评李彦宏先生的内部邮件

评李彦宏内部信
  • 引子

这两天读了李彦宏先生给内部员工的内部邮件,感觉应该是真的,所以稍微做点评价。

邮件有三个要点,并不复杂:提倡面对变化、反对小资呼唤狼性、减少管理层级。

这三者间应该是因果关系,因为要面对变化,所以反对小资,小资没有战斗力。

因为要激发狼性,所以要减少管理层级,提升效率。

  • 简评

单纯从逻辑上来分析,这封邮件提倡的东西是会失败的,李彦宏先生发现了问题但解题思路很可能偏了。

什么是狼性,狼性也许表现为敏锐的嗅觉、不屈不挠奋不顾身的进攻精神,群体奋斗,但其根本驱动则是生存所面临的巨大压力。

生存威胁是所有狼性表象的动力之源。

而从马斯洛等心理学家的归类来看对水,对食物,对基本安全的需要处在需求的最低层次。

想用它来驱动一个已经处在食物链高端的公司,是有其内在矛盾的,这点有点抽象下面来做点解释。

  • 分析

当一个人满足了基本需要之后,他可能处在得过且过的状态。

形象来讲是一个人买了房子和汽车,但有生之年绝对买不起别墅的时候人就会失去斗志。

失去斗志应该就不太愿意奋斗,不太愿意适应外部世界的变化。这应该就是李彦宏先生厌恶小资的原因。

但解决的时候,你说我要人为制造不安全感,让你们重新感受生存的威胁,呼唤狼性,这等价于开历史倒车,和大禹他爹治水的套路一样。

也等价于和大多数人追求幸福生活的基本意愿叫板,未见其利,先见其害,如果细观历史就会发现这是很多牛人会挂的原因

单纯从狼性的作用而言,其更适合创业初期的公司,适合苦大仇深的人群,包括华为,如果不挂,需要的都是用一种新的精神来取代狼性。

再形象一点讲,无论是百度还是华为抛开CEO不论,其高管都是腰缠万贯之人,他们里基本需要的层次太远了,你怎么让这些人有狼性,你怎么让他们奋不顾身。

如果这些层级都无法奋不顾身,而只有底层兄弟如此,那就是一个新的矛盾。

  • 疑点

但无疑的敏锐的嗅觉,进取精神始终是需要的,上面说的只是不适合用代表基本需要的狼性来驱动,而是要向更高层次的人类需求上寻找依托。

这点很有意思,李彦宏先生有很好的留美背景,但不去参照GoogleFacebook反过来参照华为,实在是看来蹊跷,也许有啥外人看不到的特别考量。

也没见Google这种公司提倡什么狼性,好的产品还是一个个出来。

  • 小结

敏锐的嗅觉,进取精神背后是用什么来驱动,直接影响相应的措施。

如果是狼性,那么无疑的胡萝卜加大棒是合理的,否则就扯了。

胡萝卜加大棒不是不需要,但作为最基本的一种约束,根本不需要强化,他适应的是福特汽车那个年代。

并和创新间存在深刻的内在冲突,创新需要的是一种主观意愿,而胡萝卜加大棒下更多的是被动服从。

形象来讲,这份邮件里可以看到目标和想达成目标的手段间的矛盾,如果没调整我认为这必然会失败。

一个人,一个公司,甚至一个社会其内在蕴含的矛盾往往会冲毁其自身,这是辩证法,在大时间尺度下接受过检验,百度最终如何,我们且拭目以待。

  • 最后声明

我对所有中国的创业者们(或者说华裔们)保持敬意,无意诋毁。

高晓松在“晓说”里说了一个很有意思的现象,他说在好莱坞,犹太裔就是升迁快,因为好莱坞就是犹太人的。

一个犹太裔可能很年轻就可以管大中华区,而华裔奋斗一辈子顶天是某个公司的副总裁。

所以尽管资本归属和CEO国籍归属可能会多样化,但正是很多身处中国的互联网公司为中国程序员群体提供了一个出口,

把很多人拉到了一个可以和国际大公司比较长短的平台上,这点非常值得肯定。

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理想流口号:创建超一流方法论,为培育超一流软件公司贡献力量。

理想流博客:http://blog.youkuaiyun.com/leezy_2000


内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
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