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老板：你想啊，那种统计模型假定每个参数的影响都是线性的。比如说，你把浸泡时间从一个小时延长到两个小时，和从两个小时延长到三个小时，多浸进去的糖是一样多的。这显然是不对的嘛……所以，咱们得做机理模型，才能显示我们是在做science……
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我：就是说在报告里得写点他们不会的东西，问题往复杂了弄呗……
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于是，我看着那些曲线，先想这像一种什么样的函数，再想什么样的方程能解出这样的函数，然后想什么样的机理能够写出这样的方程，最后找理由说这个机理在这里是多么合理。当然，报告是倒过来写的。先说这个糖泡蔬菜的过程实质上是一个什么样的过程，遵从的微分方程是什么样的，初始条件和边界条件是什么样的，解出来的函数是什么样的。然后拿这个函数去跟实验数据一拟合，哇，拟合得真不错！
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我：这可以交差了吧？你看，这些公式很简洁的，其中的参数我都给他们算出来了。在这个范围内，他们把任何想到的条件放进去，都可以算出最后的蔬菜中有多少糖，重量增加了多少；或者确定了最后的菜中需要多少糖，就可以把这些条件参数换来换去地玩，可以写出各种不同的条件组合，然后让他们的会计算算哪种方案最便宜；确定了条件，还可以看看生产的时候需要把操作参数控制在什么范围内，比如温度上下浮动两度最后的产品还合不合格之类的……
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老板：嗯，挺好，这就是他们想要的technology了……你再查查文献，看看有没有人在这上面做过scientific research，再往这上面联系联系……
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我：做这个干吗？他们没有要求啊……
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老板：显示我们对这个问题的理解水平很高啊，以后他们如果要做复杂的就知道找谁了……
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我：（嗯，这就是老板之所以成为老板的原因……就像杀手接了一单生意，结果不但把人杀了，还顺手栽赃给雇主的对手。雇主一想，这杀手水平真高，下回有生意还找他……）
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果然已经有了不少纯学术论文，使用了二维、三维的微分方程，考虑了蔬菜的几何形状，甚至是传递的各向异性，方程的解自然极为复杂。那个解是一个级数展开式，可以根据需要简化成不同的形式。如果简化到只保留一项，竟然就是我糊弄出的那个函数。然后我算了一下保留两项的形式，与实验数据的拟合精度并没有明显提高。于是，我那堆泡蔬菜的数据和糊弄的公式就立刻浸透了science的气息，变得高深起来。
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老板说算算成本吧。实验的蔬菜糖浆都是公司送来的，只好把实验用的锅碗瓢盆都算上。我的时间自然是大头，老板说直接实验一个半月，查阅文献和写报告就算一个月吧。于是根据我当时的市场价格，按两个半月算出价钱若干。
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最后，老板把报告交给公司，伴随一张账单。公司收到报告，通过，付账，双方皆大欢喜。
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那段时间经常想起一个广告，具体内容忘了，大意就是“若干个博士、若干个硕士、多少个科研人员，潜心研究，夜以继日，倾情奉献某某产品”，几乎是直说你要不买，简直对不起科学。不知道卖蔬菜的这个公司在推销产品的时候会不会也说“××公司与××大学精诚合作，N多教授、N多博士、N多硕士，竭心尽力，呕心沥血，精心研制出某某糖浸西兰花、糖浸胡萝卜……”？
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吃的真相2 补铁的饮料
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科学研究的过程很繁杂，但是它的应用常常会赏心悦目地事半功倍；而经验简单易行，但是你往往不知道它能否用在别的地方，甚至很多经验到最后是以讹传讹。
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在学校的时候，有一个公司开发功能食品。因为铁是一种许多人缺乏的微量元素，估计全世界大概有20％的人缺铁，对于食品公司来说，加入这样的成分无疑有助于提高产品的价值。但是在食品和饮料中加铁并不是一件容易的事情。可溶性的铁很容易与食物中的其他成分发生反应，一方面产生难看的颜色和不好的味道，另一方面可能影响其他成分的吸收。不溶性的铁虽然能稳定存在，但是人体也难以吸收，加了也只能骗骗人。为了克服这两方面的问题，他们使用某种像蜡的油脂把硫酸亚铁或者富马酸亚铁包裹起来，然后再加到食品或者饮料中。因为硫酸亚铁和富马酸亚铁都比水重，而油脂比水轻，所以通过调节包裹的油脂厚度可以使整个颗粒密度与水相同。
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如何做出这样的颗粒是一个工程问题，通过糖浸西兰花的研究方式可以实现（参见《厨房实验党之我奶奶都能做的事》，很多看过这篇文章的人都对这种研究很不屑，其实这是工业生产中最常用也是非常有用的）。他们做出这样的颗粒之后，发现这些颗粒根本不能进入水中，也就没法加到饮料里。正好参与那个产品的研发人员中有一个是我们实验室毕业的，所谓“举贤不避亲”，就推荐了我们实验室来为他们解决这个问题。
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这样的问题看起来并不复杂，一个没有经过科学训练的家庭主妇也可以尝试。比如，她可以改变饮料的组成，或者折腾那些包着铁的油脂颗粒，试来试去如果运气好的话也能找到“独家秘方”。这大概就是“烹饪艺术”的来源。
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当然这种方式对工业生产来说难以接受——如果运气不好，根本就不知道试到何时是尽头。工业上经常采用不同的实验设计方案——确定一个目标，找出各种可能的影响因素，然后用这些因素的不同组合去做实验。最完善的设计方案是把所有可能的组合都试过（英文叫做Full Factorial Design，一般翻译成“全因子设计”），可以挑出最好的，行不行也就可以做个决断了。比如这个油脂颗粒分散到水里的问题，可能的因素就有颗粒的大小、油脂的组成、饮料的组成等。这种方案一般不需要对被研究的体系有太深入的了解，而结果却很直观实用，所以在工业上应用很广泛。但是对于牵涉因素多的东西，这种方案的工作量会变得非常大。比如在这个例子里，如果我们尝试3种不同的颗粒大小、4种不同的油脂组成和5种不同的饮料成分，那么这些条件的不同组合是60种。如果再考虑每种成分可以用不同的浓度，假设尝试3种浓度的话，总的条件组合数就变成了180种。如果进一步考虑对实验进行重复——重复两次的总实验数是360种，重复三次则是540种！在大多数情况下，这样的工作量大大超出了一个研发项目的承受量。而且，实际上的影响因素可能更多，每个因素可选择的条件也可能更多。对于解决比较复杂的问题而言，这样的实验方案显然非常劳民伤财。通常也通过一些特定的程序只选择其中的一部分来做，然后通过这一部分的实验结果来作判断。通过合理的选择，可能在减少测试的前提下获得比较多的信息——但是总的来说，做得越少还是越有可能错过最好的方案。
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科学与经验的区别在于：科学研究的过程很繁杂，但是它的应用常常会赏心悦目地事半功倍；而经验简单易行，但是你往往不知道它能否用在别的地方，甚至很多经验到最后是以讹传讹。所以，当我们实验室的那位师兄说可以让科学跳出来说点话的时候，他的公司很容易就接受了，拍出一笔钱给我们实验室来玩。
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问题在老板看起来很简单。油脂颗粒不能进到水里是因为表面很疏水，油脂不愿意跟水混在一起。要想它们进去，就要降低油脂表面的疏水性。所以，那些与疏水性无关的因素，比如颗粒大小，对于颗粒是否容易进入水中就没有什么影响。油脂组成的影响，也就归结为表面疏水性如何——这个因素也就用不着放进全因子设计中去一一实验，而只需要找出表面疏水性低（也就是亲水性高）的组成就行了。而饮料成分的影响主要是具有吸附能力的分子跑到颗粒表面上，疏水的那头挨着油脂，亲水的那头冲着水，整体来言颗粒的亲水性就增加了。所以，问题就变成，挑出疏水性比较低的油脂，改变饮料中有吸附能力的成分及其浓度，看看油脂颗粒在其中的分散状况。这样，需要考虑的影响因素大大减少了。如果按照前面讨论的情况，颗粒大小和油脂组成不用考虑，5种成分各3种浓度的条件组合是15种。也就是说，经过这一番分析，获得同样的信息，我们需要测试的条件组合从180种降到了15种。
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科学理论的指导还没有结束。如果直接拿颗粒在饮料中测试的话，测试有多少颗粒进了水中还是挺麻烦的事情——作为实验研究，不能拿着一杯饮料说“这个看起来可以”，而是要用具体的数据来表达。而数据，首先需要确定一个可以量化的指标。颗粒对于饮料的表面疏水性是问题的关键，但是表面疏水性没有一个切实可行的方法来测量。不过，当固体遇到液体的时候，与表面疏水性密切相关的有一个量叫接触角。简而言之，接触角就是液体碰到固体的时候，液体和固体的界面与液体与气体的界面所形成的夹角。把一个密度与水差不多的固体小颗粒放到水里，因为疏水性的原因，颗粒有拒绝进水的愿望。这个愿望的影响远远大于重力的影响，所以有多大的部分进入水中，基本上就取决于接触角的大小。接触角越大，颗粒露出水面的部分就越大；接触角越小，浸入水里的部分就越多。于是，这个问题进一步转化成，测量油脂颗粒在不同组成的饮料上的接触角，目标是找出接触角小的配方。
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测量颗粒在液体里的接触角已经有了许多现成的方法，不过真测起来也挺麻烦的。好在接触角只取决于固体、液体和空气的性质，跟固体的形状无关，所以可以把那种油脂涂在玻璃片上，把液体滴在上面来测接触角。这样的操作要简单多了，测量仪器也很便宜。
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