清华农研院 2025年09月15日 14:07 北京

【摘要】科技创新与产业创新深度融合是指科技创新在某一领域或多领域发生颠覆性突破，其成果通过供求紧密对接、多主体参与协同互动，越来越及时甚至同步应用在产业转型升级方面，催生出新的生产能力。其主要特征是科技创新成果转化周期大大缩短，呈现出科技创新与产业化联动同步，科技突破性创新技术与产业化应用对接更加精准，两种创新双向互相渗透，供求双方利益联结更加直接紧密。在本次科技革命中，两种创新深度融合的新趋势是科技创新模式正在由线性创新或单向创新转向多轮迭代式创新、螺旋式创新，融合的形式呈现出多样化趋势，基于研发格局的网络化、联盟化、科技价值溢出化还使得产业边界模糊化。近几年，我国科技创新成果呈现多点式突破，产业化应用呈现出井喷式渗透、加速化落地新趋势，由此生成的新业态、新模式、新产品、新产业一年比一年多，一年比一年快，对经济增长的贡献作用越来越大。但在实践中，两种融合仍面临多重系统性难题，要打破“线性思维”，创新融合模式，进一步放松创新市场的干预与管制，构建新型研发载体，改革评价与激励机制，搭建一批共享中试平台，完善资本市场，支持科技创新与产业创新深度融合，推动经济高质量发展。

【关键词】科技创新；产业创新；深度融合；特征趋势；策略建议

2024年6月，习近平总书记在全国科技大会、国家科学技术奖励大会、两院院士大会上指出：要“扎实推动科技创新和产业创新深度融合，助力发展新质生产力”。2025年3月，习近平总书记在参加十四届全国人大三次会议江苏代表团审议时又强调：“科技创新和产业创新，是发展新质生产力的基本路径。”党的二十届三中全会指出，“要加强创新资源统筹和力量组织，推动科技创新和产业创新融合发展。”科技创新与产业创新是驱动现代经济发展的两大核心动能，是催生新质生产力的关键动力。推动科技创新与产业创新深度融合，有助于加快产业转型升级，提高国家创新能力，增强企业市场竞争力，最终推动发展方式转变，实现经济高质量发展。本文将从科技创新与产业创新深度融合的表现特征、新趋势、难题与破解思路等方面展开分析，并提出建议。

近几年来，以人工智能、大数据、新能源、基因工程、新材料等为代表的新一代科技革命，从基础研究、应用开发、技术中试到产业化推广，出现了流程缩短，合作模式创新，科技原发性创新与产业应用性创新在供求两端呈现交叉、渗透、扩散的特征，最终催生出一批新业态、新模式、新产品、新产业。这种包含着从前沿技术突破性创新到传播、应用，以及新生产能力的形成，实质上是一场科技研发与产业化应用范式的变革。目前，我国学界和决策层把这种变革称为科技创新与产业创新深度融合。

张琳和刘媛媛认为，科技创新和产业创新深度融合是指科技创新从供给端为产业发展提供基础性支撑，产业创新从需求端为科技进步提供应用场景及创新指引，二者通过技术推动和需求拉动，形成科技和产业协同发展、双向循环的发展格局，进而提升整个产业的竞争力和可持续性。赵妤婕等则认为，科技创新与产业创新融合是指将科学技术的研究、开发与应用同产业的发展紧密结合起来，形成一个相互促进、协同发展的创新生态系统，涉及多主体参与，资源共享、优势互补和协同创新，加速科技成果向现实生产力的转化，推动产业升级和经济高质量发展。

理解科技创新与产业创新深度融合的内涵，应从融合的基础、融合的主体、融合的途径、融合的目标任务等视角全面、系统反映两种创新深层次协作互动带来的新变化。④由此，作者认为科技创新与产业创新深度融合是指科技创新在某一领域或多领域发生颠覆性突破，其成果通过供求紧密对接、多主体参与协同互动，越来越及时甚至同步应用在产业转型升级方面，催生出新的生产能力，推动经济高质量发展。

（一）科技创新与产业创新深度融合使得技术转化周期大大缩短，呈现出联动同步性。众所周知，在时空序列上，科技创新活动在先，产业创新活动在后，科技创新是产业创新的源头，对产业创新起着引领作用。以往，科技创新的成果运用到产业领域一般需要有一个衔接和传递渗透的时间过程。但在新一轮科技革命时代，这种过程大大缩短，由于科技创新方与产业创新方结成了更适应市场需要的利益共同体，两种创新链接更为快捷密切，协同推进更容易，使得科技创新能够迅速地将其突破性成果传递到产业领域，为产业化提供技术支撑，甚至还出现了一边创新一边产业化的场景。显然，科技成果与产业化密切衔接和快捷传递，加快了科技创新与产业创新的联动同步性。具体而言，首先是科技创新颠覆性突破通过新通道即时传递到产业应用领域，进而催生出新产业，如半导体技术突破快速催生出电子信息产业，基因编辑技术突破迅速推动了生物医药产业的变革。科技创新通过提供新要素、新技术、新工艺或新服务，直接开辟新的产业形态。其次是科技创新为改造传统产业，优化提升产业效率提供了快捷有效路径。比如人工智能、大数据等技术的应用革新了制造业、农业等现有产业的生产流程，优化了要素配置结构，降低了成本并提高市场竞争力。工业互联网通过数据驱动制造业较快地实现了智能化。特斯拉的电池技术创新不仅提升了电动汽车性能，还重构了全球新能源汽车产业链。

（二）两种创新深度融合提高了科技突破性创新与产业化应用对接的精准性。在科技创新与产业创新中，产业创新并不总是被动方，在新技术、新工艺流程向产业传递过程中，产业创新还对科技创新起着牵引作用。因为，在两种创新深度融合过程中，产业变革为科技创新提供市场需求信息，反馈用方的多维需求，倒逼科技创新，使得产业创新对科技创新的市场反馈更加及时精准。需要什么样的技术创新、要用哪种技术标准？工艺流程怎么改、该改哪些环节？直截了当，清清楚楚。

科技创新必须通过产业创新（产业化）去实现经济社会价值。如5G技术依赖智能手机、物联网等应用场景的普及才能形成良性投资循环。又如，中国高铁通过大规模产业化应用，反哺技术改进（如复兴号列车的自主知识产权研发）。从需求视角，产业创新紧密连接科技创新，更加准确地明晰了科技创新的攻关方向，产业升级中的痛点、短板弱项在哪里（如能源转型对储能技术的需求），就能够及时精准反馈科技研发方，倒逼其做出及时调整，推动技术迭代。例如，光伏产业对更高转换效率的需求快速驱动了钙钛矿电池技术的突破。

（三）科技创新与产业创新深度融合更具有供求双向渗透性。科技创新多处于实验室阶段，多为0—1创新，是从无到有的原创性突破；产业创新侧重于产业化应用，多为1—n创新，是将已有技术商业化、规模化。在两种创新深度融合过程中，0—1与1—n更加交叉接续，科技创新中有产业创新的影子，产业创新过程中也渗透了越来越多的科技创新元素。

量子通信领域提供了一个典型融合案例：我国科研团队突破长距离量子直接通信理论架构，成功实现四节点间300公里级网络实用化，从0—1基础研究（如量子纠缠理论验证）快速迭代至1—N产业扩散（如城市级安全通信网络部署），加速重构国际科技竞争格局。

2019年，美国谷歌公司研制出53个量子比特的计算机“悬铃木”，实现“量子霸权”—量子计算装置，在特定测试案例上表现出超越所有经典计算机的计算能力。2020年，潘建伟团队构建76个光子的量子计算原型机“九章”，使中国成为全球第二个实现量子计算能力的国家。速度等效地比2019年谷歌发布的53个超导比特量子计算原型机“悬铃木”快100亿倍。2023年11月中国科学家宣布成功构建量子计算原型机“九章三号”，“九章三号”处理高斯玻色取样的速度比“九章二号”提升一百万倍。“九章三号”1微秒可算出的最复杂样本，当前全球最快的超级计算机约需200亿年才能完成。可以看出，从“悬铃木”到原型机“九章”，每次创新都是在继承了原有技术成果基础的再升级，使得量子计算研究达到一个新的里程碑。CRISPR/Cas是一种新型的基因组编辑技术，突破后经过产业化，被应用于遗传病、癌症、病毒感染等疾病治疗和基因诊断等方面。同时，也被广泛用于农作物改良、微生物改造、合成生物学领域。

（四）科技创新与产业创新深度融合使得供求双方利益联结更加直接，具有持续紧密性。科技创新为产业创新提供了高质量的技术供给，解决了产业创新的难点痛点，产业创新为技术创新提供了技术落地场景，实现了科技创新的价值溢出，供求双方从传统的单向交易转向共创共享、风险共担、利益共赢。例如，华为鸿蒙系统的分布式技术实现了手机、家电、汽车等设备的无缝互联，厂商通过鸿蒙系统扩大市场份额，消费者获得全场景体验，华为加固了市场技术标准主导权。又如，农机搭载传感器和AI分析土壤数据技术与种子公司（如孟山都）气象服务商共享数据，形成农业服务平台，使得供求利益关系紧密化。农资企业精准推销了农业生产资料，农产品加工企业获得了稳定的优质原料，农民降低了生产成本，增加了农业收益。

在本次科技革命中，科技创新与产业创新深度融合出现了新趋势：

首先，科技创新模式正在由线性创新或单向创新转向多轮迭代式创新。在传统的技术创新理论框架中，线性创新是一种单向、逐步推进过程，常常遵循“基础研究—应用研究—设计试制—制造—销售”等环节。而多轮迭代式创新源自敏捷开发，强调通过小步快跑、快捷试错，用户反馈和多次循环改进，通过设计—测试—反馈—改进的循环，缩短创新周期，使得技术创新成果产业化累计最佳效应。随着产业发展环境快速变化，市场竞争越来越激烈，迭代式创新越来越成为产业用户的市场选择。比如微信的功能更新升级，从最初的即时通信逐步叠加朋友圈(2012)、微信支付(2013)、小程序(2017年）、视频号(2020)。每次更新升级都给予市场需求反馈和数据优化。电动汽车的不断迭代提升更为典型，特斯拉通过软件不断改进车辆性能，如增加续航里程，新增游戏、流媒体娱乐功能。

其次，科技创新与产业创新的关系不断深化，由此还产生了螺旋式创新。螺旋式创新本质是通过动态迭代演进与多主体协同推进，打破传统线性创新局限，应用双螺旋、三／四螺旋（主体或主线）在多阶段中交互作用，实现创新的持续优化与非线性多点突破（螺旋式上升），螺旋式创新的核心在于动态适应性与价值共创共享性。比如浙江清华长三角研究院的“北斗七星模式”（政产学研金介用）整合多要素资源，加速科技成果的产业化进程，深化了三螺旋创新模式。华为等企业采用技术进步与应用创新的“双螺旋”驱动增长。技术进步聚焦研发（如新芯片技术），应用创新则侧重将这些技术转化为用户价值（如手机功能的优化）；两者相互缠绕，推动企业在第一曲线（现有业务）衰退前布局第二曲线（新增长点），实现持续创新。

其三，融合的形式呈现出多样化趋势，有技术要素融合、产业融合、学科交叉融合、政策协同整合等。从技术融合看，人工智能技术与医疗影像分析结合，比如AI辅助诊断系统大幅度提升了疾病的筛查效率。从产业融合看，深圳大疆与顺丰合作，利用无人机实现山区及城市末端配送。还有特斯拉的车＋储能＋光伏模式，将电动汽车与分布式能源网络结合，形成了能源闭环生态。

其四，两种创新深度融合基于研发格局网络化、联盟化，价值溢出化还使得产业边界模糊化。纺织服装企业通过云计算和大数据技术，对已售产品进行跟踪分析，优化设计流程，并提供远程监测、故障诊断等增值服务。使得制造业与服务业界限模糊，形成了“制造即服务”的新模式。厦门嘉庚创新实验室研发兆瓦级PEM制氢装备，不仅用于清洁能源，还拓展至储能、交通等领域，形成氢能跨行业技术应用产业链，打破了能源、交通、化工等产业边界。特斯拉的“虚拟电厂”模式，通过整合家庭光伏、储能电池和电网调度技术，模糊了能源生产、消费和基础设施的界限。

其五，科技创新成果呈现多点式突破，产业化应用呈现出井喷式渗透、加速化落地，大大促进了新质生产力的发展。我国重大科技成果产业化应用生成的新业态、新模式、新产品、新产业一年比一年多，一年比一年快。比如2024年新能源、集成电路、人工智能、量子通信等取得一系列突破性新成果，新能源汽车首破千万辆，嫦娥6号月背采样，梦想号密探大洋，深中通道踏浪海天，南极秦岭站崛起冰原、DeepSeek-V3模型横空出世等。进入2025年，科技创新性成果落地更加显著。AI芯片和算法框架有新突破，中芯国际“叠叠乐”技术将纳米14堆出了纳米3的功能。中国首台千比特光量子计算机在科博会惊艳亮相，量子计算原型机如“九章”和“祖冲之号”实现重大突破，直径仅0.5毫米的微型脑机接口成功植入毛囊间，武汉光谷企业研发的“电子手套”实现0.001度转角精度，此项技术正从医疗康复向工业控制、元宇宙交互等领域快速渗透。相关方宣布，我国在7nm及以下工艺的EDA和EUV光刻机在刻蚀、薄膜沉积等关键环节已逐步实现自主可控。国产EDA工具使用率提高到85%,干法电极全固态电池制作技术开始亮相问世。2025年3月11日，一艘满载工业设备货轮在“雪龙2号”护航下，成功穿越3米厚北极冰盖，将大连到鹿特丹航程缩短12天。改变了长期以来巴拿马运河和苏伊士运河作为连接太平洋和大西洋要道的格局。

在实践中，两种创新融合仍面临多重系统性难题，涉及技术、市场、制度、生态等多个层面。

（一）技术转化层面存在“死亡之谷”的风险

一是面临“死亡之谷”效应风险。主要表现为实验室技术与产业化需求之间存在较大距离（鸿沟），要么转化成本居高，要么原创性技术太少，要么距离产业真实需求太远。企业不愿也不敢承担如此风险。如纳米材料在实验室可实现优异性能，但量产时面临成本控制、工艺稳定性等问题。

二是跨学科技术整合困难。新兴领域（如脑机接口、量子计算）需多学科协作，但传统科研组织模式存在学科壁垒，产业端难以找到技术集成方案供应商。

（二）市场与资本层面有需求错配与市场不确定性

其一，科研创新以科研工作者为主体，课题立项常常由学术兴趣驱动，追求知识创新、理论创新、技术创新，评价指标是发表论文、专利申请数量等。而产业创新是市场真实需求，以企业为主体，注重技术转化应用，经济效益最大化。比如，部分AI论文追求模型精度，忽视工业场景的实时性要求。

其二，颠覆性技术突破（如可控核聚变）因回报周期长，难以吸引社会资本。还有，科技创新项目的研发早期风险高，收益预期不确定性，导致了天使投资、风险投资进入不足，而在科技项目的中后期，研发时间短，预期越来越明确，又出现了投资拥挤。因此，在两种创新融合过程中，往往会形成“种子期—成长期”资金链断裂。

（三）制度与政策层面有短板

最明显莫过于评价体系冲突。高校考核以论文、专利为主，科研人员缺乏产业化动力；企业强调短期盈利，长期技术投入动力不足。比如，某院士团队开发的先进涂层技术因无法满足企业“3年内回本”要求被搁置。

知识产权与利益分配矛盾。产学研合作中，技术入股估值难、后续收益分配机制不完善，导致合作破裂。比如有个别科技创新项目因专利归属争议诉讼达5年之久。

还有，监管滞后于创新，比如自动驾驶、基因治疗等领域面临法规空白，企业不敢大规模投入。如L4级自动驾驶路权问题制约产业化。

（四）产业生态短板有弱项

在推动两种创新深度融合中，我国产业生态还存在弱项和短板，主要表现如下：

一是供应链韧性不足，关键核心技术受制于人，产业链自主可控性还较差。比如中国半导体产业因关键设备／稀缺材料“卡脖子”，导致14nm以下工艺突破进展缓慢。

二是产业集群区域协同效应差，部分地区盲目建设“科技园区”，缺乏专业分工，同质化竞争严重。如全国超过100个城市布局元宇宙产业，但80%无核心技术。全国各省市区几乎都发展能源汽车，产业同构内卷化比较严重。

三是人才结构失衡，既缺乏领航级创新人物，也缺乏产业化推广人才。还有，复合型人才缺口也比较大，科学家不懂市场（如技术参数过度优化）、企业家不懂技术。目前，我国既懂AI算法又懂制造业的工程师数量不足需求量的20%。

（五）全球化环境下有新挑战

在推进两种创新深度融合过程中，我国面临的外部环境比任何时候都要不确定。首先，美国等发达国家的技术封锁与产业脱钩断链的风险在上升。如美国《芯片法案》限制措施，打破全球创新网络格局，使得我国高端芯片的可获性风险上升。

其次，按价值观和制度划分阵营，使得科技创新与产业创新实现深度融合面临政治“鸿沟”。新技术、新业态、新产品标准制定权在阵营间竞争激烈。6G、人工智能伦理等领域的国际标准制定权争夺加剧，工艺标准、技术路线选择直接影响产业话语权。

科技创新与产业创新的深度融合本质是创新范式的变革，需打破“线性思维”（基础研究→应用研究→产业化），转向迭代式或“螺旋式融合”创新。未来的市场竞争不仅仅是技术上优先取得颠覆性突破，更是创新生态系统的较量，需要政府、企业、科研机构、资本等主体重构协同关系，在制度设计、要素资源配置、创新主体协同、政策协调上形成合力。为此建议：

（一）进一步放松创新市场的干预与管制，给予创新主体更大、更多的创新空间。政府要从“划桨者”转向“掌陀者”。要不断减少市场进入壁垒，放宽行业准入、动态调整产业目录，降低注册资本门槛等。简化审批、优化监管，采取负面清单管理、实行“沙盒监管”试点、一站式服务（一网通办理）等。

（二）构建新型研发载体，推动科技创新与产业创新实现利益机制耦合。构建新型研发载体是推动技术突破和科技成果产业化的关键路径，还需要打破传统科研体制与市场之间的壁垒，聚焦国家战略，以产业需求为导向，共建政府、科研院所、企业、金融机构多元协同的新型研发实体，也可以市场化思维，重构创新流程，组建区域飞地研发载体，或者组建产业园区（产业创新联盟）、重点实验室、研发中心、网络平台等，实现技术有效突破、产业快速培育、经济增效的闭合循环。共建共享技术创新专利池，分散两种创新深度融合的风险。

（三）改革评价与激励机制。要不断完善以创新能力、创新贡献为导向的人才评价体系，深化科研创新体制改革，形成人尽其才、各尽其能的创新格局。一是利用大数据构建两种创新的融合度指数（技术产业化率、产业需求匹配度、创新链覆盖率、跨领域资源流动效率）；二是设立两种创新协同化指标（人、资金、技术要素双向流动效率、公共平台共建等）；三是配置价值指标，（新产品占比、创新的产值、利润、溢出效益）。建立税收激励机制，扩大研发费加计扣除比例，早期科技企业实行所得税减免，比如对天使投资者减免100%所得税。对进行两种创新的技术人才适用15%个人所得税率。应建立容错性机制，创造包容性创新的环境。

（四）政府牵头搭建一批共享中试平台。这一举措是加速技术成果转化、降低研发风险、促进产业链协同的重要环节。要明确平台产业服务方向，根据市场需求确立平台差异化战略定位。可以采取政府引导、企业主导、科研院校积极参与，第三方运营的多元化协作机制。要建设现代配套基础设施，整合人才、技术、资金等创新资源，建立标准化的服务流程，吸引众多研发主体和产业转化主体共享平台创新资源。

（五）完善资本市场，重点发展“耐心资本”，对科技创新项目匹配长投资周期(15~20年）。建立市场化的政府引导基金，通过杠杆吸引社会资本积极参与“两创”深度融合。支持金融创新，以AI为驱动，搭建数字化融资平台，完善供应链融资，压缩“两创”融资周期。培育专注早期的风投机构，建立行业细分的天使投资群体，鼓励联合投资模式（如新加坡淡马锡模式）。