Elon Musk 所說的「物理學的思考方法」是什麼意思？
Well, I do think there"s a good framework for thinking. It『s physics. You know, the sort of first principles reasoning.
Generally I think there are -- what I mean by that is, boil things down to their fundamental truths and reason up from there, as opposed to reasoning by analogy. Physics is really figuring out how to discover new things that are counterintuitive, like quantum mechanics.
在下面這段視頻的最後，主持人問到 Elon Musk 有什麼值得和年輕人和教育界分享的「秘訣」， Elon Musk 做了以上的回答。[TED]Elon Musk: 關於Tesla, SpaceX, SolarCity 等的構思與計劃視頻
把物理學的思考等同於排除情緒干擾的理性思考已經偏離了問題的實質。
Elon Musk 特意強調所謂物理學的思考方法是相對於 reasoning by analogy 而言的。
我猜說的是這個意思
思考某個系統的問題的時候，不要被系統的原有設計局限住，從最本質的原理去開始思考。而所謂最本質原理的挖掘，取決於你如何把現有問題抽象成模型（物理學了）
所以要是一般人做火箭，就直接在原有多級火箭的設計上動手腳搞微創新了。但馬應龍算了一下，燃料費只是總成本的0.3%，大頭成本是扔掉的火箭。於是他就覺得如果能讓火箭飛回來，那麼問題就解決了。
於是問題被劃歸成了如何讓火箭飛回來。這個看起來就比降低十倍發射成本親切多了。
其實如果實現了這一點，系統就有了本質的飛躍，而這一點，在物理和工程上，都似乎可行的。
而太陽能那個例子呢，馬應龍沒有糾結在產品性能改進這種問題上（我很奇怪他沒說他搞這個是對光伏電池未來的轉換效率有信心，這就是思路清晰的地方），而是說租賃這種商業模式：回款周期足夠長，而這期間用戶流失又很少（馬應龍說了嘛，「只要他裝好了，就一直在那裡」）這樣就可以在現有階段吸納到不少資本，然後利用佔有率接著融資，一步步藉資本的力量賣未來的美好）
這裡面的一個關鍵，仍然是，馬應龍覺得這東西可以發電，這東西安裝貴但是長時間使用的電價不算貴，而且特別耐用。ok，這種級別的抽象就夠了，無論是風還是太陽能還是核，在考慮商業模式的時候都不重要了。
本人本科物理科班畢業，現在做著互聯網產品工作，一想到當年的同學現在不是在CERN研究上帝粒子，就是在為了保證未來人類的永久能源而研究可控核聚變，作為一個物理的叛徒就覺得十分愧疚。不過物理學的思想確實在解決問題上給了我很大的幫助，就像Musk說的物理學的思考方法。
舉個最簡單的栗子，工作中你一定聽到過這樣的對話：
小A：這個button還是放下邊吧。
小B：你看微信上的那個button放在上面了，我們也放上面吧。
這就是一個Musk所反對的類比，而不是從基本原理出發思考問題。
人類的大腦在進化的過程中養成了一個壞毛病：能偷懶時就偷懶，就是我們經常說的所謂直覺，gut feeling。我們經常會找一些參照系，而不是從第一律出發推演。其實這樣做也是有好處的，因為如果所有的事情都從第一律推演，大腦需要消耗太多的能量，會被燒掉的（參見思考，快與慢 (豆瓣)）
而Musk恰恰時刻提醒自己，把自己推到牆角上，從第一律思考問題，深入到骨髓，深入到靈魂，像推導物理公式一樣一步步的推演，而不是簡單地參考下競爭對手，做個競品分析就把自己的產品攢出來了。
先把Elon Musk說的話的整段貼在這裡。
Well, I do think there』s a good framework for thinking. It is physics. You know, the sort of first principles reasoning. Generally I think there are — what I mean by that is, boil things down to their fundamental truths and reason up from there, as opposed to reasoning by analogy. Through most of our life, we get through life by reasoning by analogy, which essentially means copying what other people do with slight variations. And you have to do that. Otherwise, mentally, you wouldn』t be able to get through the day. But when you want to do something new, you have to apply the physics approach. Physics is really figuring out how to discover new things that are counterintuitive, like quantum mechanics. It』s really counterintuitive. So I think that』s an important thing to do, and then also to really pay attention to negative feedback, and solicit it, particularly from friends. This may sound like simple advice, but hardly anyone does that, and it』s incredibly helpful.
個人認為，是黑箱模型，與白箱機理建模的區別。簡單的說，遵從物理規律的first principles，從element開始，到subsystem，到system，是白箱。而從已有的模型中找一個，擬合數據，是黑箱。
我想，Elon Musk在說，在發明或發現新東西的時候，最好先不要用黑箱，先用白箱。因為黑箱不過是套現成的模型，而白箱則很有可能做出一個嶄新的模型。其實所謂的intuitive，只是人類對已有模型的掌握。見到一個新的，就覺得是counter intuitive。
補充一句，也有很多時候，物理規律不明，或是系統很複雜時，黑箱模型能起到很多作用。特別是你知道某個東西，不會跑出已有模型的套路時，更是如此。當然，也要always make room for the unexpected.謝邀。
我覺得Elon在這裡兩個相對的方法：一個是通過類比(by analogy)，一個是從基本的事實出發(down to fundamental truth)。
我理解的通過類比是指：找出新問題（現象）和已知問題（現象）的表象的共同點，然後把新問題（現象）歸類到某種已知問題（現象）中去。然後通過已有的知識和方法去對付它。這種思維方法雖然能簡化問題，但是也容易引導人犯直覺性的錯誤，也容易阻礙創新。
從基本事實出發是指：從新問題（現象）出發，找出支撐這個問題（現象）的事實或假設。然後通過質疑經驗默認的假設給出新的想法。這樣能不斷的打破已有的認知，利於創新。
比如說：
小時候被大人問，一千克棉花和一千克鐵哪個重？馬上放聲怒答：鐵重！！
長大了再被問，不屑一顧：一樣重。
再長大被問，娓娓道來：他們雖然質量一樣，但是在不同的海拔測出的重量是不同的。
再進一步問，不同的海拔對測出的重力有怎麼樣的影響？答：呵呵。
現假設題主要學習開車。教練告訴你2000轉換擋。
為什麼要在2000轉換擋呢？因為是教練說的。因為別人都這樣做 。
然而，這不是真正的原因，不是「物理的」思考方式。
如果我1000轉換擋會怎樣？
如果我6000轉換擋會怎樣？
我為什麼要換擋？
如果我開的是柴油車，我應該提前還是延後換擋？為什麼？
變速器是怎樣工作的？
為什麼電動車不用換擋？
採用內燃機的鐵路機車為什麼採用電傳動，而不是機械式的變速箱？
為什麼汽車不採用電傳動？
船舶用不用換擋？
以前那些採用內燃機的飛機用不用換擋？
燃油發電機組用不用換擋？
自行車換擋的原理和汽車一樣嗎？
混合動力車的變速箱和常規動力車一樣嗎？
為了解答上述問題，你就要知道內燃機和電動機的動力特性，知道不論電傳動還是機械傳動本質上都是一種轉換扭矩的方式，知道我們需要如何讓機械輸出的動力適合我們的需要。
這樣，在了解了事情運行的基本原理，而不是事情運行的表象之後，你會發現很多事物的內在聯繫，從而更好地理解事物運行的規律，以及更好地解決問題。
終於碰到個能答個兩句的事情了～
作為一個剛剛國內某985物理本科畢業的人，我談談我對物理思考方法的看法哈～
其實很簡單，就是關注本質。
操作方面的話，就是先關注表象，然後總結規律，用模型公式定理等方法描述本質，然後利用本質去做任何事情。就是……只要你不違反那些定律，你可以做任何事情。頗有點「萬物皆虛，萬事皆允」的味道。
而所謂本質，要越本質越好。越本質就越自由，就越能發現有趣的事。如果你發現的本質只是在局域內（前提）的規律的話，那你利用它，也只能幹前提下的事。。。。要說明的是，真的本質大多是由局域內規律拓展開後得到的。
應該沒說清楚………其實就是總對現象問why和why not，總對操作問why not和why…
以上。
我覺得張首晟闡述的量綱分析，就是從物理的本質屬性出發。特別受啟發的一堂課。
日常生活中的量子物理學（一）【視頻】
曾經對這方面有些興趣，試作回答：
Elon Musk 所說的「物理學的思考方法」絕對不是否定類比，而是類比與本質是互通的！
Elon Musk 曾經在某次採訪中推薦大家閱讀費曼物理講義，這講義講究語言淺白+圖像+類比，
完全符合構築主義學習方法。
Elon Musk的介紹有說其酷愛閱讀，曾經每天一本書，勤奮興趣加知識聯繫是－
對於費曼物理講義，當時的收錄員對費曼說，別的教授的物理講義如同天書，而費曼的物理講義對他淺顯易懂。幾十年來費曼物理講義成了物理學的經典。甚至有了費曼技巧這種逆天的技巧。
別鬧了，費曼裡面有些內容很有趣，
請百度：費曼 物理 巴西 學生 ，關於學習物理的真諦就在文中 呵呵！！
摘自《別鬧了，費曼先生》
關於學習就像思維一樣要力求掌握本質，再舉物理學家費曼的三個例子，個人覺得比較精彩！
1.費曼的爸爸教費曼觀察小鳥
小時候父親這樣教我——物理學家費曼的成長故事
理查德·費曼（RichardFeynman）曾對原子彈的發展作出過重要貢獻，獲得過諾貝爾物理獎。
當我還坐在嬰兒椅上的時候，父親有一天帶回家一堆小瓷片，就是那種裝修浴室用的各種顏色的玩藝兒。我父親把它疊壘起來，弄成像多米諾骨牌似的，然後我推動一邊，它們就全倒了。過了一會兒，我又幫著把小瓷片重新堆起來。這次父親讓我變出些複雜點兒的花樣：兩白一藍，兩白一藍……我母親忍不住說：「唉，你讓小傢伙隨便玩不就是了？他愛在哪兒加個藍，就讓他加好了。」可我父親回答道，「這不行。我正教他什麼是序列，並告訴他這是多麼有趣呢！這是數學的第一步。」
我家有一套《大英百科全書》，父親常讓我坐在他的膝上，給我讀裡邊的章節。有一次讀到恐龍，書里說，「恐龍的身高有25英尺，頭有6英尺寬。」隨後父親對我說，「呀，讓我想一下這是什麼意思。也就是說，要是恐龍站在門前的院子里，那麼它的身高足以使它的腦袋湊著咱們這兩層樓的窗戶，可它的腦袋卻伸不進窗戶，因為它比窗戶還寬呢！」我想像居然有這麼這麼大的動物，而且居然由於無人知曉的原因而滅絕了，覺得興奮極了，新奇極了。我從父親那兒學會了「翻譯」——任何東西，我都要琢磨出它們究竟在講什麼，實際意義是什麼。 那時我父親常在周末帶我去卡次基山，在漫步叢林的時候，我爸說：「看見那鳥兒了么？那是只斯氏鳴禽。」（我那時就猜想其實他並不知道這鳥的學名。）他接著說，「在義大利，人們把它叫做查圖拉波替達，葡萄牙人叫它彭達皮達，中國人叫它春蘭鵜，日本人叫它卡塔諾。特克達.現在你僅僅是知道了世界不同地區的人怎麼稱呼這隻鳥，可是終了還是一點也不懂得它。我們還是來仔細瞧它在做什麼吧一那才是真正重要的。」（我於是很早就學會了「知道一個東西的名字」和「真正懂得一個東西」的區別。）他又接著說，「瞧，那鳥兒是在啄它的羽毛，它為什麼要這樣做呢？」我說，「大概是它飛翔的時候弄亂了羽毛，所以要啄著羽毛再梳理整齊吧。」他說，「如果是那樣，那麼在剛飛完時，它們應該很勤快地啄，而過了一會兒後，就該緩下來了——你明白我的意思嗎？」「明白。」他說，「那讓我們來觀察一下，它們是不是在剛飛完時啄的次數多得多。」不難發現，鳥兒們在剛飛完和過了一會兒之後啄的次數差不多。我說，「得啦，我想不出來。你說道理在哪兒？」「因為有虱子在做怪，」他說，「虱子在吃羽毛上的蛋白質。虱子的腿上又分泌蠟，蠟又有蟎來吃，蟎吃了不消化，就拉出來粘粘的像糖一樣的東西，細菌於是又在這上頭生長。」最後他說，「你看，只要哪兒有食物，哪兒就會有某種生物以之為生。」現在，我知道鳥腿上未必有虱子，虱子腿上也未必有蟎。他的故事在細節上未必對，但是在原則上是正確的。
又有一次，我長大了一點，他摘了一片樹葉。我們注意到樹葉上有一個C形的壞死的地方，從中線開始，蔓延向邊緣。「瞧這枯黃的C形，」他說，「在中線開始比較細，在邊緣時比較粗。這是一隻蠅，在這兒下了卵，卵變成了像毛毛蟲似的蛆，蛆以吃樹葉為生。於是，它每吃一點就在後邊留下了壞死的組織。它邊吃邊長大，吃的也就越多，這條壞死的線也就越寬。直到蛆變成了蛹，又變成了黃眼睛、綠翅膀的蠅，從樹葉上飛走了，它又會到另廣片樹葉上去產卵。」同上一例一樣，我現在知道他說的細節未必對—沒準兒那不是蠅而是甲殼蟲，但是他指出的那個概念卻是生命現象中極有趣的一面：生殖繁衍是最終的目的。不管過程多麼複雜，主題卻是重複一遍又一遍。
我父親培養了我留意觀察的習慣。一天，我在玩馬車玩具。在馬車的車斗里有一個小球。當我拉動馬車的時候，我注意到了小球的運動方式。我找到父親，說，「爸，當我拉動馬車的時候，小球往後走；而我把它停住的時候，小球往前滾。這是為什麼？」「因為運動的物質總是趨於保持運動。靜止的東西總是趨於保持靜止，除非你去推它。這種趨勢就是慣性。但是，還沒有人知道為什麼是這樣。」你瞧，這是很深入的理解，他並不只是給我一個名詞。他接著說，「如果從邊上看，小車的後板擦著小球，摩擦開始的時候，小球相對於地面來說其實還是往前挪了一點，而不是向後走。」我跑回去把球又放在車上，從邊上觀察。果然，父親沒錯。我父親就是這樣教育我的。他用許多這樣的實例來進行興趣盎然的討論，沒有任何壓力。它在一生中一直激勵我，使我對所有的科學領域著迷，我只是碰巧在物理學中建樹多一些罷了。
2.太空梭事故調查
《你管別人怎麼想？》（3）: 太空梭事故調查
1986年1月28日，美國太空梭「挑戰者號」出事：起飛73秒後就爆炸了，六個宇航員和一名女教師全部殉難。在美國，這是個極大的事故。當時在任的里根總統任命了由12人組成的委員會，調查事故的原因。費曼是其中之一。
接到邀請，費曼的第一反應是推辭，因為他從來不願參與政府的工作。可這次，大家都勸他為了國家大事犧牲一下自己的意願。他的妻子對他說：「你要是不去呀，那一定是12個人集體看看這，看看那；你要是去呢，那只有11個人一起看這看那，還有一個人到處去調查，做偵探，提問題。這樣的事非你不成。」費曼這才下了決心，把手上所有的工作都停下，準備100%地投入調查工作，或者用他自己的話來說，是「自殺6個月」。
這個調查委員會的主席，是尼克松當總統時的國務卿羅傑斯，副主席是登上月球的第一人阿姆斯特朗。12個成員中，有宇航員、律師、將軍、教授，不過每個人都至少有理工科的大學學位。 和中國關起門來搞調查的傳統不一樣，在美國，這類調查都要求公開透明。每個成員收到的有關信息，必須寫成報告讓其他成員知道；一旦有重要的發現，就要開記者招待會發布給公眾；許多聽證過程也是公開的。這樣的調查，就好象把福爾摩斯和11個人捆在一起，讓他們一起破案，而且每一個動作都要和大家一起做，每一個證人都要大家一起問訊一樣。對費曼來說，這簡直是不可忍受的低效率。他恨不得馬上到航天基地去了解第一手資料，找出原因。可羅傑斯是個當官的，不是個搞科學的，對費曼的要求處處制肘，怕他「失控」，造成政治上的麻煩。不過，費曼可不是那麼容易「控制」的。人人都知道他是諾貝爾獎得主，他的意見，羅傑斯即使不答應也得轉個彎打個圓場。
長話短說，費曼雖然從來沒有研究過太空梭，幾天之內他就從有關技術人員那裡弄懂了太空梭部件的功能、原理，懷疑是右側推進器的橡皮密封圈漏了，讓高溫氣體衝到了燃料箱，引起爆炸。這密封圈是橡膠做的，而它要密封的接縫卻是金屬的。火箭點火以後，溫度迅速升高，金屬急劇膨脹，需要密封圈也跟著膨脹，才能封得住；這變化的過程只有幾個毫秒，也就是百分之幾秒。橡膠材料能做到嗎？生產密封圈的廠家說不合適這麼用，可航天局認為可以；用了以後，每次發射時密封圈都有點漏，只是不嚴重，沒出大事。可為什麼這次不行了呢？
有一個航天局的工程師，注意到出事當天的天氣特別冷，覺得可能會影響橡皮圈的彈性。可他自己怕丟了飯碗不敢說，就告訴了調查委員會的一個將軍；那將軍又提醒了一下費曼，說「那天的天氣冷，會不會有點關係？」費曼一想，有道理！恰好他們有一個太空梭的模型，費曼用模型上的密封圈自己先試驗了一下，胸有成竹了。
那天是公開的聽證會，由有關人員接受委員會的詢問，當然有很多記者在場。費曼要了杯冰水，把模型上拆下的橡皮圈用鉗子扭住，在冰水裡泡了一會兒。然後對大家說：讓我們來看一看，我把這橡皮圈拿出來以後，它多久才能恢復原來的形狀。眾目睽睽之下，幾分鐘以後，橡皮圈才慢慢開始恢復原狀。散會以後，記者們紛紛採訪費曼，讓他解釋這其中的道理。儘管羅傑斯沒把費曼的演示當回事，第二天全美國的報紙都在頭版登了費曼的發現，而且記者們解釋得都很內行！費曼博士成了家喻戶曉的人物。
費曼在會上演示橡皮圈在低溫下失去彈性
從那以後，委員會開始「事故重建」，一步步地推論證實這密封圈的泄漏引起了什麼，然後又引起了什麼，如此這般。費曼覺得這毫無意義，他更感興趣的是，這密封圈一直有問題，為什麼沒有得到重視、糾正？航天局的管理、文化方面有沒有弊病？
儘管羅傑斯不贊成，費曼堅持留在肯尼迪宇航中心，到工程師和工人們中間了解情況。真相是，發射的前一天，因為氣溫特低，有幾個關鍵的工程人員認為密封圈可能會出問題，不贊成在那樣的低溫天氣發射；但是管理層否決了他們的意見，堅持按原定計劃發射。對於過去已有的密封圈問題，他們用了錯誤的方法去評估風險，沒有去改進設計。
費曼從密封圈的問題想到了發動機：發動機的可靠性究竟如何？航天局的高層一口咬定，發動機的故障率只有十萬分之一；也就是說，如果每天發射一次，三百年後才會出一次故障。這是難以置信，也是不可能證明的！咱是幹這一行的，知道就連汽車，你都不可能做那麼多的實驗來證明，別說太空梭了。
費曼又請具體搞發動機的人來估計它的故障率。他們有的說百分之一，有的說三百分之一，有的說不知道，…, 反正沒一個說是十萬分之一。費曼問：那個十萬分之一是從哪裡來的呢？
他調查的結果是：憑空想像的。因為航天局的經費需要美國國會批准，為了批准就要保證經常發射，為了經常發射就不能堅持太高的標準，… 結果可靠性的標準一再降低，可又不願被人看出來降低，就造出一些數字來「忽悠」國會和大眾。
接下去，費曼又到休士頓的宇航中心去調查太空梭控制軟體的可靠性。在那裡，他得到了滿意的答案，太空梭的軟體是很可靠的。
「螳螂捕蟬，黃雀在後 」。費曼調查的結果寫成了報告，卻被羅傑斯擋住了。先是說不能放在報告的正文，只能在附錄里；後來又刪來改去，面目全非，連費曼自己都快不認識了。費曼堅持要把真相告訴美國人民，準備自己出版他的調查報告。在這樣的情況下，羅傑斯作出讓步，將費曼原來的版本收進附錄。不過，因為附錄要幾個月之後才能出爐，到那時茶也涼了，老百姓的注意力不定又轉到哪裡去了，所以費曼還是自己公布了他的「可靠性」調查報告。
他的觀點是，人民有權知道真相，權衡利弊，決定航天項目的投資規模。不能因為要保住宇航項目就欺騙人民。
最後的一場爭執，是調查委員會的「建議」。大家同意寫的有9條，可是羅傑斯硬要再加一條，「委員會強烈支持航天局繼續開展他們的宇航計劃」等等。費曼堅決反對，認為這個委員會的使命是調查事故原因，而不是決定美國的航天政策；再說他們所做的工作，並沒有包含航天局的政策內容，因此不能作這樣的「建議」。羅傑斯騙費曼，說別的委員都同意，他得少數服從多數。可是費曼一問別人，根本就沒那回事。費曼堅持自己的意見，否則他不在報告上簽字。最後達成的妥協，是這一條不作為「建議」，而是改成弱一些的措辭在結語中提一下。
3.費曼在巴西探討物理教學的失敗
諾貝爾物理學獎獲得者費曼評述巴西物理教育
"......然後我說：「我這次演講的主題，是要向各位證明，巴西根本沒有在教科學！」
他們明顯地激動起來了，全都在想：「什麼？沒有在教科學？這話太瘋狂了！我們開了一大堆科學課呢！」
我告訴他們，剛到巴西時，令我最震驚的是，看到小學生在書店裡購買物理書。這麼多巴西小孩在學物理，全都比美國小孩更早起步，結果整個巴西卻沒有幾個物理學家，這真是令人驚訝極了——為什麼會這樣？這麼多小孩那樣的用功，結果卻一點成效也沒有！
我舉例說，這好比一個深愛希臘文的希臘學者，他知道在他自己的國家裡，小孩都不大愛念希臘文。但當他跑到別的國家，卻發現那裡的人都在研究希臘文，甚至小學生也在讀，他高興極了，但在一個主修希臘文學生的學位考試上，他問學生：「蘇格拉底談到真理和美之間的關係時，提出過什麼主張？」——學生答不出來。然後學者又問：「蘇格拉底在第三次對話錄中跟柏拉圖說過些什麼？」學生立刻眉飛色舞，以極優美的希臘文，一字不漏的把蘇格拉底說過的話背出來。
可是，蘇格拉底在第三次對話錄里所說的，正是真理和美之間的關係呢！......"
這位希臘學者發現的是，那個國家的學生學習希臘文的方式，是首先學會字母的發音，然後是字的讀法，再後來是一句及一段地學下去。他們可以把蘇格拉底說過的話倒背如流，卻完全不知道那些希臘字是有其意義的。對學生來說，一切都只不過是些很人工化的聲音罷了。從來沒有人把這些聲音翻譯成學生看得懂的東西。
我說：「當我看到你們教小孩『科學』的方式時，我的感覺就跟那希臘學者一模一樣。"
" ......研究了很久以後，我才明白，原來我的學生把什麼都背得很熟，但完全不理解自己在背些什麼。當他們聽到「從具備某個折射率的介質反射出來的光」，他們完全不曉得這就是指「水」之類的東西。他們不曉得「光的方向」就是當你看著一些東西時的方向，諸如此類。因此當我問「什麼是布儒斯特角」時，我就好像在向一台電腦問問題，而剛好敲對了關鍵字眼而已。....."
關於巴西的教育方面，我碰到過一些很有趣的經驗。我教的一班，都是預備以後以教書為職業的學生。事實上，在那個時候的巴西，受過高深科學訓練的人大概也找不到其他工作。這批學生已經修過很多物理課，我教的是他們在電磁學方面學過的最高級課程：「麥克斯韋爾方程式」（Maxwell"s equations）。
里約大學的建築分散在城中各地：我的課就被安排在一幢濱臨海灣的大樓中。 我發現一個很奇怪的現象：有時我問一個問題，學生馬上就答得出來。但下一次我問同樣的問題——至少在我看來是同樣的題材、同樣的問題——他們卻答不出來了！例如有一次，我談到偏振光，拿了些偏光鏡給他們。
偏光鏡的特性，在於它只讓電矢量（electric vector）在某一方向的光通過。我向學生說明，根據偏光鏡的光暗度，就可得出光的偏振方向。
我們一手拿著一片偏光鏡，一前一後地放在眼前，然後轉動其中一片。這樣一來我們知道能夠通過兩片偏光鏡的光一定具備同樣的偏振方向——換另一種說法，我們看到的，是第一片及第二片偏光鏡皆容許通過的光。但接下來我問他們，如果只有一片偏光鏡時，我們怎樣分辨出偏振方向呢？他們茫然一片。
我也曉得這問題不易回答，腦筋要很靈活才行，於是我給他們一點提示：「看看從外面海灣反射的光。」仍然沒有人說半句話。
我再說：「有沒有聽過布儒斯特角（Brewster Angle）？」 「有！布儒斯特角就是當光從一種具備某個折射率的介質反射出來，而正好完全偏振化的角度。」
「當光這樣被反射出來時，它的偏振方向如何？」
「這光的偏振方向是跟反射平面成直角。」我自己還要想一想呢，但他們卻背得滾瓜爛熟！他們甚至還知道那個角度的正切值等於折射率！
我說：「然後呢？」
還是沒有回答。他們才剛剛告訴過我說，從具備某個折射率的介質——就像外面海灣的水——反射出來的光是偏振光；他們甚至還告訴了我光的偏振方向呢！
我說：「看看海灣，透過偏光鏡來看。好，現在轉動偏光鏡。」 「噢，這是偏振光！」他們大叫起來。
研究了很久以後，我才明白，原來我的學生把什麼都背得很熟，但完全不理解自己在背些什麼。當他們聽到「從具備某個折射率的介質反射出來的光」，他們完全不曉得這就是指「水」之類的東西。他們不曉得「光的方向」就是當你看著一些東西時的方向，諸如此類。因此當我問「什麼是布儒斯特角」時，我就好像在向一台電腦問問題，而剛好敲對了關鍵字眼而已。但如果我說「看看海水」，就什麼反應也沒有了——在他們的記憶裡頭，沒有「看看海水」這一條呢！
"......這是一種打壓別人的壞風氣。事實上大家全都不懂，但他們表現出一副很懂的樣子，以把別人比下去。......"
我在工學院還教過一門數學物理課，有一次我想說明如何應用「試誤法」來解題目。這是一般學生很少學習的技巧，因此我首先舉一些簡單的算術例子，示範怎樣用這方法。然而令我震驚的是，在大約80個學生之中， 只有8個人交出第一次的指定作業。因此我在教室里特彆強調，他們必須動手嘗試，而不只是坐在那裡看我計算。下課之後，學生派了一個小代表團來見我，並且說我不了解他們的學習背景，事實上他們不用做那些習題也可以學習，他們早已學過算術，這些東西都在他們程度之下。
於是我繼續講課，而無論後來教得多深或多複雜，他們什麼作業也不做！我當然曉得原因是什麼：他們根本不會做！
我無法推動他們做到的另一件事，是問問題。終於，一個學生告訴我其中的原因：「如果我在課堂上問你問題，之後大家都會跑來說：『你為什麼浪費大家的時間？我們的目的是學東西。但你卻打斷他，問他問題。」
這是一種打壓別人的壞風氣。事實上大家全都不懂，但他們表現出一副很懂的樣子，以把別人比下去。他們全在假裝明白課程內容，如果有學生偶然承認有些事情不夠清楚，問問題，其他人便立刻擺出高高在上的樣子，表現出一切都很清楚明白，並告訴他：「你在浪費其他人的時間。」
我跟他們說，大家一起做功課、討論問題都是多麼有用的方法；但他們也不要那樣做，因為他們認為，開口問別人是很丟臉的事——真是可憐可悲！他們努力學習了不少，人也很聰明，但他們讓自己陷入這種可笑的心理狀態。這真是種奇怪的、完全沒有意義的「教育」！
"......最後我說，實在看不出在這種一再重複下去的體制中，誰能受到任何教育。大家都努力考試，然後教下一代如何考試，大家什麼都不懂。......"
我把他們的大一物理教科書舉起來，「在這本書里，從頭到尾都沒有提及實驗結果，除了一個地方。那裡談的是球體從斜面上滾下來，書中說球體一秒鐘移動多遠，二秒、三秒鐘又如何等等。但這些數字其實有『誤差』，因為，如果你看這個圖，你會以為自己看的是實驗結果，因為那些數字確實是比理論值大一點或少一點。課本甚至還討論怎樣修正實驗誤差——這倒是很好。問題在於，如果你根據這些數據來計算加速度常數，沒錯，你可以得出正確答案。可是假如你真的動手做這個實驗的話，由於球體本身的慣性作用，除了滾動之外它還會轉動，因此你會得到計算答案的5／7，因為有部分的能量消耗在轉動上了。所以，書中唯一的實驗『結果』，也一定是來自一個假實驗。從頭到尾就沒有人弄一個球讓它滾下來，而他們永遠也不會寫出那些數據來！」
「我還發現其他事情，」我繼續說：「隨便把書翻開，手指到哪一行便讀那一行，我都可以更進一步說明我意指為何——證明書里包含的不是科學，而只是生吞活剝地背誦而已，整本書都是如此。事實上，甚至我現在就敢在各位面前，當場隨便翻到書中任何一頁，讀給大家聽，證明我的說法。」
我念道：「摩擦發光（Triboluminescence）： 當晶體被撞擊時所發的光……」
我說：「在這樣的句子里，是否就是科學呢？不！你只不過是用一些字說出另一些字的意思而已，一點都沒提到大自然——沒有提到撞擊什麼晶體時會發光，為什麼會發光。各位有沒有看到過任何學生回家試做個實驗？我想，他沒有辦法做，他根本不知道該怎樣做。」 「但如果你寫：『當你在黑暗裡拿把鉗子打在一塊糖上，你會看到一絲藍色光。其他晶體也有此效應，沒有人知道為什麼。這個現象被稱為摩擦發光。』那麼就會有人回家試著這樣做，那就是一次與大自然相遇的美妙經驗。」
最後我說，實在看不出在這種一再重複下去的體制中，誰能受到任何教育。大家都努力考試，然後教下一代如何考試，大家什麼都不懂。「不過，」我說：「我一定是搞錯了。在我教的班裡有兩個學生表現很好，另外有一位我認識的物理學家也是在巴西受教育的。因此，看來雖然制度很爛，有些人還是有辦法成功的。」
哈，當我講完之後，負責科學教育的一位部長站起來說：「費曼先生剛剛說的全是些讓我們坐立難安的事情，但看起來他是真心熱愛科學，而且他的批評也很具誠意。因此，我覺得我們應該聽他的。來這裡之前，我早已知道我們的教育體制有病；但我現在才發現我們患了癌！」——說完隨後坐下。 那讓其他人也獲得了暢所欲言的自由，空氣里頓時洋溢著興奮的氣氛、每個人都站起來提出建議。在演講前學生早就組成一些委員會，把我的講稿油印出來，他們也推動其他委員會做其他事情。
然後，發生了些完全出乎我意料之外的事情。有一個學生站起來說，「我就是費曼先生提到的兩個學生之一。但我從來沒有接受過巴西的教育，我是在德國受教育的，我今年才剛到巴西。」 另外那個優秀的學生也說了些差不多的話。而我提到過的教授呢，居然也站起來說，「我是在巴西接受教育，但那是在戰爭期間。當時，幸好所有教授都沒有留在學校，我所有的東西都是靠自修學來的。嚴格說來，我也不是在巴西的制度之下受的教育。」
我完全沒有預期會那樣。我知道他們的體制很糟糕，但百分之百的糟糕——那真是慘不忍睹！
物理思維就是透過現象看本質唄。舉個例子，從前人類想像鳥一樣飛，就把自己搞成鳥樣，裝上類似翅膀的東西，表面上看有道理，其實飛不起來。後來研究力學，搞定飛行物的空氣動力學，造了飛機，極重，也飛了。這樣的思維在生物物理學裡表現的非常明顯，對於生物體這種複雜系統，物理學方法是怎樣把東西理清楚的，做這方面的人應該很有體會。
以下是胡謅。
還原論+自底到頂建模。
還原論就是不斷試圖把系統解釋為更基本層面的概念與機制，把對現象的解釋構建在一套統一的基本概念之上。
然後在工程層面，從基本概念出發，進行自底到頂建模。在每一層考慮所有可能的高層模型，從而避免既有模型和定勢的束縛，同時規避在以往的模型中被認為是既有條件而不再考慮但實際上已經發生變化的條件。換句話說，我們在自底到頂建模的過程中對決策樹進行重新剪枝。
而與之相對的，是在高層概念的基礎上進行自頂到底分析，在回退到某個較低層面後再向頂部進行重新決策。劣勢就是即使做了回退，也依然是在一個已經高度剪枝的決策樹上。當某些條件變化時，這個已剪枝的決策樹可能已經偏離現實，成為一個錯誤的思維起點。
這就是為什麼很多企業，尤其是創新型企業在交到職業經理人手上後會衰敗。因為很多（不是全部）職業經理人乾的事就是套用既有的高層概念和模型，而不是從基礎層面去理解系統。商學也因為缺乏強力的還原能力而難以成為一門真正的科學。當然商學可以是經驗總結，可以是一種方法，但不是科學。所以MBA是職業教育，不是學術教育。他扯淡了。物理學大部分的本質士通過analogy來解釋新的現象，從而獲得新的洞見。當然是既有analogy，又有difference。
即便是quantum mech，都是基於波的analogy而開始的。沒有analogy，人如何認識問題。實際上人只能認識現有的問題，人只能認識人所能認識的問題。。
musk 說的僅僅是某些人的analogy比另一些人的analogy更加fundamental一點。
當然，很多物理學家從symmetry這個analogy就能算出複雜問題的結果，另外一些必須要根據別人的公式才能算。天壤之別啊。
分享一下個人的「物理思維」的心得，當然，Elon Musk大神物理造詣要比我深多了。我對物理的理解只到高中為止……所以我跟大家分享的，也都是我基於高中物理知識總結的心得。
我認為，物理思維就是模型思維，把一個問題看成一套封閉系統，利用原初的模型不斷增加條件，以使這套系統無限趨近與我們的真實世界的一種研究方式。
如：牛頓力學，我們高中學習的過程就是典型的模型思維。
牛頓力學我們首先學習的模型是最簡單模型——光滑平面上勻速直線運動的物體。
這套系統簡單的不能再簡單了，沒有力的存在，平面完全光滑，速度不變，支持力不變。
接著，我們在這個模型中增加了一個條件——平面不光滑了。
於是我們發現了摩擦力，進而花了很多時間學習了加速度。
再然後，這個不光滑的也不是平面了，而是斜面，於是我們發現了力的分解。
最終，我們在圓周運動結束。
那麼試問，如果物理老師上來就妄圖向學生解釋清楚圓周運動是怎麼進行的，大概要花多久？可能3年都不一定夠。
因此，我們對牛頓力學的學習，就可以看作物理思維的典型特徵，既：
如果一套系統太複雜我們看不懂，就把這套系統最簡化。
我們可以認為光滑平面上勻速直線運動的物體是圓周運動的最簡化模型。
圓周運動很複雜，其向心力，運動方向，速度等等條件都是不斷變化的。而支持介質甚至也都不是穩定的，而是一根繩子。
而光滑平面上勻速運動的物體，則是圓周運動最簡單的版本：沒有力，速度不變，方向不變，運動介質恆定是個光滑平面。
然後我們在上面增加了一個條件，因為只增加了一個條件，整套系統依然是可以通過推演來理解的。
那麼，如果我們在上面增加的條件足夠多，這套系統就會無限趨近於真實答案。最終，光滑平面的勻速運動在增加若干條件之後，變成了圓周運動。
這種思維方式是非常專註和集中的。可以幫助問題提出人集中資源思考和解決關鍵問題。
當然，選擇的初始系統，也就是模型，可以千差萬別。而其中具體的差別取決於模型設計者所提出的問題。
個人同意@光芊源先生所言，musk的問題，激發了其對火箭系統的研究，並最終發現，這套系統最昂貴的成本恰恰是那些丟棄的火箭。於是，其選擇的初始模型就變成了「可以降落回來的火箭」。
如此，在屋裡思維的驅動下，因為提出了問題，並且找到了適合解決該問題的初始模型，X-space的生意就成功了。
同樣，這裡也舉一個我自己給很多企業做培訓時經常會用的例子：
iphone出來之前的手機什麼樣子我們都知道，有直板的，有翻蓋的，晚期也有很多筆觸屏。那麼iphone什麼樣子我們也知道。而且，iphone明顯已經淘汰掉了舊有手機。
於是，問題來了：造成iphone成功的最根本的原因是什麼？
這個問題我問過很多人，得到的答案不外乎幾種：喬布斯（……），非常棒的用戶體驗，3G，wifi，app store（可安裝軟體，也有的說是IOS系統，個人把他們歸為一類），多點觸控屏幕
事實上，個人認為正確答案是多點觸控屏幕。
下面我們基於這個問題，應用物理的模型思維，來解答：首先找到iphone模型和傳統手機模型最大的區別，會發現相對於直板和翻蓋手機，iphone和他們最大的區別就是沒有鍵盤。
於是想到人的固化思維：如果給你一個帶鍵盤的手機，我們會自然而然的把思維固化成——手機里的一個功能必須要綁定一個或一些（組合鍵）特定按鍵。因此，在鍵盤手機中，我們的翻頁是上下箭頭，放大縮小畫面是+和-
這是我們的思維定勢，是逾越不了的。因此，iphone能淘汰這些手機，是因為多點觸控屏幕能夠很好的代替鍵盤。
然後再想到傳統觸屏手機，他們要麼是電阻屏，反應慢，需要用力的按，要麼就需要筆，而且是單點觸控的。這也就進入了一個思維定勢，既：單點觸控的操作方式非常接近PC的滑鼠鍵盤的搭配。所以，傳統觸屏手機的體驗是非常像PC的，看文檔的時候右面一定有一個粗大的下拉滑塊，需要點擊滑塊來換屏閱讀內容。
所以總結一下：iphone淘汰舊有手機的原因，你可以說是非常棒的用戶體驗。但這是表現，還不是本質。應用了物理的模型思維我們可以發現，恰恰是喬老爺發現了多點觸控屏幕，並將其應用到了移動設備這一行為，讓iphone等多點觸控屏設備，天然的在用戶體驗上優於傳統手機。
因為多點觸控，下拉我們可以用手指從下到上的划動。放大縮小也可以用三指向屏幕周圍擴散或三指向屏幕中心收縮來做到。
這，才是iphone成功的本質。
因此3G也不是，iphone3GS才開始支持3G，1和2是不支持的。
wifi也不是，2000年黑莓就支持wifi了，而且後期的諾基亞和摩托羅拉都出過支持wifi的手機
app store更不是，因為很早以前我國就有一個類似app store的產品，那就是中國移動百寶箱。
所以，結合 @光芊源先生的答案，個人認為，物理的思維方式，就是一種利用模型來系統化的理解世界的思維方式。伊隆馬斯克的思維模式：Tesla、spaceX、Solarcity的背後 - 易無是處 - 知乎專欄
這麼多回答，個人以為只有光芊源 ，胡雨松和光芊源上升到了Thinking Framework，所以對三位表示贊同。
用物理的思維方式來認識世界，用物理的思維方式來指引自己的行為，這是到了「物理哲學」的高度。
三位各有側重：首先我要解決一個問題或者達到一個目標，我要找到這個問題或目標的支撐(First Principles)，這是 胡雨松博士側重的；然後從第一性原理開始Reasoning，在Reasonging過程中，『Don"t take anything for granted』，這樣才能得到最經濟最有力的Counterintuitive，這是光芊源和嚴恆斌博士側重的。
所以我覺得把三位的回答結合起來就比較完備了。
稍微瀏覽了下回答
這個簡單的問題也能隨隨便便寫幾千字，夠有空的。
Elon Musk的意思是比「直覺（intuitive）」（其實也不能稱之為直覺、感覺，你知道的，就是那個意思）更有效的思考方式，就類似物理學的思考一樣，事實上很多物理學的重要進步都是反直覺的。
他是用這個類比來反對reasoning by analogy，在Elon Musk語境里reasoning by analogy就是intuitive.
他後面也說了counterintuitive.
可惜的是，大家用不如Elon Musk的類比在類比的解釋這麼一句清楚的話。說明了大家並不熟悉他說話的intertextuality在哪兒。
國外討論科學研究經常用intuitive, counterintuitive.
大家科學哲學了解點之後，還會發現他們在討論更有意思的 反事實 xx
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我插播點題外話，我發現，國外的一流企業家，離學界，學界的那套討論問題的術語體系很近，國內的，好像就無關，甚至我們這些外圍人士也只會為一些初級普及讀物激起的基本情感弄的五迷三道，然後止步不前。
這個問題的其他答案也能從旁證明我這段題外話。前人為了解決 S 問題，根據前提 A B C 得出了正確結論 D，十年後，前提 C 不再成立，然而人們只記得結論 D，卻不知道此時的正確結論是 E。第一性原理即擯棄所謂的經驗，從基本事實出發而推理。
我從物理學的角度對胡雨松的回答進一步具體化，讓大家能夠get到一些物理的基礎，雨松一下子抽象度比較高。
第一性原理是理論物理學家的發明。它的的本意是分析分子尺度的現象的時候，用量子力學原理，從具體邊界條件出發，經過一些近似處理後直接求解薛定諤方程的得到電子的態密度，然後得出原子核與電子精確的相互作用（可以是靜態的或者動態的），根據每個原子的相互作用，從而累計起來得到一些原子組合的特性，或者在一個過程中發生的變化，習慣上稱為第一性原理（演算法）。比如化學勢能，物理學的光電磁特性，很多納米尺度的現象等等。這是一種bottom up的思路。
而實驗科學家是測量化學勢能，電磁特性，擬合實驗數據，根據一般的幾種模型（冪率，線性是最常見的），得到經驗參數，來解釋和分析這個現象。這有點top down的思路，當人類的思維不能再往下了，也就差不多了。
Elon Musk對於運載火箭的分析就是分析了火箭飛行的各個部件（各個原子核與電子），在整個飛行過程中的變化（實際發生的過程），得到了最最關鍵的環節。他的思路就是bottom up。前面胡雨松說的最最基本的假設是是高度地概括，把原子表象和薛定諤方程抽象為一切問題和假設。
再舉一個例子，別人造房子追求散熱還有採光的兼容，設計師們在建築結構上煞費腦筋。但是換了一個人X，他不直接思考結構，而是思考到每一塊磚頭， 他發現如果磚頭能夠實現採光和散熱兼容，那麼這和結構就沒有什麼關係了，於是找工程師克服了這個難題，這樣bottom up，壘起來的房子就一下子鶴立雞群。請閱讀＜＜抉擇＞＞
以色列高德拉特博士寫的，抉擇 (豆瓣)
簡要概述一下書中的觀點及方法
一、科學思考方法的基本假設前提認為：
1、自然界是極其簡單的，內部極其和諧； --牛頓語；
2、每個衝突是可以破解的；
3、雙贏的解決方案總是有的；
4、每種狀況都是可以大幅改善的。
二、邏輯思考方法是最主要的研究方法；
三、注重常識；
四、勇於挑戰傳統背後的基本假設；
五、注重實證；
六、認為情緒、直覺、邏輯，背後存在關係，能夠帶來良性循環。
這種「物理」地思考方式是工程師的思維方式吧，只要一直往後扒，最後總能找到可以信任的「原理」。
這種思考方式跟物理本身一點兒關係沒有，因為物理本身的話題就是發明一些可信任的「原理」出來，做這事情的時候依據的可不是一個別人告訴你的「更高級的原理」，而是觀測的事實。發明「原理」的時候最重要的步驟不是推演，而是通過analogy生造出一些可能的「原理」候選者。只有有了候選者你才有機會通過推演一一把它們排除，直到發現排除不掉的。這個排除不掉的東西才是new things，把做推演等同物理思維，還覺得那樣一搞就能找到new things是什麼鬼話？
Don"t take anything for granted.
日常生活中我們太多事情都像程序一樣不假思索地執行了，這些程序是我們過去從別人或自身經驗所習得的。這種行為模式可以幫我們省卻很多時間和煩惱，卻阻礙創造力的發揮。
要在某個領域產生新的突破，就要重新審視這些常規程序。把事物簡化到其最根本的組成部分，然後用懷疑的眼光看待之，問why? why not? what if?
舉個簡化的例子，當我們審視現有的汽車架構，我們問汽車為什麼一定要用石油，這樣有什麼好處，有什麼壞處，有什麼可替代的方式？（這種問題引向Tesla）汽車為什麼一定要有人駕駛？（引向谷歌無人駕駛汽車）汽車為什麼一定要走在公路上？（引向Hyperloop，或未來的飛行器）
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