技术驱动服务介绍（我所理解的技术驱动）

想谈技术驱动这个话题，缘起于某次受邀参加一个高校合作的会议，席间与对接的C9高校导师有一番关于课题的争论，她做了一个我认为很中肯的总结：工业界关注的是业务的产出，学术界在乎的是理论的创新。

然而，我见过的许多出色的工程师，并未能完全想明白这一点。大家容易陷入的一种误区是，盲目认定数学公式多的技术框架就是更有含金量的；盲目认定学术会议引发热烈反响的论文就是酷炫而且普适的；盲目认定新的技术就一定是更好的。这就是许多工程师眼中的技术驱动：有许多闲适的时间去阅读论文，慢悠悠琢磨透最新的那几个技术框架，再把学术界最新的成果落地于业务，指标窜窜如火箭飙升，画面简直不能再美。

谁让互联网是个日新月异沧海桑田的领域呢。

尤其对那些教育背景优秀的新人工程师，不够技术驱动总是普遍被抱怨的一个点，在他们眼里，自己是天之骄子，是被选来做开天辟地大平台的，不是来改一个参数、跑一个数据、写一个脚本的。

每当听到这种论调，我心里总是暗自发笑：你们真的理解了技术驱动的含义了么？

事实上没有公司是技术驱动的，所有公司都应该并且只能是利润驱动的。

如果技术无法创造利润，那么技术的价值就是零。

技术怎么创造利润？通过解决问题。以我熟悉的领域举例，Redis解决了从缓存读取多种数据结构的问题，Hadoop解决了海量数据的分布式存储和计算的问题，Tensorflow解决机器学习标准化以及效率的问题。正因为有这些技术为基石，我们才能享受到今日头条、抖音这类基于海量数据和个性化推荐系统的优秀产品（好吧，至少是成功的产品？）。

如果技术所要解决的问题并不存在，那么技术的价值就是零。

如果技术所要解决的问题价值不大，或者技术虽然解决了问题但是成本非常高，那么技术的价值就是接近零。

再举一个例子：

回到20世纪50年代，康宁玻璃厂化学家Don Stookey在一次实验中，误将温度设定在900摄氏度（应该是600摄氏度），意外创造出了一块具有弹性的奶白色玻璃，拥有惊人的高强度和高扭曲度。后来，康宁将其命名为“Chemcor”，并在市场中推出。遗憾的是，Chemcor玻璃最开始的应用范围太窄，导致产品无法满足企业的利润需求。于是1971年康宁关闭了这个项目。没有人想到，Chemcor 玻璃重见天日用了34年的时间。2007年2月，康宁的CEO突然接到了乔布斯的电话，乔布斯希望维克斯能为即将推出的新设备提供一种玻璃保护屏，要求这块保护屏能拥有超出所有同类产品的耐刮性能。这就是后来声名大噪的大猩猩玻璃。

所以康宁的大猩猩玻璃，所经历的技术价值曲线演变就是这样的：

一切技术的创新都是面向应用端的，必须是对接商业世界当中一个具体问题的。想明白这一点，就明白了技术本身并无高贱之分，她能解决的问题越大、能解决的问题越多、能创造的利润越大，也就越高贵、越越不可或缺。

简洁与繁复

曾经的思科CTO、现任的普渡大学计算机教授曾经说过：

计算机学者可分为两类：theorists和experimentalists，前者崇尚复杂，如深度学习或者凸包等，后者追求简洁，如网络协议、compiler等。有趣的是，前者喜欢声称他们的数学理论和计算机问题相关，后者常常爱宣称他们的工作不仅局限于计算机领域。

然而令我困惑的是，来来往往所遇到的年轻人，大多数像前一种计算机学者 - 以繁复为美。

我却不这么认为。

好的技术必然是简洁的，无论是结果还是过程。

像前面提到的Redis、Hadoop和Tensorflow，它们所要解决的问题，都可以用一句话说完。反过来，如果一项技术要解决的问题不能用一句话说完，我会很怀疑这个问题是否真实存在。

业务问题所应追求的简洁是：凡能用脚本解决的问题，坚决不要起服务；凡能用文件解决的问题，坚决不用数据库，凡能用数据库解决的问题，坚决不用缓存；凡能用本地解决的问题，坚决不用分布式；凡能用if-else解决的问题，坚决不用复杂算法；凡能用传统机器学习算法解决的问题，坚决不上深度学习。

简洁的好处显而易见：一旦工程实现的链条越长、依赖越多、耗时越久，出现问题的概率都会呈现指数型上升，同时排查问题的难度也会成倍增长。

以上也许有所偏激，但是矫枉不妨过正，毕竟见过了这么多高射炮打蚊子的场景。

写到这里问题来了：难道你就鼓励工程师们只委身于业务，一直做琐碎的底层的没有技术含金量的工作么？

这真是大大误解了我。

另一种简洁

我认为无论一个技术部门、一个技术小组乃至一个普通工程师，摆在面前的问题无非两种：业务型与平台型。

业务型的问题千变万化，要做到顶尖，必然要对产品、用户、技术、商业都有深刻的理解，要害在哪里一清二楚，直取敌人首级。

平台型的问题以不变应万变，它的简洁，在于高效、在于通用、在于模块化。前面提到if-else比算法简洁，但是业务膨胀之后，几万行的if-else（我真见过……）简洁还是一个卷积神经网络简洁？如果它们效果一致的话。

所以平台型的问题解决得越好，业务型的问题自然就越轻松，对一个技术部门是、对一个技术小组是、对一个普通工程师也是。

十分认同腾讯海量服务之道的其中一点：边生活边重构。

业务不断，优化不息。

这就是我所理解的技术驱动，全部。

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