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每个领域的高手和专家，总会流传着许多传奇的故事。大部分人第一次见识到专家的厉害，大都是在中学学习欧阳修的《卖油翁》时，记住了“无他，但手熟尔”。
陈康肃公尧咨善射，当世无双，公亦以此自矜。尝射于家圃，有卖油翁释担而立，睨之，久而不去。见其发矢十中八九，但微颔之。
康肃问曰：“汝亦知射乎？吾射不亦精乎？”翁曰：“无他，但手熟尔。”康肃忿然曰：“尔安敢轻吾射！”翁曰：“以我酌油知之。”乃取一葫芦置于地，以钱覆其口，徐以杓酌油沥之，自钱孔入，而钱不湿。因曰：“我亦无他，惟手熟尔。”康肃笑而遣之。
射箭也好，倒油也罢，只不过练习得够多，十分熟悉而已。按照现在的说法，对于需要手工操作的工作，通过大量的刻意练习，建立肌肉记忆，当需要操作的时候想也不用想就可以做出来。
电学天才梅因泰斯有一件被人称道的事：某大公司大型发动机运转不正常，于是他被请去“会诊”。梅因泰斯围着机器仔细看了看，听了听转动的声音，然后果断地在一处用粉笔画了一道说：“把这里的线圈减两圈。”机器果真修好了。梅因泰斯也因此挣了1000美元。事后有人不服，说：“用粉笔画一道就值1000美元？”梅因泰斯听后一笑，在收据上幽默地写道：“用粉笔画一道，1美元；知道在哪儿画，999美元。”
这样的故事总是将专家和高手写得神乎其神，而对于如何成为这样的人则语焉不详。在电影《教父》中有一句话：花半秒钟就看透事物本质的人，和花一辈子都看不清事物本质的人，注定是截然不同的命运。前者是高手，无论物质和精神上都是人生赢家，而“一辈子都看不清事物本质的人”其人生就可想而知了。
但问题是，尽管我们在工作和生活中通过阅读见识了大量专家和高手的事迹，甚至面见了不少的专家和高手，但我们只是看到了他们很厉害的结果，却从来没有人告诉我们如何成为那样的人，所以大部分时间我们只有作为粉丝而仰望：我要能成为那样的人该多好呀！
对于如何成为专家或者高手，常见的说法是需要刻苦学习、认真练习，这当然没错。但为什么那么多刻苦学习的人却连一个简单的考试都应付不了，更不用说去面对五花八门的工作；为什么从小一起训练的小伙伴，十年后一个已经成了专业选手而另一个还是业余爱好者的水平。这里面到底有什么蹊跷，除了刻苦学习还有哪些注意事项和方法，是不是每天不停地练习就能成为专家？
虽然有许多人称其在“揭秘”高手是如何炼成的，但一般只关注了一个点而非系统或全面不成系统，譬如：告诉你只要你学会了逻辑思考，就能看透事物本质；只要具备了元认知的能力，就能够成为一个聪明人；等等。如果你没有领域内大量的知识积累，你会逻辑思考又能如何，思考的前提是你要有原料进行判断和推理；然而，许多“聪明人”由于积累不够，面对复杂问题的时候仍然一头雾水，既看不透事物的本质又不聪明。譬如说，一万小时定律、刻意练习等，这些都没错，但却没告诉你这些练习还有相应的限制条件。更不用说，如果你连自己想做什么都不知道，那你去练习什么？
写作本书的目的是探究成为各领域专家的共性因素，希望总结提炼出系统化、可操作的方法，来帮助追求上进的人们正确认识高手和专家、掌握成为一个领域专家的方法论，这些方法简单到普通人可以在实践中进行实际操作，从而可以真正提升自我能力和竞争优势。同时，大量高水平人员的涌现，也会促进不同机构的效率和创新能力，真正提升小到一个组织大到一个国家的优势。
要成为专家，先要定义专家是什么样的。
曾任世界银行副行长的著名经济学家林毅夫在讲座中曾经把经济学家分成三个层次：一个是经济学教授，一个是经济学家，一个是经济学大师。
他认为，一位好的经济学教授必须对现有的理论、文献非常的熟悉，能进行很好的归纳、总结，并且能够很好地讲解。如果对现有的文献不熟悉、理解得不透彻，那就不是好的经济学教授。一位经济学家则要求能够根据新的现象提出新的理论，对经济学科的发展做出贡献。经济学教授和经济学家的差别就像画匠和画家的差别：画匠能够把别人的画重新绘制得非常好，或者说能够把传统的技巧掌握得非常好；画家则要求能够推陈出新，不管从意境还是构图上面都能有所创新。经济学教授和经济学家的差别也是这样的，学习现有的文献、理论只能够成为经济学教授，要成为经济学家必须从研究新现象开始，从那些不能被现有理论解释的现象中提出新的理论来。
和经济学大师相比，经济学家贡献的是一个个小理论，每一个小理论本身是内部逻辑自洽，而且理论的推论和所要解释的现象也是一致的，但是每个理论之间经常会打架，无法形成一个一以贯之的体系。经济学大师的贡献则是创建一个新的理论体系，这个理论体系里面包容很多新的小理论，这些小理论分开来可以解释这个时代的许多新的现象，合起来则成为一个一以贯之的内部逻辑自洽的理论体系。只有掌握了导致一个时代变革的最外生变量，并以此作为逻辑出发点，才能构建一个既能解释这个时代许多的现象，又是内部自洽的理论体系，而只有具有大的胸襟和眼光，才能够从各个不同的现象中去发现背后具有决定作用的外生变量。
总结一下，按照林毅夫的说法，经济学教授是“学别人的”，能够理解、讲授已经成熟的理论；经济学家是片段的、点上的解释现实现象和新现象，但是只能“碎片化”地解释；而经济学大师则是体系化的创新，创造新的理论，这些理论能够解释大部分的现象，并可以开宗立派！
中国航天领域的人才规模和培育在全球同行中都堪称出色，中国航天科技集团将科技人才分为 5 个层级，即骨干、专才、将才、帅才和大家，并将每个层次进行了界定：
● 骨干就是专业主管，能够独立解决实际问题；
● 专才就是各专业领域的技术带头人，主导技术发展；
● 将才是航天型号研制的总指挥和总设计；
● 帅才是重大工程的设计系列总师和领域首席专家，解决重大关键技术问题；
● 大家就是杰出科学家，引领航天技术的发展。
而关于对这些人才的培养，中国航天科技集团的说法是：工程实践、培养骨干；长期积累，培养专才；一专多能，培育将才；艰辛历练，造就帅才；重德修身，成就大家。
我国的航天系统的确培养了大量各个层级的人才。我们从外部理解，其人才培育的方法除了上面所说的以外，还在于入口的人员素质不错、每年航天项目机会多让人才有更多机会参与、必须完成的任务“逼迫”人才成长、外部知识稀缺刺激了创新等，当然传统的培训、交流等技术管理方式方法也功不可没。这个分层的依据，在开始是技术层面，后面其实是协调、控制和管理的能力了。
1980年，Stuart 和Hubert Dreyfus兄弟发表了一份18页的报告，在这份报告中提出了德雷福斯技能获取模型（Dreyfus model of skill acquisition）。当时，他们在加州大学伯克利分校，主要研究操作和教育领域的技能工作者，包括飞机驾驶员、棋手、汽车驾驶员、学习一门外语的成年人。后来他们将这个模型用到很多地方，譬如医院护理人员的能力提升。
在德雷福斯技能获取模型中，他们把能力水平分为新手、高级新手、胜任者、精通者、专家5个层次，每一个阶段都有相应的判断标准。德雷佛斯模型主要研究对象是技能型人才，他的分级主要依据有两个，即指令和规则、模式与直觉，依据人们对指令和规则的依赖程度去划分新手、高级新手、胜任者等，依据模式和直觉的程度去划分精通者和专家。
这个模型有值得借鉴的部分，也有其局限性。譬如它的研究对象主要是技能人才而非更复杂的知识工作，实际上知识工作的专家不是仅仅依靠直觉工作，他们也需要严格的推理与分析等。更重要的是，它没有关于专家在知识创新上的说法，专家不仅仅要做那些已经有明确路径和步骤的工作，更要做那些新的没有明确方法的工作。
一个受过高等教育的普通人进入职场，距离成为一个领域的专家有多远？要经过哪些步骤才能真正地达到专家的水平和能力？借鉴前人的研究和实践，通过我们的调研分析，按照对解决问题的熟练程度（按照指令到自动化、直觉）、能否创新出新的方法和手段从而对行业有所贡献两个维度，我们将普通人从入门到专家简单地划分为五个阶段。
● 探索期： 从学校到职场，大部分人都有一个探索的过程，处于这个阶段的人还没有自己明确的发展目标，也没有找到适合自己的职业领域和方向，只能进行不断尝试。
● 新手期： 无论主动或者被动，基本确定职业目标，但在这个领域的实践和学习都属于初始状态，需有人给他分配某项任务、活动，并要求他完成，他也会参与项目的某一部分。具体解决问题时主要依赖规则和指引。
有人也许学历很高，但还没有参与过多少项目，可能只有理论知识而缺乏实际工作经验，这种情况就属于新手期。
● 胜任期： 在这个阶段，虽然效率不高和完成的质量一般，但是他能够完成大部分比较常规的活动、项目和任务。遇到困难，经过学习和请教，也能够完成。
大部分人穷其一生，只走到了这个阶段。由于欠缺进一步提升的动力和机会，所以在工作上他们以完成任务和要求为己任，很少考虑进一步地提升和发展。或者虽然有想法，但很少有机会真正去实施。
● 高手期： 在这个阶段，他们不仅能够按要求高效完成简单常规的任务，还能完成复杂困难的任务。对他们负责的工作能够得心应手，积累了许多模式和套路，形成工作的直觉，很多任务和工作可以自动化地实现。
这样的人在许多机构内部，通常已经被视为专家了。
● 专家期： 在这个阶段，他们对于常见工作都有自己的模式和套路，形成工作的自然反应。他们对职责内的工作不仅知其然还知其所以然，并且可以从更大的背景下思考自己的工作，知道自己的范围和限制在哪里。这个时候，他们不仅仅完成自己的工作，而且能够站在更高的层面上“替”整个行业和领域思考和实践，能够创新出系统化的方法论，解决新的、更复杂和宏大的问题。
在写作本书的过程中，我们调研和访谈了超过700名各领域、行业和专业的专家，发现那些真正达到各自领域顶尖水平的人，都具备下列特征。
特征1 ：他们有一个领域。
没有什么都懂的专家，专家知道自己所知的界限，对未知保持好奇和敬畏，对于不懂的领域和行业他们有明确的认识。随着水平提升，他们领域的范围越来越广。
因此，没有明确的方向和领域是无法成为专家的核心原因之一。
特征 2 ：在自己的领域内，他们积累了星辰大海般的知识，他们对于知识的掌握深刻而全面，并且能够创造新知识。
专家掌握的知识对于普通人而言像大海一样浩瀚。不仅仅是数量多，而且他们大脑中的知识质量远高于普通人，他们的知识都是成体系化存在的，每个知识的枝叶上都既有事实性、概念性的陈述型知识，也包括很多操作的流程步骤和注意事项等流程型知识，并且他们通过大量的实践积累了众多的情境型知识，在各种场景下取用自如。同时，他们也有合理的知识结构，相关领域的知识也远超大部分普通人，这些为他们能够创新性地解决问题提供了帮助。
对于领域内的知识，专家可以用几个关键词概括。他们可以简单通俗地说明领域内知识的关联关系，在大脑中用最简单的方式记忆。同时，他们也可以就这个领域讲上三天三夜，可以就一个概念引申出整个领域的全貌。他们的知识除了来自阅读和上课之外，更重要的源于解决过大量困难的问题和解决问题后的思考。在他们的大脑里面，知识以概念化的形式存在，平时他们只记得最高层次的几个概念，当遇到问题时他们会顺流而下找到具体的知识。
领域内的大部分内容他们已经理解并实践过，对于领域内新出现的知识能够判断哪些是真正创新的，哪些只不过是换了一种说法的忽悠。对于新的内容，他们有兴趣去学习并通过实践验证，转化为自己的知识体系。同时，能够通过不断地探索生产出新的知识，为这个领域作出贡献。
特征 3 ：专家具备积极主动的思维模式，他们在思维方法和技术上都有较高的水平。
各个领域和行业的专家具有共性的思维方式和方法，他们更关注事物的本质，擅长用概念化思维从本质去看问题，他们大脑中有许多框架、模式，在面临问题时基于特征快速从记忆中提出框架，而普通人可能面临问题时想不到用什么知识，即便想到了也只是一个或几个知识点。
股神巴菲特的合伙人查理·芒格被投资人誉为“站在巴菲特身后的巨人”，按照巴菲特长子霍华德的说法，在他所认识的人中，巴菲特聪明才智排行第二，而芒格排名第一，比尔·盖茨也曾经说：“如果没有芒格的辅佐，巴菲特恐怕很难做得这么好！”
查理·芒格投资依赖于他所说的格栅模型：“你的头脑中曾经有过许多思维方式，你得按自己直接和间接的经验将其安置在格栅模型中。”芒格认为将不同学科的思维模式联系起来建立起贯穿融会的格栅，是投资成功的最佳决策模式。用不同学科的思维模式思考同一个投资问题，假若能得出相同的结论，这样的投资决策更正确。懂得越多，了解越深，投资者就越聪慧。特斯拉创始人马斯克经常说他的“第一原理”，对比于普通人经常用的“比较思维”，他认为：“我们在生活中总是倾向于比较——别人已经做过了或者正在做这件事情，我们就会跟着去做。这样的结果只能产生细小的迭代发展。‘第一原理’的思考方式是用物理学的角度看待世界的方法，也就是说，一层层剥开事物的表象，看到里面的本质，然后再从本质一层层往上走。这要消耗大量的脑力。”
特征 4 ：对于领域内的大部分问题，他们可以不用深入思考和分析，仅仅利用积累的方法、模型、框架去迅速解决。
对于困难的问题，他们能够抽丝剥茧不被现象和描述所迷惑，发现问题真正的核心是什么，基于积累的大量知识和问题模式选择合适的方法尝试解决，能够在解决问题的过程中自我监控并采用最合理的策略；对于完全陌生或者跨领域的问题，他能够界定自己擅长的部分和不擅长的部分，对熟悉的部分迅速搞定，对于不清楚的他乐于学习和请教，并善于与不同行业的专家合作。
对于专家而言，他们是为解决问题而存在的。挑战性的问题会激发他们的热情与动力，但大部分普通人认为的难题对于他们而言可能都不是问题，他们更喜欢追根溯源，从根本上解决问题。当你向他提出一个问题，许多时候他们会告诉你这根本不是问题，而真正的问题是因为欠缺以下内容：某个概念理解不够、某个方法不熟悉等。
特征5 ：专家永远保持好奇心，并承认自己的不足。
学习是他们的爱好，在自己熟悉的领域外他们仍然不断地拓展，在上下游、相关的领域他们也有很深的造诣与认知，遇到相关的高手时他总是虚心求教。随着时间的推移，专家心中的那个领域会越来越大，这个时候在普通人的眼里他们已经成为了很多个领域的专家。
特征6 ：真正的专家有自己的立场。
他们对于自己拿不准的东西会说不知道而不是大放厥词；对于自己专业领域内的观点和看法客观稳定，不会因为利益而去说假话讨好别人。当他们表达的时候，大部分都经过深思熟虑，如果自己没有想清楚，他们也会坦诚地说我需要研究一下。
现在之所以许多专家被批评和调侃为“砖家”“叫兽”，一个很重要的原因是不少专家认识不到自己的局限性，对于自己不懂的领域和问题指手画脚，对知识没有敬畏之心，闹出许多笑话；另一个更重要的原因是一些具备专业知识和经验的人在道德和人品上存在缺陷。利用人们对于专家的尊重和信任谋取不当的利益，从而丧失立场和尊严，这样的人即便有再高的知识水平，也配不上“专家”的称号。
1978年著名诗人徐迟在《人民文学》发表了名为《哥德巴赫猜想》的报告文学，介绍数学家陈景润。那个时代许多青少年的理想都是成为数学家和科学家，整个八九十年流行的说法是“学好数理化，走遍天下都不怕”。
那个年代，专家基本上等同于科学家。只有做科学研究的人，才能被称呼为专家，专家最牛的称号是“院士”。但有识之士也发现，科学、技术、工程的性质并不一样，也不适合将许多最优秀的人都归到科学院。所以在1994年，中国又成立了“中国工程院”，把那些做土木、水利、冶金、医药卫生、农业等各工程领域的顶尖人才汇聚起来，评选出“工程院院士”。
中国社会科学院也有自己的学部委员（曾经很长一段时间里，科学院的院士也叫学部委员），而中国社会科学院学部委员是中国社会科学院内的最高学术称号，也是中国哲学社会科学研究领域的精英群体，为终身荣誉，地位相当于中国科学院院士。
大致可以看出来，传统的专家认可通常有以下特点：
● 对于技能型人才里面的高手，更容易被认可为专家。
● 研究领域的人容易被认可为专家（从知识管理的角度看这些人的使命是创造新知识）。
● 理、工、农、医这些专业的人容易被认可为专家，而管理人员官方认可的较少。在中国工程院设置了工程管理学部，可以算作工程管理方面的顶尖专家认定。
被传统认可的专家主要是那些依赖于个体能力完成任务的人，而经营管理工作却需要依赖于他人完成任务达成目标，所以传统的专家认定很少考虑经营管理人员。就是因为其个人价值评定较难，更多地依赖于实践而非成熟的理论，环境、文化、管理对象对于结果的影响较大，测量难度较高。
但事实上，在经营管理上也是有高低水平之分的。同样是县委书记，有人做得游刃有余、绩效斐然且受人尊敬，而有人则做得怨声载道、毫无创见，这背后一定有原因；同样地，人力资源经理也有高低之分，这其中也有自己的规律和原因。
德鲁克在提出知识工作者概念的时候，虽然也包括那些生产知识的人（如科学家），但他更关注的是知识的传播（编辑、教师）、利用（医生、工程师）的角色。本书面向的读者也是如此，里面涉及的理念、方法更多适用于实务界而非科学研究者，主要面向在各类企事业单位从事管理、研发、生产、营销、运营的人。
但同是知识工作者，其差异也会很大。一名在中国移动公司10086接线的客服代表与一位做风险投资的大佬，都是在做处理信息和知识的工作，但他们的工作对于信息和知识的使用与创造要求却迥然不同。所以，有必要对知识工作者进行再分类。由于分类目的不同，对于知识工作者的分类是一个有意思的话题，相关的研究也有很多。在本书中，我们主要根据两个维度去分类。
（1）知识工作者工作中需要的协作程度：该项工作是需要个人独自完成还是需要跟他人协作完成。
譬如医生，虽然对于疑难病症也需要跟其他专业的医生进行会诊，或者请教其他人，但他们的大部分日常工作主要依赖于自己根据患者的情况做判断。而销售总监可能也要亲自销售产品，但其核心价值和绩效却来自他所带领的销售团队的绩效。
医生这个职位所需要的协作程度较低，而销售总监则需要的协作程度较高；医生这个岗位在工作中对于协作的要求较低，而销售总监则要求较高。
（2）知识工作者在工作的程序化程度：有章可循还是需要不断判断。
对于公民而言，应该是“法无禁止即可为”，而对于政府而言，则是“法无授权不可为”，所以大部分政府普通公务员所办理的事情，都是程序化、有章可循的，按照法律法规的要求，必须一步一步地执行，每个公务员负责其中的一个或者几个环节。
但对于医生而言，每次都需要基于具体患者的检查指标去确定病因、治疗方案，需要医生每次都进行不一样的判断。
基于以上两个维度，结合起来会形成图1-1中的四类角色。
图1-1 职业角色分类
每一类角色都会有自己的专家，如专家型医生、专家型工程师、专家型公务员、专家型IT运维人员等等。这是由人的差异性决定的，因为不同的人擅长的领域和方向不同，所以每个致力成为专家的人应该选择最适合自己的领域和方向。在这方面，全球知名的教育心理学家霍华德·加德纳（Howard Gardner），在1983年提出的“多元智能理论”给了我们启发，这个理论也成为了20世纪90年代西方教育改革的重要理论依据之一。
人类的智能是多元化而非单一的，在《心智的架构》（Frames of Mind，Gardner，1983）这本书里提出，人类的智能至少可以分成 7 个范畴（见图 1-2）。在 1995年相关论述中又加入了“自然认知智能”，即主要由以下8项组成：
图1-2 人的多元化智能
（1）语言智能（Word Smart）；
（2）数学逻辑智能（Logic Smart）；
（3）空间智能（Picture Smart）；
（4）身体运动智能（Body Smart）；
（5）音乐智能（Music Smart）；
（6）人际智能（People）；
（7）自我认知智能（Self Smart）；
（8）自然认知智能（Naturalist Intelligence）。
每个人都有这8项技能，但不同的人可能擅长其中的几种，每个人都拥有不同的智能优势组合。
传统教育过多地强调了语言、数学、逻辑智能，这对擅长于其他智能的人是不公平的。当然，这些不同智能的形成与发展并不完全是天生的，它们依赖于环境和教育因素，需要经过学习、实践来提升。
从知识工作者的角度来说，四种角色的任务需要不同的智能支撑，譬如：对于协作要求很高的岗位，需要较强的人际智能、自然认知智能；对于判断和决策要求很高的岗位，则需要数理和逻辑智能；等等。
但对每种角色，那些真正下功夫学习、实践并思考的人们，都有机会成为专家！在实践中也是如此，各领域都有让同行钦佩的人。
再强调一遍，本书所指的专家是指知识工作者中从事实务工作的专家，并非科学家或者音乐、体育领域的高手，包括上面四个维度的岗位和领域。
那么，请思考：
（1）从当前的岗位判断，你最可能成为哪个领域的专家？
（2）董明珠、贾玲、吴敬琏、屠呦呦、徐小平，他们是本书所指的专家吗？