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做出一个良好的决策，有多大成分是依靠技术？下面讲讲我读研究生期间的两件事。
第一件，去微软亚洲研究院面试，被问了这样一个问题：有一款软件定于几天后在全国各省发布，但是现在发现软件有Bug，发布前修改完Bug已无可能。在这种情况下，建议如何去做？这个问题，当然没有所谓的正确答案，重点是看思路。
第二件，数据库课程中有这样一个项目实践：有一个清华同方数据库导出的数据文件，文件里面有500万条数据，要将其导入Oracle数据库中，评价的标准，一是导进去的条数要尽量多，二是导进去的字段内容要尽量准确、不失真。这实际是一个（跨数据库的）数据迁移任务。
这两件事，我都以失败告终。第一件，我的答案并没有得到面试官认可；第二件则更糟糕，使用Oracle的命令进行操作，数据格式不兼容问题严重，很多数据无法导入，即使导入的，也因强制类型转换问题造成数据失真。真正迁移成功的数据，屈指可数。
拿同样经历过这两件事的同学来对比一下。对于第一件事，他的答案是：既然已经没有任何办法，那么策略应该是尽量减少损失，可以先在新疆、西藏等用户少的地区发布产品，将东南沿海用户多的地区放在后面，为修改Bug争取宝贵的时间。对于第二件事，他先是遇到和我一样的问题，然后调整策略，解决办法是先将同方数据库文件迁移到SQL Server数据库，然后从SQL Server向Oracle迁移，他的理由是，同方数据库与SQL Server都是基于Windows操作系统的，甚至是内核相似的，因此两者之间的兼容性应该比较好，SQL Server与Oracle都是业界知名、技术成熟的产品，市场上的工具套件也比较完善，在两者之间导数据，效果应该比较好。事实证明，以SQL Server作为桥梁，的确是锦囊妙计。
两件事的结果不言自明，同学均取得了完胜，不仅课程得了高分，而且拿到了微软的Offer。对此，我的认知是，想做出强于常人的决策，可不是“认真刻苦学技术”这么简单。仅凭机械式学习，无法在众多竞争者中成为佼佼者。技术决策绝非是纯粹的技术工种，而是一种综合能力素养。
当初的理解，无疑是浅显、稚嫩的。如何才能拥有最强的决策能力？下面我用成熟、结构化的观点，来给出答案：以常识（认知）为基础，以（科学）技术为核心，最终以艺术为大成。
第3章的内容即属于软件领域从业者应该掌握的常识，从某种角度来说，我们可以把这些当作真理。什么叫作不掌握常识？例如，某些人想造出永动机，或想超越光速，这样的尝试一定是失败的。试图突破能量守恒定理、速度极限，一定是徒劳的。即使量子计算能够将破译密码的速度提高百万倍，也没有突破任何真理级别的极限。
在计算机领域，我们应当掌握冯·诺依曼定理、摩尔定律这样的基础理论，在软件领域工作，除了需要大量使用泛数学知识，还时常依赖物理领域的知识。千万别忘记，我们还经常将建筑业作为软件架构的“近亲”，例如将架构设计比作盖大楼，两者在很多（尤其是过程方法）方面大同小异。那么软件工作必须遵循人类历史上相关学科已经总结的真理。
我们多数的技术决策工作是依赖科学技术的。这个道理显而易见，理解科学和运用技术的能力越强，决策能力越强，只要情商没太大问题，（技术力与决策力）两者之间可以是正比关系。本书所讲的设计模式、架构风格等可用的软件设计技术与方法，都属于技术范畴。
科学和技术具有可重复的特点，这是软件能够得到预期结果的核心保证。今天能煮熟米饭的方法，明天还可以煮熟米饭。今天写的“Hello World”Java程序可以运行，明天这么写还可以。绝大多数工作不会超出已知技术的范畴，号称要自创什么技术的人，多是自不量力，或是刻意“摆花花架子”。
需要注意一点，这里并没有对科学与技术做严格的区分。其实二者并非一回事，科学侧重于理论，技术则偏向于应用。
如果决策能力满分为100分，常识、真理，以及科学和技术，这些能力能达到的上限，只能是90分，最后的10分属于艺术。苹果手机技术指标比不过同价格的华为手机，喜欢苹果手机的人，更多是认为苹果手机将科学技术与艺术的结合做得更好。因此，是最后的艺术因素起了作用。放眼奢侈品领域，多数产品都具有如此规律。同理观之，优秀的技术决策者，拥有独特的艺术天赋，让他们做的事情能够趋于尽善尽美。
1.1.1节中，笔者将编程与画画做类比，两者都是独立的艺术创作过程。在利益驱使下，能够掌握科学技术的人很多。但是如果缺乏艺术天分（例如建筑、绘画的审美观），或是没有从技术迈向艺术的能力，技术决策能力一定会遭遇瓶颈，这就是所谓的天花板。
对立志深扎于职场之士，本节的内容，应该算是有所指点。但是，能否做技术管理岗，因人而异、因时而异，可遇不可求。虽然具备天性洞察力、为人行事八面玲珑者占据天然优势，但是，技术管理也可另取其道，走朴实无华路线。希望读者不必有任何负担。
相比其他院系，计算机系好像是一个更大的人才圈，可容纳人才的范围更广、类型更多。在班级里，前排那个长发女同学可能拥有数学家的潜质，后排那个卷发男同学则更想当一名工程师。这些同学中，一定还有建筑师、画家，甚至是社会活动家等各种标签的人才，不排除还有几个未来的商业翘楚。很多同学有个共同点，那就是对学校生活总是流连忘返，仿佛“一年三百六十日，日日如此，倒也乐此不疲
”。
逐渐临近毕业，为早日给家里添砖加瓦，浮躁心态占据了主导地位，我已经不再留恋校园生活。那时的学校，在我眼中一方面像是远离自然、培养无土蔬菜的实验室，象牙塔里的“温暖”令我感到不适；另一方面像是无规则竞争的荒野之地，“寒冷”无比。这与初入校门时的心态真是截然相反。很多事情回想起来都是如此，有时喜欢到无以复加的程度，有时则离经叛道，对周遭的一切淡漠如斯。
要想在IT领域混出个名堂，相比于才华横溢、五星智商的那些同学，我倒是觉得书呆子这个词更适合形容自己。书呆子可能必须走属于自己的技术路线，才能打造一份未来同学聚会上不太差的人生价值成绩单，实现“复仇”。我的复仇方式，只有充分地利用特质，发挥好洞察力、抽象力方面的才能，为行业做些更有价值的事。这其实并没有什么高大上之处，更合理的解释应该是，要成为真正的读书人，这是必然要承担的一种无形压力。
无论如何，思考“自己适合做些什么、做这些的意义何在”的问题，从求学时直至如今，贯穿始终。用自夸一些的说法，可对此美其名曰为一种“系统化思维”。20多年前的这些认知，对我产生了深远影响，直至今日。在闲聊时我常与员工分享建议，例如，如果掌控力不强，可以选择做一些小项目，应该拥有“不以项目大小论英雄”的良好心态；计算机的世界足够大，如果在洞察人性和行为方面有天赋，并不一定非要改行做销售，可以去做IT项目管理。
信息技术行业的两大从业方向，一是做基础科学或底层（系统、算法类）研发，二是做（应用）项目。
在行业发展的初、中期，更多的人愿意做项目，在市场未成熟之时，这是挣快钱的好机会。但是，做应用项目的人，可能会发现应用的知识过时得特别快，而且不同项目的场景不同，每个甲方情况不同，各个项目的场外因素众多。在不同项目间切换，每个项目从头开始，这导致难以连续地去积累、深化技术。因此，近20年，很多技术创业者的人物画像变为了生意人。
市场机会转瞬即逝，一旦生产关系基本固化、行业发展相对成熟，这样的趋势就会悄然发生转变，从事算法和系统级研发的岗位会更被推崇。这类底层技术岗位的知识技术更深，具备更强的抽象性、更多的理论通用性。做系统和算法，不仅职业生涯更稳定，而且“越老越值钱”。
选择从业方向要贴合行业发展的要求，这是大势所趋。对于个人而言，或许没必要如此锱铢必较，毕竟“三百六十行，行行出状元”。但不论处于信息技术的哪个赛道，都应该尽早认识如下三点。
第一，注重职业发展的杠杆效应，或者称为乘法效应。市面上不乏这样的人，开发出一门不错的课程，做成视频教程发布到网上，作为讲师出去讲课或接单企业培训，还是这套内容，换个表达形态，整理成书出版发行。将一个技能反复使用，能够做到“一鱼三吃”，是明智的选择。
做一点延伸，对于想做投资的人，或许最好的投资恰恰是自己的专业。在一定的积累上再次积累，才有可能发生乘法效应，创造一种可叠加的进步。
第二，注重智慧的提炼。只要社会在发展，科技在进步，就不存在不会衰减的技能。与技能不同，智慧并不会随着时间而衰减。两千年前的道德经还在广为流传，儒家思想、佛学……皆是如此。不论是做底层技术还是跑应用项目，不论是深耕一门独门绝技还是以人脉关系筑起护城河，只要保持鲜活的思维、独立的思考，将意识下沉，就会在任何种类的工作中发现长久有效的规律、方法论，并以此形成自我的核心支撑。
第三，做生产者，别做消费者。成功的企业家总是先人一步，在“跑马圈地”之争中占得先机。在商业市场环境下，人与人的竞争结果也因此形成，如果用短视频平台来做比喻，打造平台的（生产者）叫作精英，刷手机看视频的（消费者）是普通人，消费者不仅将自己的时间奉献给了生产者，还不知不觉充当了平台的免费宣传推广者。
另外需要注意一点：相比于外在的体力劳动和操作性工作，知识与经验存在于思想与意识形态中，因此具备一定的欺骗性风险。从统计概率上说，成为体育界的世界冠军，比成为亿万富豪要容易，但是普通人明确知道自己注定与世界冠军无缘，却仍然怀揣着成为后者的梦想。
绝大多数新技术的半衰期不会超过5年，这个时间还在不断缩减。以大模型为例，从2023年正式登场，一年时间内已经百家争鸣，进入“百模大战
”时代。如果不是国产GPU算力研发和生产还有些跟不上，这个速度还要更快。如此说来，也就不难理解为何会有“35岁危机论”了。在信息技术急速发展、更迭的态势之下，所谓“长年资历”的价值明显褪色，5年之前的项目经历或许对当前的项目并无大用，反倒可能是一种历史负担。年轻人可以通过两三年的时间快速获得必要的项目经验。
对于没有特殊资源的（软件业）普通群体而言，知识与能力的增长量大于衰减量，是避免35岁危机的唯一选择。进入通用人工智能时代更是如此。人被机器淘汰的趋势如果愈演愈烈，必然倒逼（全人类的）人才教育与培养体系尽快地转型、创新。同时，也是要求每个人更加关注智慧，而非技能。
言归正传，以架构来做本节的收尾。架构具有技能与智慧双重属性，从广义上理解，其思想与思维更重于软件技术。智慧的产生是个抽象的过程。对任何人、任何类型的工作，智慧不会嫌贫爱富、挑三拣四。如果将智慧认为是终极目标，那么对于架构而言，不论从业者沉浮于计算机世界中的哪个赛道，不论从事何种工作，最终都可以殊途同归。