这似乎是一个很浅显的道理: 从低到高的摸清生产方法从而控制成本 。 然而这在过去的航天上却是罕见的 。首先运载火箭是一个无比复杂的系统 ， 而发射任务往往有很强的政治意义 ， 谁也没办法保证拿出来的方案不会在实战中出问题 。 所以大家都会多搞冗余来保证成功 ， 反映到方法上就是: 从最牛逼的技术用起 ， 哪里不放心就开发更牛逼的技术 。 那成本自然是以亿计 ， 完全无法控制 。其次 ， 在过去的几十年 ， 每个主要航天国家的组织内部都形成了丰富的“行业经验” 。 很多思路并不是被证实没有出路 ， 而是大家更习惯按照大方向前进 。然而马一龙这个鬼才把两条东西都违反了 ， 一是“失败”可以当做常态 ， 不放心的东西就发到天上来看看炸不炸；二是没有任何经验可言 ， 所以凡事搞工程来验证 。Falcon猎鹰系列是为了让自己能活下来 ， 所以还很有传统航天的范儿 。 星舰纯粹就是自己做开创性工作 ， 所以完全按照自己的风格来: 露天焊接(后来搭棚恒温恒湿)；普通不锈钢直接焊(后来焊缝有问题 ， 减少焊缝+改进工艺)；超薄的贮箱壁(后来一点点加厚度满足了设计需要)......工程的实现是需要摸索和勇气的 ， 初步的结果就是今天的全尺寸 150m hop 。 除开Raptor 引擎 ， 其余也一定是便宜货 ， 而未来这个便宜货也很可能在亚轨道实验出问题(“加钱”) 。然而结果就摆在这 ， SpaceX在低成本航天的道路上取得了很大成果 ， 现在贮箱压力通过了 ， 起飞着陆控制通过了 ， 他们真的有可能把成本降低两个甚至三个数量级 。第二篇文章：QUORA高赞答案：为何埃隆·马斯克比乔布斯更伟大？作者：Rohit Malshe化学工程师 ， 程序员 ， 亚马逊研究科学家著作权归作者所有 。Let me write an answer the“Physics-way”, which is the Elon Musk way and compare it with a“smart-layman-way”, which is Steve Jobs way. Just a few days back when I was going through a book called ~“Innovation secrets of Steve Jobs” at that time,this question was on my mind as I had read it on quora, and I thought extremely deeply about this question. I thought about it for many days and researched theinternet until I found a saying by both of them that was analogous and helped me put together this answer.让我写一个答案 ， 即“物理方式”（这是埃隆·马斯克的方式） ， 然后将其与“聪明的门外汉方式”（即史蒂夫·乔布斯的方式）进行比较 。 就在几天前 ， 当时我正在读一本名为《史蒂夫·乔布斯的创新秘诀》的书时 ， 这个问题在我读定额组时就浮现在脑海中 ， 我对这个问题的思考非常深刻 。 我思考了好几天 ， 并上网做了研究 ， 直到我发现他们俩都说了类似的话 ， 并帮助我整理出这个答案 。If we analyze these two sayings by thetwo men that are analogous, and then boil them down to frame works that we canuse, we can not only innovate, but also look at everything we do from the pointof view of how these amazing men would think about them and how we can probably conclude that Elon Musk has unbelievable thinking capability.如果我们分析两个男人的这两个相似的说法 ， 然后将它们精炼成我们可以应用的“框架” ， 我们不仅可以创新 ， 还可以从这些牛人的角度来看我们所做的一切 ， 以及得出结论：埃隆·马斯克（Elon Musk）具有令人难以置信的思维能力 。Here is what Steve Jobs says:以下是乔布斯（Steve Jobs）的话：“I observed something fairly early on at Apple, which I didn’t know how to explain then, but havethought a lot about it since. Most things in life have a dynamic range in which average to best is at most 2:1. For example ， if you go to New York City and get an average taxi cab driver versus the best taxi cab driver, you’ll probably get to your destination with the best taxi driver 30% faster. And an automobile; What’s the difference between the average carand the best? Maybe 20% ? The best CD player versus the average CD player?M aybe 20% ? So 2:1 is a big dynamic range for most things in life. Now, in software, and it used to be the case in hardware, the difference between theaverage software developer and the best is 50:1; Maybe even 100:1. Very fewthings in life are like this, but what I was lucky enough to spend my lifedoing, which is software, is like this. So I’ve built a lot of my success onfinding these truly gifted people, and not settling for ‘B’ and ‘C’ players,but really going for the ‘A’ players. And I found something… I found that when you get enough ‘A’ players together; when you go through the incredible work tofind these ‘A’ players, they really like working with each other. Because mosthave never had the chance to do that before. And they don’t work with ‘B’ and‘C’ players, so its self policing. They only want to hire ‘A’ players. So you build these pockets of ‘A’ players and it just propagates.”“我很早就在Apple观察到了一些东西 ， 当时我不知道该怎么解释 ， 但此后对此进行了很多思考 。 生活中的大多数事物都有一个动态范围 ， 其中平均最佳状态最多为2：1 。 例如 ， 如果您去纽约市 ， 乘普通的出租车司机而不是最好的出租车司机 ， 那么最好的出租车司机到目的地的速度可能会快30％ 。 还有汽车；普通汽车和最好的汽车有什么区别？也许20％？最好的CD播放器与普通CD播放器？也许20％？所以2：1是生活中大多数事物的大动态范围 。 现在 ， 在软件方面 ， 过去在硬件方面是如此 ， 普通软件开发人员与最佳开发人员之间的差是50：1；甚至100：1 。 生活中很少有这样的事情 ， 但是我很幸运 ， 选择了软件行业度过一生 。 因此 ， 我成功是基于我找到了哪些真正有天赋的人 。 我不是选择“ B”和“ C”球员 ， 而是选择了“A”球员 。 然后我发现了一些东西……我发现当您聚集了足够多的“A”玩家时 ， 当您完成令人难以置信的工作来找到这些“ A”玩家时 ， 他们真的很喜欢彼此合作 。 因为大多数“A’玩家以前从未有过这样做的机会 。 而且他们与“ B”和“ C”玩家一起工作是玩不转的 ， 因此这是自我监管的 。 他们只想雇用“ A”球员 。 因此 ， 你只需要建立起“ A”型玩家的培养基 ， 然后这个培养基会自我繁殖长大 。