首 页 建言立论 统战新语 双向发力 民主监督 提案工作 实践探索 委员自身建设

首页>理论>建言立论

学界视角 | 突出产业需求牵引 推动科技创新与产业创新深度融合

2026年10月30日 09:09  |  来源:人民政协报 分享到: 

习近平总书记在国家科学技术奖励大会、两院院士大会、中国科协第十一次全国代表大会上发表重要讲话强调,要“推动科技创新和产业创新深度融合。这是以高水平科技自立自强引领发展新质生产力的关键”“要突出科技创新供给和产业需求牵引,推动产学研融通创新,打通科技加速向现实生产力转化的通道”。党的二十届四中全会和“十五五”规划纲要对此作出明确部署。突出产业需求牵引,让科技创新成为产业升级的发动机,让产业创新成为科技创新的试金石,是加快培育新质生产力、建设现代化产业体系的必由之路。

▶▶▶ 产业需求牵引科技创新的运行逻辑

纵览科技史,产业需求牵引科技创新与产业发展,这一逻辑贯穿历次技术革命:若无煤矿抽水的迫切需求,纽科门蒸汽机便缺乏研发落地的动力,英国纺织业对动力效率的渴求驱动瓦特改良蒸汽机,并使之成为第一次工业革命的标识;德国合成染料产业的市场竞争催生了有机化学的系统研究;计算机对微型化、低功耗元器件的需求,直接牵引了半导体与集成电路的持续迭代。历史表明,重大技术突破的源头始终植根于现实产业需求。产业需求对科技创新形成持续牵引,科技供给以创新成果推动产业转型升级,二者双向赋能、协同增效。其核心机制呈现四个方面的运行逻辑:

一是产业需求引导研发方向。产业链上下游的技术瓶颈,是科技创新最核心的命题来源。企业作为市场终端的直接触达者,最清楚产业升级面临的痛点。通过“企业找技术”类精准需求,可引导高校院所将资源集中于有明确应用场景的攻关方向,避免“为科研而科研”。《2025年中国专利调查报告》显示,企业发明专利通过研发获取的比例为87.4%,印证了产业需求对研发方向的决定性牵引作用。

二是产业主体汇聚创新要素。行业龙头企业具备产业链上下游资源的整合能力,能够将市场需求、研发资金、专业人才、试验场景精准对接。通过牵头组建创新联合体、承担国家级研发计划,企业打通从基础研究到产业化的全链条,研发端吸引人才承接成果,应用端凭借渠道与工艺实现规模化落地,破解创新要素流动不畅的难题。

三是产业场景验证技术成熟度。技术成果产业化需经历实验室验证、中试放大、量产校验等多重环节,全程依赖产业场景支撑。产业端的生产工艺、测试环境与供应链配套,决定着实验室样品能否转化为规模化商品。技术成果的性能表现须在真实应用场景中完成校验,并由市场终端反馈反向指引技术优化。产业应用能够为新原理、新模型、新方法提供真实检验平台,推动技术在真实环境中不断完善、走向成熟。

四是产业收益反哺持续创新。科技创新投入高、周期长、风险大,产业端的规模化收益是持续研发的根本保障。成果产业化后,企业将部分收益投入下一代技术研发;产业规模化发展又带动配套升级、催生新需求,由此形成“需求牵引研发、研发支撑落地、落地产生收益、收益反哺创新”的良性循环。对具备超大规模市场优势的中国而言,不仅在供给侧推动技术内生化,更在需求侧通过高端需求引导技术升级、细分需求推动专业分工、新兴需求带动新业态成长,使产业体系演进获得强劲内生动力,有利于促进产品、工艺、组织和商业模式协同创新。

近年来,我国产业体系建设多个领域的跨越式发展印证了这一运行逻辑,产业需求牵引科技创新成为实现科技强、产业强、经济强链式跃升的战略支点。例如,高铁从引进消化到全面自主创新,是大规模轨道交通建设需求持续拉动的结果;光伏从“三头在外”到全球领先,背后是能源绿色转型的巨大市场牵引;新能源汽车从跟跑到领跑,是“双碳”目标下产业需求倒逼全链条技术突破;国产大模型的群体性爆发,源自智能经济新形态的巨大需求。这些都展现了产业需求与科技创新正向循环的强大力量。我国已探索出多条实践路径,例如:以“企业出题、高校答题、市场阅卷”的逆向创新路径,配合“揭榜挂帅”“赛马制”破解机制壁垒;以具体产业场景作为“试验田”的场景驱动路径,以及构建多元化创新平台,形成“上下楼即上下游、孵化器即生态圈”的平台赋能路径,有效降低了中小微企业参与融合创新的成本。由此可见,以产业需求牵引科技创新,不是单向输出,而是使科技创新获得方向感、检验场和持续动力的“战略升维”,从而形成双向奔赴、协同倍增的良性循环。

▶▶▶ 科技创新与产业创新融合面临的结构性堵点

在肯定阶段性成就的同时,我们必须清醒看到,科技成果转化不够顺畅、创新链与产业链脱节梗阻,仍是制约我国新质生产力发展的突出短板。产业需求牵引也存在传导阻滞与机制失灵的问题,集中表现为四重结构性堵点。

一是高质量科技供给仍然不足。“从0到1”的原创性、颠覆性创新稀缺;大量成果停留在论文或样品层面;部分科研选题未能精准锚定产业痛点,“企业寻技术难”与“成果找市场难”的现状并存。生物医药、人工智能与先进制造等领域的关键底层技术仍高度依赖进口,产业需求对国内科技创新的牵引效能被打折扣。

二是中试验证平台存在供给短板。公共中试平台与行业级共性技术工程化平台供给严重不足,建设运营开放程度低,中试审批流程多参照工业生产标准,部分平台设备闲置率高。中小企业自建成本高,公共平台又因企业担忧技术泄露而利用率不足。同时,未来产业培育机制亦存在同质化问题,普惠化的政策支持难以满足不同发展阶段的实际需要。

三是金融与区域资源配置错配。社会资本难以覆盖高风险、长周期的转化环节,研发投入偏向短期可获利项目。企业研发投入占全社会比重已超80%,但承担国家科技攻关项目比例仅40%左右,资源配置与主体地位不匹配。区域层面,部分地区脱离产业基础盲目追风,导致重复建设与“平台孤岛化”;京津冀等区域内部产业梯度落差明显,制约了区域协同创新。

四是科研评价体系与产业需求脱节。科研评价在一定程度上过度偏向论文、课题、项目等学术指标,体制机制与评价体系滞后,对成果产业应用价值关注不足。高校和科研院所对技术可行性、工程化能力和市场应用价值关注不够,导致科研选题偏离产业真实需求,基础研究成果难以进入产业应用环节。现有人才培养模式、学科结构和评价机制尚不能完全适应产业发展需要。

▶▶▶ 构建产业需求牵引科技创新的长效机制

“十五五”时期,必须以深化改革为根本动力、以制度建设为主线,坚持科技创新突出应用导向、产业创新强化需求牵引,从多个维度协同发力,构建产业需求牵引科技创新的长效机制。

重塑科研导向,从产业实践中凝练科学问题。真正有价值的市场导向基础研究,应当是在产业实践和应用场景中发现具有基础意义的科学问题,并通过持续研究形成可推广、可复用的原理、模型和方法,让产业需求真正成为科研立项的“指南针”。完善重大科技项目选题机制,广泛征求行业龙头企业技术需求意见,把产业发展急需的关键核心技术作为优先选项。健全“揭榜挂帅”“赛马制”等新型攻关组织方式,让企业提出问题、评价成果、享受收益。支持高校院所对接企业开展科研攻关和人才培养,鼓励科研人员深入产业一线找课题。建立科技成果产业化前景评估制度,从立项阶段把好“产业需求关”,明确量产工艺要求和市场应用场景。推动大中小企业融通创新,鼓励企业建立新型研发机构,提升自主创新能力。完善企业与高校、科研院所之间的常态化沟通机制,围绕产业共性技术、关键核心技术和前沿技术开展联合攻关,使科技创新精准回应高端化、绿色化、智能化转型需要。

补齐中试转化短板,形成各有侧重、优势互补的区域创新体系。聚焦重点产业和关键领域,统筹布局一批行业级中试公共平台与共性技术工程化平台,为中小企业提供低成本、高质量的中试服务。应统筹优化重大生产力布局,推动中试平台与产业集群深度协同,因地制宜形成差异化布局。超越行政区划局限,构建跨区域中试平台标准互认机制,借鉴长三角智能网联汽车测试牌照互认经验,实现“一次申报、全程流转”;依托京津冀、长三角等重大区域战略明确功能分工,以产业图谱引导创新要素自由流动。各地应结合自身技术基础、产业条件和市场需求明确发展重点,避免低水平重复建设和同质化竞争,实现科技创新与产业需求、产业增长点同频共振。京津冀、长三角、粤港澳大湾区等创新资源集聚地区,应强化基础研究和前沿技术研发,提升原始创新和技术策源能力;长江经济带等地区可着力构建产业链协同走廊,促进创新资源、产业要素和应用场景跨区域流动;中西部地区应立足资源禀赋和比较优势,积极承接产业转移,培育特色优势产业集群。

完善科技金融支撑,畅通要素流动保障链条。构建覆盖技术研发、概念验证、中试熟化、产业化应用全链条的金融服务体系,发展耐心资本。推广知识产权证券化产品,将“知产”转化为可流通“资产”,拓宽直接融资渠道。针对协同创新模式推广“揭榜险”,分散产学研合作前期风险。鼓励金融机构推广“远期共赢利息”等产品,实现银行收益与企业成长深度绑定。扩大科技金融创新券覆盖范围与跨域互认力度,将中试服务、算力应用纳入支持范畴,切实降低中小企业创新成本。

建立以产业贡献为重要内容的科研评价体系。科研评价是创新资源配置的指挥棒。应在坚持科学规律和学术标准的基础上,完善分类评价、长期评价和多元评价机制,推动评价标准转向更加重视原创贡献、技术突破、工程化水平,将成果转化效益、技术合同成交额纳入考核。改革人才评价和激励体系,既评价学术贡献,也评价技术突破、工程应用和产业价值,为科技人员长期从事基础研究、关键技术攻关和成果转化创造稳定预期。面向未来产业发展需求,推动学科专业调整与产业需求紧密衔接,超常规布局人工智能、集成电路、量子科技等急需领域,支持头部企业与高校共建未来场景实验室、现代产业学院,培养兼具科学素养、工程能力、市场意识和冒险精神的复合型人才。

强化AI技术赋能,推动研发范式智能变革。以人工智能为代表的前沿技术正在重构产业研发底层逻辑。推动AI与产业研发深度融合,建设行业级大模型和基于AI技术的供需智能匹配平台,实现技术需求与供给的精准对接。依托AI搭建数智化协同网络,让科研团队实时了解产业化进展、产业一线及时掌握最新科研成果,实现全链条智能协同。

以高端化、绿色化、智能化产业需求牵引科技创新,是提升国家创新体系整体效能、建设现代化产业体系的必然要求。只有构建产业需求牵引科技创新的长效机制,让科技创新真正扎根产业实践,让产业需求持续激发创新活力,才能推动科技创新和产业创新形成更加紧密、更高水平、更可持续的正向循环,为我国高质量发展提供源源不绝的新质生产力。

(作者马一德系习近平总书记关于加强和改进人民政协工作的重要思想北京研究基地特约研究员、中国科学院大学知识产权学院院长)


编辑:董雨吉