【顶级导师】约翰·汉尼斯（斯坦福大学前校长)演讲：企业创新背后的要领

徐老师

【顶级导师】约翰·汉尼斯

（斯坦福大学前校长)演讲：企业创新背后的要领

以下为约翰·汉尼斯演讲全文：

　　创新背后的要领

约翰·汉尼斯

　　大家好，很高兴可以和大家交流创新背后的要领。受新冠肺炎疫情的影响，整个旧金山湾区都处于隔离状态，在当前这种形势之下仍能和中国的创新者们交流，我感到非常开心。如何才能让世界永远保持开拓创新的灵感与动力？让我们直接切入主题，谈一谈创新的五大原则。

　　原则一，创建伟大的创新团队

　　组织建立起创新生态的初始，一定是创建一支伟大的创新团队，这意味着组织必须要将拥有不同技能的人汇聚起来。要知道，掌握各种先进技术的人才必不可少，懂得如何创新的人才更是不可或缺。

　　对此，我想到了几种不同类型的创新型人才。

　　第一类创新型人才是远见者（The Visionary）。这类稀缺人才能够预见到更好的未来是什么样的，能见人之所未见。更重要的是，他们不只会构画关于未来的伟大愿景，而且知道如何去实现。

　　我心中最有远见的人之一，就是交互设计先驱、图灵奖获得者道格拉斯·恩格尔巴特。他以发明鼠标闻名于世，被称为“鼠标之父”，同时，他的团队是人机交互的先锋和图形用户界面的先驱。他直接促成了Windows系统、NLS系统的发明。他在赫赫有名的被称为“演示之母”的演讲中，对他发明的很多技术有所演示。

　　此外，还有一些远见者会作为一支团队共同推动创新，约瑟夫·利克莱德、罗伯特·泰勒和其他团队成员，共同创造了阿帕网（ARPAnet）的早期版本，我们都知道，阿帕网的发明促使互联网最终诞生，并且让线上的各项功能和活动丰富起来。

　　第二类创新型人才是探索者（Explorers）。这些人在持续寻求非连续创新。他们引进全新的知识和技术，来创造市场上从未存在过的创新型产品。事实上，我作为联合创始人创办的两家公司都是以这种持续探索的方式取得发展的。

　　在发明精简指令集计算技术（RISC）时，我们就是从一个简单的问题开始探索的。既然我们认为，微处理器将会在世界上发挥越来越重要的作用，我们是否应该超越既有计算机架构的局限性，比如大型主机、小型机，想办法以前所未有的方式重新构建微处理器？以这个问题作为开端， 我们最终发明了全新的更为优化的计算机。

　　相似地，在20世纪90年代，我们创建了一家名叫 Atheros的公司，并且在无线网络技术领域成为领导者。我们同样是从一个简单的问题开始探索的，我们能否创造一种低成本、低能耗，基于CMOS工艺的无线装置，让人们拥有可以无线连接的便携设备？事实证明我们可以做到。事后回看，是那些最初的关键性见解让我们在无线接入方面实现了巨大的创新。

　　第三类创新型人才是实验者（Experimenters）。新型技术的早期采用者和创新者不会被既有技术局限住。对此，最好的例子就是拉里·佩奇和谢尔盖·布林。虽然他们很早就开始了自己的研发过程，但其实当时市场上已经有人研发出了搜索引擎，而且使用起来是很不错的，我们当时也在持续关注这项技术，大家都对其很是认可。然而，拉里和谢尔盖坚信自己可以做出更好的创新。他们持续探索，想办法构建更好的搜索引擎，于是有了BackRub、谷歌搜索引擎的相继出现，最终才有了谷歌这家伟大公司的诞生。

　　原则二，赋能团队中的每颗“大脑”

　　一旦建立起了一支伟大的创新型团队，如何为团队赋能？如何领导一支天赋异禀的团队做出伟大的成果？要知道，让聪明人一起做伟大的事情，这可不是理所当然就能做到的，一定要领导有道才可以。

　　第一，领导者要谨记的就是保持谦逊。你是团队的领导者，但除非你可以为团队中的每个人赋能，否则团队是难以取得成功的。所以作为领导者，你不要冲在最前线，退后一步。为年轻的团队成员赋能，他们往往能想出最激动人心的好主意，让年轻人去大展身手，让每个人都有所贡献。别在组织中推行等级制度，而是要推行能人制度。你不是一个独裁者，你作为领导者的职能是让团队中的每一个人发挥出最大的效能。

　　第二，不要事无巨细地参与到微观计划和工作当中。如果你已经建立了一支优秀的团队，就让团队成员自行规划自己的工作路线。让他们自己去发现机会，让他们自己在工作推进中调整和改进原来的计划。

　　创新的过程从来不是一帆风顺的，而是有起有落，有很多弯路，只有团队成员共同协作，才能以最快的速度识别出弯路，并且想出继续推进项目的好方法。如果你过度管理，事无巨细地参与管理的过程，不管你的团队有多么优秀，他们都会被你的能力边界限制住。但是如果你可以赋能整个团队，就可以让团队中的每一颗“大脑”都为团队做出无可取代的贡献，助力团队取得成功。所以说，作为领导者，只要制定战略框架和方向，无须制定具体的方案。

　　第三，领导者要学会激发头脑风暴。学会开放性思考，探索不同的想法。在听到别人提出新想法时，不要那么急着批评和打击，而是可以仔细想想这个想法是否可行。

　　当然，每个想法都要经过时间的检验，才知道是否有效。任何创意的产生都需要首先打破思维定式，也许我们真的能做些事情改变现状呢？也许我们真的能探索出做一件事的不同方式呢？

　　要知道，在研发精简指令集计算技术（RISC）时，我们最初的设想也是有点不合常理的。但最终，相较于其他技术，我们的技术可以用更快的速度处理更多的指令。这是有些反直觉的！事实上，正是那不合常理的最初设想，让我们做出更好的流水线技术和缓存技术，也想出了更多好的创意。

　　原则三，把握创新的过程

　　信息、科技类的创新总是经由一系列的过程，我将其归纳为四个关键阶段。

　　在科技领域，第一次的创新成果往往不那么尽如人意，可能使用起来不是很灵敏，用户交互界面不太友好，或者使用起来体验很差，但是，第一次的创新成果往往承载了我们最初的设想，实现了我们想实现的最核心的东西。这也是为什么我将创新归纳为四个关键阶段，从第一次的创新成果开始，逐步推进。

　　第一阶段，创造（Invent）。

　　首先做出一个关于可能性的设想，可能是要研发出一项新的功能，可能是要以更快的方式来推进一些既有的流程。清晰地陈述你的设想，因为那就是你在创新过程中要不断测试和检验的目标。

　　第二阶段，创建原型（Prototype）。

　　这个原型只要能够让一部分用户自行操作，实际感受到这项技术如何运作就可以。

　　第三阶段，实验（Experiment）。

　　在硅谷这边，我们有这样一种说法：要做狗，去尝试吃狗食。也就是要转换视角，从用户视角去考虑问题。换句话说，如果我生产出这个东西，会有人想要使用它吗？会有市场需求吗？会让人拿起来就不舍得放下吗？除非我们用原型去实验，否则永远不知道答案。

　　第四阶段，测评（Measure）。

　　实验之后你就会对如何改进形成新的见解，哪些特性比较重要？顾客和潜在用户在什么情境下会应用这款产品？相对于以前的产品哪些方面有所提升，哪些方面还有待提升？之后，不断重复这个过程，直到你可以得出结论。或许这项技术注定不会成功，只能放弃，抑或许你在这个过程中已经收获了一个成功的原型以及产品雏形。

　　原则四，勇于承担风险

　　如何你惧怕失败，就不可能有所创新。你会过于谨慎，不愿轻易尝试一些大胆激进的想法。你必须承认，失败是创新过程的一部分。

　　首先，这并不意味着你要鲁莽地去冒险，领导者应勇于承担可衡量的风险。想要取得巨大的成功，势必要相应地承担起巨大的风险。领导者和创新者要确保自己清楚地了解并认可当下的事业以及要承担的风险，清楚这件事有多大的概率会成功，如果成功，你将收获的回报是什么。

　　其次，承担风险的关键是愿意淘汰自己的产品。很多人对引进新的技术感到恐惧，是因为新的技术可能会导致既有的产品被淘汰。但如果你不愿意主动淘汰自己的产品，就意味着把淘汰的屠刀递到了竞争对手的手里。

　　我们以奈飞公司来举例，奈飞公司最初的商业模式是让人们租赁DVD，供人们短期使用。但不久之后，奈飞公司看到了数字流媒体的趋势势不可当，于是他们引进了流媒体技术，这之后，他们遇到了各种困境和弯路，发展过程十分艰难，在某个时点差点彻底破产。可以说，他们做出了很多的尝试，才找到了正确的发展路径。现在再来看看这家公司，它在流媒体领域占据了巨大的市场份额，取得了极大的成功。他们淘汰了自己的产品，在寻求正确的发展路径时走了许多弯路，最终打造了一家全新的公司，甚至可以说是运用流媒体技术获得了重生。

　　最后，创新者要敢于抢先行动。在科技创新中，先发优势极其重要。尤其是当这种产品可以如同病毒一样大规模、高速地扩张时。很多软件和互联网技术都具有这一特征，这些技术不受传统生产过程的限制，它们的属性与实物产品截然不同。

　　关于这一点有很多好例子，其中之一就是Instagram。Instagram在照片分享领域抢先行动，打造出火爆的产品，充分利用好自己的先发优势，并且因此以不可思议的速度快速扩张。

　　所以说，抢先行动，抓住先发优势，在这个快速变化的科技领域意义重大。

　　原则五，接受失败

　　如果你承担了风险，就一定有可能失败。当然这不意味着你要鲁莽地冒险，而是要尽早地评估最终取得成功的可能性，当然在这之前，你还是要通过原型做几次测试，还是要想尽办法推动这件事情成功。

　　但我不鼓励你无止境地实验下去，只要为尝试和冒险留出充足的时间，当这些时间用尽时，要重新评估成功的可能性，如果预见到不会成功，就及时止损。或者，准备好加倍投入资金，推动实验获得成功。

　　在这个过程中，领导者需要铭记的是，如果最开始的设想是合理的，如果研发的方式是恰当的，不要惩罚研发人员和主张承担风险的责任人，而是要复盘和总结，将关注点放在他们在这次尝试中学到了什么，确保他们明白这次尝试为何失败。在硅谷，很多大有成就的创新者都经历过失败，我相信是过往的失败经历让他们成了更好的创新者。

　　创新的最后一役，从实验室向市场转化

　　将实验室或者校园里的一项技术发明转化为可投入市场的产品，是创新最关键的阶段，也是很多创新和发明最后无疾而终的原因。它们在转化过程中陷入了深渊，之后再也没能从深渊中崛起。

　　要将技术发明转化为市场产品，其关键在于了解这个过程是如何运作的。一般来说，研发和创新过程大多发生在大学校园中或者企业实验室中，但完成向市场产品的转化是非常艰难的。在这个过程中，大量的创新失败了，失败的概率可能高过创新过程的其他所有环节。可以说，由于没有能力完成从实验室向市场的转化，失败比比皆是，很多都颇为惨痛。那么，想要成功完成从实验室创新向市场产品的蜕变，需要把握的关键性原则是什么？

　　第一项转化原则是，让技术创新者加入转化过程，而非单纯的技术转移。

　　转化的过程不是将一叠研究报告或者一个原型，从一组人手里转移到另一组人手里的过程。这是无法让你取得成功的，关键在于让技术的研发者参与到转化的过程中来。为什么这一点尤为重要？因为只有研发者才最清楚技术的优缺点在哪里。当他们看到原型时，看到的是目前的技术已经实现了什么，而非还未实现什么。他们致力于最大化应用已开发技术的优势。所以要“转化”研发人员，而非技术。

　　确实如此，当我审视那些成功走出斯坦福大学，走入硅谷的公司时，比如惠普公司、硅图公司、太阳微系统、美普思公司、Vm ware公司，当然，还有谷歌，所有这些公司的创始人，都完成了从大学校园到公司的蜕变。他们不仅深刻地了解自己的创新型技术，更是对原型的优缺点了如指掌，因此清楚地知道如何去完善原型。

　　在实验室中诞生的远非产品，而只是一个原型，只构建了打造成熟产品的起点，你需要将其转化为真正可投入市场的产品。所以说第一项转化原则就是转化研发人员。

　　第二项转化原则是，为研发人员提供充足的支持与帮助。

　　要完成向产品的转化，研发团队需要帮助。研发团队中往往没有市场人员或营销人员，也没有经理，要完成从实验室到市场的转化，他们缺乏必备的支持与帮助。所以，要为研发团队配备必要的支持与帮助，要么在你的机构中就实现这一点，要么通过其他方式来实现。

　　领导者要谨记的是，创新的种子需要栽种在肥沃的土壤中，它才能生长，绽放。

　　第三项转化原则是，准备投入比基础研发阶段更多的资金。

　　将原型转化为实际的产品，这往往是“重建” 的过程，而非仅仅在原型基础上进行调整转化的过程，需要投入比研发阶段更多的资金。谨记，打造市场产品尚需大量的研发工作，而非在原型基础上进行调整。

　　第四项转化原则是，慷慨地奖励和激励研发人员。

　　在此过程中，还有一个应注意的要点，记住你的目标是让技术适用于市场，才能大获成功，你要考虑好如何奖励研发人员，才能激励他们完成此目标。依我的经验估计，让研发人员将自己研发的创新型技术转化为可投入市场的产品，需要给予他们慷慨的奖励。

　　创新颠覆了我们的生活

　　你知道，在这些年中，我有幸结识了很多创新型公司的创始人和创新者们，见证了他们产生和验证伟大设想的过程，同时，在一些案例中，我有幸参与和辅助这些公司的发展。很多创新像浪潮一样涌现。见证新科技诞生的过程，总是让人无比激动。

　　从一个宏大的视角来看，在科技创新的过程中，我们重新定义了世界运转的方式，这尤其令我振奋不已。这些创新大多来源于一些颠覆性的发现和灵感。

　　确实，有许多伟大的公司是在现有技术的基础上，开发出更多的产品。但是真正改变世界的，是那些被全新创造出来的技术和创造新技术的公司。如果你审视一下硅谷的历史，就会发现经年累月，它的这类创新多到不可思议，像浪潮一样涌现。

　　在我长大之前，20世纪五六十年代，硅谷掀起电力技术的发展浪潮。在我长大之后，微处理器正在发展之中，刚开始改变这个世界，所以我很早就投入这个领域之中。紧接着，发生了个人计算机革命，苹果公司随之诞生，IBM的个人计算机技术也取得了长足的发展，那时候，硅谷改变了整个个人计算机领域。

　　之后进入了互联网的早期发展阶段。最初，互联网的发展得益于阿帕网早期版本的诞生，这项技术解决了互联网的基础性问题，让人们可以通过计算机进行交流，互通邮件，然后互联网技术便以迅雷之势彻底颠覆了人们的生活。现在回想起来不禁感叹，我们很多时候难以预料一些技术创新会以多么戏剧化的方式改变这个世界。

　　说起万维网，我还记得当初见到的初级版本的万维网产品。第一次见到万维网产品的展示是在雅虎，我记得杨致远和大卫·费罗和我分享说，他们最喜欢的一家比萨店有了自己的网站，并向我展示人们怎样在网站上点比萨。那时候我就料想到，万维网将要改变我们做所有事的方式，将要改变全世界人做所有事的方式。事实也确实如此。

　　当然，谈及最近的技术，就要谈到人工智能技术的诞生和突破性进展，自五六十年前，我们就已经在这个领域做了大量的投资。人工智能技术的发展是由很多东西促成的，包括计算能力的巨大发展，以及我们拥有的可以用来训练人工智能技术的巨额数据。我认为人工智能领域的突破性进展是近来最激动人心的事情，同时我对深度学习技术的发展同样抱有巨大的期待。

　　创新颠覆了我们的生活，能够参与到创新的生态系统之中是一段美妙绝伦的经历。

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