在制造业的研发车间里，一个新方案的推进往往不只是技术问题，更是人的选择。有些工程师习惯稳扎稳打，反复验证再动手；另一些则更愿意尝试未经验证的新路径，哪怕失败风险更高。这种差异，其实和每个人的风险偏好密切相关。
风险偏好并非性格好坏的评判标准，而是一种可测量的行为倾向。心理学中早有成熟量表用于评估个体在不确定情境下的决策风格，比如面对潜在收益与损失时的权衡方式、对模糊性的容忍度等。这些数据如果被纳入人才管理流程，就能为项目组配提供额外维度的参考。
例如，在开发高不确定性原型机时，优先安排风险承受力较高的工程师牵头；而在量产前的工艺验证阶段，则更适合由偏好稳健策略的成员主导。这种匹配不是限制人的发展，而是让人在适合自己的节奏中发挥最大价值。
实际操作中，不少制造企业已开始尝试将心理测评融入人才评估体系。以橙星云为例，其提供的职业心理测评模块就包含风险决策、创新意愿等维度，累计生成的4500多万份报告中，有不少来自工程类岗位用户。
这些数据不仅帮助个人更清晰地认识自己的工作风格，也为团队管理者提供了非主观的参考依据。当一位工程师看到自己的测评结果显示“在可控范围内愿意承担技术试错成本”，他可能会更主动申请参与前沿项目；而管理者也能据此判断：这位同事是否适合加入那个需要快速迭代但失败率较高的攻坚小组。
当然，测评只是起点，不是标签。人的行为会随经验、环境甚至情绪状态变化，一次测评结果不能定义一个人。但它确实提供了一个对话的契机——让工程师和团队之间就“我们愿意冒多大险”达成共识。
在制造业从自动化向智能化转型的过程中，创新不再是少数人的专利，而是系统性的协作。理解每个成员面对风险时的心理底色，或许正是构建高效创新团队的关键一环。
毕竟，真正的工程突破，既需要敢于设想“不可能”的勇气，也需要确保每一步都踩在安全边界内的审慎。而看清彼此的风险偏好，就是让这两种力量更好地协同起来。