刚刚官宣要造车的小米，曾经以组织结构扁平化著称，管理层级一直保持在三层：核心创始人、部门Leader以及员工。
但在上市后开始推行层级化，小米内部头衔大体分为专员-经理-总监和副总裁及以上，层级共设10级，从13级到22级。专员级别为13级左右，经理为16级到17级左右，总监为19级到20级左右，副总裁为22级。小米创始人、董事长兼CEO雷军不在该级别体系内，因而没有级别。
这是因为组织设计开了倒车？还是扁平化不灵验了？这其中层级（Hierarchy）是一个关键词。
谈到层级，比较常见的说法是“层级过多”、“压缩管理层级”等。层级，看起来似乎是一个贬义词。事实上，层级并非组织效率的“背锅侠”，而是一个中性概念，甚至可以说管理缺不了层级。
团队人数线性增加VS人际关系数指数级增长
法国管理顾问格拉丘纳斯（V. A. Graicunas）在1933 年首次发表的一篇论文中，分析了上下级之间可能存在的关系，并提出了一个用来计算团队中可能存在的人际关系数的数学模型。他把上下级关系分为三种类型：
1.直接的单一关系：指上级直接地、个别地与其直属下级发生联系。
2.直接的组合关系：存在于上级与其下属人员的各种可能组合之间的联系。
3.交叉关系：即下属彼此打交道存在的关系。
通过这三种上下级关系的分析，格拉丘纳斯认为，在下属人数增加（算数级数）时，管理者和下属之间可能存在的人际关系数量几乎将以几何级数增加。据此，他提出了一个用于计算团队或者组织可能包含的人际关系数的经验公式：
C=n[2n− 1 + (n− 1)]，或者：
C：各种可能存在的联系总数，即关系数量；
N：管理者的下属人数，即：管理幅度。
当N＝1，C＝1；N＝2，C＝6；N＝3，C＝18；N＝10，C＝5210 。
根据这一公式，不同下属人数的可能关系数可见下表：
团队人数线性增长，但是可能的关系数量却是指数级跃升，换言之，管理的复杂性急遽加大。管理的对象不仅是组织中的个体，还有个体之间以及团队之间的关系。
解决此复杂性困境的最直接、有效的策略便是：层级化，将组织进行分层设计和管理。这便是人类组织中最普遍的结构形式——层级结构（金字塔结构），得以产生和持续的本质原因。
各类复杂系统中的层级结构
诺贝尔奖获得者赫伯特 A. 西蒙曾论述到：“在一个复杂性必然是从简单性进化而来的世界中，复杂系统是层级结构的”。
自然世界中的层级
据科学家粗略估计，人体大约有40万至60万亿个细胞。2020年，地球总人口约为76.7亿。也就是说，细胞数量是人口数量的近万倍，无疑是一个超级复杂系统。
不过，作为复杂的人体系统，不管是襁褓之中的婴孩，还是垂暮之年的老人，都拥有共同的层级结构：细胞——组织——器官——系统——身体。
自然界的动植物的个体同样存在层级结构。如果将尺度放大，随着生物的个体随着数量的增长，地球上的生命将会形成：种群——群落——生态系统——生物圈的层级结构。
在宇观尺度上，各类星体（卫星、行星、恒星等）又会形成：地球——太阳系——银河系——星系团——本星系群——超星系团的层级结构。
（生命系统层级结构示意图）
社会组织中的层级
由人与人组成的社会系统，与生物系统类似，也是一个包含层级结构的复杂系统。
个人组成家庭，家庭组成社区，社区组成街道，街道再组成区。
将尺度进一步放大，区或县组成市，市组成省级行政单位，省、自治区、直辖市及特别行政区等最终组成国家。
军队是人类社会系统最为严密的组织，一般来讲，由大到小的层级为：军——师——旅——团——营——排——班。
语言文字中的层级
语言文字是用于人类交流的符号系统，同样也具有层级结构的属性。
在微观上，句子是语言的基本单位，一个相对复杂的句子的层级性体现为：
在宏观上，层级结构展现为：词语——句子——段落——篇章——书籍。
技术系统中的层级
“复杂经济学” 的奠基人Brian Arthur在《技术的本质》中表示，“技术具有层级结构：整体的技术是树干，主集成是枝干，次级集成是枝条，最基本的零件是更小的分枝。”“真实世界的技术可以有任何数量的层级数：从2级到10级或者更多。技术越复杂或越模块化，层级就越多。”
（大众汽车旗下电动车的系统架构）
Brian Arthur还指出，站在层级结构的属性角度，机械系统与编程语言（均是技术）本质上是“没什么不同”：
“都是要应用一个基本原理，即核心概念或者逻辑，作为编程背后的支撑。完成这个原理需要一套具有积木一样结构的支撑程序和子程序系统。……实际看来，一台喷气式发动机和一台计算机是很不同的东西。一个是一套物质零件，另一个是一套逻辑指令。但是它们的结构却是相同的：都是由集成块结构起来，集成块之间相互联系，共同服务于一个执行某一个基本原理的核心集成，再辅之以其他的互动的集成子系统或组件系统的支撑。”
例如，计算机所处理和操作的是由“0”和“1”组成的数据流，但是作为计算机的用户——人，本身不直接处理数据，而是应用由字母和符号等组成的编程语言。如果把“0”和“1”比作作为人体的细胞，那么编程语言所对应的层级就是组织和器官。
时间维度下的层级结构
以上种种都属于在空间维度上的层级结构，或者说一个“物”的层级结构。一件“事”，在时间维度上也会表现出层级结构：
（一）烹饪：
层级1：买菜——切菜——炒菜层级2：以炒菜为例：热锅——倒油——翻炒——焖煮——起锅——装盘层级3：翻炒阶段又需要分解为：将佐料（姜葱蒜辣椒等）炒香——将切好的食材下锅——开大火翻炒——放调料（盐、糖、鸡精、酱油等）——倒水开小火煮开
（二）项目：
层级1：立项——规划——实施——验收层级2：以规划为例，规划草案——讨论完善——提交审议——规划调整——审批通过层级3：规划草案阶段，确定负责人——组建团队——规划方案框架——草拟初稿——方案修订
语言，分为口头语言和书面语言，上面有谈及，书面语言即文字的层级结构。口头语言在表述时，虽然是一个字接一个字，一个词接一个词地线性传递，但依然具有层级结构，不管是传递者还是接收者，所处理和理解的不仅是单个的词语，而且是由其组成的句子和段落。
系统的复杂性经由层级化产生
复杂系统中包含或者隐藏着层级结构，本质上是因为系统的复杂性（Complexity）是由于不断的层级化而发展出来。
（上图摘自北京师范大学系统科学学院张江教授的讲义）
人体受精卵不断分裂并分化为各种体细胞，细胞组成不同的组织和器官，进一步发展为身体。
人类的个体组成家庭，家庭组成社区，社区组成城市，城市再组成省份，最后发展成为国家。
由于交流的需求，表意符号得以发明，符号发展成为文字，单个的字词组成句子，句子再组成段落，段落组成篇章。
网页地址加上内容（文字/图片/视频等）组成单个网页，网页与网页组成网站，网站又组成区域网络系统，区域网络最终组成全球互联网（World Wide Web）。
使用复杂性科学的术语，层级是由其组件（组成部分）不断聚合并互动“涌现”而出，并且表现出组件并不具有的特性。就如拥有颜色、形状的海浪是由透明、无形的水分子聚合而成，海浪拥有水分子并不具备的特点。
复杂，经由层级而产生，自然就包含着层级结构。因此，层级便成为理解事物的复杂性和复杂系统的又一把“利器”。
大脑新皮层的六层结构
并非巧合的层级结构出现人类大脑新皮层中。在显微镜下可以观察到，大脑的新皮层拥有六层结构，依次为I、II、III、IV、V和VI层，每层包含一定数量的神经元。
新皮层的厚度大约相当于6张扑克牌垒在一起，像揉皱的纸一样折折叠叠。其他动物比如老鼠也有类似结构的大脑皮层，但是人类之所以聪明，是因为我们的大脑皮层更大，覆盖区域更广。如果把这6层皮层铺开，面积相当于一张大的晚餐餐布那么大。而老鼠的就只有一张邮票那么大；猴子的相当于一个信封的大小。
信息在大脑皮层的流动是双向同时进行：自下而上(Bottom-Up)和自上而下（Top-Down）。也就是说在具有六层结构的层级中，信息可以由局部到整体，细节到全貌，具体到抽象；也可以反过来。越高层级的高层，信息越反映事物的稳定性和一致性的信息，即我们日常所说的概念（Concept）或模式（Pattern）。
邓巴数与大脑新皮层
邓巴数（150）是进化社会学中著名的假说理论。1993年，英国人类学家家邓巴在《行为与脑科学》发表文章《大脑皮层容量的协同进化、群体规模与人类语言》，首次指出灵长类脑容量与平均社群规模存在相关性，并提出公式：Log10(N)=0.093+3.389log10(CR)。
在这个公式中，N是该灵长目动物的最大群体规模，CR为大脑皮层率。在计算中，邓巴采用1006.5cc作为人类大脑皮层的容量，1251.8cc为人类的总脑容量。他由此计算出CR=4.1，N=147.8。这就是邓巴数的来源，由于人们通常将其约等于150，所以也称150定律。
（横轴：类人猿和人类祖先出现的时间；纵轴：群体数量的大小）
从邓巴的公式来看，邓巴数的得出，脑容量起了绝对作用，这又与新皮层密切相关。新皮层是脑中进化最晚，最后出现的脑结构，而群体规模基本上与大脑新皮层容量成正比。这也意味着，150理论的得出并非偶然现象，而是人类认知局限所造成的结果。
由于大脑认知局限的存在，一方面，人类能够维系有意义的人际关系的群体规模在150人左右；另一方面，还不得不根据亲疏远近将人群划分出四个左右的层级。
大脑局限VS人际关系信息的挑战
为什么我们的大脑新皮层会在群体超过150人时会产生局限？
我们在与某个人产生社交关系时，不仅要记得这个人作为人体的信息（姓名、职业、爱好、生日等），还要记忆他与其他个体之间的关系，如：同宗、同学、同事等等。
如果个体的数量N,那么，他们之间关系的数量至少是N*(N－1)。
进一步假设，他们之间的关系存在“好”和“坏”两种状态。那么，他们之间关系的状态数量则为：2^N*（N－1）。
如果一个团队的人数为6人，他们存在6*（6－1）=30种关系。如果团队人数增加为10人，就有90种关系。人的数量增加了67%，但关系数量增加了200%。如果我们计算把这些关系可能存在的状态数量，则是2的90次幂。
那么，150人则可能拥有22350种关系。当然，在现实生活中，我们所处群体的关系因为存在亲戚、朋友、同学和同事等关联，具体的关系数量不至于有这么多，但是当我们还要计算人与人之间关系的好坏状态时，所要处理的人际信息将会激增。
层级为何能够弱化复杂性？
为了应对超负荷的人际关系信息，有必要对群体进行分层，或者说建立层级化的组织结构。要理解背后的原理，先来看一个寓言故事：
传说有两个制表匠分别名叫坦帕斯和赫拉。他们制造的手表每只都集成了1000个零件。坦帕斯选择一个零件一个零件地安装。不过，如果他的工作被打断了，或者丢下一只没完成的手表，他就必须从头开始。相反，赫拉则是将10个模块组装在一起，最后组成手表。每个模块又由10个子模块组成，每个子模块再由10个零件组成。如果他暂停工作或者被打断工作，他只是损失了一小部分工作成果。
经过测算，假设每装一个零件时被打断的概率是1%，即100次中有一次，最终坦帕斯组装一只手表的时间要比赫拉长4000倍。
如图所示，赫拉所组装的手表拥有一个层级结构，模块（10个）下面有其子模块（100个），子模块由零件（1000个）组成。而坦帕斯需要直接面对的是1000个零件。
我们可以将手表的层级结构想象成为团队或者组织的层级结构。管理者直接面对的是10个总监；每个总监下面是10个经理；10个经理各有10个下属。
管理需要进行人际沟通，假设每天与单个下属沟通需要10分钟，1000个下属则需要10✖️1000=10000分钟。但是，如果仅是与数量有限的下一级员工沟通，则只需要10✖️10=100分钟。
150人的“邓巴数”群体出现分层也是同样的道理，只是分层的依据并不是管理者与被管理者，而是人际关系的亲疏远近。层级间划分的标准，可以从沟通的频次和时长来计量。我们将60％的时间花在50个朋友的核心群体上，剩下的100人群体占40％的时间。
信息设计：故事中的层级结构
在理解复杂信息时，大脑也会提取出信息的层级结构。相反，为了让对方更好地理解所表达的信息，需要将信息“设计”出层级结构。
表达中的“金字塔结构”
我们在表达时常用的金字塔结构便是典型的层级结构。当一个领导说“下面我简单讲三点”时，他所表达的信息显然不只“三点”，但是通常会将信息组织出“三点”的层级结构。在政府公文中常见的表达如“一个中心、两个抓手、三大任务、四个围绕”等，从形式上比较“八股”，但从接收者理解和记忆的角度却是有效的结构。
故事中的层级结构
众所周知，广义上的故事（小说、电影、游戏、广告等）都包含“故事结构”。最简单的结构形式为：开端——冲突——高潮——结局。
故事从开端开始，这时故事的张力很低或者为 0。当故事发展到冲突阶段的时候，张力也随之增长。冲突变得越来越激烈直至故事的高潮，这是整个故事进程中矛盾最激烈的时候。在结局阶段，故事的张力慢慢消失，故事结束。
一个故事中人物角色及其关系比较复杂，整体故事包含若干的场景和对话等细节，简言之，故事的复杂度较高。观众或者读者为了理解故事的主题和逻辑，并不会记住所有的信息，而是会提炼出关键的故事结构，尤其是情节的转换和故事的冲突。
故事的结构虽然是按照时间线展开，但依然是层级结构。我们以《作家之旅》梳理的“英雄之旅”为例。
层级划分：深度与宽度之间的权衡
假设团队或者组织的总人数不变，管理层级与管理幅度之间是一个权衡（Trade-Off）的关系。
管理幅度大，管理层级就变少；管理幅度小，管理层级就增多。所以，管理层级应该多少与管理幅度应该多大，并无定论，更没有统一的计算公式。
不过，在划分层级时，每个层级应该包含的元素以5~9为佳。如果多于9个元素，层级内的关系就会变得复杂；但如果少于5，又会导致层级过多，需要创建更深的层级才能把所有元素囊括进来。
为什么是5~9？一方面，这是大脑的工作记忆能够处理的“组块”（Chunks）数量；另一方面，也得到了众多实践经验的验证。
例如，亚马逊创始人贝索斯推崇“两个披萨”原则：他认为一个会议的参会人数必须控制在两个披萨够吃的地步。另外，他还将披萨数量作为衡量团队规模的尺度。如果两个披萨都不够吃，那么这个团队一定是太大了。
两个披萨能够满足多少人吃？大约就在7人左右。美国红点创投（Redpoint）的投资人Tomasz Tunguz撰文称，他在谷歌工作时，对产品经理所要管理和协调的工程师人数做过统计，平均数也是1：7。