最近讀完 Walter Isaacson 所寫的馬斯克傳，每一個章節都是短短的一個小故事，透過這些故事讓我們了解馬斯克的性格，以及他是如何做到他的所有成就：商業化的電動車、全球領先的自動駕駛、可重複使用的火箭、衛星通訊等等。都是光想就令人卻步的事情，他卻做到了。馬斯克不是一個完美的人，也沒有必要是，我們可以盡可能學習他的工作方法，但不要變得跟他一樣沒同理心。
明確的指標
要創新就必須有明確的指標，以火箭來說，就是將物體送入軌道的每公噸成本；以自動駕駛來說，就是無人為介入的平均里程數。
第一原理
除了基本的物理學原理，沒有不能質疑的事情。就像人可以只靠視覺判斷物體距離、在空間中移動，車子就應該可以只靠攝影機達成全自動駕駛。
演算法
質疑所有規定 (除了物理學原理)、想辦法簡化跟刪除流程，如果最後發現沒有東西需要加回來，表示刪得不夠多。刪完以後再來做優化、縮短每個流程的時間。前面步驟都做完以後開始自動化。
白痴指數
白痴指數的定義是：一個成品的成本比基本材料的成本高多少。所以白痴指數越高表示加工過程中花費越多金額，越有機會透過新技術來降低成本。根據馬斯克的計算，火箭的白痴指數極高，碳纖維、金屬、燃料以及其他材料的成本根據當時的方法製造，成品成本會是基本材料的五十倍以上，算完以後他就決定自己來做火箭了。這也是第一原理的延伸。
騎兵隊長要會騎馬
設計產品的人要知道他的設計是如何在產線上被生產出來，不能只坐辦公室看電腦模擬。軟體技術主管還是要 20% 的時間寫程式，不能只有打嘴砲寫文件。工程和產品設計不應該分離，產線上的人員如果覺得生產產品窒礙難行，設計師要立刻解決。
馬斯克帶頭做到這點，當產品生產遇到瓶頸，會跟工程師一起討論技術問題，逼工程師去實驗天馬行空的想法，有些成功了，就成為業界最創新的作法。失敗了，是馬斯克的責任，也是浪費他自己的錢。
收集資訊時盡可能接近源頭
當馬斯克需要評估要用多厚的不鏽鋼來做火箭時，他不直接問不鏽鋼廠商的高階主管，而是直接問負責焊接的工作人員。所以他在改良特斯拉產線時直接在工廠看著生產線。資訊層層傳遞不免有誤差，接近源頭的資訊才是最準確的資訊。
快速地從失敗中學習
盡快做出成品、盡快嘗試、勇於承擔風險。就算火箭有可能會爆炸還是在風險可接受的情況下發射，沒射上去都不知道是不是真的風險，真的炸了再來修正 (當然是沒載人的才這樣測試)。重點不在於如何避免問題，在於快速找到問題並解決問題。
瘋狂的死線
定一個沒有人認為做得到的期限，然後執行演算法減少要做的事情。通常做不出來，但至少要嘗試去做，也通常會做出階段性的成果。馬斯克不會因為達不到要求開除員工 (大部分的要求都達不到)，但是會因為不願意嘗試開除員工。他本人每年都在預測明年就會完成全自動駕駛演算法，然後每年都跳票……不過確實自動駕駛的演算法每年都在進步。
感想
不可否認馬斯克確實帶領團隊做到其他人做不到、甚至不願意做的事情，你可以不喜歡馬斯克，但馬斯克確實有值得學習之處。
做為一位資深的軟體工程師，在工作上甚至人生當中，他的做法有很多值得嘗試。每一件事情都需要明確的指標，有明確的指標才能對此做最佳化、把時間花在最有機會達成目標的事情上。機器學習絕對是如此，先有指標才有模型。人生也是如此，才不會把努力浪費在對人生追求毫無幫助的事情上。
質疑所有規則、快速嘗試、快速地從失敗中學習也是人生更好的重要方法。踏出舒適圈不舒服，失敗也不舒服，但過去每次最不舒服的時候就是我成長最多的時候。
這些方法確實有效，就算只做到一半，而「只有」馬斯克的一半成就，那也是成績斐然了。