想談技術驅動這個話題，緣起于某次受邀參加一個高校合作的會議，席間與對接的C9高校導師有一番關于課題的争論，她做了一個我認為很中肯的總結：工業界關注的是業務的産出，學術界在乎的是理論的創新。

然而，我見過的許多出色的工程師，并未能完全想明白這一點。大家容易陷入的一種誤區是，盲目認定數學公式多的技術框架就是更有含金量的；盲目認定學術會議引發熱烈反響的論文就是酷炫而且普适的；盲目認定新的技術就一定是更好的。這就是許多工程師眼中的技術驅動：有許多閑适的時間去閱讀論文，慢悠悠琢磨透最新的那幾個技術框架，再把學術界最新的成果落地于業務，指标竄竄如火箭飙升，畫面簡直不能再美。

誰讓互聯網是個日新月異滄海桑田的領域呢。

尤其對那些教育背景優秀的新人工程師，不夠技術驅動總是普遍被抱怨的一個點，在他們眼裡，自己是天之驕子，是被選來做開天辟地大平台的，不是來改一個參數、跑一個數據、寫一個腳本的。

每當聽到這種論調，我心裡總是暗自發笑：你們真的理解了技術驅動的含義了麼？

事實上沒有公司是技術驅動的，所有公司都應該并且隻能是利潤驅動的。

如果技術無法創造利潤，那麼技術的價值就是零。

技術怎麼創造利潤？通過解決問題。以我熟悉的領域舉例，Redis解決了從緩存讀取多種數據結構的問題，Hadoop解決了海量數據的分布式存儲和計算的問題，Tensorflow解決機器學習标準化以及效率的問題。正因為有這些技術為基石，我們才能享受到今日頭條、抖音這類基于海量數據和個性化推薦系統的優秀産品（好吧，至少是成功的産品？）。

如果技術所要解決的問題并不存在，那麼技術的價值就是零。

如果技術所要解決的問題價值不大，或者技術雖然解決了問題但是成本非常高，那麼技術的價值就是接近零。

再舉一個例子：

回到20世紀50年代，康甯玻璃廠化學家Don Stookey在一次實驗中，誤将溫度設定在900攝氏度（應該是600攝氏度），意外創造出了一塊具有彈性的奶白色玻璃，擁有驚人的高強度和高扭曲度。後來，康甯将其命名為“Chemcor”，并在市場中推出。遺憾的是，Chemcor玻璃最開始的應用範圍太窄，導緻産品無法滿足企業的利潤需求。于是1971年康甯關閉了這個項目。沒有人想到，Chemcor 玻璃重見天日用了34年的時間。2007年2月，康甯的CEO突然接到了喬布斯的電話，喬布斯希望維克斯能為即将推出的新設備提供一種玻璃保護屏，要求這塊保護屏能擁有超出所有同類産品的耐刮性能。這就是後來聲名大噪的大猩猩玻璃。

所以康甯的大猩猩玻璃，所經曆的技術價值曲線演變就是這樣的：

一切技術的創新都是面向應用端的，必須是對接商業世界當中一個具體問題的。想明白這一點，就明白了技術本身并無高賤之分，她能解決的問題越大、能解決的問題越多、能創造的利潤越大，也就越高貴、越越不可或缺。

簡潔與繁複

曾經的思科CTO、現任的普渡大學計算機教授曾經說過：

計算機學者可分為兩類：theorists和experimentalists，前者崇尚複雜，如深度學習或者凸包等，後者追求簡潔，如網絡協議、compiler等。有趣的是，前者喜歡聲稱他們的數學理論和計算機問題相關，後者常常愛宣稱他們的工作不僅局限于計算機領域。

然而令我困惑的是，來來往往所遇到的年輕人，大多數像前一種計算機學者 - 以繁複為美。

我卻不這麼認為。

好的技術必然是簡潔的，無論是結果還是過程。

像前面提到的Redis、Hadoop和Tensorflow，它們所要解決的問題，都可以用一句話說完。反過來，如果一項技術要解決的問題不能用一句話說完，我會很懷疑這個問題是否真實存在。

業務問題所應追求的簡潔是：凡能用腳本解決的問題，堅決不要起服務；凡能用文件解決的問題，堅決不用數據庫，凡能用數據庫解決的問題，堅決不用緩存；凡能用本地解決的問題，堅決不用分布式；凡能用if-else解決的問題，堅決不用複雜算法；凡能用傳統機器學習算法解決的問題，堅決不上深度學習。

簡潔的好處顯而易見：一旦工程實現的鍊條越長、依賴越多、耗時越久，出現問題的概率都會呈現指數型上升，同時排查問題的難度也會成倍增長。

以上也許有所偏激，但是矯枉不妨過正，畢竟見過了這麼多高射炮打蚊子的場景。

寫到這裡問題來了：難道你就鼓勵工程師們隻委身于業務，一直做瑣碎的底層的沒有技術含金量的工作麼？

這真是大大誤解了我。

另一種簡潔

我認為無論一個技術部門、一個技術小組乃至一個普通工程師，擺在面前的問題無非兩種：業務型與平台型。

業務型的問題千變萬化，要做到頂尖，必然要對産品、用戶、技術、商業都有深刻的理解，要害在哪裡一清二楚，直取敵人首級。

平台型的問題以不變應萬變，它的簡潔，在于高效、在于通用、在于模塊化。前面提到if-else比算法簡潔，但是業務膨脹之後，幾萬行的if-else（我真見過……）簡潔還是一個卷積神經網絡簡潔？如果它們效果一緻的話。

所以平台型的問題解決得越好，業務型的問題自然就越輕松，對一個技術部門是、對一個技術小組是、對一個普通工程師也是。

十分認同騰訊海量服務之道的其中一點：邊生活邊重構。

業務不斷，優化不息。

這就是我所理解的技術驅動，全部。

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