金思宇/文

近日，中共中央政治局委员、国务院副总理张国清在上海调研时指出，要突出科技创新供给和产业需求牵引，以高质量科技供给赋能产业创新，以高端化、绿色化、智能化产业需求牵引科技创新，推动创新成果加速向现实生产力转化。同月，中共中央办公厅、国务院办公厅印发《关于推动科技创新和产业创新深度融合的意见》，将“坚持统筹科技供给和需求牵引”确立为核心工作原则，明确“围绕产业链部署创新链、围绕创新链布局产业链”的双向发力框架。从顶层设计到地方实践，一个判断正在成为共识：科技与产业的融合，已经不是“谁先谁后”“谁牵引谁”的线性问题，而是一个需要在供给质量、需求结构与转化机制三个维度上同时破题的系统工程。


一、转化率的“30%之问”：供给端的问题不在“多不多”，而在“对不对”


讨论科技供给，一个无法回避的数字是：我国科技成果转化率长期徘徊在30%左右，而发达国家普遍在60%—70%之间。2025年我国R&D经费投入强度已达2.80%，基础研究占比提升至7.21%，投入总量和增速都不低。问题显然不在于“钱投得够不够”，而在于投入所形成的能力是否对准了产业跃迁的真实缺口。


高质量科技供给的核心命题，不是论文和专利的数量扩张，而是“技术成熟度”与“产业需求度”之间的匹配精度。我国科技成果供给能力表现并不弱，短板集中在转化收益和转化效率上。这意味着大量研发活动产出的技术，在实验室指标上可能领先，却在工艺匹配性、批量稳定性、成本经济性上无法通过产业化门槛。科研评价长期以论文和奖项为锚，产业评价以良率和成本为锚，两套锚定系统之间的“语言不通”，是“两张皮”反复出现的深层原因。


因此，“高质量供给”的“高”，应当被重新定义为三个维度上的“对得准”：对准产业基础薄弱环节——先进基础工艺、关键基础材料、基础元器件；对准技术成熟度的关键跃迁区间——从原理验证到工程化样机之间的“死亡之谷”；对准自主可控的战略必争领域——高端芯片、工业软件、精密制造等。天津天开西青园的中试平台之所以能将富锂锰基正极材料的专利转化率从不足2.4%提升至15%以上，关键不在于技术本身突然“变好”了，而在于中试环节把实验室性能指标翻译成了量产线可执行的工艺参数，让供给真正具备了“产业可用性”。供给侧的改革，本质上是一场从“技术导向”向“产业可交付导向”的评价体系迁移。


二、需求牵引的实质，不是“给订单”，而是“给约束条件”


高端化、绿色化、智能化被确立为牵引科技创新的三大需求方向，其意义远不止于为技术寻找应用场景。更深的逻辑在于：真实的产业需求为技术创新提供了实验室永远无法模拟的约束条件——成本的上限、可靠性的下限、规模化的一致性和环境的外部性。正是这些约束，迫使技术从“可行”走向“可用”，从“可用”走向“可竞争”。


人形机器人从展会演示走向汽车产线，是一个有说服力的观察切口。优必选Walker S系列进入比亚迪、富士康等制造场景，2025年全尺寸人形机器人交付1079台，超过80%进入工业场景。这一进程的驱动力并非算法本身的单点突破，而是制造业对柔性作业、不间断运行、人机协同的真实需求，倒逼企业在伺服关节、群体协同、自主换电等工程化能力上持续迭代。比亚迪自研人形机器人在产线实训中，搬运、贴标等工序效率达到人工的80%，这个数字背后是一整套由产线节拍、安全标准、维护成本构成的“产业约束”在起作用。


场景开放的制度含义也应当在此重新理解。首批136项标志性重大应用场景的发布，以及央企在空天网络、具身智能、智慧港口等领域的场景开放，其价值不在于“给技术一个展示机会”，而在于把超大规模市场的场景多样性转化为技术迭代的公共试验场。场景越是复杂、越是贴近真实工况，对技术的筛选和锻造功能就越强。金思宇研究员所强调的“技术突破决定能走多快，场景培育决定能走多远”，指向的正是这一层：需求牵引的本质，是用市场的严苛性来定义技术进化的方向，而不是用技术的可能性去设想市场。


三、转化机制的真正短板：中试不是“一个环节”，而是一种风险分担制度


科技成果从实验室到量产线，通常被描述为跨越“死亡之谷”。但更精确的区分是：从技术原型到工程化样机的“死亡之谷”，与从量产到市场接受的“达尔文之海”，是两个性质不同的梗阻。前者缺的是工程化能力和中试条件，后者缺的是商业化验证和市场接力。当前政策对中试平台的重视，恰恰击中了第一个梗阻的核心：经中试验证的科技成果产业化成功率可达80%以上，未经中试验证的仅30%左右。全国已建设2400余个中试平台，首批241个工信部重点培育中试平台承担服务项目2.5万项，规模已然可观，但“布局密度”不等于“制度成熟度”。


中试平台真正的制度功能，是在公共资金与市场资本之间建立一个风险过渡带。实验室成果的风险形态是“不确定性”——不知道技术是否可行；产业化前期的风险形态则是“高投入、长周期、低确定性回报”，单个企业不愿独自承担，纯市场化资本也缺乏足够的耐心。中试平台在这个区间内，用专业化的工程能力和相对可控的成本，把“不确定性”降解为可评估、可定价、可接力的技术资产。这正是美国概念验证中心体系的核心经验：以《小企业创新研究计划》等法定化资助为基石，“公共资金去风险、市场资本促商业化”，形成从实验室到市场的接力机制。德国弗劳恩霍夫协会的“协议先行—模型驱动”范式，则将企业真实技术难题前置到研发立项环节，使中试不再是成果完成后的“附加步骤”，而是研发过程的有机组成部分。


对照之下，我国中试平台建设仍带有较强的政府驱动特征，资本多元化和社会化接力机制尚在发育之中。下一步的关键，不是继续扩大平台数量，而是让中试平台成为科技金融体系的“资产形成节点”：经过中试验证的技术包，应当具备清晰的成熟度等级、成本模型和知识产权边界，从而能够被创业投资、科技信贷、债券市场“科技板”所识别和定价。科技金融的深层竞争，不是“谁给的钱多”，而是“谁有能力把技术转化为可投资的资产”。金思宇研究员关于“创新资本募集能力”的判断，在这个意义上尤为切题。


四、被忽视的“人”的维度：转化需要一支对结果负责的专业力量


在讨论供给、需求与机制之后，还有一个变量需要被置于更突出的位置：技术转移的专业化人力资本。我国科技成果转化率与发达国家的差距，相当一部分并不源于技术水平的差距，而源于“没有人对转化的最终结果负责”。科研人员的主业是发现，企业家的逻辑是盈利，政府的目标是公共收益，三者之间缺少一个将技术语言翻译为商业语言、将实验室资产组织为可交易资产的职业化界面。


技术经理人的功能正在于此。他们不是信息撮合的中介，而是成果转化全链条的“操盘手”——需要同时理解技术的成熟度边界、产业的成本约束、资本的回报节奏和政策的合规框架。全国首个技术经理人事务所团体标准的发布，以及工信部从人才培养、评价激励、职业生态等维度推进队伍建设的部署，标志着这一群体正在从“零散从业”走向“职业化建制”。但相对于每年数以万计的科技成果和数百万计的专利存量，专业化技术转移人才的供给仍然是杯水车薪。转化机制的“最后一公里”，归根到底是人的“最后一公里”。没有一支规模足够、能力复合、激励到位且对转化结果承担职业责任的技术经理人队伍，中试平台、场景开放、科技金融等制度工具就缺少将它们串联起来的操作者。


结语：双向循环的深层考验，是制度能否让“错配”变得昂贵、让“匹配”变得有利


供需双向互促的愿景是清晰的：高质量供给为产业升级提供技术底座，产业需求为科技创新定义进化方向，转化机制在两者之间搭建风险分担和价值兑现的通道。但这一循环能否真正转起来，取决于一个更根本的制度条件——让供需错配付出应有的代价，让供需匹配获得足够的回报。


当科研评价仍然可以绕开产业验证而独立运行，当企业使用国产首台套装备的风险得不到有效的保险和采购政策分担，当中试平台的公共投入无法通过后端的科技金融接力形成闭环，双向循环就容易停留在文件表述层面。反之，当“应用考核技术、市场考核产品”成为项目验收的刚性规则，当场景开放从“给机会”上升为“给订单预期”，当中试平台产出的技术资产能够顺畅进入“科技—产业—金融”的循环链条，供给与需求之间的正向反馈才会从个案变为常态。


科技强到产业强的通道，从来不是一条自动滑行的轨道，而是一套需要持续校准的制度装置。供给提质、需求牵引、机制贯通三者的协同深度，将最终决定我们能否在全球科技与产业竞争的深水区中，把创新的“势能”转化为生产力的“动能”。


作者：金思宇系中国智库高级研究员、经济学家