修订版
1995年10月4日
1.简介
我们正在经历一个范围和速度都前所未有的技术变革时期。企业甚至国家的成功比以往任何时候都更依赖于新技术和操作方法的快速采用。人们普遍承认，科学使这一转变成为可能。与此同时，科学研究正处于压力之下，面临着变革的压力，需要放弃对基本科学问题的调查，并专注于短期项目。本文旨在探讨这一悖论的原因，尤其是自由研究的衰落。
我所说的自由研究是什么意思？在联邦科学政策的讨论中，它有时也被称为“好奇驱动”。以下对亨利·埃伦瑞奇（Henry Ehrenreich）的回忆就是例证。
1956年初，刚从康奈尔大学获得博士学位的我来到通用电气研究实验室时，受到了我的导师勒罗伊·阿普克（Leroy Apker）的欢迎，他负责管理通用物理系的半导体部门。我请他提出一些可能与本节利益密切相关的研究课题。他说我所做的完全取决于我。从惊讶中恢复过来后，我问道：“那么，你打算如何评价我年底的表现？”
在这种工作方式中，研究人员被允许，甚至被要求，选择要调查的问题，而无需证明这些问题与机构的相关性，也无需与管理层协商一系列目标。这项研究的价值是由其他科学家决定的，同样没有考虑它对雇主底线的直接影响。为这种政策辩护的假设是，“在广阔战线上的科学进步源于自由知识分子的自由发挥，他们按照自己的好奇心决定的方式，研究自己选择的课题。”这是二战后美国联邦研究基金的基石。）
无拘无束的研究并不是徒劳的，只是满足了科学家的好奇心。Vannevar Bush提倡这一点有充分的历史理由。塑造我们世界的许多惊人的科学和技术进步都来自于不受约束的研究。最近的一个很好的例子是Diffie、Hellman和Merkle在20世纪70年代发明的公钥密码术。他们的工作由赫尔曼的国家科学基金会信息理论拨款资助。由于赠款条款是灵活的，没有经过谈判的工作计划或可交付成果，他们可以自由地提出一个大胆的想法，而这个想法在赠款提案中没有提及，并且是信息社会的基石。
1956年埃伦瑞奇在通用电气遇到的无拘无束的研究几乎是大学里唯一真正的研究。然而，这类研究现在几乎完全从工业和政府实验室消失，甚至在学术界也面临压力。行业领导者强调需要“关注客户的需求”。压力是快速收回投资，并根据其与公司的相关性证明所做的一切是合理的[Coy]。这一趋势不仅限于美国。例如，加拿大财政部长提出了一项拟议的新预算，其中规定“未来，[加拿大]科技工作将更加战略性地集中于促进创新、快速商业化和增值生产的活动……以进一步、更有效地利用政府的科学资金。”
如今，研究人员，即使他们没有从事定义明确的项目，也越来越需要提交研究计划，不仅要解释他们的工作可能如何帮助雇主，还要解释他们正在采取哪些步骤来确保他们的成果得到充分利用。事实上，科学家被要求成为工程师，工程师一词并没有贬义，但用瓦内瓦尔·布什（Vannevar Bush）的话来说（如《扎卡里》（Zachary）所引用），他描述了一个
“主要不是一个物理学家、商人或发明家，而是一个能够掌握其中每一种技术和知识并能够成功开发和大规模应用新设备的人。”
科学家们经历的许多痛苦都是由这种压力造成的，这种压力要求他们理解并证明他们的工作如何适应更大的环境。在知识增长需要更多培训和更大专业化的时候，他们被要求成为多面手，并不再强调其领域的前沿工作。
许多流行的解释都无法令人满意地解释无约束研究的下降。短视的管理层经常受到指责。然而，这种下降已经持续了很长一段时间，不同的公司遵循不同的政策，因此，如果传统的不受约束的研究是企业的最佳方法，那么它的优势现在应该已经变得明显。但这并没有发生，而且大多数快速扩张的高科技公司似乎很少进行长期研究，无论是否自由。人们经常提出的另一种解释是，冷战的结束削减了研发资金。然而，人们可能会再次预计，军事相关研发的减少将导致对科学家和工程师的总体需求降低，从而导致工资降低，这将使民用研发成本更低，从而更有吸引力。因此，这种解释似乎也不充分。（此外，这种解释还留下了一个悬而未决的问题，为什么冷战首先应该刺激无拘无束的研究。为什么没有把所有可用的资源都投入到建造更多的坦克和潜艇上？）新颖的管理理论（参见[RSE]）经常被他们自己指责，但大多数管理理论都是如此，它们往往来源于对被认为是成功的公司所做的事情的观察，而只是将这些程序系统化并加以证明。
竞争和快速经济回报的压力经常被认为是导致行业内无约束研究下降的原因。然而，华尔街对技术进步非常敏感，在等待利润时也非常耐心。网景通信公司（Netscape Communications，Inc.）最近的首次公开募股证明了这一点。这家公司成立不到两年，总销售额不到2000万美元，只有亏损，没有利润，突然被判定价值20亿美元。原因是安德烈森、比纳和他们的同事开发的Netscape Navigator浏览器赢得了互联网用户的欢迎度竞赛。有几家公司正在采取与Netscape相同的策略，免费提供浏览器。是Netscape的技术优势赢得了这场比赛（尽管这种优势很小，而且许多编程质量很差，正如Netscape程序中发现的安全缺陷所表明的那样）。网景要获得足够的利润来证明其最初的股票市场估值，还需要很长一段时间（如果真的发生了）。然而，利用对最流行的万维网浏览器的控制来控制互联网软件的前景对华尔街来说足够诱人，华尔街愿意为这家公司赋予一个奇异的价值。因此，在技术卓越和市场应用之间存在明显联系的情况下，金融家可以缓和他们对利润的需求。因此，单靠财政压力并不能解释无约束研究的削减。
这份报告对自由研究的下降提出了一种不同的解释。我觉得这主要是由科学技术世界的内部发展造成的，而不是由外部武断的决定造成的。似乎有三个主要（且密切相关）主题有助于解释转向短期定向研究的原因：
（a） 研究数量急剧增加，
（b） 各技术领域稳步快速发展，
（c） 应用现有知识的前所未有的机会。
这些主题源于研究的成功和发展。
我并不是说研究作为一项重要活动已经完成。我不同意一位前美国专利局局长的观点，他在一个世纪前辞职，并建议废除他的职位，因为“一切可以发明的东西都已经发明了。”大自然有无限的秘密可以探索和利用。我相信，研究对社会的经济福利很重要，将继续推动人类知识的进步，并且可以成为一项智力上有回报的职业。这篇笔记甚至无意攻击不受约束的研究。我的意图是解释为什么这类研究呈下降趋势，所以我专注于负面。我并没有试图平衡对待研发的作用和研究支持的最佳水平或形式。本注释大部分是描述性的，而非规定性的。
有必要强调的是，研发支出整体上，甚至研究本身，总体上一直在稳步增长。有一种感觉，可能会出现削减，可能需要重新审视科学与社会的关系（参见[拜尔利P]），但到目前为止，总体研发预算尚未出现实质性削减。即使在美国工业内部，也出现了增长（Coy），一些公司的裁员与其他公司的增长相抵不上。在世界范围内，随着快速工业化国家的大学扩招，即使是不受约束的研究也可能在增加。唯一一个明显下降的领域是工业研究领域。这类研究从未占到研发总预算的很大一部分。然而，它一直是最引人注目的研究类型，因为它往往会引起公众的关注和诺贝尔奖。这是讨论其衰落的原因之一。另一个原因是，不受约束的研究的减少表明，研究与开发总体上转向了更具针对性和短期的工作类型。并非所有的定向研究都是短期的（晶体管的发明是长期定向研究成功的一个很好的例子），而且，不受约束的研究和长期研究之间的相关性并不完美，但两者之间存在相关性，所以，不受限制的工作的减少可以用来衡量一个人的未来展望。转向短期工作是大多数工业实验室的一种现象，即使是那些从未从事过无拘无束研究的实验室也是如此。这种趋势还会继续下去吗？它会传播到大学的研究中吗？一项对工业自由研究下降原因的调查表明，这两个问题的答案都是肯定的。
2.研究作为商品
研究的角色、风格和形象正在发生变化的基本原因是，研究比几十年前多得多。过去竞争很少，产品的发明和销售之间的间隔很长。例如，静电复印术是由卡尔森在1937年发明的，但直到1950年才被施乐公司商业化。此外，人们对这项技术的兴趣如此之小，以至于在围绕商业化的几年里，施乐公司能够发明并申请一系列相关技术的专利，而其他机构几乎没有任何活动。这使得施乐公司垄断了这项新技术超过20年的利益。静电复印术并不是一个孤立的案例。1948年，当巴丁、布拉坦和肖克利在贝尔实验室发明晶体管时，几年过去了，其他实验室才在半导体领域获得足够的专业知识，做出重大贡献。如果AT&T没有受到其文化和监管的双重阻碍，就无法利用这一引人注目的发现，它本可以在其发现周围设置专利壁垒，从而保留商业开发带来的大部分利润。如今，这样的机会极为罕见。例如，当贝德诺兹和米勒于1987年在IBM苏黎世实验室宣布他们发现高温超导电性时，休斯顿大学、阿拉巴马大学、贝尔实验室和其他地方的小组仅用了几周时间就取得了重要的进一步发现。因此，即使高温超导已经发展成为一个具有商业意义的领域，IBM也必须与其他拥有专利的公司分享财务利益，而这些专利对产品开发至关重要。
第二次世界大战之后，才开始了广泛自由研究的时代。在此之前，“好奇驱动”的研究在大学、一些学院和研究实验室进行，但规模较小。在上个世纪，大学发展了一种观点，认为研究与教学是其主要任务之一。然而，他们的资源虽然足以在理论领域进行小规模和低开销的工作，但无法应对越来越多的研究人员和他们在实验领域越来越昂贵的设备。（回想一下爱因斯坦在获得大学职位之前在瑞士专利局工作的几年。）在两次世界大战之间的这段时间里，科学家和工程师们都在不遗余力地寻求少数可用的资金来源[伯克]。
第二次世界大战后，对研究的支持大幅增加，首先是在美国，然后随着经济的恢复或发展，在其他国家。科学技术在战争中发挥了至关重要的作用。炸弹是那个时期最著名的发展，但还有许多其他的，如雷达、塑料和喷气发动机。在非军事领域也取得了显著进展，例如青霉素和其他抗生素几乎完全（至少在一段时间内）征服了感染性细菌性疾病。吸引公众注意力的技术和产品是集中开发的结果。（尽管许多最优秀的物理学家、化学家和数学家在战争期间都在曼哈顿计划中度过了全部职业生涯，但曼哈顿计划与其说是一项科学事业，不如说是一个工程。）然而，人们正确地认为，它们是前几十年进行的无拘无束研究的巅峰。例如，核时代通常可以追溯到19世纪末贝克勒尔偶然发现的放射性。决策者和公众对科学和工程研究的支持空前增加。各国政府开始资助所有领域的广泛研究和开发，不仅在大学，而且在自己的实验室和通过工业。大学大大扩大了自己对研究的投入，减少了教学负担，并且更加重视学术成就而非教学。工业界也开始建立研发人员。在范尼瓦尔·布什（Vannevar Bush[Burke]）这样的人的领导下，他们对战争之间的贫瘠岁月记忆犹新，决策者将可用资金的很大一部分用于不受约束的研究，他们相信科学家自己最有能力为他们的工作选择最有希望的方向。
为了对研究机构的发展有一个直观的了解，看看二战期间举行的任何索尔维大会与会者的照片都是很有启发性的。这些照片中只有几十个人，但他们通常包括现代物理学的大多数创造者，如玻尔、爱因斯坦和海森堡等科学家。今天，一个典型的物理会议有数百或数千人参加，而且比以前有更多的会议。当我们谈到自由研究的衰落时，我们应该记住，如果爱因斯坦还活着的话，为他提供一个自由的研究环境是没有困难的。困难在于，现在有成千上万的理论物理学家希望被像爱因斯坦一样对待。
研究机构的增长并不是一个新趋势，但在第二次世界大战后加速了。几个世纪以来，科学家的数量一直在以指数（严格的数学意义上）的速度增长。在过去的两个世纪里，每年发表的科学论文数量每10-15年翻一番。随着第二次世界大战后资金的激增，增长率也在上升。例如，从1945年到1985年，《化学文摘》中的摘要数量大约每十年翻一番，当时每年大约达到50万篇（自那时以来以较低的速度增长）。今天技术出版物的数量是二战结束时的10倍多。尽管人们经常抱怨联邦政府对科学的支持不足，但美国国家科学基金会在过去20年中支持的研究人员数量翻了一番。很明显，这种增长率不可能无限期地持续下去，但它会持续很长一段时间。然而，现在有明显的平稳迹象，至少在发达国家是这样。指数增长时代的终结似乎已经到来，而这一切本身可能是许多人抱怨就业前景不佳和士气低落的原因。
虽然指数增长必须在某个时候停止，但为什么现在就要发生，而不是在科学家和工程师人数再次翻倍之后呢？似乎没有任何有说服力的答案。甚至没有人对研发投资的最佳比例应该是多少有一个好的理论。作为一个经验问题，没有一个发达工业国家在研发方面的投资超过其国民生产总值的3%。超过这个数字的前景似乎暗淡。削减研发支出比增加研发支出更受关注。
为了保持某种平衡，我们应该提到，自由研究的传统形象并不完全准确。研究很少完全不受约束。引言中引用了埃伦瑞奇在通用电气的经验，这可以归因于通用电气对当时半导体领域的全新领域的兴趣，在这一领域，几乎任何研究都可能具有商业价值。如果埃伦瑞奇突然决定转向遗传学，他肯定会发现自己的自由比看上去的要有限得多。甚至大学研究人员也比人们想象的要受束缚得多。除了理论领域的终身教授外，几乎所有的研究人员在工作中都依赖补助金或合同，要获得这些补助金，他们必须在同行审查审查中生存下来，同行审查审查严重限制了他们的能力。
Cocke发明的RISC（精简指令集计算机）是一个自由研究的例子，因为IBM允许他做任何他选择的事情。然而，科克已经为IBM大型机的设计做出了宝贵贡献，并且正在研究与IBM明显相关的计算机体系结构。因此，他被赋予追求“自由智力的自由发挥”的自由也就不足为奇了长期以来，工业研究实验室一直在为少数选定的个人提供这种自由（一个多世纪前，通用电气的斯坦梅茨可能是最早的实验室之一），并且在未来肯定会继续这样做。现在即将结束的自由研究时代值得注意的是，即使是全新的博士也得到了大量的自由。这篇文章的目的是解释为什么今天提供的自由较少。
研发支持的普遍减少，尤其是对无约束研究的支持，无疑与研究的快速增长密切相关。无论研发支出的最佳水平是什么，即使是目前水平的两倍，我们现在肯定比三四十年前更接近这个水平。随着当前科学家和工程师的庞大社区，公众和决策者不再与少数在象牙塔中默默无闻地工作的灵魂打交道，而是与一个大社区打交道，这个大社区很容易被视为另一个寻求“权利”的“特殊利益集团”
任何领域的增长和竞争力的增强都很容易影响公众对该领域的认知。例如，在体育运动中，评论员经常谈论一些著名的老人，比如贝比·鲁思，是如何成为有史以来最伟大的运动员的。这种说法只针对棒球或拳击等运动，在这些运动中，团队或个人相互竞争，没有客观的衡量标准可以用来比较一段时间内的表现。在游泳或跑步等运动中，时钟决定胜利者，但从未做出过这样的断言，因为有证据表明，顶尖运动员的表现一直在稳步提高。对这一现象的解释是，最好的运动员在各个领域的表现都在不断提高，贝比·鲁思之所以在同时代人中脱颖而出，是因为他是来自一个较小、选择较少、训练较少的人群中的佼佼者。如今，领导者之间的绩效差异往往要小得多。类似的现象似乎在其他领域也存在。在科学领域，爱因斯坦获得了公众前所未有的尊敬。然而，如果我们能够复活爱因斯坦并克隆出100个他的复制品，公众将不会像对待原始人那样尊重这些人。
改变的不仅仅是公众对研究的看法。研究的本质已经改变。几十年前，独立的个体研究人员或大多数小型实验室都是规范。今天，我们正在处理耗资数十亿美元、需要数百名科学家组成的团队来操作的基本粒子加速器。即使在数学领域，也有更多的协作工作，最极端的例子是有限简单群的分类，这是现代代数的一项伟大成就，需要数十名研究人员几十年的工作，并且需要15000个期刊页面来记录。
大型研究项目很难适应自由研究的传统模式。一位为耗资3亿美元的激光干涉引力观测站致力于抑制振动的科学家，究竟有多大自由追求“自由智力的自由发挥”（用Vannevar Bush的话来说）？整个项目可能旨在解开大自然最深层的秘密，可能没有任何可预见的实际应用，但她不是像一个开发新安全气囊的工程师一样受到束缚吗？
主要研究人员和公众之间的差距在大多数领域都扩大了，科学家研究的课题越来越深奥。另一方面，在公众直接看到的领域，研究人员可以做什么和公众可以获得什么之间的差距已经大大缩小。就在20年前，人们广泛使用的最好的计算设备是非编程袖珍计算器，而领先机构的研究人员可以使用超级计算机。这是8到10个数量级计算能力的差距。如今，家用PC中的奔腾处理器的功能并不比超级计算站点中可用的最快计算机差多少，差距只有两三个数量级。奔腾PC通常比典型工程师或科学家使用的工作站功能更强大。同样，在语音或光学字符识别领域，20年前存在的都是研究系统，仅在少数实验室可用。相比之下，如今人们可以为PC购买功能更强大的“收缩包装”软件。然而，最值得注意的是，该软件与最先进的研究系统在性能上没有太大差异。在许多领域，发明和商业产品之间的时间已大幅缩短，因此，研究工作并不远远领先于世界其他地区，因此，可以给公众留下深刻印象的先进玩具更少。
不受约束的研究的主要理由是，科学发现是无法预测的，允许研究人员按照自己的直觉选择要研究的问题是最好的政策，这将产生足够重要的新结果，其中一些人将为赞助组织支付丰厚的报酬。伦琴的X射线发现和弗莱明的青霉素发现都是这种不可预测的发现的两个例子，它们都产生了巨大的影响。然而，要使这一论点有效，就必须出现许多重大的科学进步，其中很大一部分必须是赞助商感兴趣的，而且必须有机会加以利用。工业研发经理不再相信这些假设，国家决策者也在质疑这些假设。
研究作用的变化可以概括为几个相互关联的点。
a.很少有大的“点击”
无论是自由的研究还是任何其他类型的研究都没有产生真正给公众留下深刻印象的惊人结果。乔纳斯·索尔克最近的去世让人想起了40年前他的疫苗在战胜脊髓灰质炎方面所产生的巨大影响。今天，尽管在过去20年里，“癌症战争”花费了数百亿美元，但我们还没有看到任何癌症治疗方法的确切性可以与Salk疫苗相媲美。我们对癌症的认识有了巨大的进步，目前的技术比索尔克掌握的任何技术都要复杂得多，但还没有“魔法子弹”问世。已经基本上找到了好的简单解决方案。我们面临的问题要困难得多。因此，研究投资的回报较低。
从威尔斯对费马最后定理的证明到阿司匹林功能的阐明，在整个科学知识领域都取得了巨大的成功。然而，它们很难向公众解释。
b.更好的技术并不总是获胜
正如德沃夏克（Dvorak）和其他比传统QWERTY键盘效率更高的键盘发明者所发现的那样，世界并不总是能找到更好的鼠标夹发明者。在录像机方面，VHS击败了Beta格式，尽管Beta具有技术优势。没有人认真地宣称Intel x86芯片体系结构优于RISC微处理器，RISC微处理器的性能通常是同期Intel处理器的两倍，开发工作量要小得多。类似地，Microsoft Windows（3.1、95等）操作系统现在才开始赶上几年前的Macintosh系统。然而，英特尔在世界微处理器市场上占有最大份额，微软在操作系统市场上占有很大份额。解释这一观点的一种方法是说，基本技术不是关键问题，互操作性和相关问题是关键问题。然而，这意味着，即使是芯片设计或操作系统方面的一项杰出发明，也不太可能产生重大影响，除非它被纳入英特尔或微软的产品中。
即使在科学和技术市场上，工具也需要经过修饰的界面，因此人们常说，专业人员的工具如果有一个漂亮的GUI，无论后端的基本技术是什么，都会畅销，而一项需要用户努力掌握的奇妙新发明则会被忽视。这再次表明，基础技术的重要性正在下降，这是由于研究领域的竞争加剧，导致竞争产品相互接近的结果。相比之下，很少有人选择咨询巫医而不选择接种索尔克疫苗。
c.剥猫皮的方法有很多种
随着研究的巨大增长，有许多相互竞争的技术可以用来解决大多数问题。十年前，Narendra Karmarkar发明了求解线性规划问题的内点方法。这是一个巨大的进步，因为它使更多的资源分配问题变得容易解决。然而，他的发现激励了研究人员对传统的单纯形方法进行改进，使其在大多数常见问题上与内点方法相竞争。
20年前，最常见的调制解调器是300 bps的调制解调器，带有声耦合器。十年前，出现了9.6 kbps调制解调器。现在，由于微电子学和数学编码算法的改进，28.8 kbps调制解调器很常见，33.6 kbps调制解调器开始出现。有些调制解调器的工作可能会更接近中央办公室设备规定的64kbps的绝对限制。如果64kbps的限制真的是绝对的，那么每一次进步都会被誉为了不起的进步。然而，对于客户来说，每次提前都必须根据其他可能性进行判断，并且可以选择使用调制解调器。ISDN已经提供了128 kbs的数据，有线电视公司的同轴电缆保证了每秒几兆比特，而光纤最终将提供每秒几百兆比特的数据。因此，调制解调器的进步是有价值的，但不能单独判断，必须与其他技术相比较。
d.这是一个复杂的世界
在大多数情况下，新产品或服务必须与其他产品或服务进行互操作。这严重限制了可以做的事情，尤其限制了发明人的潜在利润。在消费者购买之前，必须将一种新的编码方案作为行业标准来接受，这种编码方案将导致更高速度的调制解调器。同样，ATM网络的大多数控制方案必须在整个行业采用后才能使用。因此，即使是一项伟大的发明，公司通常也只能从专利授权和新产品营销中获得利润。
e.增量主义获胜
渐进式改进比创造新发明更为重要。例如，商品微处理器已经扼杀了（至少在一段时间内）基于奇异并行架构的高性能计算机。此外，在过去二十年里，有一系列预测表明，硅集成电路的发展即将停止，必须开发新材料和新器件。然而，硅仍然占据主导地位，而诸如约瑟夫森结（Josephson junctions）或砷化镓（Galuum arsenide）等挑战者的研究（据说，“砷化镓是未来的材料，而且永远都是”）却在萎缩。为了使硅技术达到目前的状态，必须克服难以克服的技术障碍，但至少对公众来说，这项工作似乎是渐进的。
在经济增长中，增量改进可能始终比新发明更重要。瓦特对蒸汽机发展的贡献是众所周知的，但与该领域许多其他发明的累积影响相比，其效力相形见绌。这是一个常见的现象。引用[Schmookler]第199页对这一主题的仔细研究，
[d] 尽管科学发现和重大发明通常会刺激发明这一观点很受欢迎，但炼油、造纸、铁路和农业等领域的重要发明的历史记录却没有一个是这样的，发现或发明扮演假设角色的明确实例。相反，在数百种情况下，刺激措施是承认需要解决的代价高昂的问题或抓住潜在的盈利机会；简而言之，从经济角度评估的技术问题或机遇。在少数情况下，这纯粹是一场意外。
然而，至少直到最近，这一点还没有被正确理解。人们对所感知到的突破给予了高度赞扬。然而，今天，关于这一主题的证据要多得多，更多的压力来自增量工作[Gomory，FloridaK]。
f.“摩尔定律”和科学的可预测性
“摩尔定律”的一种形式表示微处理器的计算能力每18个月翻一番。这项“法律”在过去20年中一直得到严格遵守，专家们向我们保证，在我们遇到进一步改进处理器的严重障碍之前，它将至少再维持10年。（主要障碍似乎是经济上的，而不是技术上的，因为制造设施的成本迅速增加。）为了继续保持这种发展速度，必须在一系列技术上取得巨大进步，不仅在器件方面，而且在电路设计、架构和软件方面。然而，我们应该注意的是，所有大公司都能够跟上摩尔定律预测的进展。TI做到了，摩托罗拉做到了，英特尔、IBM、东芝和其他公司也做到了。此外，这些公司中没有一家能够长期领先于其他公司。此外，我们知道需要什么资源来保持这种进展速度。只要不犯大错误，任何有足够资金的人都可以雇佣足够知识渊博的科学家和工程师来生产最先进的微处理器。这与一个独来独往的发明家拥有改变整个领域的关键洞察力的流行形象背道而驰（这与自由研究的理由相吻合）。管理层并不是告诉研究人员，“你是我们能找到的最好的，这里有一些工具，请去寻找一些能让我们超越竞争对手的东西。”，态度是“要么你和你的999位同事在未来18个月内将我们微处理器的性能提高一倍，以跟上竞争，要么你被解雇。”杰出研究员杰伊·福雷斯特（Jay Forrester[TR]）表达了一个关于研究进展的极端观点：
“……科学技术现在是一条生产线。如果你想要一个新想法，你可以雇佣一些人，给他们一个预算，并且很有可能得到你想要的东西。这就像建造冰箱一样。”
3.与移动的自动扶梯赛跑
技术进步的理念只有几个世纪的历史。在那之前，在文艺复兴的整个过程中，甚至在一、两个世纪之后，人们对古人都有着令人惊讶的尊重和怀旧之情。最后，似乎只有工业革命才导致了大多数人的思维方式的转变，因此现在人们期待着技术的稳步进步。然而，直到最近，这些改进还被视为离散的步骤，例如发明了提取铝的霍尔工艺或发现了青霉素。相比之下，今天我们生活在一个不断、快速、在某种程度上可以预见的进步的世界。根据“摩尔定律”，微处理器的功率大约每18个月翻一番。这有助于解释英特尔x86架构持续占据主导地位等现象。在一个更加稳定的世界中，RISC芯片的性能是Intel x86 CISC芯片的两倍，价格相当，但它只会偶尔出现一些不连续的进步，就像喷气式飞机取代螺旋桨驱动的一样，RISC将取代后者。然而，在一个受“摩尔定律”制约的环境中，Intel芯片，就像RISC芯片一样，每18个月性能就会翻倍，因此，通过坚持Intel架构，客户只放弃了18个月，少于计算机设备的生命周期。（x86 CISC芯片和RISC芯片之间的区别如今正在缩小，但过去有一个明显的区别。）这使得兼容性等其他因素在决定使用什么产品方面发挥主导作用。
IBM收购Lotus只能从这个角度来理解。IBM为Lotus Notes支付了35亿美元。现在，Notes是一个创新的重要产品，没有任何竞争对手能够生产出一个包含Notes所有功能的软件包。然而，在一个更加稳定的世界里，开发一种具有竞争力的产品并不需要太长时间，这将限制Notes的利润潜力。IBM以35亿美元的价格收购了这台移动的自动扶梯，它在这个领域遥遥领先于其他所有公司，希望这将使它能够主导一个可能对我们正在发展的信息社会至关重要的领域。
不断变化和必须跟上竞争的理念有助于解释为什么商业上成功的软件产品中存在如此多的缺陷。新功能的交付速度比质量更重要。（参见[StalkH]。）
技术快速进步的理念深深植根于高科技领域的管理者心中。高级开发项目的几位领导告诉我，当被问及他们的项目中存在哪些主要技术障碍时，他们没有看到任何障碍。这些观点并不完全正确，因为这些经理人无法利用当时可用的技术进入市场。然而，他们理所当然地认为微处理器会变得更快，还会取得其他各种进步。只是他们确信这些改进是可行的，他们不必担心。
这对研究人员来说意味着需要付出更多努力才能产生影响。在某些过程中提高25%总是有价值的。在一个静态的世界中，这可能是一个突破，可能会带来巨大的回报。然而，在一个受“摩尔定律”支配的世界里，技术曲线上只需6个月就能实现25%的改进。因此，如果研究人员有一种创新的方法可以节省25%的费用或将某个项目的速度提高25%，那么他必须找到一种方法，将这种改进融入到所有其他相关系统中，而不会使项目延迟超过6个月。实际上，全新的想法必须与其他技术的无情进步相抗衡。
4.数字革命
最后一个主题是信息革命，这一主题似乎在支持自由研究的人数下降中发挥了重要作用。（就像前一个主题一样，它让人想起阿尔文·托夫勒（Alvin Toffler）在他的书中提出的观点[Toffler 1、Toffler 2、Toffler3]。）迄今为止引用的技术发展的例子，以及“摩尔定律”等现象，主要来自计算和通信领域。这在一定程度上反映了我自己的背景，但我相信这也反映了这样一个现实，即这些领域是当今推动技术、经济和社会变革的领域。21世纪很可能由生物学主宰，但今天看来，计算和通信才是最重要的，特别是因为它们渗透到了所有其他领域。（有趣的是，虽然大多数技术预测都是不正确的，主要是因为过于乐观，但这些预测一直过于保守的一个领域是计算[Schnaars]。）
通信和计算的发展正在导致人类生活的根本变革。几十年来，使这一转变成为可能的技术发展，以及广泛研究的成果，一直在以稳定的速度进行。然而，他们现在已经达到了一个关键点，他们正在产生革命性的影响。例如，过去25年来，互联网一直在稳步增长。直到最近，它才引起公众的关注，因为它变得足够大，以至于引人注目，而且随着更多的人参与进来，它的用处急剧增加。其他领域也存在类似的阈值效应。信息存储、检索和处理现在正迅速超过性能水平，这使得越来越多的任务能够以新的方式完成。十年前，自动取款机取消了许多银行职员的职位，几年前，相对原始的文字识别取消了大多数电话接线员的工作，而中层管理职位正日益被新的信息系统挤出。熊彼特式的“创造性破坏”必将持续很长一段时间。技术需要一段时间才能在社会中传播。几十年后，电力引入工厂，导致生产力大幅提高，因为整个生产流程都必须重新设计。如今，变化速度更快，但开发充分利用最佳信息技术的组织框架仍然需要时间。即使集成电路技术的所有进步都停止了，我们的生活仍将经历快速而根本的变化。然而，所有关键技术的进展都是稳定的，人们普遍预计至少还要持续十年。因此，随着新技术被社会吸收，我们肯定会经历至少20年的动荡。要做到这一点，既不需要新的基本物理现象，也不需要全新的数学或软件工具。
科学和工程的快速发展意味着对新技术的投资有很高的回报。（这并不一定意味着企业盈利能力的持续增长，尽管华尔街似乎认为这一点是正确的。早些时候，对新技术带来的新机会进行了大量投资，例如运河、铁路、汽车等，但并没有带来利润的永久增长。竞争就是如此。然而，正如Wang Labs或Smith-Corona等公司最近所证明的那样，对未能采用新技术的惩罚一直是，并且将继续是严厉的。从这个意义上说，新投资有很高的回报，因为它为组织提供了生存的机会。）这似乎表明需要加大对长期研究的投资。然而，矛盾的是，它似乎产生了相反的效果。研究是对未来的投资。因此，它需要相信会有未来。如果人们对明年洪水会冲走所有表土抱有很高的期望，那么农民就不会进行轮作和其他土壤保护措施。然而，如果一笔无风险的银行存款能够保证每年获得50%的回报，农民也不会投资改良土地（甚至根本不会耕种土地）。高流动回报意味着未来的回报必须以较高的利率贴现才能获得其现值，因此，即使是预期盈利能力很强的企业，如果未来回报很低，也不会有吸引力。
基于现有知识构建产品和服务可获得的高回报导致决策者不再重视基础知识的研究，并要求研发团队“只是去做”这一现象似乎也解释了一个悖论，即虽然显然主要是物理科学的工作赋予了我们创造数字革命的计算和通信能力，但这些科学的研究却被淡化了。即使是典型的硬件公司英特尔，也在加大系统和软件方面的努力，因为它看到了这些领域的主要障碍。尽管在某些领域，从基本洞察力到适销产品的差距很短，但在其他领域，尤其是在需要全新基础设施的领域，通常仍需要15-30年的时间。光放大器从概念到部署大约花了20年时间。组合化学大约有三十年的历史，直到现在才开始广泛应用。在这种延迟很常见的领域，管理者很难证明基础研究的合理性。
5.未来展望
上述章节中列出的因素导致了向短期、定向工业研究的转变。这些因素都在发挥作用，而且似乎还可能持续几十年。它们还影响着大学和政府实验室的研究。问题是这是好是坏，以及应该怎么做。
“热门搜索”数量的减少不一定是减少研究的好理由。据说，有人曾经问爱因斯坦：“爱因斯坦教授，你从哪里得到了你所有的好主意？”这位智者回答说，“我真的不知道，我一生中只有两三个。”根本没有那么多精彩的新见解，而那些简单的见解可能已经被发现了。更大的努力可能是为技术进步付出的不可避免的代价。关于研究的一些负面论点可以解释为主张对相对自由的调查给予更大的支持。例如，第2节讨论了在社会最感兴趣的许多领域，研究并不远远领先于市场的证据。然而，这并不意味着在这些领域需要更多的研究吗？此外，第2节还指出，由于需要行业标准、与其他系统的互操作性以及相关问题，研究结果往往难以实现。然而，既然如此，而且由于技术选择对社会有如此巨大的影响，而且一旦做出，在很长一段时间内都会继续产生影响，因此，必须尽可能多地确保做出良好的选择。据业内人士估计，在商业环境中运行一台MS-DOS或Windows 3.1操作系统的电脑5年的成本至少比一台Macintosh多5000美元，这导致每年数百亿美元的不必要总成本。这难道不意味着需要进行更多的研究才能做出更好的选择吗？
整个研发支出一直在增加，甚至研究本身的支出也在增加。即使一些公司或国家削减开支，其他公司或国家也会弥补不足。短期内，似乎不存在大规模退出技术的危险。诚然，中国在古代屡次背弃有希望的技术和经济发展。然而，在那些时期，中国由中央集权政府管理，可以对社会实行严格控制。今天的世界被分割成多个民族国家进行经济竞争，这种情况让人联想到当前以技术为导向的西方文明形成阶段的欧洲。政府的成功取决于其经济增长率。此外，规模经济需要参与世界市场。因此，尽管技术带来的变化具有社会破坏性，但它们是可以容忍的，因为其主要目标是保持或提高国际经济竞争力。由于研发对于在这种环境下取得成功至关重要，因此不太可能减少。然而，本文的主题是所进行的研发的形式，尤其是研发的数量和研发的数量，以及研发的形式。
今天自由研究的减少在多大程度上是一时的时尚？流行的政策确实会改变，预测往往是错误的。正如引言中提到的那样，一个世纪前，美国专利专员认为没有任何重大发现有待发现。1940年左右，人们普遍认为研究的性质发生了变化。美国政府的一份报告（引用于[佛罗里达州]第17页）指出，在“大型工业实验室……研究本身已成为大规模生产行业。”。然而，在接下来的几十年里，工业和大学的自由研究迎来了有史以来最繁荣的时期。我们将来可能会经历类似的事情吗？
当前的定向短期研究趋势可以被视为日本式研发管理的胜利。是日本完善了技术的渐进式改进方法。通过采用由贝尔实验室的休哈特（Shewhart）首创、由戴明（Deming）和朱兰（Juran）推广的质量改进方法，日本人模糊了研发和生产之间的界限，甚至装配线工人也为提高质量和效率做出了贡献。他们的研究是以目标为导向的，在美国通常被称为先进发展。研发人员与生产和营销团队之间有着密切的联系。这种方法在市场上取得了成功，使日本在生产高科技硬件方面处于领先地位，正如贸易数据所显示的那样，这种领先地位仍在增长（前提是根据日本向其他亚洲国家出口的生产工具和精密零部件进行调整）。（关于这种领先地位的更多证据，请参阅[汉密尔顿]，它表明个人电脑制造中的大多数潜在瓶颈都在日本。）这种方法也是快速工业化国家所采用的方法，也是美国和欧洲公司所追求的。然而，日本人意识到他们从西方借鉴了基础科学，在20世纪80年代，他们计划增加对研究的投资，包括自由型研究。这些计划似乎在20世纪90年代被搁置，问题是，这是因为重新评估了它们的需求，还是因为日本金融泡沫的衰退和通缩。尽管利润暴跌，但日本公司并没有减少其研发工作（其在国民生产总值中所占比例已经超过任何其他国家），日本政府也在加大对无拘无束研究的投入[Normile]。问题是日本经济复苏后会发生什么。日本公司可能比西方公司更倾向于投资长期研究。他们往往专注于产品的生产（最初的想法和市场应用之间的交付周期似乎比系统和服务更长）。此外，他们的keiretsu结构使其更容易证明长期工作的合理性，因为集团中的一些公司能够从一些不可预见的技术发展中获益的可能性要比只涉及一家专注范围较窄的公司容易得多。然而，到目前为止，几乎没有什么信息表明，即使在日本，人们也更加关注短期工作。
在美国和欧洲的工业界，在不久的将来恢复自由研究的前景渺茫。趋势是集中于狭窄的细分市场。20年前，硬盘市场由IBM和CDC等垂直整合制造商主导。如今，领先的公司，如希捷，基本上只进行系统设计、组装和磁盘营销。他们从外部供应商那里购买磁盘控制器、电机和其他组件。他们之所以能做到这一点，是因为技术广泛可用，任何基本研究成果都可能被供应商纳入其产品中，并可供任何人购买。
福特的Rouge河工厂是垂直整合的体现，“铁矿石和煤炭从一端进入，T型车从另一端推出”。这种整合是有道理的，因为不能依赖外部供应商来提供必要的质量和供应一致性。今天的气氛完全不同了。一家大公司的一个业务部门的负责人公开提到，他努力说服其他业务部门负责人为其部门提供补贴，以确保未来的供应。该部门在市场上竞争，至少暂时每个人都在亏损。他们对此不感兴趣，甚至告诉他，他们觉得如果他的部门倒闭，其他竞争对手就会变得更强，因此能够通过规模经济降低价格。这种态度是极端的，但显然并不罕见。
在这一点上，值得再次指出的是，本文并不是要对研究政策进行平衡描述。它旨在解释自由研究下降的原因，以及转向更有针对性的工作的原因。因此，它强调了负面因素。即使在工业界，也有充分的理由支持不受约束的研究。我不会花太多篇幅解释它们，但它们确实包括公共关系、与大学研究人员保持联系以及招聘。也许最重要的原因是需要有一个了解未来技术发展的窗口，以预测新的威胁，并为公司寻求新的发展方向做出承诺。所有这些原因可能会保留一些不受约束的工业研究。然而，这些理由一直是有效的，因此，鉴于前面章节中列出的负面发展，它们不太可能导致当前政策的逆转。
纳税人支持不受约束的研究的理由更容易提出，因为广泛的无方向调查的好处更有可能在大型经济体的某个地方得到利用，而不是在单个公司中。然而，即使在那里，也会出现“自由加载者”或“公地悲剧”的问题，因为基础科学的进步在世界各地迅速传播，而资助基础研究长期项目的国家纳税人可能不会从中受益匪浅。政府支持所有基础研究的理由也受到质疑。我不会处理在这种情况下出现的所有问题（例如，参见[Armstrong，ByerlyP，NAS1]），但会假设将提供政府资助，并将重点关注应该支持哪种类型的研究。
大学仍然是自由研究的据点。然而，他们也面临着越来越大的变革压力。前面章节中讨论的大多数因素也适用于大学研究，还有其他特殊因素适用于学术界。研究企业的规模和专业化不断扩大，甚至在学术环境中，这意味着教授们所做的工作与他们所教的内容越来越脱节。这就对研究作为教师的一项关键资格的正当性提出了质疑。大学仍在为持续的指数增长而建立，并且很少有负反馈回路能够阻止博士生的过度生产（参见[Goodstein]）。此外，产生的博士学位主要是为不受约束的研究而培训的。这种准备对于越来越多的学生从事的非学术性工作来说是不够的。因此，人们越来越认识到，研究生教育需要重新思考和改革[NAS2]。科学知识的普遍增长意味着跨学科研究提供了越来越有吸引力的机会。然而，大学由于其严格的部门划分，很难利用这一优势。（可以更进一步说，对终身教职和助学金的激烈竞争正迫使教师进入极其狭隘和深奥的研究领域，这破坏了不受约束的研究的基本原理。有关当前同行评审制度缺陷的讨论，请参阅[Lederberg]。）此外，行业中的相同因素（短期工作的高回报、相对缺乏引人注目的新创新、研究项目规模不断扩大等）也影响着资助大学研究的决策者。人们经常呼吁公共资助的工作更具相关性。随着对工业资金或合作的日益依赖，学术研究人员将面临额外的压力，要求他们证明他们所做的对社会有价值。与工业界经常需要的研究相比，即使是无军事资助的研究也往往相对不受限制。需要在某些研究领域进行大规模的努力，以及将可能盈利的工作与纯研究相结合，将继续给学术机构带来压力。
从积极的方面来看，有两个因素（除了拜占庭学术体系的惰性之外）将有助于保持大学中至少一些传统的自由研究。一个是，在一个瞬息万变的世界里，培养学生从事科学和技术职业的最好方法是不要训练他们掌握目前最热门的狭隘技能，因为这些技能很可能在几年内就会过时。最好是对他们进行更一般的技能培训，尤其是专注于基本现象。这也是吸引最有能力的学生学习科学和技术的方法，因为他们通常希望自己在做一些基本的事情来促进人类知识的发展，而不仅仅是调整一些过程来增加利润。
另一个因素是，人们对短期研究的趋势普遍感到不安，这可能会保留大学里进行的大部分自由研究，甚至可能是工业界过去所做研究的一小部分。即使是要求立即从公司研究中获得回报的行业领导者也认识到基础研究作为公共利益的价值，并支持政府资助[Coy，NAM，PT]。我们可以不向前看，只在出现技术问题时才处理这些问题，这种想法似乎是不可信的。虽然依靠过去取得的进步，我们当然可以暂时做到这一点，但这样的战略不太可能长期成功。即使可以免除长期研究，也不可取。作为一个简单的例子，导言中提到的公钥密码术的发现可以说是过早的，因为直到现在，即在基本发明之后的近20年，公钥密码系统才得到广泛使用。（为了迫切需要公钥系统，计算机和通信网络必须普及。）然而，这项技术的存在具有巨大的价值，因为它表明可以以低成本实现电子商务和相关目标。这反过来又促进了信息时代的规划，并阻止了对替代品进行不必要的研究。
虽然人们可以为支持不受约束的研究辩护，但情况并不容易。此外，似乎无法回到单个研究人员几乎不需要为他们的项目辩解的时代，在为所有人提供大量资金的刺激下，研究领域得到了发展。需要做出选择，尤其是字段之间的选择。科学家可以证明，考虑到所有涉及的不确定性，他们在决定研究对象的方向时做出了很好的选择。（尽管如此，也有很多错误，例如20世纪20年代初，就在量子力学发明的几年前，一所著名大学将矩阵理论从物理学本科学位的要求中删除。）然而，科学家在决定学科之间的优先次序方面一直是出了名的糟糕。不幸的是，这种选择似乎不可避免。虽然科学家通常认为知识本身是好的，但如果没有功利主义的理由，公众不太可能支持我们的大规模研究事业。声称超导超级对撞机比第谷·布拉赫（Tycho Brahe）的乌拉尼堡天文台（Uraniborg observatory）在腓特烈二世国王（King Frederick II）的收入中所占美国联邦预算的比例要小，但这并没有说服许多人投150亿美元项目的票。在过去50年的高能物理实验中，经济缺乏可衡量的回报（加上缺乏猪肉桶的吸引力）似乎发挥了更大的作用。
我们没有一个令人信服的方法来证明自由研究与定向研究之间存在任何特殊分歧。我们甚至不知道总研发工作的最佳水平是多少。许多科学家和数学家认为，他们的个人项目对人类知识的发展至关重要。然而，虽然在艺术领域也可能有类似的例子（如果威尔第从音乐转向更世俗的职业，例如银行业，那么其他人会创作《曼佐尼安魂曲》吗？），但在科学或数学领域很难对此进行辩驳。大多数研究人员都是柏拉图主义者，他们相信他们发现的不仅仅是发明。人们不可能不理睬这样一种观点，即应该放弃长期的、无重点的研究，或者至少大幅度减少研究，转而进行回报更高的短期项目。由于这样的裁员而没有很快做出的根本性发现只会在以后做出。有人甚至可以说，从长远来看，人类知识可能会从这种重定向中受益，因为在未来一二十年的数字革命中开发的改进的技术，以及由此带来的更高的生活水平和更好的教育，将使未来在更广泛的领域取得更快的进步。有许多雄心勃勃的项目，例如20世纪60年代的机器语言翻译或20世纪70年代和80年代的特德·纳尔逊（Ted Nelson）的超文本Xanadu项目，在实现这些项目的工具（硬件、软件和基础知识）可用之前，尝试得太早。甚至有人认为，在某些领域，我们依赖于一个世纪前自由研究的发现，这也是危险的。这一论点可以很快扭转，换言之，如果我们还没有充分利用上个世纪在这些领域的工作，为什么现在应该在这些领域走得更远？
一个更有说服力的研究案例，包括相对自由的案例，可以通过引用最近才开始在市场上产生影响但在今天至关重要的扩展研究项目来进行。计算研究协会（Computing Research Association）就这些发展编写了一份出色的报告。它展示了大学、政府和私营企业长达十年的合作是如何为信息社会提供基本工具的。针对那些看起来特别有希望或重要的领域，但为个别调查人员留下了实质自由的广泛项目，可能是最有希望的方法。这可能并不完全是Vannevar Bush倡导的“自由智力的自由游戏”，但应该更容易向公众证明，促进技术变革，并促进人类知识的进步。正如朗缪尔（Langmuir）应该说的那样，“你无法预测你会发现什么，但你可以在哪里进行明智的押注。”
致谢：
我要感谢约翰·阿姆斯特朗、萨姆·布莱克、格雷格·布隆德、乔·布勒、罗伯·卡尔德班克、伊莉丝·考利、大卫·科恩、梅尔·科恩，比尔·考夫兰、彼得·丹尼、亨利·埃伦雷奇、斯蒂芬·埃利奥特、艾伦·英格利什、琼·费根鲍姆、保罗·金斯帕格、斯特凡·哈纳德、阿尔伯特·亨德森、乔·基利安、凯西·克里斯、鲍勃·库尔珊、苏珊·兰道、卢·兰泽洛蒂、杰夫·拉加里亚斯，莱斯利·兰波特（Leslie Lamport）、埃德·拉佐斯卡（Ed Lazowska）、约书亚·莱德伯格（Joshua Lederberg）、迈克·莱斯克（Mike Lesk）、彼得·利特伍德（Peter Littlewood）、罗恩·路易（Ron Loui）、大卫·马赫（David Maher）、加里·麦克唐纳（Gary McDonald）、吉姆·马佐（Jim Mazo）、查尔斯·莫尔纳（Charles Molnar）、拉里·奥格曼（Larry O'Gorman）、阿诺·彭齐，Hal Varian和Stephen Wolfram对本文早期版本的评论。
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