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在1998年亚马逊致股东信里，贝佐斯说：“我们要反抗熵（We want to fight entropy）。”
管理学大师彼得·德鲁克说：“管理要做的只有一件事情，就是如何对抗熵增。在这个过程中，企业的生命力才会增加，而不是默默走向死亡。”
物理学家薛定谔说：“自然万物都趋向从有序到无序，即熵值增加。而生命需要通过不断抵消其生活中产生的正熵，使自己维持在一个稳定而低的熵水平上。生命以负熵为生。”
这么多人都在谈论熵，说要反抗熵，然而到底什么是熵？
熵，是来自于物理学热力学第二定律的一个词。
当一个非活系统被独立出来，或是将它置于一个均匀环境里，所有运动就会由于周围各种摩擦力的作用很快停顿下来：
电势或化学势的差别会逐渐消失；
形成化合物倾向的物质也是如此；
由于热传导的作用，温度也逐渐变得均匀。由此，整个系统最终慢慢退化成了毫无生气、死气沉沉的一团物质。
于是，就达到了被物理学家们成为的“最大熵”，这是一种持久不变的状态，在其中再也不会出现可以观察到的任何事件，它已经归于死寂。
熵代表了一个系统的混乱程度，或者说是无序程度 - 系统越无序，熵值就越大；系统越有序，熵值就越小。
所以，负熵代表着系统的活力，负熵越高就意味着系统越有序，这也是为什么薛定谔会说“生命以负熵为生”。
比如：在每周刚刚开始的时候，我们都会把房间收拾得窗明几净，可是一到周末，我们就会发现房间乱成一团。这个过程就是熵增的过程。
再比如：生命有机体在不断进行的吃、喝、呼吸以及（植物的）同化，也就是新陈代谢，正是一个对抗熵增的过程。
不要小看这个听起来非常朴素的熵定律，它在自然界中无处不在，是最基本也最重要的一个法则，化学家阿特金斯曾将它列为“推动宇宙的四大定律”之一。
它是物理学家心目中无比坚定的一个信仰，连引力公式都可以改写，但熵增定律却从未被违反。张首晟教授认为，人类的知识再往前推进，牛顿力学可能不对，量子力学可能不对，相对论可能也不对，但信息熵的公式却是永恒的。
如果将它推论至整个宇宙的发展中，我们就会发现：如果我们存在的这个宇宙之外什么都没有，也就是如果没人向这个宇宙输入能量的话，宇宙的最终结局就是走向彻底的无序，也就是死亡。
如果将它推论到企业管理中，我们就会发现：管理要做的只有一件事情，就是如何对抗熵增。如果没能有效对抗熵增，企业就会在默然中走向死亡。
如果将它推论到人生之中，我们就会发现：如果不去对抗熵增，我们的生命力就会在封闭系统内或平衡状态中逐渐变得毫无生气、死气沉沉。
那时，即使生命尚未终结，生命力也已戛然而止，也就印证了那句著名的话“很多人20岁时就已死去，到80岁才埋”。
然而，我们又该如何对抗熵增呢？
想要对抗熵增，就要引入一个非常重要的理论- 耗散结构。
“耗散结构”是由一位名叫普利高津的科学家提出的，他也因为这个理论而获得了1977年的诺贝尔化学奖。
什么是“耗散结构”？
耗散结构是一个远离平衡态的非线性的开放系统（不管是物理的、化学的、生物的乃至社会的、经济的系统），通过不断地与外界交换物质和能量，在系统内部某个参量的变化达到一定的阈值时，通过涨落，系统可能发生突变即非平衡相变，由原来的混沌无序状态转变为一种在时间上、空间上或功能上的有序状态。
耗散结构有两个最为重要的特性，一是开放性；二是非平衡。当一个系统具备了“耗散结构”后，它就能够有效对抗熵增。
那么，我们该如何依据这样两个特点将自己打造成一个可以对抗熵增的“耗散结构”呢？
1、开放性
一个孤立系统的熵一定会随时间增大，当熵达到极大值时，系统就会达到最无序的平衡态，所以孤立系统绝不会出现耗散结构。
因此，耗散结构一定产生于开放系统，它必须存在着由环境流向系统的负熵流，而且能够抵消系统自身的熵增，只有这样才能使系统的熵减小，有序度增加。
维基百科与网络版的大英百科全书，都很专业，而维基百科却不需要有一群专家进行搜集编撰，它是一个开放系统，每个人都能为它贡献内容。也正因为此，它甚至拥有比网络版大英百科全书更高的传播度。
那么，我们该如何让自己成为一个开放系统呢？
（1）用“成长型思维”替代“固定型思维”
很多人一直保持着这样一种观念，即我们天生有一些特定的固定不变的能力与品质，就像“我不善于运动”、“我没有学数学的天分”等，因此无法改变。
但真是这样吗？
实际上，人的智力、创造力、运动才能与其他品质，都是可以锻造的，是可以通过时间和努力去改变的。
2006年，斯坦福大学的行为心理学教授卡罗尔·德韦克出版了一本名为《思维模式：新成功心理学》的书。在这本书中，德韦克总结了自己30多年的研究成果，提出了两种思维理论：固定型思维和成长型思维。
固定型思维说的是，相信我们出生时带有固定量的才智与能力。采取固定型思维的人倾向于回避调整与失败，从而剥夺了自己过上富于体验与学习的生活。
而成长型思维则是一种以智力可塑为核心信念的系统的思维模式。它相信通过练习、坚持和努力，人类具有学习与成长的无限潜力。
拥有成长型思维的人能够沉着应对挑战，他们不怕犯错或难堪，而是专注于成长的过程。他们对于失败不害怕，因为他们知道从失败和错误中学习，它们终将变为成功。
正如科研大数据所告诉我们的：如果一个孩子拥有成长型思维，这项优势就可能消除最富有家庭与最贫穷家庭间的差距，因为成长型思维的孩子会越来越优秀。
从这个图表中，我们还能看到一点，也许是我们平时常常忽略的，那就是二者在对待其他人的成功这点上还有不同：
成长型思维的人会将别人的成功当做自己的灵感，而固定型思维的人则会将别人的成功当做是对于自己的威胁，于是就会引发巨大的不安全感以及脆弱感。而这样一种不安全感和脆弱感，常常会让他选择堵住耳朵，闭上眼睛，于是也就切断了自我成长的渠道与途径，让整个情况变得更糟。
（2）用“流量思维”代替“存量思维”
躺在书桌上的一堆油画颜料，不会自动变成一幅美妙的油画。一定是因为有了某种外界能量交换，比如，你拿起了画笔，打开了颜料，开始画画，颜料才能变成油画。
这是什么意思？
意思是说，只有在与外界交换能量之后，一个人才有可能发生翻天覆地的变化。这样的人就是有着“流量”思维的人，相反则是“存量思维”。
什么是“存量”思维者的典型行为？
相比在学习上给自己做出投资，他更愿意把钱存起来，让它产生利息；
相比换个更适合更有前途的岗位或行业，他更愿意继续做现在这个安稳舒适的工作；
相比将自己看到的好文章、好书推荐出去，他更愿意悄悄的收藏起来；
相比与那些优秀者深入交流，他更愿意不让别人知道自己的想法。
可惜，如此一来，熵增就会加剧，危机就会潜伏。按照“熵增定律”，熵是繁荣有序的反面。然而，从表面来看，繁荣有序却是熵的隐性状态。
因此，当我们看到繁荣有序的表象时，以为熵并不存在，但实际恰恰相反，熵正在暗中窥伺。它不是不存在了，它只是隐形了。
1975年，24岁年轻的柯达工程师史蒂夫·萨松发明了世界上第一台数码相机，当他把这项惊人的成果呈现给公司高层的时候，傲慢的管理层对这个只能拍100·100像素的奇怪机器嗤之以鼻—“没有人愿意在电视上看他们的照片”，彼时的柯达在胶片时代笑傲群雄。
30十多年后，当柯达在2012申请破产保护的时候，当年的决策者们不会想到，敲响他们丧钟的正是他们自己公司发明并雪藏起来的数码相机。
历史总是惊人的相似，同样的事情还发生在了摩托罗拉和诺基亚的身上。死守“存量”，蔑视“流量”，终会带来“当下很好、未来很糟“的必然结果，而这个结果往往不是一般人能够承受的，就像清政府当年的”闭关锁国“政策一样。
2012年的时候，任正非有个非常重要的讲话，叫做《华为的2012》。
听起来他好像是在唱衰华，其实不然，他只是比较清醒地意识到华为作为一个企业，和所有其他企业一样，始终有一个巨大的威胁存在着，它就是熵。所以，任正非认为只要华为存在一天，都必须得对抗熵增。
他对华为也是这样做的：
在华为的研发上做出巨额投入，比如华为2017年在研发上的投入超过900亿元的情况，研发投入占收入的近16%，这个研发的投入强度，可能比阿里和腾讯的研发投入总和都要大，更是超过了苹果。过去10年累计投入研发2400亿人民币，华为也已连续多年都是全球专利申请第一名。
从1997年开始，华为就开始持续引进来自外部的管理经验，包括IBM、埃森哲、波士顿咨询等。他们陆续给华为提供了多方面的变革，使华为在管理创新、组织机构创新、流程变革方面不断进步，奠定了华为成为一家全球化公司的根基。
这些，都是在用“流量思维”代替“存量思维”，作为一家国内知名公司，即使不做巨额科研投资，也可以既有“存量”为荣；然而，华为却并不这么想，它看到的是“流量”，是开放系统所需要的能量交换。
（3）用“终身学习”代替“临时学习“，用”终身探索“代替”不再探索“
有人，每天都在学习，不论是多还是少。有人，偶尔学习一次，看一本书要用七八个月。
前者，我称之为“终身学习者”，后者，我称之为“临时学习者”。学习对于前者如同呼吸一般，对于后者则如同救急的膏药，只在受到刺激或工作需要之时，才会想起。
对于“终身学习者”而言，他通过每天学习，将自己打造成了一个开放的系统，并且能够产生复利效应。
对于“临时学习者”而言，他是封闭的体系，无力对抗熵增，也无法产生复利效应。短期内自然看不出来，但是长期来看，二者却有天壤之别。
很多人，在成年之后就不再探索了，他们停止了对于这个世界，以及对于自我的探索，他们只想走在那条早已明确的路上，按部就班的生活。但却不知，根据熵增定律，熵的阴影早已紧随其中，“中年危机”的到来也不过只是时间问题。
而那些”终身探索者“呢？
他们则很不同，他们对于这个世界、对自我、对他人，都始终有着浓烈的好奇之心。
他们想要探索那些不懂的东西，想要解开那些难解的奥秘；
不论是从一场电影、一次旅行、一本杂志，还是一次对话，他们都能从中探索到新鲜的信息、知识或智慧。
他们就像是一些敞着口的容器，在贪婪的吸取着来自于外部世界的一切。
所以，如果想将自己打造成“开放系统”，就需要做到至少三件事：
第一，用“成长型思维”代替“固定型思维”。
第二，用“流量思维”代替“存量思维”。
第三，用“终身学习”代替“临时学习”，用“终身探索”代替“不再探索”。
2、远离平衡态
远离平衡态是“耗散结构”的第二个特点。
平衡态是指在没有外界影响条件下，热力学系统的各部分宏观性质在长时间里不发生变化的状态。
“耗散结构”的提出者普利高津认为，非平衡是有序之源。
那我们该怎样才能远离平衡态呢？
（1）从“舒适区”走进“学习区”，甚至“恐慌区”
“舒适区”是美国人NoelTichy提出的理论，图里的3个区可以表示为你想学习事物的等级：
最里面一圈是“舒适区”，它代表的是对你来说没有学习难度的知识或者习以为常的事务，自己可以处于非常舒适的心理状态。
中间一圈是“学习区”，它代表的是那些对你来说有一定挑战，因而感到不适，但是不至于太难受的工作、学习、思考。
而最外一圈则是“恐慌区”，它代表的是超出你能力范围太多的事务或知识，心理感觉会严重不适，可能导致崩溃以致放弃学习。
在舒适区里，你能得心应手，因为每天都是处在熟悉的环境之中，做着自己在行的的事，和熟悉的人交际，甚至你就是这个领域的专家，对这个区域中的人和事感到非常舒适。
这就是暂时的“平衡态”，因为你无需过多努力就能使所有事物都达到一个相对平衡、比较舒适的状态。
然而，不要忘了，平衡态正是熵最大的时候。
这时，你学到的东西很少，进步缓慢，缺乏挑战和流动。这是一个看似平稳安逸，但却危机重重的状态，也就是“假性繁华”。
如果想要对抗人生熵增，按照耗散结构，你就须得远离平衡态，也就是离开那个让你感到非常舒适的区域，主动走向“学习区”，甚至是“恐慌区”。
亚马逊CEO贝佐斯就是这样做的，他将亚马逊的自营电商业务扩展到AWS云服务、FBA物流体系。
而且，亚马逊在做自营电商的时候，还大胆引入了第三方卖家，让他们都在亚马逊上开店，跟自己的自营店竞争。
亚马逊以网上卖书起家，但贝佐斯依然不甘心，开发出kindle阅读器用电子书打败自己的纸质书。
如果亚马逊只是停留在自己看似非常强大的自营电商业务里，在一段时间内，它当然能够获得不错的利润，达到一种稳固的平衡态。
但是，随着时间的推进，企业一定会越来越缺乏活力，缺乏创新，最终走向死亡。
正是因为贝佐斯非常清楚“熵”对于一个企业的严重危害，所以他在努力将亚马逊每一次好不容易建立好的平衡感推倒，不断把钱、把资源投入到新的领域；在企业内部创造各种形式的竞争。
也正因为此，亚马逊创造了重量级的明星业务，贝佐斯也成为了全球首富，这就是远离平衡态的巨大力量。
2）颠覆式成长
个人成长遵循的是S型曲线，在刚开始的时候，会有非常漫长的平坦状态，而后则会如火箭般骤然升空，并最终在高位保持平稳。
但这还不是颠覆式成长。
颠覆式成长不仅是一次S型曲线的飞越，它是很多次的飞越，它要求我们在完成一次S型曲线的增长后，再进入到第二条S型曲线，重新来过，不断颠覆自我。
2007年，IPOD占苹果公司收入的50%以上，iTune占74%的市场份额。按理说这正是一个产品如日中天之时，正常人的思路肯定是要继续做这个产品，用它好好赚钱。可乔布斯倒好，他要亲手颠覆掉这个已经大获成功的产品。
于是，他又做了iPhone，到2012年的时候，iPhone已经占到了苹果收入的58%，利润占到了70%。这就是乔布斯的“颠覆式成长”，他用自己做的iPhone颠覆掉了自己做的IPOD。他用一条新的S型曲线，颠覆掉了好不容易攀爬上去的S型曲线。
想要远离平衡态也是如此，需要一次又一次的走在漫长的平路上，然后跃上巅峰，在好不容易跃上巅峰之后，又要开始第二条S型曲线，就这样，不断进行自我颠覆。
而这种自我颠覆之所以很难，是因为当我们一旦到达S型曲线的上方平台，惰性就会产生。这时，是某阶段职业生涯的巅峰期，是某阶段自我发展的巅峰期，是一个看起来非常不错的状态。然而，如果一旦在这个平衡态停滞，你便不再获得成长与进步，最终的结局就是熵增加剧。
于我而言，在工作后至少做过几次非常大的颠覆式成长。
从销售部到市场部，后又从市场部到销售部；
从以前在职场工作，到现在的自主工作，每一次都是颠覆式的成长。
在每一次颠覆式成长的过程中，从来都不是一帆风顺的，每次都会遇到很多的困难和阻碍，以及随之而来的孤独感与恐惧感，但得到的收获却是非常巨大的，我的人生也随之得到了极大的拓展。
那么，现在就来总结一下，两个远离平衡态的方法：
第一，离开舒适区，走进学习区，甚至是恐慌区。
第二，颠覆式成长。
这就是物理学中的熵增定律带给我们的人生底层逻辑 - 终其一生，我们都要对抗熵增，不然我们的生命力就会在默然中走向消亡。
而对抗熵增的方法就是：将自己打造成一个兼具“成长型思维”、“流量思维”、“终身学习、终身探索”、远离舒适区、能够持续颠覆式成长的耗散结构。
