初到美国时时不时被那形形色色名目众多的工具所震惊。后来发现科研中也是这样。每当自己费了九牛二虎之力才将别人的算法实现了以后，总免不了感叹要是每篇科技文章都能将技术手段和能运行的源代码发布出来那该有多好。在许多领域这当然只是一个美好的愿景而已。NIH可能早就意识到共享资源的重要性，所以源代码共享数据共享近10几年来越来越多。在后起国家中，资源共享其实更应该鼓励，甚至强推。在中国，精英大学花费了国家80%以上的科研经费，其它院校甚至连购买科研期刊的钱都没有，如果能从国家层面上力推科研资源和科研成果共享（特指让免费或适量收费就能获得原始代码或使用其软件，或设备）必将从整体上推进我国的科研实力。

很多声音都在批评我国缺乏重大理论原创，我认为一个重要的瓶颈是我们缺乏一个致力于开发新工具的科研群体。现在科研的一大瓶颈就是缺乏工具。一旦工具有了，相关的好几个领域都会在短时间内快速发展。比如许多临床或基础研究都想直接操纵神经元的活动，这就需要有能准确定位反复使用的工具。Karl Deisseroth发明了光基因然后在数年之间化解了许多领域积累多年的难题。想直接看到组织内部结构，就需要有能穿透组织的手段，于是就有一系列的成像技术以及Deisseroth的Clarity和Gradinaru的Clear技术。生物医学领域的研究往往是基于组群分析，如果要精确到个体那么就需要更敏感更准确的工具比如单分子单细胞成像技术。物理学上很多理论研究已经到了普通人无法理解的地步，研究某些工具能将那些非常抽象的概念转化成容易理解的数据则至为关键。有人批评张亿唐破解孪生质数猜想只是解答了一道数学难题而已，其实据张本人的解释，这个破解过程提供了一个别人可以使用的工具，这些工具有可能对其它领域有帮助。在视觉研究领域中上世纪60年度就有人提出稀疏编码的概念，一直等到Candes和Donoho提供了数据上的压缩感知重建工具才使得这项原理广泛应用于各个领域。这些工具能在段时间内快速传播和应用，在很大程度上归功于资源共享。比如光基因技术和压缩感知技术都是免费获取的。

小结而言，开发新技术新工具的研究已经成为推动多个科技领域的最大动力，资源共享是真正发挥新技术新工具作用的根本。对国家的科研导向而言，从事技术研究的群体应该得到更多支持和鼓励。重大普适的工具固然最为重要，但一项技术本身在开发时其意义未必很显著，而这些一个一个的技术绝大部分是通过一些小的课题组完成的。但是国际国内现在总体趋势都是更加偏重一些大科学和噱头科学，对做纯技术的课题组支持力度很小。我个人申请国家自然科学基金时有一位评委竟然说技术的问题不应该来申请自然科学基金！（还有更为离谱的评语，以后再慢慢点评）如果自然科学基金或国家科技导向部门任由这些唯”科学“是问实则不知科技为何物的人来管理或评审，那么我们的科技永远都只能是山寨别人的。

注：本文后面虽然涉及我个人的“私愤”但本文主要目的并不在此。而且那“私愤”也是以前的事情了。