进化思维:理解事物如何演变到今天

引子:为什么键盘是QWERTY布局?

打开你的电脑或手机键盘,你会发现一个奇怪的现象:

字母不是按照ABCD顺序排列,而是QWERTY。

为什么?

标准答案(错误): “因为QWERTY布局打字最快、最高效。”

真实原因(进化视角):

1870年代,打字机刚发明时,机械结构简单:

• 打字太快,金属字臂会卡住
• 设计师Christopher Sholes故意把常用字母分散开
• 目的:减慢打字速度,避免卡键!

QWERTY诞生了,初衷是"打字慢一点"。

但到了1970年代:

• 电脑键盘出现,不再有机械字臂
• 研究证明:Dvorak等布局比QWERTY快20-30%
• 逻辑上,应该全面改用更高效的布局

但现实:

• QWERTY仍然是全球标准
• 几乎所有键盘都是QWERTY
• 连触屏手机也延续QWERTY

为什么?

这就是进化思维的核心洞察:

事物的当前状态,不是因为"最优",而是因为"进化路径"。

QWERTY的锁定:

1. 历史偶然:最初是为了解决机械问题
2. 网络效应:打字员都学了QWERTY,雇主就买QWERTY键盘
3. 路径依赖:越多人用,转换成本越高
4. 锁定效应:即使有更优方案,也难以改变

这不是设计的结果,而是进化的结果。

今天,让我们学习进化思维——理解为什么世界是现在这个样子,以及如何利用进化规律做出更好决策。

一、什么是进化思维?

1.1 进化论的核心机制

查尔斯·达尔文在《物种起源》(1859)中提出的进化论,不只是生物学理论,更是一个通用思维模型。

进化的三个核心要素:

1. 变异(Variation)

同一物种个体之间存在差异

生物界:
- 同样是长颈鹿,有的脖子长,有的短
- 同样是人类,有的高,有的矮

商业界:
- 同样是电商,有的主打低价(拼多多),有的主打品质(天猫)
- 同样是咖啡店,有的是快速标准化(瑞幸),有的是第三空间(星巴克)

2. 选择(Selection)

环境"筛选"更适应的变异

生物界:
- 环境干旱 → 耐旱的植物存活
- 天敌增多 → 跑得快的动物存活

商业界:
- 疫情来临 → 线上业务强的公司存活
- 消费升级 → 高品质产品的公司增长

3. 遗传(Inheritance)

优势特征传递给下一代

生物界:
- 长脖子长颈鹿生的小鹿也脖子长
- 特征积累,种群整体进化

商业界:
- 成功企业的做法被模仿(最佳实践传播)
- 组织文化代代相传
- 制度和流程固化下来

进化的公式:

变异 + 选择 + 时间 = 进化

关键:
- 不是有目的的设计
- 而是无数次试错的结果
- 适者生存,不适者淘汰
- 长期积累,形成复杂系统

1.2 进化思维 vs 设计思维

示例:眼睛的进化

设计思维: “眼睛是为了看东西,所以被设计成这样。”

进化思维: “最初的生物有光敏细胞(随机变异),能感知明暗的比不能的更容易生存(选择压力),这个优势遗传给后代,经过数亿年,逐步进化出复杂的眼睛结构。

眼睛不是一次性设计出来的,而是一步步试错演化的结果。所以眼睛有盲点(视神经束穿过视网膜)这种’设计缺陷’,但在进化过程中’够用了’。”

1.3 进化思维的核心问题

运用进化思维,关键是问对问题:

不要问:

• “这个东西的目的是什么?"(目的论)
• “谁设计的这个系统?"(设计论)
• “为什么不是更优的方案?"(最优论)

而要问:

• “这个东西是如何演化到现在这个状态的?"(历史视角)
• “什么环境压力筛选出了这个特征?"(选择压力)
• “为什么这个特征能够存活下来?"(适应性)
• “有什么约束导致了当前的路径?"(路径依赖)

二、进化思维在商业中的应用

2.1 案例:腾讯的组织进化

腾讯从1998年的5人小公司,进化到2020年市值5000亿美元的巨头,不是一次性"设计"出来的,而是不断试错、适应、进化的结果。

第一阶段:模仿生存(1998-2004)

变异:

• 马化腾看到ICQ(以色列即时通讯软件)
• 创建OICQ(后改名QQ),中文界面,本地化

选择压力:

• 中国互联网用户暴增
• 但收入模式不清晰(模仿ICQ的会员制不成功)

关键突变:移动梦网

• 2000年,与中国移动合作,短信增值服务
• 用户发短信,腾讯和移动分成
• 这个"变异"救了腾讯(之前快倒闭了)

适应结果:

• 找到收入来源,活下来
• QQ用户数从百万级→千万级

进化洞察:

• 不是一开始就设计好商业模式
• 而是试错:会员制不行→短信增值服务行→就这么做
• 环境筛选:能找到收入的活下来,找不到的死掉

第二阶段:多元化试错(2004-2011)

大量变异: 腾讯疯狂尝试各种业务:

• QQ游戏、QQ秀、QQ空间、QQ邮箱、腾讯网、搜搜、拍拍、财付通、QQ音乐、腾讯视频、腾讯微博…

策略:赛马机制

• 内部多个团队同时做类似产品
• 用户数据说话,优胜劣汰
• 例:微信 vs QQ微信(张小龙团队 vs QQ团队)

选择压力:

• 用户增长
• 活跃度
• 收入潜力

适应结果:

• 游戏(尤其网游)成为现金牛
• 社交(QQ、Qzone)巩固护城河
• 很多尝试失败(搜搜、拍拍等),但不影响整体

进化洞察:

• 不是精心规划每个业务
• 而是大量试错,让市场选择
• 失败的关掉,成功的加倍投入
• “变异库"足够大,总有适应环境的

第三阶段:微信时代的适应(2011-2018)

环境巨变:

• 移动互联网兴起
• PC时代的QQ优势可能失效

关键变异:微信

• 2011年,张小龙团队推出微信
• 最初只是移动端即时通讯(已有很多竞品)

快速迭代(微进化):

• V1.0:基础聊天(2011.1)
• V2.0:语音消息(2011.5)← 杀手锏!
• V2.5:查看附近的人(2011.8)
• V3.0:漂流瓶、摇一摇(2011.10)
• V4.0:朋友圈(2012.4)
• V4.2:视频通话(2012.7)
• V4.5:语音搜索(2012.11)
• V5.0:表情商店、游戏中心(2013.8)
• V6.0:红包(2014.1)← 绑定支付
• …

选择压力:

• 用户量:从0到10亿
• 日活跃度:从低到高
• 支付渗透率:从无到普及

适应结果:

• 微信成为移动时代的超级入口
• 腾讯从PC巨头→移动巨头的转型成功
• 很多功能试了不成,就砍掉(如微信电话本)

进化洞察:

• 不是一开始就知道微信要做什么
• 而是快速迭代,试错,看什么留下用户
• 环境反馈:用户用什么功能→加强;不用→砍掉
• 语音消息、红包都是"适应性突变”

第四阶段:生态化(2018-至今)

环境新压力:

• 移动互联网红利消失
• 增长放缓
• 监管加强

新变异:产业互联网

• 2018年,腾讯宣布组织架构调整
• 新增云与智慧产业事业群(CSIG)
• 从To C → To B+To C

进化机制:

• 保留:社交(微信、QQ)、游戏(依然是现金牛)
• 强化:企业服务、云计算
• 探索:AI、自动驾驶、芯片等前沿领域

进化洞察:

• 环境变了,企业必须变
• 不变的被淘汰(如诺基亚)
• 变的方向不确定,所以多方向试错
• 保留核心优势,同时开拓新领域

腾讯进化的总结:

不是:

• 20年前就规划好今天的样子
• 有一个全知全能的设计师

而是:

• 不断试错,快速迭代
• 环境筛选,适者生存
• 保留有效的,淘汰无效的
• 在变化中持续适应

马化腾的话:

“我们不知道未来会怎样,所以我们要保持小步快跑、快速迭代的能力,让市场和用户来选择。”

这就是进化思维!

2.2 案例:亚马逊的进化式创新

亚马逊从1994年的网上书店,进化到2020年的全球电商+云计算+AI+物流+内容巨头,是经典的进化案例。

进化树:

1994-1997:在线书店
    └→ 适应:互联网购物兴起
       变异:只卖书→扩品类

1998-2002:综合电商
    └→ 适应:需要降低成本
       变异:开发内部物流系统

2003-2006:物流网络
    └→ 适应:内部IT系统强大,闲置
       变异:AWS云计算(卖给外部)

2006-2010:云计算巨头
    └→ 适应:电商竞争激烈,利润薄
       变异:Prime会员(锁定用户)

2010-2014:会员生态
    └→ 适应:会员需要更多价值
       变异:Kindle、Prime Video、Alexa

2014-至今:多元生态
    ├→ 电商(亚马逊商城)
    ├→ 云计算(AWS,占利润70%+)
    ├→ 物流(自建配送网络)
    ├→ AI(Alexa智能助手)
    ├→ 内容(Prime Video、Kindle)
    └→ 实体(收购全食超市)

进化特征:

1. 相邻可能性(Adjacent Possible)

每一步创新都是在前一步基础上的"微进化":

书店 → 综合电商(相邻:都是电商)
内部IT → AWS(相邻:把内部能力外部化)
电商用户 → Prime会员(相邻:深化用户关系)
Prime会员 → Prime Video(相邻:增加会员价值)

不是跳跃式的(书店直接做云计算),而是逐步演化

2. 外部化副产品(Exaptation)

生物学术语:原本为A功能进化的器官,被用于B功能
例:鸟的羽毛最初是为了保暖,后来用于飞行

亚马逊:
- AWS:原本是内部IT基础设施(为电商服务),后来发现可以卖给外部 → 成为最大利润来源
- 物流网络:原本为自营服务,现在也服务第三方卖家
- Alexa:语音助手本身可能不赚钱,但成为智能家居入口

副产品变成主产品!

3. 快速试错,及时止损

亚马逊的失败项目:
- Fire Phone(2014):智能手机,惨败
- Destinations(2015):旅游预订,关闭
- Amazon Local(2015):团购,关闭
- Dash Button(2019):一键下单按钮,停产
- ...

贝佐斯的态度:
"如果你知道它一定会成功,那就不叫实验。"

失败了就砍掉,成功了就加倍投入,这是进化!

4. 长期主义 = 给进化足够时间

AWS从2006年推出,到2010年才开始规模化盈利,花了4年
Alexa从2014年推出,到现在仍在持续投入,尚未大规模盈利

但亚马逊愿意等,给"变异"足够时间被"选择"

短期主义者早就砍掉这些项目了(季度财报压力)

进化洞察:

• 亚马逊不是有一个20年总体规划
• 而是:核心原则不变(客户至上、长期主义),具体路径试错
• 每一步都是适应环境的结果
• 现在的AWS巨头地位,1994年的贝佐斯不可能预见到

2.3 案例:字节跳动的算法进化

字节跳动的推荐算法,是如何进化到今天的精准度的?

不是:

• 张一鸣2012年就写好了完美算法
• 一次性设计出最优方案

而是:

• 算法本身在"进化”
• 数百万次A/B测试的"自然选择"结果

算法进化机制:

1. 变异:持续产生新版本

每天:
- 工程师提出改进方案(如改变特征权重、新增特征、调整模型结构)
- 自动生成数十个算法变体

每周:
- 数百个算法变体在线测试

2. 选择:A/B测试筛选

选择压力(指标):
- 用户停留时长
- 点击率
- 完播率
- 次日留存率
- ...

规则:
- 新算法vs旧算法,随机分流
- 数据好的保留并推广
- 数据差的淘汰

每天淘汰几十个变体,保留几个优秀的

3. 遗传:优秀特征传播

某个特征(如"视频前3秒的吸引力权重")在A/B测试中表现好:
- 这个特征被保留
- 传递到下一代算法中
- 成为基线(baseline)

下次迭代在这个基础上继续变异

结果:

2012年今日头条1.0:
- 简单协同过滤
- 准确率一般

2016年:
- 深度学习模型
- 数百个特征
- 准确率大幅提升

2018年抖音:
- 视频理解(CV)
- 用户理解(NLP+行为)
- 实时个性化
- 准确率极高("太懂我了")

2020年:
- 多模态模型
- 跨场景学习
- ...

算法从"笨"到"聪明",是进化的结果!

进化的关键:

1. 海量变异:每天产生大量算法变体
2. 严格选择:用户数据是无情的筛选器
3. 快速迭代:每天/每周更新,不是每年
4. 积累优势:每一代比前一代略好一点,长期积累,质变

这不是设计,是进化!

张一鸣:“我们的算法不是某个天才设计的,而是数据和机制’自然选择’的结果。”

三、进化思维的实践框架

3.1 用进化视角分析现状

看到任何现象,问4个进化问题:

问题1:历史路径是什么?

不是问"为什么是这样",而是"如何变成这样"

示例:为什么中国移动支付这么发达?

设计视角(错误):
"因为中国政府规划得好"

进化视角(正确):
1. 历史偶然:信用卡不普及(vs欧美)
2. 变异:支付宝(淘宝交易需要)、微信支付(红包)
3. 选择压力:方便(不用带钱包)、补贴(早期返现)
4. 网络效应:越多人用,越多商家支持,越方便
5. 路径依赖:一旦形成,难以改变

不是设计的,是演化的!

问题2:什么环境压力筛选了这个特征?

示例:为什么互联网公司都是扁平化组织?

选择压力:
- 快速变化的市场 → 需要快速决策 → 层级少
- 知识工作者 → 不适合命令控制 → 需要自主
- 人才竞争激烈 → 需要激励 → 股权、文化

传统层级制公司在互联网领域生存率低(被淘汰)
扁平化公司适应性强(被选择)

结果:行业整体进化为扁平化

问题3:为什么没有更优方案?

如果有明显更优方案,为什么没被采用?

通常原因:
1. 路径依赖:切换成本太高(如QWERTY键盘)
2. 网络效应:现有方案用户太多,难以改变
3. 隐性约束:看似更优,但忽略了某些约束
4. 局部最优:当前方案是"局部"最优,但跳到"全局"最优需要先经过更差的状态(进化的限制)

示例:为什么眼睛有盲点?
因为视神经从视网膜前方穿过(章鱼眼睛从后方穿过,没盲点)
但人类眼睛进化路径已锁定,无法重新来过

问题4:未来可能如何进化?

基于当前状态+环境压力,推测进化方向

示例:电商行业未来?

当前:
- 头部集中(阿里、京东、拼多多)
- 竞争激烈,利润薄

环境压力(变化):
- 流量成本越来越高
- 用户要求越来越个性化
- 监管越来越严(反垄断)

可能进化方向:
- 分化:垂直电商、社交电商、内容电商等细分领域进化
- 共生:与线下融合(新零售)
- 新变异:AR/VR购物?AI个人助手?

不是预测确定的未来,而是识别可能的进化方向

3.2 在组织中应用进化机制

如何让你的团队/公司"进化"得更快更好?

原则1:增加变异

变异是进化的原料,没有变异就没有进化

实践:
- 鼓励试错:允许失败,失败不惩罚(在合理范围内)
- 多元化:团队成员背景多元,想法多元
- 头脑风暴:定期产生新想法
- 20%时间:让员工做自己感兴趣的项目(Google)
- 黑客马拉松:短时间内产生大量创意原型

目标:每月产生10个新想法/新尝试

原则2:严格选择

不是所有变异都保留,要有筛选机制

实践:
- A/B测试:用数据说话
- 小规模试点:先小范围验证,再推广
- 里程碑评估:设置检查点,不符合预期就止损
- 赛马机制:多个团队做类似项目,优胜劣汰

目标:10个尝试中,保留2-3个,淘汰7-8个

关键:要真的淘汰!很多公司不敢砍项目,导致资源分散

原则3:快速迭代

进化速度 = 变异频率 × 选择强度 × 代际时间

缩短"代际时间" = 加速进化

实践:
- 敏捷开发:2周一个sprint
- 每周发布:不是每季度、每年
- 实时数据:当天就看到用户反馈
- 快速决策:不要等月度会议才决定

互联网公司vs传统公司的核心差异:
- 互联网:每周迭代 → 1年52代
- 传统:每季度评估 → 1年4代
- 进化速度差13倍!

原则4:保留核心,探索边缘

不是所有东西都变,核心稳定+边缘创新

实践:
70-20-10法则:
- 70%资源:核心业务(现金牛,不轻易变)
- 20%资源:相关创新(相邻可能性)
- 10%资源:前沿探索(可能完全失败,但万一成了呢?)

示例:
腾讯:
- 70%:社交(微信/QQ)、游戏
- 20%:金融(微信支付)、云计算
- 10%:AI、自动驾驶、机器人等

核心保证生存,边缘探索未来

3.3 个人成长的进化策略

如何让自己"进化”?

策略1:有意识的变异

不要一成不变,主动引入新元素

实践:
- 每月学一个新技能(哪怕业余)
- 每季度尝试一个新领域的项目
- 每年跨界学习(程序员学设计,设计师学商业...)
- 阅读不同领域的书(不只是专业书)

目标:持续扩展能力边界

策略2:环境选择

主动选择"选择压力"

生物不能选择环境,但你可以!

实践:
- 选择高增长行业(环境有活力,进化空间大)
- 选择快速迭代的公司(进化速度快,学习快)
- 选择优秀的同事(竞争压力,促进成长)
- 参加高质量社群(同侪压力)

避免:
- 舒适区(没有选择压力,不进化)
- 温水煮青蛙(环境慢慢变差,没察觉)

策略3:快速反馈

缩短"代际时间"

实践:
- 每周复盘:本周学到什么?做对了什么?错了什么?
- 每月总结:进步了吗?要调整吗?
- 寻找快速反馈的工作(不要等年终才知道表现)
- 建立个人指标仪表盘(追踪关键指标)

不要:
- 等年度总结才反思(太慢)
- 没有指标,凭感觉(无法知道是否在进化)

策略4:记录进化路径

记录你的"进化史"

实践:
- 写工作日志:每天记录学到的东西
- 建立个人知识库:Notion、Obsidian等
- 定期回顾:看6个月前、1年前的自己
- 识别模式:什么让你进步?什么阻碍你?

价值:
- 看到自己的进化轨迹(激励)
- 识别有效的"变异"(重复)
- 避免重复错误

四、进化思维的高级概念

4.1 路径依赖(Path Dependence)

定义: 当前状态受历史路径制约,即使有更优方案,也难以改变。

经典案例:铁轨宽度

现代铁路标准轨距:1435mm(4英尺8.5英寸)

为什么这个奇怪的数字?

历史路径:
1. 古罗马战车宽度:两匹马并排
2. 英国道路车辙:沿用古罗马宽度
3. 早期铁路:复用道路马车的轮距
4. 标准化:一旦大量铺设,无法改变

现在:
- 全球大部分铁路都是1435mm
- 即使工程师认为1500mm更优
- 但改变成本太高(所有火车、站台、隧道都要改)

锁定!

商业应用:

识别路径依赖:

你的产品/业务有哪些历史包袱?

示例:微软Windows
- 要兼容老软件(可能是20年前的)
- 架构上不如Mac OS优雅
- 但不能推倒重来(用户太多)

这是路径依赖的代价

利用路径依赖(建立护城河):

策略:尽早建立标准,锁定用户

示例:
- 微信:建立社交关系网络 → 用户迁移成本极高
- AWS:企业基础设施绑定在AWS上 → 换到其他云服务成本巨大
- iPhone:App生态、配件、习惯 → 换安卓成本高

一旦锁定,竞争对手即使做得更好,也难以撬动用户

打破路径依赖(颠覆创新):

策略:不是在老路径上竞争,而是开辟新路径

示例:
- 特斯拉:不是改进燃油车,而是电动车(新路径)
- 智能手机:不是改进诺基亚,而是触屏+iOS/Android(新路径)
- 拼多多:不是在淘宝模式上竞争,而是社交电商(新路径)

颠覆者的优势:没有历史包袱,可以从头设计最优方案

4.2 共同进化(Coevolution)

定义: 两个或多个物种相互影响,共同进化。

生物案例:蜂和花

- 花进化出鲜艳颜色、香味:吸引蜜蜂
- 蜜蜂进化出采蜜器官:适应花朵结构
- 花进化出更深的花蜜位置:确保蜜蜂沾上花粉
- 蜜蜂进化出更长的口器:够到更深的花蜜
- ...

你中有我,我中有你,共同进化

商业应用:

平台与开发者共同进化:

iOS生态:
- 苹果:提供SDK、App Store
- 开发者:开发优质App
- 用户:因为好App买iPhone
- 苹果:因为用户多,吸引更多开发者
- 开发者:因为平台大,更愿意开发
- ...

螺旋上升,共同进化

双方都进化出适应对方的特征:
- 苹果:提供开发者工具、分成机制
- 开发者:针对iOS优化,遵守App Store规则

企业与供应商共同进化:

丰田与供应商:
- 丰田:要求准时交付(JIT)
- 供应商:进化出精准生产能力
- 丰田:要求持续改进(Kaizen)
- 供应商:进化出质量管理体系
- ...

长期合作,深度绑定,共同进化

vs 传统:每次招标选最低价,供应商没有动力进化

竞争对手共同进化:

可口可乐 vs 百事可乐:
- 可口:推新口味 → 百事:跟进并差异化
- 百事:年轻化营销 → 可口:调整策略
- 可口:健康产品线 → 百事:也推健康产品
- ...

竞争推动双方进化(vs 垄断者可能停滞)

策略:

• 识别你的"共同进化"伙伴
• 建立长期关系,而非短期交易
• 投资于伙伴能力(帮助供应商提升)
• 预期对方的进化,提前准备

4.3 适应度地形(Fitness Landscape)

定义: 把所有可能的状态想象成一个多维空间,每个位置的"高度"代表适应度(适应环境的程度),形成起伏的"地形”。

可视化:

想象一个多山的地形:
- 山峰:局部最优(适应度高)
- 山谷:局部最差(适应度低)
- 最高峰:全局最优(最佳状态)

进化过程:
- 从当前位置(山腰)
- 通过变异"尝试"周围的位置
- 如果更高(适应度更好),移动过去
- 如果更低,留在原地
- 逐渐爬到局部山峰顶

局部最优陷阱:

问题:
- 你可能爬到一座小山顶(局部最优)
- 但真正的最高峰在另一座山(全局最优)
- 要到达最高峰,必须先下山(适应度暂时降低)
- 进化机制不允许"主动下山"(自然选择只保留更好的)

结果:被困在局部最优!

商业含义:

诺基亚的局部最优陷阱:

诺基亚在"功能手机"的山峰上:
- 功能手机做到极致
- 市场份额第一
- 利润丰厚

但:
- 智能手机是另一座更高的山
- 要到达那里,需要:
  - 放弃现有优势(Symbian系统)
  - 重新学习(触屏、iOS/Android)
  - 短期业绩下降(下山过程)

诺基亚不愿意"下山":
- 股东压力(业绩不能下降)
- 组织惯性(现有能力都围绕功能手机)
- 管理层认知(看不到另一座山)

结果:被困在功能手机山峰,眼睁睁看着苹果、三星爬上智能手机高峰

2013年,诺基亚手机业务卖给微软,终结

如何逃离局部最优?

策略1:增加变异幅度

不是小步调整,而是大胆跳跃

示例:
- 亚马逊从电商跳到云计算(大跨度)
- 特斯拉从高端跑车跳到大众电动车

策略2:保持多个位置

不是全押一处,而是同时探索多个山峰

示例:
- 腾讯:同时做微信和QQ(两个山头)
- 阿里:电商+云计算+金融(多个山头)

其中一个到达高峰,就成功了

策略3:改变地形

不是适应环境,而是改造环境

示例:
- iPhone:不是做更好的功能手机,而是重新定义什么是手机(改变地形)
- 特斯拉:推动充电桩建设、自动驾驶法规(改变环境)

地形变了,原来的山峰可能变山谷,你的位置可能变山峰!

五、常见误区与对策

误区1:目的论谬误

错误: “长颈鹿为了吃高处的树叶,所以脖子变长了。"(拉马克进化论,已被推翻)

正确: “长颈鹿群体中,脖子稍长的个体更容易吃到树叶,生存率高,繁殖更多,后代也脖子长。经过无数代,整个种群脖子越来越长。”

商业应用:

错误: “我们公司设立创新部门,是为了适应市场变化。"(目的论)

正确: “市场变化快,能快速适应的公司生存下来,不能适应的被淘汰。我们设立创新部门,是增加’变异’和’试错’能力,提升适应速度。但我们不知道哪些创新会成功,要靠’选择’(市场反馈)筛选。”

对策:

• 不要问"为了X,所以Y”
• 而要问"因为X,导致Y被选择”
• 因果链:变异 → 选择 → 适应,不是目的 → 设计 → 实现

误区2:过度适应当前环境

错误: “我们完美适应了当前市场,所以很成功!”

危险: 环境一变,可能瞬间灭绝。

恐龙的教训:

恐龙统治地球1.6亿年,完美适应当时环境。

但:
- 小行星撞击 → 环境巨变
- 恐龙过度专化,无法快速适应
- 灭绝

vs 哺乳动物:
- 体型小,需求少,适应性强
- 环境巨变后,反而繁荣

商业案例:柯达

柯达:胶卷时代的王者,完美适应胶卷市场

但:
- 数码相机出现 → 环境巨变
- 柯达过度适应胶卷(组织、技能、商业模式全围绕胶卷)
- 即使柯达发明了数码相机,也不愿意推广(会冲击胶卷)
- 2012年,柯达破产

过度适应 = 灵活性丧失

对策:保持适应性

不只是适应当前环境,还要保持适应未来环境的能力

实践:
- 核心能力通用化(不要过度专化)
- 保留冗余(看似浪费,但环境变化时有用)
- 持续探索边缘(10%资源做前沿探索)
- 组织灵活性(能快速调整)

目标:既适应现在,也能适应未来

误区3:以为进化有方向

错误: “进化是从低级到高级,从简单到复杂,朝着完美前进。”

正确: “进化没有方向,只有适应。适应当前环境就生存,不适应就淘汰。可能从复杂变简单(寄生虫退化),可能从高级变低级(洞穴鱼眼睛退化)。”

商业含义:

不是:

• “我们公司要进化到完美状态”
• “行业会沿着某个必然方向发展”

而是:

• “我们要适应当前和预期的环境”
• “行业会被环境塑造,环境变化,行业也变化”

示例:

2000年:所有互联网公司都在"门户化"(雅虎模式)
结论(错误):"门户是互联网的终极形态"

实际:
- 环境变了:宽带普及、Web 2.0
- 新物种:搜索(Google)、社交(Facebook)
- 门户衰落

没有"必然的方向",只有"当时环境的选择"

误区4:幸存者偏差

错误: 只研究成功者,总结"成功基因”,忽视失败者也有这些特征。

示例:

研究:成功企业都有"创新文化"
结论(错误):"有创新文化就能成功"

忽视:很多有创新文化的企业也失败了!

正确分析:
- 成功企业中,80%有创新文化
- 失败企业中,60%也有创新文化
- 创新文化增加成功概率,但不保证成功
- 还要看其他因素(运气、时机、执行等)

进化视角:

我们只看到进化成功的物种(存活的):
- 长颈鹿脖子长 → "脖子长是优势"

但忽视:
- 很多脖子长的物种灭绝了(不只是脖子长就行)
- 很多脖子短的物种也存活了(适应其他生态位)

特征 + 环境 + 运气 = 生存

不是单一特征决定的!

对策:

• 研究成功者,也研究失败者
• 对比差异,找真正的关键因素
• 承认运气和偶然性的作用
• 不迷信"成功学”

六、本周预告

明天(03-09),我们将深入探讨适应性与环境契合:

• 什么是适应性?
• 如何识别环境变化?
• 产品-市场契合(Product-Market Fit)
• 组织-环境契合
• 个人-职业契合
• 动态适应 vs 静态适应

总结

进化思维是理解"为什么现在是这样"的强大工具:

核心原理:

1. 变异:产生多样性
2. 选择:环境筛选
3. 遗传:优势传递
4. 时间:长期积累

关键洞察:

• 不是设计,是演化
• 不是最优,是够用
• 不是目的,是适应
• 不是确定,是试错

实践应用:

• 增加变异(创新、试错)
• 严格选择(数据驱动、快速止损)
• 快速迭代(缩短代际时间)
• 保留核心,探索边缘
• 识别路径依赖
• 建立共同进化关系
• 避免局部最优陷阱

最重要的是:

在这个快速变化的时代,进化能力 = 生存能力。

不是变得完美,而是保持适应性。 不是规划未来,而是快速试错。 不是一成不变,而是持续进化。

记住:

• 恐龙完美但灭绝
• 蟑螂"低级"但永生

适应环境,才能生存。

明天见!

今日思考:你的产品/公司/技能,是如何进化到今天的状态的?哪些是路径依赖?哪些是环境选择?未来环境变化,你准备好适应了吗?