睿见 | 马斯克不走寻常路的管理方式

作者 | 睿创咨询顾问 蒋路行

正文字数 | 3720字

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大部分媒体都比较喜欢宣传马斯克各种颠覆式创新的产品以及他的第一性原理，今天展开讲讲马斯克的“管理哲学”。我们研究了马斯克旗下的大部分公司，发现都有如下几方面特点，可以视作马斯克的“管理哲学”。

马斯克会在公司内部组建多个复合型团队，被称为Mob（即“团伙”，其本质是一种敏捷型团队）。

每个团队都对应了产品的某个“模块”。“模块”不限于系统、子系统，还可以细化到组件或零部件的层级。例如，在特斯拉汽车中，光是座椅材料的选择和调整就可以单独由一个Mob进行开发，以提高专业性和响应速度。

Mob数量与其“产品”的模块数量对应，确保每个“模块”都能被独立的团队敏捷开发，不受“领导”和“管理层”的制约，保证其以灵活的方式实现高效管理和创新。

Mob完全以自组织的方式进行组建、运营、关闭，其“生命周期”等于所对应模块的一个冲刺/迭代周期。

在特斯拉，Mob的生命周期最短记录为20分钟。

基于模块的Mob管理虽然带来了高度灵活性，但随着模块数量增加，接口管理的难度也随之增大。马斯克强调“三米”原则，即当一个Mob负责某模块开发时，需与相邻模块的Mob保持在“三米”范围内，以实现即时沟通，最大程度降低沟通成本和接口适配难题。

三米原则不仅用于Mob和Mob之间，还用于Mob内部的阶段管理。例如，在每个模块工作区域的三米之外设有“测试及条件说明”标识，再隔三米是“发布及其条件说明”标识。每当团队完成当前阶段的工作，便可移动到下一个阶段区域，直至项目完成。

除了空间上保持近的距离，AI支持同样重要，通过AI工具，团队能够实时获取该模块的历史数据和开发选项，进一步提高开发效率。

除特殊情况外，公司内的所有会议均对全体员工开放（即“开放空间”），只要有一人用APP做好预约，其余员工无需邀请函，也不受身份限制，只需“走两步”进入会议室，即可参与讨论并贡献价值，也可以随时离开，这也因此称为“两步法”。

这些会议涵盖几乎所有重大议题，参与者可以自由提出各种想法和建议，集体决策高层次问题。

会议借助大数据训练的AI和高度可视化的数字化看板，以及来自测试场地的实时数据进行决策，决策过程高效精准。

与基于模块的Mob一样，开放式会议也展现出极强的“有机形态”，每天都在自下而上地自发产生，由员工自主创建和解散。这种模式鼓励员工主动参与、即时创新，从而塑造高度灵活的公司文化。

虽然为满足合规性要求，设置了相应的组织结构和岗位职责，但除去部分必要的行政职责之外，马斯克会提倡 “去管理化”，没有管理层，所有人都是“工人”。

“每个人都吃同样的食物，使用相同的洗手间…不应该有这种工人与管理层的双重制度。每个人都是工人。” 

- 埃隆·马斯克

在特斯拉，没有项目经理、产品经理、产品负责人、设计师、Scrum教练或架构师等职务,包括马斯克在内，所有人都是“工人”，每天的工作都必须从“当工人”做起，也就是制作原型，组装零部件、编程机器人、测试产品等，而不是穿西装、打领带和写ppt。

也就是说，在特斯拉，只有“干活的”，没有“当官的”。在去除“管理人员”之后，部分必要的“管理职责”则交给了AI进行自动化解决，不再由人进行大范围干预和“管理”。

这种“开除管理层”的“全民工人”文化推动了技术人员和工程师间的密切交流。由于每个人的日常工作都涉及具体的部件操作、组装测试，并广泛结合AI完成产品开发，这种去中心化和去管理化的方式使得公司整体更具创新力和灵活力。

当然，这并不是说特斯拉没有管理层，以及马斯克不会独断专行。总体来看，只要团队能朝着马斯克的愿景和战略目标上持续发展，这种扁平化结构就能够持续维持下去。

“罗马非一日建成。”从特斯拉创立的第一天起，马斯克便着手布局数据管理和人工智能，并且是OpenAI的早期投资者之一。

得益于这一超前“抢跑”，相对于对停滞不前的日本和德国车企，以及近年来奋起直追的中国新能源新势力，特斯拉在AI和数据管理领域处于绝对领先地位。

特斯拉的AI系统在功能上类似于电影《钢铁侠》中的AI管家-贾维斯。在Mob团队的基础上，AI赋能的决策支持与管理系统对Mob所有的关键活动进行全覆盖和全程陪伴，提供创意生成、构建原型、模拟和测试、自动化工作流等服务，以帮助Mob实现效益最大化。学术界将这种结合称为“MobAI”模式。

对于每个Mob团队而言，它们的目标是通过优化选定模块的关键瓶颈KPI来实现微观改进。通常，瓶颈KPI聚焦于精细指标，例如降低某个部件重量约1克，或降低其零件的采购成本约30美分。通过这种聚焦微观层面的持续改进，特斯拉在产品优化、成本控制、交付速度上形成了高度灵活和响应迅速的体系。

举例来说，假设一个Mob选择对一款特斯拉车型的车窗进行改进，那么研发人员将从APP上清楚地看到精确到美分的该车窗的制造成本，以及精确到克的重量（由机器人进行实时测量和数据传输），这些数据就成为了Mob团队所锚定的瓶颈KPI可选项。Mob需要通过一次冲刺（从20分钟到几天），改进至少其中一项。

这些瓶颈KPI由一套全面的数据采集系统支持，其中包括来自特斯拉车辆车载系统的实时数据。这些数据不仅用于评价Mob团队冲刺的效果（如在一次冲刺后，KPI是否有所提升），也是训练MobAI的关键输入。这样一来，MobAI可以随着时间积累不断进行学习和成长，对各类型Mob团队的赋能也会越来越强。

由于Mob团队的每一项决策都专注于提升瓶颈KPI，MobAI还会自动基于这些财务与非财务数据估算其整体价值贡献，确保每项创新创造出可量化的成效。

这些来自Mob团队、不断生成的实时指标，将成为公司和员工绩效管理的重要参照，相比传统的自上而下拆解而来的绩效管理体系，这种“自下而上”的绩效评估系统为组织注入了更高的灵活性和激励效果。

AI除了管理功能，还有协助设计的功能。例如，当Mob团队需要生成创意，MobAI可提供多种备选方案。接下来，Mob成员可以基于这些方案，使用基础材料（如胶水、纸板、泡沫和塑料）构建原型。而MobAI基于大量设计原型和数据，还可以提出详细设计方案，甚至改进建议。

MobAI还拥有数字仿真功能，可以测试产品是否满足各类标准和要求。

在生产测试阶段，MobAI还可以协助团队成员进行编程并控制工业机器人，实时优化测试过程并将测试数据回传至Mob团队。

在MobAI的全面协助下，研发团队在早期阶段就能够针对选定模块快速构建物理原型，进行3D建模、仿真模拟和快速测试，从而收集大量数据。例如，团队可以对比不同材质的碰撞效果，研究电力传输方式或磁场生成等，以迅速完成一轮迭代。

若当前测试未达标，MobAI会协助研发人员生成替代方案并再次进行仿真。MobAI还能够通过仿真模拟测试，确认模块改进是否符合所有美国质量标准和法规要求。

测试并不局限于虚拟空间。通过3D打印技术、先进的数据管理能力，以及研发人员与AI协同编程和操作测试车间的机器人，特斯拉可以在研发流程的“早期”就对模块进行全面的物理测试。这一方式显著加快了特斯拉的产品开发速度，同时提升了产品的质量和合规性。

这些单元测试将在模块（模块泛指子系统、部件、零件等）层面进行，并在整车组装时再度进行集成测试。最终，MobAI将为每一辆整车生成一个专属的数字“证书”，证明其已通过了所有相关测试，并将其自动发送至监管机构进行申请。

平均每辆特斯拉汽车包含约1万个部件，而传统车企通常需要花费2.5年至7年才能完成整车质量与安全测试。相比之下，特斯拉的测试周期以天、小时甚至分钟为单位，确保持续交付。

MobAI显著提高了特斯拉的交付速度和产品质量。

我们可以复制特斯拉模式吗？

特斯拉的组织和流程在MobAI的帮扶下，快速开展原型设计，通过AI分析和生产线反馈的数据，使其能够立即做出调整，远远超越了“改善”。特斯拉的迭代周期比传统汽车制造企业短的不是一点半点，经常可以在数小时或数天内就做到传统车企几年才能完成的迭代。

这也带来了一个新的问题，我们可以复制特斯拉模式吗？

我们认为这是难以实现的，因为这对数据、基于大模型的AI、企业文化、创始人能力以及金融市场的支持都有极高的要求。可以说，在目前来看，如同SpaceX，特斯拉的模式是马斯克本人“定制化”的产物，其暂时无法具有可复制性。

也有很多公司在学习特斯拉和SpaceX的管理模式，例如丰田聘请特斯拉顾问帮其导入特斯拉的敏捷产品开发体系，目前也未见成效，因此学习马斯克还需谨慎！