John F. Kennedy School of Government, Harvard Universily, 79 J.F.K. Street, Cambridge, MA 02138, USA

科学、技术和创新各自代表了一个如此大的活动类别，这些活动相互依存，但又各不相同。科学对技术的贡献至少有六个方面：（1）新知识是新技术可能性思想的直接来源；（2） 用于更有效工程设计的工具和技术的来源，以及用于评估设计可行性的知识库；（3） 在研究中使用的研究仪器、实验室技术和分析方法，最终通过中间学科进入设计或工业实践；（4） 将研究作为发展和吸收最终对技术有用的新人类技能和能力的源泉的实践；（5） 创建一个知识库，在评估技术的更广泛社会和环境影响方面变得越来越重要；（6） 使应用研究、开发和改进新技术的战略更加有效的知识库。

技术对科学的反过来影响至少同样重要：（1）通过提供新科学问题的丰富来源，从而也有助于合理分配所需资源，以有效和及时的方式解决这些问题，扩大科学议程；（2） 作为一种无法获得的工具和技术的来源，需要更有效地解决新的和更困难的科学问题。

讨论了每种双向交互的具体示例。由于科学与技术之间有许多间接和直接的联系，潜在社会效益的研究组合比仅关注科学与技术间的直接联系所建议的要广泛和多样化得多。

(一) 导言

关于科学和技术政策的许多公开辩论都被创新过程的“管道”模型所隐含地主导，在这种模型中，新的技术思想是科学新发现的结果，并经历了从应用研究、设计、制造，最后是商业化和营销的进步。这种模式似乎与第二次世界大战中一些最引人注目的成功故事相一致，例如原*弹子**、雷达和近炸引信，晶体管、激光器、计算机以及最近因发现重组DNA技术而兴起的新生生物技术产业等发展似乎进一步证明了这一点。也许是无意中，颇具影响力的布什报告《科学，无止境》（Science，The Endless Frontier）也证实了这一模式，该报告后来被解释为，如果国家支持科学家根据自己对什么是重要和有趣的，对健康、国家安全有用的技术的感觉进行研究，一旦新的科学发现所带来的潜在机会为军方、卫生行业和在国民经济中经营的私营企业家所熟知，经济将几乎自动跟进。（见美国科学研究与发展办公室（1945年），了解本报告产生的政治背景和一般情报环境的最新描述；另见弗雷德里克森，1993。）研究知识的主体被认为是一种知识银行账户，社会以此为基础为了实现其愿望和需求，几乎可以根据需要自动绘制。

尽管大多数知识渊博的人都理解这样一种模式只与上述罕见的例外情况相对应，但它体现在政治辞令中，并在公众的想象中得到了考虑，似乎得到了足够数量的文学轶事的证实，因此它被视为整个技术创新过程的典型，尽管受到许多学者的严厉批评。（请参阅Kline和Rosenberg（1986），以了解批评的例子以及对更现实和更典型模型的出色讨论。）其后果之一是公众对科学与工程的认识相当混乱，过分关注技术创新和概念优先权，认为这不仅是成功技术创新的必要条件，也是充分条件，事实上，这等同于有组织的研发（R&D）与创新过程本身。国家研发支出与国内生产总值（GDP）的比率往往成为衡量国家技术绩效和长期国民经济潜力的替代指标。研发内容被视为一个“黑匣子”，几乎独立于其内部内容产生效益（Brooks，1993年，第30-31页）。

公众的困惑是可以原谅的，因为科学和技术之间的关系确实非常复杂，虽然相互影响，而且在不同的领域和技术“生命周期”的不同阶段往往是不同的。Nelson（1992）将技术定义为“……，具体设计和实践”和“通用知识……提供对事物如何[和为什么]工作的理解……”，以及实现进一步发展的最有希望的方法是什么，包括“……当前约束的性质”。在这里，重要的是要注意技术不仅仅是事物，但也包含了一定程度的一般性理解，这使它看起来更像科学，而正是与特定工件相关的理解，使它与正常的科学理解有所区别，尽管可能存在密切的对应关系。

同样，Nelson（1992年，第349页）将创新定义为“……企业掌握并实施产品设计的过程，对他们来说是新的，无论他们对宇宙，甚至对国家来说都是新的。”美国目前的创新思维模式往往过分强调宇宙的新奇性，而不是背景的新奇。总的来说，与绝对原创意义上的“技术领导力”相关的活动和投资，与那些仅仅停留在国家或世界最佳实践前沿的活动和投入相比，差异要小得多。然而，研究与开发对于学习技术也是必要的，即使它不是“宇宙中的新事物”，但只有在第一次使用它的特定背景下（Brooks，1991年，第20-25页）。

然而，创新不仅仅涉及研发。夏比（1967）为新产品的引进提供了一个具有代表性的努力分配，如下所示：（a）概念，主要是知识生成（研究、高级开发、基础发明）5-10%；（b） 产品设计和工程，l0-20%；cc>准备制造（布局、模具、工艺设计），40-60%；（d） 制造启动、调试生产，5-15%；（e） 营销初创公司，探索市场，l0-20%。

这并不意味着研发或知识生成仅占创新活动总量的5-10%，因为许多项目的启动从来没有超过阶段（a），而在整个阶段（e）中进行的项目比例甚至更小。此外，有一定数量的背景研究是在努力的基础上进行的，没有考虑到任何具体的产品。如果考虑到不成功的项目或背景研究，无法很好地估计特定公司的创新活动会被归类为（a）类的百分比。事实仍然是，所有五个阶段都涉及某一部分技术工作，而该部分技术工作未被归类为研发，与有组织的研发相比，这部分“下游”创新活动的统计数据收集处于非常初级的状态。事实上，美国只有大约35%的科学家和工程师受雇于研发。

在小公司，尤其是技术“利基”企业的业务基于一系列专业技术，这些技术通常是与*在用潜**户密切合作设计的，有大量由受过高度培训的人员进行的技术活动，而这些活动从来没有在通常的研发统计中体现出来。

因此，科学、技术和创新各自代表着一个不断扩大的活动宇宙，这些活动是高度相互依存的，但从来没有彼此区别。即使是技术本身的成功，更不用说科学，也不能为整个技术创新过程的成功提供充分的基础。事实上，科学与技术之间的关系最好用两个平行的累积知识流来考虑，这两个知识流有许多相互依赖和交叉关系，但它们的内部联系比它们的交叉联系强得多。我喜欢用的比喻是两股DNA，它们可以独立存在，但只有配对才能真正发挥作用。

(二) 科学对技术的贡献

科学与技术之间的关系是复杂的，并且随着所讨论的特定技术领域的不同而变化很大。例如，对于机械技术而言，科学对技术的贡献相对较弱，在没有深入了解当前科学的情况下，往往可以做出相当重要的发明。相比之下，电气、化学和核技术深深依赖于科学，而大多数发明都是由受过大量科学训练的人创造的。在下面的讨论中，我们概述了科学可以为技术发展做出贡献的各种方式。Nelson和Rosenberg（1993）进一步讨论了科学与技术相互联系的复杂性。

1 科学是新技术理念的直接来源

在这种情况下，以新的方式满足新的社会需求或以前确定的社会需求的机会被认为是在探索自然现象的过程中所做的科学发现的直接后续，而没有考虑到潜在的应用。铀裂变的发现导致了核连锁反应的概念，原*弹子**和核能也许是这方面最清楚的例子。其他例子包括激光及其众多实施例和应用，X射线和人工放射性的发现及其在医学和工业中的后续应用，核磁共振（NMR）的发现及其随后在化学分析、生物医学研究和最终医学诊断中的多种应用，微波激射放大器及其在射电天文和通信中的应用。这些确实充分利用了上述创新管道模型的大部分特征。然而，它们是最罕见的，也是最具戏剧性的案例，这可能是公共讨论管道模式持续存在的原因。这也符合基础科学家在实用主义文化中争取政府支持其研究的目的。

科学和技术之间直接遗传关系的一个更常见的例子是，当人们有意探索一个新的科学领域时，尽管没有考虑到具体的最终产品，但人们普遍认为这很可能会导致有用的应用。贝尔电话实验室和其他地方的工作最终导致了晶体管的发明，这是最清楚的例子之一。贝尔实验室成立的小组旨在探索锗等第四组半导体的物理性质，其动机显然是希望找到一种制造固态放大器的方法，以取代在中继器中使用真空管传输长途电话信号的中继器。

如上所述，工业界开展的或军事部门支持的许多所谓的基础研究都考虑到了这种非特定的潜在适用性，事实上，许多基础生物医学研究都具有这种性质。重点领域的选择是一个“战略”决策，而研究的实际日常“策略”则委托给“板凳科学家”。自第二次世界大战以来，工业界和政府对凝聚态物理和原子分子物理的广泛支持，是因为人们充分相信，这将导致电子、通信和计算机的新应用。确定适当的努力水平，并创造一个有助于尽早确定技术机会而不受研究议程太多约束的组织环境，这是对这一特定科技互动机制的研究规划的持续挑战。

2 科学作为工程设计工具和技术的来源

虽然设计过程与开发自然现象新知识的过程截然不同，但这两个过程是密切相关的。随着经验测试和评估复杂原型技术系统的成本增加，这种关系变得越来越重要。大型系统的理论预测、建模和仿真，通常伴随着子系统和组件的测量和经验测试，已经越来越多地取代了完整系统的全面经验测试，这需要基于现象学理解的设计工具和分析方法。这对于预测复杂技术系统在极端但可想象的服务条件下的故障模式尤为重要。（见Alit等人，1992年，第4章）。关于工程设计过程基础技术知识的讨论，请参阅第2章（第39-341页）

在替代设计的设计和比较分析评估中使用的许多技术知识实际上是由工程师作为“工程科学”开发的，实际上是学术工程部门工程研究的主要活动。这项研究在很大程度上与“纯”科学的其他基础研究风格相同，并得到了国家科学基金会工程部的类似支持，即主动、由调查者发起的项目研究。尽管这项研究通常被称为“工程”而非“科学”，但它确实是基础研究的另一个例子，其议程碰巧主要由“下游”设计中的潜在应用驱动，尽管其理论兴趣和数学智慧与纯科学相当。

3 仪器、实验室技术和分析方法

基础研究，特别是物理研究中使用的实验室技术或分析方法，往往会直接或间接地通过其他学科进入工业过程和过程控制，而这些过程和控制与最初的用途或最初设计它们的研究概念和结果基本无关（Rosenberg，1991）。根据Rosenberg（19911）的说法，“这涉及到新仪器技术的发展……从基础研究工具（通常在大学）的地位，到私营行业生产工具或资本货物的地位。“例子有很多，包括电子衍射，扫描电子显微镜（SEMI、离子注入、同步辐射源、相移光刻、高真空技术、工业低温学、超导磁体（最初是为粒子物理中的云室观察而开发的，后来商业化用于医学中的“磁共振成像”（MRI））。用罗森博格的话说，“贯穿并连接所有这些经验的共同点是，为追求科学知识而开发的仪器最终作为制造过程的一部分得到了直接应用。”此外，正如罗森博格所说，在考虑科学的潜在经济效益时，“即使是最基础的科学研究，也没有明显的理由不检查硬件后果。”人们还可以设想，从目前仅限于研究实验室的许多其他技术中，最终的工业过程应用。一个例子可能是使用分子束产生选择性化学反应的技术。

4 人类技能的发展

学术研究在评估其经济效益时经常被忽视的一个重要功能是，它向研究生和其他高级受训者传授研究技能，其中许多人“继续从事应用活动，不仅掌握研究所得的知识，还掌握技能、方法和专业联系网，这将有助于他们解决了后来面临的技术问题。”（见Rosenberg（1990）和Pavitt（19911）。这一点尤其重要，因为基础研究仪器在后来常常不仅应用于工程和其他更实用的学科，如临床医学，而且最终也应用于常规工业过程和操作、卫生保健交付和环境监测。

一项由130个行业的6.50名行业研究主管对一些学术科学学科与所在行业技术的相关性进行排名的研究表明，第一，基于他们的技能基础，第二，根据他们的研究结果，大多数学科对技能基础的评分明显高于实际研究结果。在最极端的情况下，44个行业将物理学的技能基础评为高水平（排名仅次于材料科学、计算机科学、冶金和化学），而就学术研究成果对工业应用的直接贡献而言，物理学几乎排在最后。只有在生物学和医学领域，技能基础和研究结果的贡献才具有可比性（Nelson和Levin，1986年；Pavitt，1991年，第114页（表1））。结论是“大多数科学领域对技术的战略重要性远大于知识直接转移的数据会让我们相信”（Pavitt，1991）。根据这些数据，帕维特推断，“支持科学领域的更大选择性和集中性的政策可能被误解了”，因为各个学科对潜在有用技能发展的贡献似乎在各个领域中的分布比其实际相关的研究贡献要广得多。当然，这里的一个问题是，这一结论与政府在倡导支持基础研究时所使用的许多言辞背道而驰。

1964年，国家研究委员会对1900名从事固态物理和电子工业的博士科学家进行了调查，进一步证明了参与任何具有挑战性的研究领域所产生的广泛可用的通用技能的重要性。到那个时候，固体电子学最重要进展的基础上的大多数基本思想已经发展起来。然而，它被发现了，只有2.5%的被调查科学家接受过固态物理学的博士学位培训；19%的人是化学家，73%的人获得了固态以外的物理领域的博士学位，其中核物理占主导地位（Brooks，1985）。事实上，物理学研究生学习固体物理学和凝聚态物理学的转变（到20世纪70年代初，约占所有物理学博士的40%）发生在许多基本发明已经完成之后。在核物理研究生培训中获得的技能已经很容易转化为固态设备的开发和改进（Brooks，1978）。

5 技术评估

在过去的二十年中，人们对预测和控制技术的社会影响的兴趣和关注显著增加，既预测了新技术及其社会和环境影响，又预测了旧技术应用规模不断扩大的顺序（Brooks，1973）。一般来说，技术评估，无论是为了评估评估创业风险的可行性，还是为了预测其社会副作用，都需要对技术的基础有一个比其原始创造更深入、更基本的科学理解，而这通常可以通过经验试错法来进行。此外，这种理解通常需要基本的科学知识，远远超出了与技术开发明显相关的范围。例如，一种新化学品的制造可能涉及废物的处置，这些废物需要了解制造地点的地下水水文。因此，随着技术的部署越来越广泛，技术本身也越来越复杂，人们可能会预计到，相对于原始开发所需的技术知识，需要更多的基础研究知识。这有时被称为“防御性研究”，可以看出，随着时间的推移，可以描述为防御性的研究数量相对于可以描述为“进攻性”的研究稳步增加，即旨在发现新的技术机会。这让我把科学称为技术的“良心”。

6 科学是发展战略的源泉

与技术评估的情况类似，一旦设定了总体目标，最有效的技术发展战略的规划往往依赖于许多领域的科学。这种现有科学（和技术）知识的积累有助于避免盲区，从而避免浪费发展开支。当然，其中大部分是古老的知识，而不是最新的研究成果，但它仍然很重要，需要了解相关背景科学领域的人。这方面的一个证据是，非常有创造力的工程师和发明家倾向于广泛而折衷地阅读科学技术史和当代科学发展。

(三) 技术对科学的贡献

虽然公众、科学家和工程师都广泛理解和承认科学对技术的贡献，但科学在议程和许多工具上对技术的相互依赖却没有得到充分的重视。这种依赖性在Kline和Rosenberg（1986）的“链环”迭代模型中比在最近的技术创新和技术政策公开讨论中更为常见的线性序列模型中更为明显。这里的关系也更微妙，需要更多的计划。

1 技术是新科学挑战的源泉

工业发展中出现的问题往往是具有挑战性的基本科学问题的丰富来源，这些问题首先是从特定的技术问题入手，然后由相关的基础研究团体进行研究，远远超出激发它们的原始技术应用的直接要求（Rosenberg，1991）。这项研究接着产生了新的见解和技术思想，新的和不可预见的技术就是从这些见解和思想中产生的。这一过程在材料科学和致密物质物理学领域特别有效（材料咨询委员会，1966年）。事实上，材料科学最初是作为一个新的跨学科学术研究领域创建的，这是理解一些对提高半导体器件质量和性能至关重要的材料工艺和特性的努力的结果。

在一项以技术为动机的调查过程中，一项发现刺激了一个新的基础研究领域，其中一个最引人注目的例子是贝尔实验室小组于1965年发现并定量测量了原始“大爆炸”留下的太空背景微波辐射，Penzias等人最终获得了诺贝尔奖。物理学调查委员会（1972b）简要介绍了宇宙学这一子领域的发展。其他例子还有半导体中的隧穿（Suits and Bueche，1967，pp.304-3061），其作为一门超出实际需要的基础科学，最终导致了超导体中约瑟夫森效应的发现和约瑟夫森结的发明。物理学调查委员会对超导结的发展和应用进行了简要总结（1972a，第490-492页）。在这个例子中，更难确定研究是否由技术驱动。物理调查委员会（1972b）给出了许多例子，说明在科学和技术应用的新领域的共同发展中，理论和技术刺激相互加强，触发事件很难解开。

观察“有时是在行业背景下由那些无法理解其潜在意义的人进行的”（Rosen-berg，1991年，第337页），或者，更常见的情况是，缺乏追求、概括和解释观察的动机或资源，因此缺乏对有趣的科学发现至关重要的“准备好的头脑”。这可能是因为组织依赖于商业收入的支持，所以它无法承担追求有前途的概念的费用，除非这些概念的潜在应用相当明确和即时，或者可能是因为一种轻视单纯理论的心态。一个经典的例子是最初发现的所谓爱迪生效应，托马斯·爱迪生（Thomas A.Edison），但由于他太“专注于短期效用的问题”而没有被追求。引用阿西莫夫（1974年，第51页）的话，“那么，爱迪生效应，尽管实际的爱迪生对此不屑一顾，认为它有趣但毫无用处，但结果却比他的任何实际装置都有更惊人的结果。“事实上，在主要工业或军事技术发展过程中偶然发生的许多重要观察，由于其制作的高度专业化背景，或由于军事或专有机密，可能永远不会进入一般科学文献，也不能得到适当的记录，以便其他工业研究人员或有兴趣并有能力追求其更广泛科学意义的基础科学家能够理解和欣赏它们（Alit等人，1992年，第390-393页）。

此外，当然，技术发展通过将新的财政资源吸引到研究领域，间接地刺激了基础研究，这些研究领域显示出了实际意义。对于晶体管、激光器、计算机和核裂变能等激进发明来说，这种情况屡见不鲜，许多科学，甚至是最基础的科学，都遵循而不是先于创新的最初概念。事实上，发明越激进，就越有可能刺激全新的基础研究领域，或振兴那些失去最具创新精神科学家兴趣的旧研究领域，例如激光的经典光学和原子分子光谱学，晶体管的基础冶金和晶体生长以及晶体物理，以及新兴的“几乎完美晶体中的缺陷”科学（Shock-ley等人，1952年；Bardeen，1957年）。

在两个领域，寻求突破性技术突破通常并不重要；国防和卫生保健。在每种情况下，改进性能的价值几乎与成本无关，不仅仅是在研发方面。而且在最终的社会绩效方面，不仅在促进技术发展方面，而且在基础研究的相关领域，都发挥了根本作用。在国防方面，人们普遍认为，即使在单个*器武**系统的性能方面有一点技术优势，也可能决定胜败。在生物医学案例中大部分关注点都集中在治疗技术上，与人口的统计发病率或死亡率相比，任何能够提高患者个体生存机会的东西都被视为最高优先事项，尤其是在美国。这导致了一些行业的研发过度密集，并相应地强调了学术界和政府实验室相关领域的科学基础。同样的动机似乎也在规范环境领域。然而，到目前为止，这还没有导致相应的研发强度，尽管有一些迹象表明这可能会发生变化（参见。瓦尔德，1993年）。

(四) 创新活动的正外部性

经济学家对研究经济学的兴趣，特别是对基础研究中公共和私人投资的经济原理的兴趣，是最近才有的。正如帕维特所指出的那样，经济学家们做出了重要贡献，他们率先阐明了科学的“公共利益”方面，并因此获得了公共或集体支持的资格。然而，正如帕维蒂所强调的那样，在由此引发的公众讨论中，“科学成果是公共物品的合理假设……和它们是自由物品的不合理假设”（Pawitt，1991）存在相当大的混淆。后一种解释导致了一种迅速增长的观点，即美国公众对学术研究的慷慨支持实际上是对我们的海外竞争对手的补贴，这些竞争对手利用我们学术体系的开放性，在市场上击败了我们，从商业上开发他们没有付费的研究成果。关于基础科学的“纯粹公共利益”假设忽略了一个事实，即需要大量的研究能力（以及实际持续参与研究）来“理解、解释和评价被搁置起来的知识，无论是基础知识还是应用知识……保持与科学网络联系的最有效方式是参与研究过程”（Pawitt，1991）同样，Dasgupta还认为，通过基础研究进行培训可以使技术研究界做出更明智的选择和招聘。这些论点确实有效，但很难量化。

值得注意的是，几乎所有拥有成功的以扩散为导向的技术政策的国家（德国、瑞士、瑞典、日本、韩国）都强调快速采用和传播新技术，尤其是产品技术作为一项国家战略目标（Ergas，1987），在工业化国家中，研发支出（公共和私人）占GDP的比例最高，各级教育绩效也非常高。似乎有理由认为，这些国家研发支持的很大一部分是为了提高对科技世界正在发生的事情的认识，而不是为了第一次“在宇宙中”（用尼尔森的话来说）产生新的知识（Nelson和Rosenberg，1993）。

原则上，人们可以认为，为了将研发成果高效地分发给*在用潜**户，在研发投资和信息基础设施投资之间存在权衡。研发绩效对于吸收和评估技术是必要的，主要原因是从事研究的科学家实际上花费了他们大部分的时间和精力与他人交流，以便能够充分利用他人在规划自己的研究战略方面取得的进展。因此，他们作为向其工作的组织提供研究知识的渠道的卓越表现往往是他们积极参与研究的自动副产品。但从从事技术开发或新产品设计的工程师或科学家同事的角度来看，这仍然不能保证他们的信息检索习惯是最佳的。因此，这些科学家的信息检索行为与创新过程中“下游”阶段的信息需求并不自动匹配。

Weed（1991）从医生为独特的个体患者提供适当的医疗保健的角度研究了这个问题，他将这个过程描述为“问题-知识耦合”。挑战在于如何将生物医学文献中包含的大量集体知识与处理个体患者症状和病史中隐含的特定需求所需的知识结合起来。根据威德的说法：

我们对人类天生的判断能力的信心，在我们的集体知识理论上允许的范围内，做出合理和可靠的判断，这仅仅是由30多年的临床和认知心理学。此外，有广泛的、经常有争议的以及仔细的医学文献证明，医学知识在日常临床情况下被广泛地不应用或误用。当知识库的任何部分在日常工作中相互关联且不可预测时，这些困难源于人类独立思维在应用大量知识方面的局限性。专业化代表着解决问题的尝试。不幸的是，它与现实问题长期未能符合社会和历史定义的医学专业界限相冲突。从整体上看，医学知识与其学科的思想和身体高度相关。跟踪这些相互联系，无论它们在哪里导致对实际问题的响应，就像跟踪地图一样，这是解决医学问题所需要的。（《杂草》，1991年，第xvi页）

对于工业中技术创新和新产品开发过程中出现的问题，大量的工程和科学知识也是如此。此外，当然，技术创新所需的知识中有很大一部分是“默示”或“嵌入”在人们身上的，不是编纂或写下来的，也不是可交流的（至少目前是这样），除非人们并肩工作。在创新过程中，知识的创造者和使用者之间的个人接触和地理接近的重要性得到了专利研究的观察结果的支持，专利研究中引用的学术研究在相对接近专利工业实验室的大学中产生了令人惊讶的程度（Pavitt，1991，p。116; Jaffe等人，1993年，第577-598页）。但有大量其他文献提到了嵌入式知识的重要性。Weed的工作提出的问题是，通过更系统地利用现代信息技术的一些工具，是否可以逐步减少对个人接触、隐性知识和“偶然发现”的依赖，从而使组织的研究绩效对其技术吸收能力的重要性降低。我很怀疑这一点，因为技术的日益“科学化”很可能会抵消正规的从科学到技术的知识转移系统的更高效率。尽管如此，更有效地使用现代信息工具和更好的文档，以便将来在产品开发过程中使用组织经验，这本身仍然具有重要价值。

1 仪器和测量技术

技术在使测量以前无法进行研究的自然现象成为可能方面发挥了巨大作用。当然，最近最引人注目的例子之一是空间技术的作用，它使测量的电磁频谱范围比观测因大气层对X射线、y射线、远紫外和红外部分缺乏透明度而受到限制时大得多。随着这些新窗口的开放，宇宙学和天体物理学发生了革命性的变化。在这种特殊情况下，新的能力可能永远不会仅仅为科学目的而创造，但基础科学家们很快抓住了空间项目带来的新机遇。

在其他情况下，如核物理和基本粒子物理，许多新技术都是由物理学家自己开发和设计的。也许在大多数情况下，实验室仪器最初是由研究科学家开发的，但后来被商业化，出售给更广泛的研究社区。后一个过程对于新实验技术的快速传播非常重要，并且可能是不同学科之间知识转移的主要机制，这反过来大大加快了科学的整体进步。在以下术语中描述了转让的情况下的相互作用模式物理技术到化学，但这种模式对于任何两个学科之间的转移，或者实际上，对于单个学科的研究者和子领域之间的扩散，都是类似的：

当这种方法首次被发现时，一些化学家，通常是物理化学家，意识到了这种方法的化学应用，构建了自己的自制设备，并展示了这种新工具的实用性。在某种程度上，该设备的商业型号已投放市场。就其提供信息的最终能力而言，这些机器有时优于，有时低于自制机器。然而，商用仪器总的来说比自制仪器更容易使用，也更可靠。商业工具的影响很快就能感受到，往往影响深远，有时甚至会彻底改变这个领域。使用新仪器的化学家无需关心设备原理的开发；他们可以自由地致力于提取设备应用提供的有用化学信息。这种模式表征了光学、红外和射频光谱学、质谱学和X射线结晶学的发展。（物理调查委员会，1972a，第1015页）

这种模式的有效性取决于供应商和科学用户之间，以及工程师和科学家之间的密切合作，因此仪器和实验室技术往往成为一种机制，通过这种机制可以缓和科学过度专业化的某些病理现象。创业科学仪器行业的存在与研究科学家用户密切相关，并享受着来自世界上最大的研究活动市场之一的规模经济，这是一个重要的，也许被低估了，美国基础科学研究体系的竞争优势来源——这一优势比其他国家更早实现——是因为二战后的头20年，美国政府在国防相关研发方面的巨额投资与其他国家相比。本仪器工业与其他研究供应行业相结合，构成了一个未被打破的基础设施，与高度专业化研发的特定“衍生产品”相比，该基础设施可能对商业导向创新具有更广泛的通用性。