格拉德維爾的《異類》這本書前幾年特別火，里面的“一萬小時定律”被普及得特別廣，通俗點講就是什么東西想要做好都需要一萬小時。

這些年對于“一萬小時定律”有很多批判的聲音，有說這是一種變相的成功學，有說這是一種雞湯，有說這是一種誤導。

然而，10000 小時對訓練一個人的技能，甚至對做出一款好的產品，都是必要的。沒有這個保障，一切免談。亞馬遜在硅谷的負責人在一次訪談中談到10000 小時在產品設計中的作用，在他看來，任何好的產品都需要花足夠的人力和時間打磨，花的功夫不夠，得到的就是粗制濫造的水貨。

在產品開發(fā)中，常常以人年或者人月來計算工作量，比如投入 5 個人做 3 年，就被稱為 15 人年的工作量。他也不知道打磨一款好的產品具體需要多少人員和人年，我們權且還以累計 10000 小時衡量。在他看來，一些小公司之所以能夠做出好產品，是因為聚焦＋加班。聚焦使得產品得到的人力較多，加班使得它提前積累到 10000 小時的門檻。大公司有時不聚焦，也不加班，產品磨到 10000 小時花的周期就長，很多機會就失去了。講這些是為了說明 10000 小時的必要性。

但若是有人簡單地認為自己在一個領域做夠 10000 小時就能出類拔萃，那就大錯特錯了，這只不過是一個必要條件而已，遠不充分。很多人在對這個問題的理解上有四個誤區(qū)，他們把 10000 小時的精進過程想歪了。

誤區(qū)一：簡單的工作重復 10000 小時。

有些人的 10000 小時都是在從事低層次的重復，舉個具體的例子，如果在中學學習數(shù)學，不斷重復做容易的題，考試成績永遠上不去，當然不會有中學生這么做的。但是，在工作中很多人卻犯這個錯誤。比如現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)比較熱門，一些人學了一點點編程技巧也能掙還不錯的工資，于是就守著這點技能每天在低水平地重復。

吳軍在《智能時代》這本書里提過一個觀點：在未來的智能時代，真正受益于技術進步的個人可能不超過人口的 2% 。坦率地講，僅僅會寫幾行 JavaScript 的人不屬于這 2% 的行列，這些人恰恰在未來是要被計算機淘汰的。

誤區(qū)二：習慣性失敗。

這一類人和前面講得正相反，他們好高騖遠，他們不注重學習，懶得總結教訓；同時臉皮還很薄，也不虛心請教。他們迷信失敗是成功之母的說法，豈不知簡單地重復失敗是永遠走不出失敗的怪圈的。因此這些人常常是時間花了很多，甚至不止 10000 小時，但是不見效果。在 IT 公司里常常能見到這種人，一個人在下面搗鼓東西，就是找不到解決問題的方法。

誤區(qū)三：林黛玉式的困境。

林黛玉很有內涵和才氣，想問題想得很深，但這也是致命的弱點，她的才華越高，在自己的世界里越精進，對外界就越排斥（當然外界也排斥她）。我們知道一個概念內涵越來越寬，外延就越來越窄。你如果泛泛地說“桌子”這個概念，它包括非常多的家具，但是如果你說“法國洛可可宮廷式的核桃木貼面桌子”，世界上可能就沒有幾件了。林黛玉就是這樣，她越是精進，到后來賈府里只有賈寶玉能夠懂她。我們很多人做事是這樣，越是在自己的一畝三分地上耕耘，對外界的所知就越來越少，而自己的適應性也就越差。有兩類科學家，一類是掌握了一個方法，研究什么都是一流的，他們越往后路越寬，比如愛因斯坦、費米和鮑林（兩次獲得諾貝爾獎的物理學家、化學家）;但是也有一類，路越走越窄，比如發(fā)明晶體管的夏克利（也因此獲得了諾貝爾獎），他對自己研究的晶體管越來越熟悉，就對其它技術越來越不愿意接受，最后無法和工業(yè)界和學術界的同行交流。你會發(fā)現(xiàn)生活中有大量這樣的人。

誤區(qū)四：狗熊掰棒子。

10000 小時的努力需要一個積累的效應，第二次的努力要最大程度地復用前一次努力的結果，而不是每一次都是從頭開始。

希臘科學體系和東方工匠式的知識體系有很大的差別。前者有一個完整的體系，任何發(fā)明發(fā)現(xiàn)是可以疊加的，你給幾何學貢獻了一個新的定理，幾何學就擴大一圈。而后者不成體系，是零碎的知識點（甚至只是經驗點），每一個新的改進都是孤立的，因此很多后來就失傳了，以后的人又要從頭開始。

我們知道今天幾乎任何一個三甲醫(yī)院的主治醫(yī)師，水平一定比 50 年前所謂的名醫(yī)高很多。但是，今天沒有哪個中醫(yī)敢講自己比 500 年前的名醫(yī)水平高。這就是因為前者有積累效應，而后者沒有。很多人讀書也是狗熊掰棒子式的，做了一堆題，相互的關系沒有搞清楚，學到的都是零散的知識點，換一道題就不會做了，因此時間花得不少，成績卻上不去。在工作中也是如此。

感謝：《得到》專欄“吳軍?硅谷來信”