这才是美国式创新的成功密码！
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世界大国都希望能促进本国的技术创新。
那么，什么才是促进自主创新的最好方法？
有种很自然的想法是，为自主创新创造条件，就要加强对科技产业的规划、引导；要减少外国的竞争压力，扶植本国企业。
然而，事情并不那么简单。
巴西在上世纪70和80年代就曾实施过这样的产业政策，但其效果不尽人意。
不仅国内产业未能跟上国际趋势，而且在信息技术成为各行业生产力要素的情况下，影响了经济发展。
最终，在国际争端和本国压力之下，巴西不得不放弃了一味寻求信息产业“自主化”的政策。
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日本通商产业省也曾早在上世纪60年代就对发展信息产业作了规划，几大公司都得到了专有的技术扶植。
然而，信息产业处于急剧的发展中，经过一段时间的竞争，有些不合时宜的技术就被更新换代了。
但日本国内市场并没有这样的竞争环境，所以他们的技术往往会落后。
在70，80年代新技术改变风向时，通产省鼓励国内厂家以“第五代计算机”对抗，但因为没有丰富的产业生态圈，计划未见成效。
此后，信息产业硬件市场被亚太新兴地区厂商分走。
在商业软件行业，日本大公司缺乏在开放的研发环境中的竞争力，国内市场也被微软、甲骨文、思爱普等外资公司占据。
与巴西、日本曾经依赖产业政策不同，美国并没有通产省这样有力的部门去规划产业，而是让企业在市场竞争中出成果。
尽管有些人认为美国国防部的订单会影响产业格局，但这是言过其实，因为国防订单也只能由厂商借产品性价比在市场竞争中争取。
美国也并没有官僚机构规划应用科技发展的细节。
但这样的模式却取得了明显的成功。
这是因为，美国模式的创新可以说是有并行进化算法的多层神经网络，在人工智能领域的所有算法，都可以在技术-经济结合的领域找到端倪。
并且，比AI人工智能还强的“I”，也就是人，在美国技术-经济的创新网络里面具有最活跃的能动力。
以市场为导向的“人的行动”的效果是，创新来源既来自学习现有知识、评估较佳发展方向的“估值网络”。
也来自“启发式搜索”出的较优路径，也来自“暴力搜索”探索出的结果，还来自类似随机的“蒙特卡洛方法”产生的试探。
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其表现就是，新、小企业众多，新技术层出不穷。公司、团队和非盈利组织间没有分明的界限，智力资源有各种自由组合，分散性地从事研发。
而企业、团队也接受市场的检验，适者生存。
在“并行”的创新网络中，研发创造活动极为活跃，有利的创新有机会迅速扩张影响，影响产业生态。
今天，拿起一台新潮的智能手机，逐项倒推，分析所有的软硬件技术来源，并不太困难。
但在十几年以前，想前瞻性预计到所有必需的技术细节，则并不可能。
因为每个领域的发展方向都是树状和动态的，要接受消费者和其他技术领域的复杂影响。
自顶向下预测未来科技领域的中期准确变化，在数学上和预测一颗树苗的未来准确形状一样：做不到。
因此，不应将产业创新的希望就寄托在预先的规划、扶植上。在技术革命时代，即便想要补贴创新技术，恐怕也不能准确地补贴到未来能真正领先的创新点上。
因为所谓创新，其特征往往是在未知领域，有事先预料不到的突破点；而在每个成功生存的创新背后，都有无数没孕育发芽的创新。
与之相对照，预先规划的科技树其实谈不上有什么算法。就是根据既有信息，向已知的项目投资。
但实际上，而受限于补贴和非市场投资的规则，技术-创新网络中的关键点，人，会失去适应环境的智能，其行为类似套利的机器，不仅可能产生寻租行为。
即使最简单的负反馈，“试探效果不佳就中止”也难以实现，从而产生智力资源的浪费。
为了更好地促进创新的产生，需要的是智力资源和经济资源的自由组合、完善的产权保护，促成有机的创新网络。
因此，开放自由的学术、金融和商业环境，对保护知识产权友好的法治基础，以及与世界学术、研发、商业环境的一体化，才是最有价值、最需要培育的。
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