值得拥有第三个选择。

在美国，我们一方面在担心每年产生的50亿公吨二氧化碳以及其对环境所造成的伤害；而另一方面，即使是那些已经尽量减少使用矿物燃料的企业也不能否认自己对环境破坏所作出的“贡献”。2008年的那次历史性的金融危机和与之相得益彰的历史性的汽油价格就已经印证了这一点。

对于投资人来说，人们亟须一种能源的替代品的诉求在十多年前就已经是跃然纸上的了。这就是为什么他们在2000年左右就已经倾注大量的资金到清洁能源的开发上面。但遗憾的是，钱是到位了，技术却裹足不前：结果就是破产公司的哀鸿遍野以及那次轰动的Solyndra太阳能电池板公司丑闻。Solyndra是加州的一加太阳能电池板制造商，在2011接受了联邦应允的数亿美元投资后就宣布了破产。风能和太阳能加起来给全球提供的能源占比不到2%，且在全球任何一个地方我们都没有看到这些能源的发展速度能够足够快到可以取代矿物能源。

这里对于推行可再生能源但最终却以失败告终的一个非常奇怪的现象是，我们其实早在20世纪60年代就已经对在无需风能和太阳能的情况下迈进无碳社会有着切实可行的计划的了：那就是核能。但是最终在消耗大量的资金，解决大量的技术挑战，碰上1979年吊诡三里岛事故以及此前预言式的“中国综合症”电影之后(此电影的名字也不是因为我国某种原因而起的，它的来历是由于电影中的台词“核反应堆的冷却水如果烧干，可能会发生很可怕的事，会把地球烧穿，而美国的地球另一面是中国。”，所以就有中国综合症的说法。吊诡的是这电影上映没多久之后，三里岛核事故就应验般的发生了。)，约有上百个反应堆因此而被撤下来。如果我们当时有一直坚持下来的话，我们早几年就已经可以进入无碳社会了。

相反，我们却是走向了反面。1984年，俄亥俄州建成的威廉·H·齐默核电站最终却变成了煤电厂：这就是美国这个国家对碳污染妥协的一个缩影。

2011年的福岛核事故表面看上去是再次印证了人们此前额恐惧：接近1万6千人在引起该次核辐射的日本大地震中丧生。但，事实上并没有任何人是因为该次的核辐射而殒命。且联合国在2013年的调研中预言说：“没有明确的证据证明该次辐射会导致相关的健康问题人员的增加。”

批评家们在这种情况下常常会拿前苏联的切尔诺贝利核事故来说话，因为该事故带给人们对核能的恐惧更加巨大。但是该次事故的成因更多是因为设计错误和操作人员的不称职造成的。最终报道称有不到50名人员因为切尔诺贝利的这次核事故丧生。相反，根据美国肺脏协会的估算，每年因为煤炭能源的烟尘及空气污染所引起的疾病而死亡的人数却达到了1万3千人。

最近能挑战核能给人们所带来的恐惧感的恐怕也仅有环境的恶化了。正如福岛核事故带来的伤害在煤炭燃烧所带来的伤害面前是小巫见大巫一样，全球暖化这个问题更是让环境污染这个问题相形见绌。这个问题大到令现在很多著名的环保主义者都开始宣称我们的环境已经开始沦陷。
但并非所有人都会面对这个问题视而麻木不仁的。当新旧政治家们在为排放量标准争论不休之际，新一代的核能科学家已经设计出了更好的反应堆方案。且更关键的是，这些新的设计方案最终将可能会克服核能所以难以成功的最基本性的问题：高昂的价格。使用熔盐，可选燃料以及小型模块化的反应堆，无论从哪个方面看都有足够的吸引力将核能从教科书搬到日常使用上来。其诱人的利益更是势必会让大量的企业家和如我般的风投对其”趋之若鹜“。

但是，如果没有政府机构的明文批准，上面所说的着一大堆东西依然也只是纸上谈兵而已。我们现在鉴于核能的法律规定其实已经非常的陈旧不堪，它们针对的是老的核能反应堆技术，对新一代技术的商业化是完全行不通的。

庆幸的是，前人已经为我们准备好了解决方案。1949年美国联邦政府在爱达荷国家实验室建立了一个试验机构，专门用来研究和评估新型的核反应堆设计技术。所以说，我们这代人欠了预见和研究这些新政的先驱们一个核能产业，同时我们也需要拥抱他们的这种开放的精神来再次照亮我们创新的道路。

今年早些时候，美国众议院通过了一项重整国家实验室的议案；而最近，白宫主持了一场支持核能的峰会。但是，现在会议是开完了，我们迫切需要的新型核能投资和原型打造方面的计划却迟迟不见踪影。

左翼人士对政府的诚惶诚恐和右翼人士视核能技术如洪水猛兽，最终导致了我们的核能政策裹足不前，但在这个问题上自由党派人士应该权衡两边的力量。话又说回来，就环境变化这个主题来说，奥巴马总统曾经在2013年说过，如果我们的子孙将来问到：“我们此前是否在尚有机会挽回的时候，有尽我们所能去解决这个问题呢。“，我们将何以应对呢？

到现在为止，我们是无言以对的，除非我们现在就在事情变得更坏之前把握住机会。抛开一直以来的纸上谈兵，以切实的行动来支持新核能的发展，这才能证明我们确实有严阵以待的对环境变化做出立竿见影的事情。就像当年尼克松访华一样，这种事情在美国也只有奥巴马先生才有能力达成。如果这届的总统可以为新核能时代扫清所有障碍，那么我们的科学家们将随时可以为世人建立起一个无碳的世界。

相信我们每个人都渴望自己所处的团队能够进行更好的协作。现在的技术无疑可以帮助我们更好的实现这一点，但同时我们也清楚工具不是万能的，它们能做的也只是一部分而已，最终能做出重大改变的还是使用这些工具的人。

问题是这些工具的发展速度太快，人们去学习使用它们的速度已经跟不上。那么我们如何做才能填补这个差距呢？一年前我们就开始尝试去找出这个问题的答案。我们通过借鉴数十个协作社区和调研组织的集体经验，在本文中将给出我们的答案。

我们的大部分企业都有着一系列的标准工具来帮助我们进行团队建设，领导，和管理。比如进行性格测试，建立技能档案，设定团队角色等。当你要组建一个团队的时候，我们需要对每个成员的这些方面进行考虑：

• 特性：这个人是属于内向型的呢还是外向型的呢？是富有冒险精神的呢还是稳打稳扎的呢？是属于思维缜密型的呢还是喜欢拍脑袋做决定的呢？
• 技能：它们的专长在哪个方向？它们只是有这方面的经验还是说已经是成为了这个领域的专家了？
• 角色：该成员在这个团队所扮演的角色能给团队带来哪些贡献？
  过往我们对角色的理解就是一个成员的头衔，也就是说该成员是“做什么”的，比如团队主管，项目经理，研究人员等。当一个事情需要决定下来的时候，你就会去找团队主管；当需要获得最新的项目状态信息的时候，你就会去找项目经理；当你需要对某个问题进行研究的时候，你就会去找相应的研究人员。

但在当今市场上，最聪明的往往不是哪些想通过这些管理工具来致胜的企业，而是那些通过让团队成员进行思维方式上超越的企业。市面充斥着大量的工具来帮助我们快速的了解团队成员在处理什么问题，但这些工具却不能告诉我们这些成员是如何思考这些问题的。研究表明一个团队的思维方式对这个团队的绩效起着决定性的作用。

所以这里我们建议一个团队除了给团队成员赋予传统意义的“做什么”的角色之外，还要赋予成员“怎么思考”的角色。了解你团队的其他成员是如何进行思考，同时也让别人了解你是如何思考的，这样整个团队就能变得更加合作无间，更加富有创意，同时也就更加高效。

所谓协作的意义某个角度上来看就是让大家所做的事情和团队目标达成一致。但还存在另外的一个角度就是让大家的思维方式和团队目标达成一致。

那么你该如何去评估你自己以及你的团队的思维方式呢？我们可以找到一些框架来评估你个人的思维方式或者你是如何单对单的影响别人的。但是我们找不到任何简单的方式来帮助大家就各自的思维方式来进行连接，交流，以及协作。所以经过大量的努力和试错之后，我们开发出了一个三步走的方法，该方法将会给大家提供切实可行且有意义的结果。

• 第一步:找出思维专注点。首先你需要做的就是去找出你在某一个特定的上下文或者环境中进行思考的专注点。你是更倾向于关注在新点子，流程，行动，还是人与人的关系上呢？比如，每天早上当你对一天的事情进行思考的时候，你是倾向于去思考你这一天需要解决的问题，今天需要定的计划，今天需要采取的行动，或者今天你需要拜访的人员？这并不是说要我们在现实生活中只能选择其中的一种可能，这里我们只是想找出你思维方式的关注点是落在哪个区域而已。这就好比说在你考虑去看一部电影或者读一本书的时候，你是更倾向于去看动作类的，浪漫类的，戏剧类的，还是科幻类的？
• 第二步:找出思考方向。下一步就是要找出你的思维方式是面向宏观的还是微观的，是面向大局的还是细节的。这里很好的一个方法就是去看下在会议当中，你觉得哪些东西是最让你厌烦的。你平时是对那些经常陷入细节讨论的会议颇有微词呢，还是会抱怨会议过于笼统泛泛而谈不够具体呢？这些维度其实就是对成员的特性，技能，和传统角色的一个补充。一些项目经理更倾向于关注工作流程管理，而其他一些却更关注成员管理。一些外向的项目经理更倾向于去对大局进行思考，而其他一些却更关注在细节上面。
• 第三步:整合两个维度。将以上两个维度进行综合考虑，找出你在任何上下文或环境中进行工作的思维方式。
  

比如，在上图关注大局观的思考方向上：

• 开拓者的思维方式是去产生富有创意的点子。
• 规划师的思维方式是去设计出高效的流程系统。
• 激励型人员的思维方式是去思考如何激励别人采取行动

• 粘合剂型人员的思维方式是去思考如何建立和加强团队的联系
  而在关注细节的思考方向上:

• 专家的思维方式是去思考如何达到目标和如何彻底对问题进行理解。

• 优化型人员的思维方式是去思考如何改进生产率和提升效率。
• 生产者的思维方式是去思考如何完成工作和增进动量。
• 教练的思维方式是去思考如何培养人员和潜在人才。
  当你搞清楚自己是属于那种思维方式的人的时候，你就会明白什么东西将会对你产生激励，明白为什么某些类型的问题会让你觉得很有挑战性或者让你感觉很索然无味，同时也会让你清楚的知道你能够在哪些重要方面进行提升以达成自己的目标。

在你弄清楚你的思维方式之后，你应该把它分享给其他人，同时也让别人分享他们各自的思维方式。通过这种方式，思维方式就能成为一个团队非常有用的工具。比如你在组建一个团队开展新项目的时候，难道你不想知道哪些成员是容易被关注大局的讨论所激励，而哪些成员又是对这种讨论完全不感冒的吗？难道你不想知道哪些成员是喜欢钻研细节的吗？难道你不想知道哪些成员是容易通过团队动力(团队动力一词系由K.Lewin在1930年代最早所提出的概念,主要目的在于说明团体成员在团体内的一切互动历程与行为现象,团体动力意味著团体本身也就是一种动力和发展的过程)的管理而得到激励的吗？

作为现实世界的一个例子，假如有这么一个公司，其整个领导团队将他们的思维方式是属于管理者和领导者类型的。当查看热点图(热图-heat map是数据的一种二维呈现,其中的数值都用颜色表示.一个简单的热图提供信息的即时可见概况.更为精良的热图让观察者了解复杂的数据集。)结果的时候，他们发现他们有着大量的有大局观的开拓者思维方式的成员，以及大量的关注行动的思维方式的成员(激励型和生产者)，但却只有少量的关注流程的思维方式的成员(规划师和优化型人员)。所以这个团队在产生伟大创意和激励人员采取行动方面非常强大，但在落实细节以及做事效率上却不尽如人意。

当有了这些信息在手上之后，他们开始让那些面向细节的成员发出更多的声音，而在以往这些成员的声音往往会让开拓者和激励型人员这些大局观思维方式的成员感到有如苍蝇在耳边乱飞。

下面我们看下作为个体的例子，比如有那么一个领导者一直是工作在一个点子满天飞的部门，比如在顾问团队和市场部门。通过对自己的思维方式进行分析，他发现自己更容易受到人与人之间的关系而不是点子的激励，自己的思考方向更多是面向粘合剂型人员而非开拓者的思维方式，自己更多是运用点子来培育关系，而不是通过关系来培育点子。这种洞悉让他开始将自己的关注方向由原来的商业开发转到客户关系管理上面去，从而让自己在工作中更加精力充沛和富有合作精神。

当今商业领域的变化速度可谓日新月异，我们必须要找到更新更好的方式来进行连接和交流。我们都渴望能够更好的进行协作，而这里的挑战就是如何将之付诸实现。从思维方式而不是“做什么”的角度来理解如何更高效的进行协作，这将会是我们向前踏出的可行且强大的一步。

本人对此并没有感到很诧异。我认为正是马云的双语能力让其能够游刃有余的在不同的国际文化中游走，使得其在上世纪90年代互联网刚在中国开始发展的时候站在了风口之上，这对于他来说无容置疑是至关重要的优势。

当我们谈到创新的时候，我们脑海中往往就会浮现出这样的一个场景：一帮聪明绝顶的工科男在一个办公室中想出了一个改变游戏规则的创意。但在当今全球化的年代，事实上创新更多是考一个人或者团队在全球的信息网络海洋中畅游并和其他拥有相关技能的人进行合作的能力。

不可否认，在经济全球化中，英语就起到了让这些信息更有效的连接在一起的作用。当一个国家有着强大的英语能力的时候，这个国家的创新就越能够从全球范围内获得人才和创意。我们今天已有足够的数据去支撑一个国家的英语水平和创新能力有着紧密关系的这个观点。

经过过去五年的努力，我们给大家带来了英孚英语熟练度报告(EPI)来衡量一个国家的英语水平。下面是一部分截图：

在得出这份报告的过程中，我们同时也详细分析了一个国家的英语水平和经济实力的关系。

 

在我们最近的这份报告中，我们对70个国家的英语能力进行打分，其中涵盖了近100万名英语学习调研对象。然后将获得的结果和世界发展指标(World Development Indicators，世界银行最重要的发展指标汇编，数据来自得到正式认可的国际来源。它提供现有的最新最准确的全球发展数据，包括国家、地区和全球数据的估计值。)进行参照对比。最终发现一个国家的英语水平和创新的关键指标有着高度的联系。特别是在以下这几个方面：

• 相比英语水平低的国家，英语水平高的国家在研发方面的投入所占的GDP份额明显更大。如瑞典、丹麦、斯洛文尼亚等有着全球最强的英语水平—同时它们对研发的投入也是最高的。

• 英语水平高的国家的研发和技术人员所占人口比例更高。

• 此外，一个国家的英语水平和该国家的高科技出口(如计算机和科学仪器)也有着密切的联系。
  当我们把我们的研究报告和全球创新指数进行对比时，发现结果和上面描述的并无二致。只是全球创新指数会将多个创新指标压缩成一个得分点而已。

当然，有关联并不代表结果必然就是这样子。这里很重要的一点就是，我们必须知道一个国家的英语水平和创新指数还会和一个国家的经济实力和国力有关系的，比如人类发展指数(HDI——Human Development Index）是由联合国开发计划署（UNDP）在《1990年人文发展报告》中提出的，用以衡量联合国各成员国经济社会发展水平的指标，是对传统的GNP指标挑战的结果。)。

尽管如此，一个国家的英语水平和创新的繁荣所以往往会成正比关系也还是有着明显的原因可寻的。例如说，英语技能可以让创新者直接阅读一手的科学研究报告，进行国际合作，引入海外人才，参加国际会议等。英语水平让创新者挖掘到他们需要的创意和人才的可能性大大增加。

当然，凡是没绝对，下面我们看下一些例外的例子。比如像中国这种英语水平低但创新指数却很高的国家，以及像波兰这种英语水平高而创新指数却很低的国家。

尽管在研发方面有着强大的投入支持，但过低的英语水平还是会妨碍一个国家的创新能力的发展。以中国为例，研发投入高，论文的发布数量也非常大。但是这些论文比起其他国家的原创论文的引用率(论文引用率是指科学论文对文献的引用次数。论文引用率是衡量一个国家科研文献被其他国家或机构的认可度的标志)却低得多，这说明了中国和全球的科研领域的衔接还相当薄弱。

日本和韩国所处的情况很类似。这两个国家的创新指数都非常突出，相比中国来说，它们有着更高的相对研发投入，技术人员和研发人员所占人口比例也更高。但是在我们的英孚英语熟练度报告中可以看到，它们的英语水平却比其他有着同等创新能力的国家低得多。

波兰是另外一个刚好相反的例子。在过去的20年里，波兰一直都很注重公共教育体系。波兰如今的英语水平评分是最高的，但是这个国家的创新能力却并没有给这个国家的经济带来多大的贡献，且它各个方面的创新指数都跌出了经合组织(简称经合组织（OECD），是由34个市场经济国家组成的政府间国际经济组织，旨在共同应对全球化带来的经济、社会和政府治理等方面的挑战，并把握全球化带来的机遇。)的平均水平。

最近，波兰政府投入了100亿欧元来刺激民间的研发和创新。结合波兰本身的英语水平，这将对波兰的创新经济起到很大的推动作用。

从以上这些例外的情况可以看到，单单英语水平自身是不能够对创新进行驱动的。同样，单纯的研发方面的大力投入也是不够的，因为这缺少了进行跨文化协作和取经的必须的工具。

当想要推动创新的时候，典型的国家领导和政策的制定者们都会关注在STEM(STEM代表科学（Science），技术（Technology），工程（Engineering），数学（Mathematics）。STEM教育就是科学，技术，工程，数学的教育。)教育上面，但这是不够的。根据我们的调研数据，我们还需要对英语水平的教育投入更多的关注。

同样，这对那些全球化企业领导也适用。提升创新能力并不仅仅是一味的增加研发的投入，还需要让整个跨国团队更有效的进行协作。这就意味着这些企业需要：

• 定为和移除那些妨碍创新的语言和文化壁垒。企业需要确保研发人员和创新人员能够访问国际论文、国际会议、以及网络世界上的其他创意。

• 给英语还不够好的顶尖研究和创新人员提供英语培训，这样他们才能吸收和传播那些伟大的创意。

• 在招聘和提拔研发人员以及创新人员的时候，需要强调语言和沟通能力的重要性。
  毕竟，优秀的创新者同时也会拥有优秀的沟通能力。不信你可以问问从英语老师蜕变成科技巨擘的马云同学：21世纪的创新中，英语将是关键一环。