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创新的发动机：工业研发实验室兴衰史

来源：晰数塔互联网快讯时间：2020年09月11日 11:11

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编者按：曾几何时，大型企业内部的研究实验室是科技进步的主力。当年的贝尔实验室、施乐PARC等曾经创造出无数奠定了今日通信技术和IT技术基础的创新。但这个黄金时代只是有过短暂的辉煌，为工业研发实验室是怎么出现的？又为什么会消失？我们还能迎来技术创新的新的黄金时代吗？Ben Southwood为我们解读。原文标题是：The rise and fall of the industrial R&D lab

划重点：

创新一度是发明者创立的小企业的责任

但是在上世纪的一段短暂时间内，大企业的实验室成为了创新的主角

实验室为什么会存在的答案跟企业为什么会存在的答案是一样的

施乐PARC是实验室时代的传奇和典范

1970年代时创新百强成果近半由财富500强包揽

实验室陨落的两种可能原因：1）反托拉斯 2）技术外溢

我们现在也许进入到技术进步的停滞期

Google等科技巨头正在回归企业实验室

围绕着发明者成立的小企业一度承担了大部分的创新责任。大一点的公司可能会购买或者利用这些技术进步，但一般不会这样做。然后在很短的时间之内，情况就发生了变化：很多最出色的新产品、工具和想法都出自大型公司的研究实验室。而这段短暂的时期也正好是科学、技术以及经济生产力以前所未有的速度飞速发展的时代。但是这个硕果累累的时期似乎刚刚开启就宣告终结了，我们又重新返回到了这样的情况：小企业以及大学里面类似小企业的团队在大公司之外的地方开发出创新产品，然后在市场上出售这些创新产品。尽管我们也许会喜欢灵活小型的公司创造出来的创新，但我们不应该忽视大型公司实验室所做出的贡献。企业实验室也许会逐渐消失，但是如果对通过内部研发实现有机增长的大公司发起咄咄逼人的起诉攻势也许会轻而易举地熄灭创新的火花。

美国的第一个创新体系

19世纪初当美国开始为技术进步做出贡献时，那很大程度上是出于实用的目的而不是基于对科学的深刻理解。相反，技术创新主要由那些把自己的发明商品化的独立发明人做出的。核能靠的是物理学数十年乃至于数百年的进步，而19世纪末的许多创新更像是轧棉机，是通过本领域反复的试错得出来的结果。到19世纪后期时，这套体系已演变为今天我们会不可思议地感到熟悉的体系：发明者做出发明，风险资本家进行投资，然后让公司商业化。这套体系甚至拥有为自己的专利打官司的非执业律师实体。尽管仍然有创业公司靠自己来实现想法的商业化和扩充，但许多发明人发现，市场想法促进的劳动分工能让他们专注于自己最擅长的东西。

大公司是发明家所创造出来的点子的消费者，而且对内部高这一套的价值持怀疑态度。他们认为，买现成的科学要更容易。1885年的时候，美国贝尔电话公司专利部门的负责人TD Lockwood曾这么说：

“我非常确定要组建一个部门，聘请专业发明家或其他人专门从事发明工作，这个部门过去不会，现在不会，将来也不会产生商业回报。”

当然，贝尔实验室本身后来就成为了商业化实验室的标志之一——在1960年代后期，这家实验室雇用了15000名员工，其中包括1200名博士，这帮人做出了太多重要的发明，比方说晶体管，光伏电池，第一个数字加密的语音音频（1943年），第一个复数计算器（1939年）等等。实验室有14人相继获得诺贝尔奖，另外还有5人获得了图灵奖。

1920年代的股市繁荣在很大程度上是由投资者对无形资本和公司内部持有的点子所赋予的价值的大幅提升所推动的。1990网络泡沫时代也发生了类似的事情。在1921年至1927年期间，工业实验室的科学家和工程师人数增加了一倍以上。当股票市场崩溃并受到大萧条的打击时，独立发明以及围绕着独立发明进行类似创业的活动出现了持续的大规模的下降。但是大型实验室仍然不断蓬勃发展，在难以赚钱的1930年代不断招兵买马，增加研究经费，同时拿到了更多的专利。到1930年，大多数专利都是被授予给大公司，而不是独立的创新者，而且这种差距不断拉大，直到1950年代。工业实验室已经变成了国王。

为什么实验室能够运作得这么好

工业实验室怎么就行得通呢？这个问题是公司为什么一般都能行得通的缩影。1991年获得诺贝尔奖（享年102岁）的经济学家科斯（Ronald Coase）对交易成本有两个洞察，这两个洞察奠定了他职业生涯最高产时期的基础。他的第一本书出版于1937年，名字叫做《企业的性质》，这本书告诉我们为什么企业会存在。在经济学当中，往往是从开放市场的竞争性行为当中来诠释这一点的。我们购买的大部分商品都来自这些开放的竞争性市场。但是，当我们出售自己的劳动力时，我们通常会跟单一的“买方”（也就是我们的雇主）绑定很长的时间来提供我们需要提供的一切。如果市场竞争真那么有效的话，为什么我们不为每一项协同工作设立相应的迷你公司，然后根据我们的产出来收取报酬呢？为什么我们反而往往是出卖一份承诺，提前数月乃至数年就答应每天在限定的时间内按照老板的吩咐去做任何事情呢？

另一本则是《社会成本问题》，这本书更像是对上一本的反思。此书出版于1960年，后来催生了所谓的科斯定理（Coase Theorem），该定理认为只要交易成本（跟其他个人或机构互动的成本，比方说起草和执行合同的成本）很低的话，大家就会签署合同来解决因正外部性和负外部性而出现的问题，比方说新公园对社区的好处或污染成本等。如果交易成本太高，就需要由机构和政策来处理这种外部性。

在回答为什么大家不干脆在订立合同的时候把所有的外部性，也就是交易成本都排除掉这个问题时，科斯回答了为什么需要企业的存在这个问题。如果每次某人想为某项任务付钱给另一个人时双方都会产生成本的话，那么有些任务就不值得付费或者用现行汇率付费了。具体而言：不为每个工作单位都进行合同谈判的雇主可以负担得起更高的工资，而不这样做的雇主可以承受的工资会比较低。因此，在交易成本很高的情况下，以这种方式组织的公司要胜过纯粹的市场组织。

关于为什么公司会存在的这个普遍性的故事也可以解释为什么大型公司研发实验室会如此成功。协作的交易成本非常的大，并且会阻止各种可能很有价值的跨界行为：这不仅包括跟他人签订合同的财务成本，而且还包括寻找跟你合得来的人，跟离你很远的人沟通和协作的成本等等。尽管互联网带来了各种的工具和技术，但大学讲师跟本系的人的协作比跟其他系的合作更多，跟本大学或所在城市的人员的协作比其他地方更多。邂逅是偶然发现以及意外但富有成果的合作的另一个驱动力。

而且，由于没有在“转化”方面下大力气，很多的科学点子会跟实际应用完全脱节。研究实验室将来自不同学科的众多科学专家召集在一起，用很低的成本进行合作和专业知识利用。研究员之间可以相互碰撞。而在机构的背景下意味着可用产品方面的潜在影响永远都在考虑范围之内。

DARPA时代

研发实验室时代有一个非常特别的传奇和典范：PARC。施乐帕洛阿尔托研究中心所在位置现在是Tesla、Palantir以及Google 等公司的所在地这一点并非偶然，PARC开发出了当今科技和经济当中很多的基础建构块。1970年代，PARC研究人员制造出全球第一台带有图形用户界面的计算机，第一台激光打印机，第一条以太网电缆以及第一台对用户友好的文字处理器。1979年，24岁的史蒂夫·乔布斯造访了PARC，并把其中的很多想法都整合到苹果产品里面。PARC的主要开发人员Charles Simonyi后来转投微软，并开发出Office套件。但是，当时依旧以生产复印机而闻名的施乐公司却没有利用自己的这些发明。

PARC反过来又从Augmentation Research Centre（ARC）那里雇用了很多人。这个公共资助的项目诞生了计算机鼠标、超链接、最早的互联网以及现在我们视为理所当然的众多计算机生态体系的小创新。ARC由高级研究计划局ARPA（现在的DARPA）提供资金支持。尽管DARPA（当时的ARPA）是由美国国防部提供资助的，但它跟黄金时代的研发实验室有很多共同的要素。它们均围绕着任务和目标进行组织的——哪怕最基础的研究都是要有结果的——不过研究人员被赋予了很大的自由来做出自己的决定。

向市场要创意的回归

自1970年代以来，情况发生了巨大变化——大企业已经退出了研究领域。在1960年代，杜邦这个化学巨头在《美国化学会杂志》上发表的论文比MIT（麻省理工学院）和Caltech（加州理工学院）所发表的论文总和还要多。每4年评选一次创新百强（R＆D 100）的《R＆D》杂志在1971年的时候把其中41％的奖项授予了《财富》 500强公司，而1975年时这个比例更是高达47％。但现在，这些奖项中绝大多数均由联邦实验室、大学团队以及从学术界诞生的公司获得。孤独的发明家又回来了。

这一点也可以从最大企业所获专利份额和以及在大企业工作的科学家的占比下降中反映出来。1971年，在美国国家科学基金会（National Science Foundation）所跟踪的行业科学家当中，只有在员工总数不超过1000人的公司工作的科学家占比仅7%多一点。而到2004年时，这一比例达到了32％。2003年时，约有四分之一的员工在员工总数少于10人的公司工作。即便是制药，这个大型内部研究实验室仍然占有重要地位的领域，也受到了影响——到目前为止，2010年代获批的药品当中大约有一半是由小型生物技术初创公司发现的。

总体而言，1970年代和1980年代以后，大型美国公司对科学研究的参与度下降了。几乎不怎么做研究的新进入者进入到这个市场。而大公司却关停了自己的实验室。出于合并和收购的目的，科学研究在公司估值当中的份量越来越低。1980年到2006年间，那些从事研发工作的公司的出版物数量每十年就下降了20％。

在缺乏大机构创新的情况下，我们现在的创新体系是由初创企业和小型团队（无论是私营部门还是学术机构）来主导大多数的早期创新。然后，这些团队再将自己的工作出售给有专利系统支持的较大型企业，被批量式地收购，或者更罕见点，在风投资本的支持下做大，成为大企业。就像商业发明和科学的第一个大时代一样，发展出了一个大型的专利行业来对权利主张进行裁定，并解决了知识经济契约的一个关键问题：在没有保护的情况下披露自己的点子无异于免费赠送。

实验室为什么会失败

没人知道实验室模式为什么会失败。很显然，施乐的情况下，公司是付费给科学家来进行研究的。这种研究最终最终给其他公司带来了最大的收益，甚至还可能帮助竞争对手把自己挤出市场，再也无法生存。类似地，这种体系下一方面既要管理好科学家，让他们纯粹的研究目标能够产生某种商业上可行的东西，同时又要赋予他们足够的自由度来实现重大飞跃，这两者之间的紧张关系似乎很难协调。但这种模式下这些问题始终存在。很难确定的是不是外来冲击或一系列冲击改变了从1930年代到1960年代至1980年代之间的局面。

一种可能性是反托拉斯的实施。从1949年开始，美国当局开始对AT＆T的贝尔实验室发起诉讼，最终导致其被迫将非电信部门剥离，与其垂直整合的制造业分离，并强制公司把全部的7820项非电信专利免费许可出去（占当时美国有效专利总数的1.3％）。有证据表明，这一举动让整个美国经济产生了涟漪效应，为未来五十年的众多重大创新奠定了基础。但任何大规模的专利失效几乎都是如此：专利一旦被授予，其垄断性限制就是我们为之前对创新的投资所付出的成本。

除了一次性地促进外部创新外，这一举动可能还会对大公司研发实验室的创新产生寒蝉效应。后来的执法行动，比方说1974年那场最终导致AT＆T在1982年被拆分的诉讼，本来是可以推动朝同一方向发展的。这些行动减少了创造出我们想要的颠覆性通用技术的动力。这种做法的风险在于，如果你从零做起最后把整个市场给吃掉的话，那你也可能会被整掉。而且，这缩小了公司的规模，范围以及垂直整合，所有这些都意味着创新的溢出更多，但却被更少的公司捕捉到。如果反托拉斯意味着像AT＆T这样的大企业更有可能被拆分的话，那么只能被大企业或者可以成为大企业的企业所捕捉到的研究价值就更少了。

另一方面， Ashish Arora教授及其同事认为，限制并购而并不是自然增长的反托拉斯执法可能会产生相反的效果。如果企业没法获得外部的创新，并且如果通过并购发展会面临被采取执法行动的更高风险的话，这些企业可能会认为，扩张唯一低风险的选择只能是有机增长。他们甚至可能会觉得，高质量的基础研究所体现的崇高地位以及明显对社会有益的活动可作为抵御激进的反托拉斯活动的一种保证。他们认为这一点现在可能正在发挥作用： Google和Facebook对技术进行投资并不是他们在主营市场能够保持统治地位这么久的原因；相反，这是他们维系统治地位的防御性结果。

另一个可能的答案是，非政策方面的发展在稳步地令技术外溢变得更快，更容易。技术意味着更快捷的通信以及更多的信息获取。一个互联的更加富裕的世界会进行更多的研究，而这又意味着会有更多的竞争者。尽管所有这些显然都不错，但却也减少了新想法的技术专有性，哪怕再法律上的专有性并没有改变，从而可能减少了创新给企业带来的回报。无论是什么原因，点子传播到竞争对手那里的速度似乎变得更快更彻底了，这似乎压制了进行研究的动力。

大停滞

除此之外，不管用什么样的方式去衡量，自实验室时代以来，技术进步的步伐似乎一直在放缓。这也许是偶然的。实验室时代之所以看起来那么的美好也许是因为它来的正是时候。战后时期（约1945-1973年间）从很多方面来看都是很特别的。也许是这个时代的其他特点导致了快速增长和科学进步，但那些到头来总会逐渐消失的。我们不必为辜负了那个重建和新思想的特殊时代而感到难过，前几代人也不必如此。

尽管如此，变化还是很明显的。Robert Gordon指出，1870年至1920年间，美国每小时GDP的年增长率为1.79％，而1970年至2014年间的年增长率1.62％（类似数字延续到2020年）。而在1920年至1970年间，生产率的年增长率为2.82％。我跟Tyler Cowen合著的论文发现，大多数技术进步都有着相似的趋势。产生新想法所需要的研究人员数量在增加，重大创新的占比在下降，经济生产率的增长速度在放缓。类似飞机发动机功率、作物产量、预期寿命、身高以及计算机处理速度之类的简单指标已经没法跟上过去的增长率。从工业革命直到20 世纪中叶我们一直在稳步发展，但此后发展就开始放缓，我们经历了增长最快的退潮期。

为什么大学和初创企业未能解决问题

从很多方面来说，围绕着想法的开放市场搭建的创新体系是很有吸引力的。这种创新体系是在专业公司之间进行劳动力分工，而不是在公司内部的专业团队之间进行劳动力分工。显然，小型的新企业可以更加灵活，能够适应新情况的变化，跟大企业相比，能够更快地提出新想法。但是，有几种原因可能导致我们当前的模式发挥不了作用。

一是被拆分后的企业缺乏研究一般目的技术的动力。一项著名的估计发现，从长远来看，新的创新的价值98%是被社会整体获取，创新者只能呢个拿到剩下的2％。这就意味着，企业本身不会尽可能地从事研究，尽管从社会的角度来看这是最优的。

但是大型垂直一体化的公司可能会从事刚好足够的研究来让自己的投入物有所值，因为跟小型机构相比，它们可以保留和利用新发现更多的好处，而小企业哪怕拥有强大的知识产权保护也无法获得这些发现的价值。比方说，由于大多数的微芯片公司被拆分为无晶圆厂的芯片设计商以及晶圆厂，因此其余一体化的芯片制造商就会致力于更系统化的创新——而不是仅仅对现有框架的效率进行优化。如果做出发现的企业仍然还可以利用那些发现的话，那么技术溢出也未必就是纯粹的成本。AT＆T之所以为信息论之父克劳德·香农（Claude Shannon）从事的纯粹数学工作提供支持，因为因为尽管其大部分发现都会外溢，但是通信知识的任何增加都会令他们受益匪浅。尽管直接实用性有限，IBM仍支持纳米科学研究，因为他们认为这可以帮助自己在芯片设计的任何革命性转变中受益。

跟大学研究人员相比，实验室的研究始终需要与交付价值和最终的盈利能力挂钩。大学的激励，声望和资助制度受到非营利组织标准问题的困扰：如果不打算赚钱的话，你的目的是什么？你怎么才能知道自己在做的事情对社会有用？在没有盈利信号的情况下进行研究可能会导致激励机制严重崩坏，给非常看重生产效率的管理造成极大的负担，但研究却与改善人类生活没有任何关系。一些估计表明，大学科学家只有三分之一的时间用于积极的研究上面。从历史上看，实验室似乎不太容易出现此问题。

实验对于多学科性也有更大的动力。鉴于研究人员努力想要实现具体的目标，所以不大会出现大学的那种过度专业化以及地位竞争的倾向性。在取得成功前，初创企业也许没法为众多不同类型的研究人员一起工作提前筹集资金，而且他们的想法也可能很难拆分成可以出售的独立专利。实验室历史性的成功牵涉到不同专业知识的融合，比方说贝尔实验室开发出晶体管离不开物理学家、冶金学家以及化学家组成的团队。

Google与科技巨头：新的工业实验室

大型实验室活动现在已经看到希望的火花。大型高科技公司正在机器学习、神经网络以及其他的人工智能研究方面投入巨资。Google雇用了1700名AI研究人员。这些人所撰写的论文比大学的作者协作性更强，引用率更高，而且用的是更昂贵、更先进的设备进行研究，利用的数据集规模也更大。大型公司在机器学习方面的出版物随后被为其他公司的专利提供信息，并因此外溢到整个社会里面。Google X为“高风险，高回报”的点子提供资金，其中就包括了Google的自动驾驶汽车、Google Glass以及为实现偏远地区互联网覆盖的Project Loon等项目。

Arora教授和其他合作者认为，研发的这种回归是因为担心新一波反技术的反托拉斯执法活动的到来：Google和Facebook之所以要对研究进行投资，因为合法地通过收购获得研究成果变得越来越困难。但是反对的理由也一样有力：它们吸引了反垄断的注意，因为其内部投资已经获得回报，并且在自身研发的支持下攫取了各种市场庞大的份额。在这个反面的故事里，最近研发实验室的小小回归可归结为自1980年代以来反托拉斯执法行动相对较弱所产生的长期影响。

如果用当年导致贝尔体系分崩离析的决定再施加到当今的大企业上的话，可能也会产生跟当时类似的效果。他们的规模和范围巨大，并且对公司的什么地方至少能够受益于自己所开发的技术感到相对自信，这是他们愿意投入大量时间进行创新的关键原因。

美国可能仍会在相当长的一段时间内继续推动全球的研究。美国的创新很可能会走两条路线当中其中的一条，或者可能是这两条路线的融合。也许反托拉斯机构会受到限制，我们会看到各种大型内部实验室的回归。这个，再加上中国、印度等新兴大国做出的科学贡献日益增加，生产力可能会迎来自1960年代末以来的再一次加速前进。

译者：boxi。