技术创新的“标”与“本”

我来虚构一个故事。甲公司制造了世界上最名贵的汽车，并在车顶放了一颗名贵的宝石。后来宝石成了这种车的标志，人们就说：“带宝石的那种车是世界上最好的汽车”。乙公司受到启发，他们在普通车上装了两颗宝石，并声称：“花更少的钱买更名贵的车。”显然，这样的车子是不会有市场的。

乙公司错误的实质是“重标轻本”。如果事物的一些重要特征较难直接识别，人就会用容易识别的相关特征去认识它们，前者称为“本”，而后者称为“标”。上面例子中，宝石就是“标”，而汽车性能则是“本”。在特定的条件下标和本是互为因果的，但往往不是绝对的。因此，我们不能脱离“标、本”的固有关系去片面追求“标”。如果大家只关注汽车上的宝石，而不是汽车本身，谁还会花工夫去改进汽车呢？

我们不妨反思一下：我们进行科研活动的时候，应该追求的“本”是什么，“标”又是什么？企业科研投入本质上是一种投资行为，必然要以效益为根本目的。这应该是企业科研工作的“本”。但是技术效益往往是间接的、潜在的、长期的，难以准确计算的。所以人们常用其他一些指标评价技术，如专利、新颖性、先进性、论文发表、控制精度、响应时间等。对于企业来说，这些都是技术的“标”。然而，“标”和“本”并不总是一致的。

从社会的长期发展规律来看，现代科技是技术创新不断积累的产物，企业必须依靠技术创新才能获得长久的发展生机。但是，创新对创新者来说也是有风险的，如果技术创新不合理，对企业或者个人来说是不利的。如果技术创新片面强调创新而不强调效果，就会产生大量新颖而无用的技术，背离了技术创新的初衷。这也必将增加技术创新的成本，影响技术创新的效益，伤害技术创新之“本”。

技术新颖性这个“标”只有在一定条件下，才能与创造效益的“本”一致起来。在创新过程中，处理好“标”和“本”的关系就是使新颖性与效益一致。技术的效益是在使用过程中体现的，只有能被用户采用的技术才有创造效益的机会。所以，只有追求实用性的技术创新才能实现创新的根本目的。如果说效益是企业技术创新的战略目标，那么实用性就是其战术目标。所以，实用性是技术创新战术层面的“本”。

我把技术创新理解为开发既新颖又实用的技术。但实用性是相对的，与具体应用场合和条件密切相关。好的技术在差的环境下未必是实用的，先进企业的先进技术未必能够成为落后企业的先进技术。因此，离开具体环境去度量技术的实用性可能是不科学的。另外，实用性是一个综合性的概念，包括了可靠性、稳定性、成本、方便性、投入产出比等多方面系统性的指标。对于原创技术来说，你甚至很难事先知道哪些指标是最关键的。实用性也是一种不容易度量或识别的属性。

但是，新颖性却是可以度量的，可以是企业范围内的新技术，也可以是国内或者世界范围的新技术。也就是说，新颖性容易识别，更符合“标”的特征，实用性不容易识别，符合“本”的特性。正因为如此，我国的许多项目评审特别重视新颖性。这种做法对评审过程本身是方便的，却不利于技术进步。其结果是成就了大量的新颖而无用的技术。

那么，如何开发既新颖又实用的技术呢？
首先，技术创新应该在用户层面上寻找。即便是采用的方法是成熟的，为用户开发新功能、带来新的利益、新的服务就是创新。比如，过去冰箱都是向右开门的，但是海尔却根据用户的需求开发了向左边开门的冰箱。虽然这个技术在实现上没有采用新方法，但对用户来说却是新的，就应该属于创新。对于我们从事模型技术的人来说，如果用模型开发出一个新的或者更好的功能，就是创新。
比如我们开发的新型二冷模型，内部采用的热传导计算方法则是经典的。但从用户层面看，在于避开了大量的参数调整，提高了模型的精度，使得模型效果大大提高。再比如，我们用经典统计方法建立热轧带钢力学性能预报模型，就建模方法来说没有创新，但是我们把重点放在如何用模型实现“精准取样”、“动态性能控制”等具体功能上，这就是创新。

其次，技术创新并不一定意味着理论创新或者应用新理论。以人们最熟知的发明为例，牙刷、拉链、中国古代四大发明，都难说应用了科学理论。爱迪生发明电灯是经过多次具体的实验尝试出来的，橡胶的发明是无意中发现的。孔利明的发明最多并不是因为他的理论水平最高。即便是在高科技的控制模型研究过程中，深入的机理也是很少用到的。

最精确的模型可能需要更好的基础条件，而生产现场的数据经常受到各种干扰，因此就可能是不实用的。如果按照理论上要求的理想状态建立模型，在数据条件好的时候可能是最好的，但是在现场的实际条件下就可能会出毛病。方法的创新往往是在一些具体问题的层面，比如怎样才能使得控制策略更加周密、更加稳定。所以，方法创新未必以应用新的理论方法为特征。

创新是相对的。我们所进行的创新未必是国家范围或者世界范围内的创新，只要对企业自身是新的就是创新，因为每一个企业都有自己的特殊性，在理论和实践相结合的过程中也都具备特殊性。所以，一个实用控制模型，一定是适合生产现场的设备能力、数据条件和工艺要求的。创新不必追求创新的程度和范围，创新的根本是效益。

新条件催化新技术，把普通的方法首次用到特定传统问题上就是创新。对于模型控制，把成熟的回归方法、线性规划方法、热传导方程首次应用到特定模型上，就是创新。大家可能会问，这样怎么会产生创新机会呢？过去人家怎么就想不到呢？

其实，这样的机会非常多，而机会一般是新条件催发的。比如用热传导方法去计算传热过程本来是天经地义的事情，但是，原来的许多模型（比如二冷、层流冷却模型）就没有采用。为什么呢？因为当时的条件不具备。比如计算机速度不够，所以只能做简化处理。现在计算机的性能提高了，就产生了技术创新的机遇，就有条件采用热传导方法了。

再比如，过去没有热轧带钢力学性能预报的在线应用技术，一个重要原因是过去的信息技术不发达，不能将上下工序的信息及时完整地串接起来。现在信息技术发达了，新条件可以使原来不能实现的想法得以实现。

有时候，企业之所以能够开发高级的模型，主要是因为企业自身的基础条件好，能够适用模型的应用。形象地说，新条件如同化学反应的催化剂，能够把老的方法和问题结合产生新的技术。所以，技术创新要有战略眼光，就是要用战略眼光去发现这些新的机遇。

不主张用技术的实现方法来评价技术创新。如果某控制模型采用了人工智能的实现方法，这种实现方法是新的，算不算有意义的创新？我个人认为，如果新实现方法能够使得技术开发的成本更低、更迅速、技术性能更好，就是一个好的创新。因为这样的创新更实用，能够带来效益。但是，如果新的实现方法不产生实际的效果，这样的创新就是标本分离的，就是没有价值的技术创新，对于企业研究来说，是不应鼓励的。

新方法是方法的一部分，一小部分。所以，对解决一个特定问题来说，最佳的方法很难正好是新的方法。这里只有一种特殊情况：如果这个问题是个备受关注、长期没解决的老问题，大家肯定尝试过一般方法。前人的失败说明老的方法可能是不合适的，只有在这个时候，新方法成功的可能性可能更大一些。所以我们主张解决老问题首选新方法，新问题首选成熟的方法。这种提法的优点是成功的概率高。

大家都知道守株待兔的故事。主人公错误本质是他把一个小概率事件当成了经常发生的事件，对成功概率的把握程度不准确。技术创新大体有两种做法：一种是从挖掘用户需求出发，找出应对的方法；一种是从方法出发，寻找可以解决的问题。

用一个特定的先进方法解决一个特定的具体问题，就像用一颗子弹打中朝不同方向跑的两只兔子，常常是可遇而不可求的小概率事件。所以，如果以效益为出发点，从问题出发，成功可能性要大。我个人认为，企业研究人员更应该看重前一种工作方法，这是追求“本”的需要。