导读   

先做 " 问题定义者 "，再做 " 方案执行者 "。用结构化思维剥开问题的层层表象，在资源、时间、人力的约束下锚定核心目标，在多方诉求的拉扯中做好精准权衡——这不是工程师的专属能力，而是每一个想突破瓶颈的职场人的必修课。

作者 |   古鲁马达范

来源｜《用蓝盒子征服天空》

引言

在职场上，很多人都习惯把自己定位成 " 问题解决者 "。遇到挑战，第一反应就是找办法、做方案、快速推进——这确实是项重要能力。

但面对真正复杂的局面，只靠 " 解决 " 远远不够。学者拉塞尔・阿科夫发现：解决不了问题，往往是因为没把问题定义清楚。管理学大师彼得・德鲁克也一针见血地指出：最危险的不是给出错误答案，而是提出错误的问题。

显然，在如今的职场，抑或是所有需要突破的领域，发现并定义问题的能力，比解决问题更关键。在《用纸鸢征服加农炮》《用蓝盒子驯服天空》两本书中，欧洲科学与艺术院院士、美国国家工程院高级学者与项目主管古鲁 · 马达范便为围绕 " 定义问题 "" 解决问题 " 给出了鞭辟入里的思考。

定义问题的三种路径：硬问题、软问题与混乱问题

第一种是硬问题。这类问题边界清晰、可明确界定，科学原理、市场压力、赞助商要求，都是典型例子。它的解决方案，往往由消费者或客户直接引导，甚至直接下达指令。

手机提前 24 小时办理登机手续、在超市自助结账、在网红餐吧扫码点餐……这些日常操作，都是硬问题的答案。就像可口可乐的标准化生产、汽车制造流程一样，硬问题不用创造全新方法，只需重组、复用现有工具和技术——靠数学运算优化流程，靠化学配置改进成分，靠材料升级提升品质。只要坚信最优解存在，就能用现有知识和经验把方案做到极致。

第二种是软问题。这类问题扎根于人类行为领域，被政治、心理因素缠成一团乱麻，不仅边界模糊，还受各种棘手条件约束。对付软问题，不能像解决硬问题那样追求 " 彻底搞定 "，只能用 " 缓兵之计 "。

比如交通堵塞，就没有万能解：拓宽道路未必能打通高速瓶颈，收拥堵费如果超出大众承受范围，也只是空谈。这类办法的效果，完全依赖于落地环境—— 适用于伦敦查令十字街的方案，放到成都或金奈可能行不通；就算在同一座城市，A 桥的办法也未必适配 B 桥。

更关键的是，软问题往往和 " 时间价值 " 挂钩：我们愿意为节省时间付出多少成本？它的解决需要政治支持，需要有人为服务升级和行为改变买单，才能引导大家多乘公共交通、选择远程办公。软问题是技术、心理学、社会学的交叉题，解决方案不用追求最优，" 满意即可 "。

第三种是混乱问题。它源于人们价值观、信仰、意识形态的分歧，是最棘手的一类问题。

用条形码跟踪物资、调配抗生素，这是在解决硬问题；绘制传播地图、改造室内环境防感染，这是在处理软问题——这两类方案都不求最好，只求够用。但如果病原体产生了抗生素抗药性，或者疫情和宗教丧葬传统绑在一起（比如埃博拉疫情中遇到的困境），就成了混乱问题。面对这类问题，我们没法直接解决，只能通过重构问题本身，把它转化为可控状态。解决混乱问题的核心，不是优化，也不是满足需求，而是理想化重构。

解决问题：工程思维的核心与三大法宝

应对上述三类问题，核心武器是模块化系统思维—— 这是工程思维的精髓。它不是一项单一技能，而是把技术和原理融合起来的思考模式。也正因，工程师思维和发现问题、解决问题的能力密切相连，黄仁勋、马斯克、任正非等科创先驱，仍然自评为 " 工程师 "，格外看重 " 工程师思维 "。

工程师思维的关键在于：承认万事万物相互关联、动态变化，理解整体不能只靠拆分单个模块。它包含一种实用技巧：从功能出发，先解构（把大系统拆成小模块），再重构（把模块重新组合）。通过这种方式，能理清模块间的关联，判断它们的作用、局限和潜在价值，最终转化为有效产出。

软件工程师常用的 " 逐步求精法 "，就是这种思维的体现 —— 不断打磨产品、优化服务，产出更优方案或替代选项。衍生出的 " 分治法 " 是自上而下的策略：把最终目标拆解成子任务，逐个击破；与之相对的自下而上策略，则是把零散模块重新整合。

正因为如此，工程思维能应用到各行各业，对个人和团队都同样有效。

世界在变，工程学的本质也在变—— 它不只是 " 文化的硬件 "，更是驱动经济增长的核心动力。有数据显示，美国工程师占比不足 4%，却为其余 96% 的人创造了大量就业机会。

工程思维有三大核心属性，堪称解决复杂问题的 " 三大法宝 "。

第一：在无结构中 " 看见 " 结构

我们的世界处处是结构—— 小到一首俳句，大到一栋摩天大楼。就像优秀的作曲家先在脑海里 " 听见 " 旋律，再落笔谱曲；顶尖工程师也能靠规则、模型和直觉，把想法变成实实在在的结构。

工程思维不盯着冰山露出水面的部分，而是聚焦水下的隐藏逻辑—— 它关注的不只是看得见的事物，更是看不见的关联。结构化思考，需要梳理系统内各元素的逻辑、时间、顺序和功能关系，明确它们在什么条件下生效，什么条件下失效。

历史学家可以在事件发生几十年后复盘结构逻辑，但工程师必须提前预判，确保细节完美或达到高度抽象—— 这正是工程师建立模型的原因：基于现实搭建框架，展开结构化对话。关键在于，工程师要精准判断：一种结构在什么时候有价值，什么时候该被舍弃。

美国国防部高级研究计划局前局长乔治・赫尔迈耶，研发液晶显示器时用的清单模板，就是结构化思考的绝佳范例。这套模板能帮我们提出逻辑清晰的正确问题：

1. 你想做什么？用简单的语言描述目标，别用专业术语。

2. 你现在怎么做？现行方法有什么局限？

3. 你的方法创新在哪？为什么觉得自己能成功？

4. 谁关心你成功与否？成功后会带来什么影响？

5. 这个过程有哪些风险和收益？

6. 你要投入多少？需要多长时间完成？

7. 用哪些中期、期末指标判断是否成功？

第二：在约束条件下精准设计

现实永远有各种约束—— 它们可能激发潜能，也可能扼制创新。工程学的实用性，决定了它要承受比其他领域更大的压力。不管是自然规律的约束，还是人为设定的限制，工程师都没法等所有现象被完全理解后再行动 —— 人们期待他们在约束内，交出最理想的结果。

就算没有现成约束，优秀的工程师也会主动设定约束，倒逼目标落地。对他们来说，时间限制不是阻碍，而是激发创意的催化剂。

常见的约束有很多：财力限制、物理规律限制、人类行为的不可预知性限制等等。麻省理工学院的奥利维尔・德韦克团队，曾举过一个很形象的例子：如果苹果 Mac 系统或微软 Windows 系统，每次更新都从零开发，个人计算机的发展早就停滞了。

为了满足用户偏好和商业需求，工程师往往选择增补式创新—— 而这些需求，本质上就是一种约束。他们还指出：看似简单的一个功能更新，往往需要调整其他模块，进而引发连锁反应。所以，工程师必须找到平衡点：既要增加新功能，又要保证系统稳定运行。压力，从来都是源源不断的。

第三：在深思熟虑后做好权衡取舍

面对多种解决方案和备选方案，工程师要做的核心决策，就是权衡取舍。他们会明确设计重点，区分核心目标和次要目标，再合理分配资源。

以飞机设计为例：在既定性能指标下，工程师要平衡成本、机身重量、机翼长度，甚至盥洗室尺寸—— 这些选择，最终会直接影响乘客的乘坐体验。如果说约束是走钢丝时脚下的绳索，那权衡就是一场精准的拉锯战 —— 要让可行性、可能性、期望值和限制条件，达到完美平衡。

科学、哲学、宗教都在追寻各自领域的 " 真理 "，而工程学的使命，是在约束中最大化效用。结构、约束、权衡，这三大法宝，对工程师的重要性，就像时间、速度、节奏对音乐家一样，缺一不可。

我们的世界依赖于差异性和多样性，但差异性和多样性也会带来混乱。为了减少混乱，我们需要与棘手问题相处融洽，其中的关键在，正如 " 工程师思维 " 所讲的，不仅是我们选择做什么，更是我们选择成为什么。

回到职场的方寸之间，那些焦头烂额的预算缩减、团队内耗、客户需求反复，往往是硬问题、软问题与混乱问题的叠加态。如果一开始就忙着埋头解题，很可能会在错误的方向上越走越远。

这正是职场破局的核心逻辑：先做 " 问题定义者 "，再做 " 方案执行者 "。用结构化思维剥开问题的层层表象，在资源、时间、人力的约束下锚定核心目标，在多方诉求的拉扯中做好精准权衡——这不是工程师的专属能力，而是每一个想突破瓶颈的职场人的必修课。

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