格拉德维尔的《异类》这本书前几年特别火，里面的“一万小时定律”被普及得特别广，通俗点讲就是什么东西想要做好都需要一万小时。

这些年对于“一万小时定律”有很多批判的声音，有说这是一种变相的成功学，有说这是一种鸡汤，有说这是一种误导。

然而，10000 小时对训练一个人的技能，甚至对做出一款好的产品，都是必要的。没有这个保障，一切免谈。亚马逊在硅谷的负责人在一次访谈中谈到10000 小时在产品设计中的作用，在他看来，任何好的产品都需要花足够的人力和时间打磨，花的功夫不够，得到的就是粗制滥造的水货。

在产品开发中，常常以人年或者人月来计算工作量，比如投入 5 个人做 3 年，就被称为 15 人年的工作量。他也不知道打磨一款好的产品具体需要多少人员和人年，我们权且还以累计 10000 小时衡量。在他看来，一些小公司之所以能够做出好产品，是因为聚焦＋加班。聚焦使得产品得到的人力较多，加班使得它提前积累到 10000 小时的门槛。大公司有时不聚焦，也不加班，产品磨到 10000 小时花的周期就长，很多机会就失去了。讲这些是为了说明 10000 小时的必要性。

但若是有人简单地认为自己在一个领域做够 10000 小时就能出类拔萃，那就大错特错了，这只不过是一个必要条件而已，远不充分。很多人在对这个问题的理解上有四个误区，他们把 10000 小时的精进过程想歪了。

误区一：简单的工作重复 10000 小时。

有些人的 10000 小时都是在从事低层次的重复，举个具体的例子，如果在中学学习数学，不断重复做容易的题，考试成绩永远上不去，当然不会有中学生这么做的。但是，在工作中很多人却犯这个错误。比如现在互联网比较热门，一些人学了一点点编程技巧也能挣还不错的工资，于是就守着这点技能每天在低水平地重复。

吴军在《智能时代》这本书里提过一个观点：在未来的智能时代，真正受益于技术进步的个人可能不超过人口的 2% 。坦率地讲，仅仅会写几行 JavaScript 的人不属于这 2% 的行列，这些人恰恰在未来是要被计算机淘汰的。

误区二：习惯性失败。

这一类人和前面讲得正相反，他们好高骛远，他们不注重学习，懒得总结教训；同时脸皮还很薄，也不虚心请教。他们迷信失败是成功之母的说法，岂不知简单地重复失败是永远走不出失败的怪圈的。因此这些人常常是时间花了很多，甚至不止 10000 小时，但是不见效果。在 IT 公司里常常能见到这种人，一个人在下面捣鼓东西，就是找不到解决问题的方法。

误区三：林黛玉式的困境。

林黛玉很有内涵和才气，想问题想得很深，但这也是致命的弱点，她的才华越高，在自己的世界里越精进，对外界就越排斥（当然外界也排斥她）。我们知道一个概念内涵越来越宽，外延就越来越窄。你如果泛泛地说“桌子”这个概念，它包括非常多的家具，但是如果你说“法国洛可可宫廷式的核桃木贴面桌子”，世界上可能就没有几件了。林黛玉就是这样，她越是精进，到后来贾府里只有贾宝玉能够懂她。我们很多人做事是这样，越是在自己的一亩三分地上耕耘，对外界的所知就越来越少，而自己的适应性也就越差。有两类科学家，一类是掌握了一个方法，研究什么都是一流的，他们越往后路越宽，比如爱因斯坦、费米和鲍林（两次获得诺贝尔奖的物理学家、化学家）;但是也有一类，路越走越窄，比如发明晶体管的夏克利（也因此获得了诺贝尔奖），他对自己研究的晶体管越来越熟悉，就对其它技术越来越不愿意接受，最后无法和工业界和学术界的同行交流。你会发现生活中有大量这样的人。

误区四：狗熊掰棒子。

10000 小时的努力需要一个积累的效应，第二次的努力要最大程度地复用前一次努力的结果，而不是每一次都是从头开始。

希腊科学体系和东方工匠式的知识体系有很大的差别。前者有一个完整的体系，任何发明发现是可以叠加的，你给几何学贡献了一个新的定理，几何学就扩大一圈。而后者不成体系，是零碎的知识点（甚至只是经验点），每一个新的改进都是孤立的，因此很多后来就失传了，以后的人又要从头开始。

我们知道今天几乎任何一个三甲医院的主治医师，水平一定比 50 年前所谓的名医高很多。但是，今天没有哪个中医敢讲自己比 500 年前的名医水平高。这就是因为前者有积累效应，而后者没有。很多人读书也是狗熊掰棒子式的，做了一堆题，相互的关系没有搞清楚，学到的都是零散的知识点，换一道题就不会做了，因此时间花得不少，成绩却上不去。在工作中也是如此。

感谢：《得到》专栏“吴军•硅谷来信”