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跨越科技成果转化中的“达尔文之海”:挑战与策略
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跨越科技成果转化中的“达尔文之海”:挑战与策略

Auf einen Blick

文章探讨了“达尔文之海”——科技成果转化中从实验室到市场的“中间空白阶段”。中国科技成果转化率较低,面临技术工程化、供需匹配、中试环节投入不足等挑战。为跨越此海,需推动产学研融通创新,补齐中试基础设施短板,完善风险分担与激励机制,并优化科创资本供给结构。

KI-generierte Zusammenfassung

Warum es wichtig ist

文章讨论了在夏季达沃斯论坛上热议的“达尔文之海”概念,即科技成果转化中从实验室到市场的“中间空白阶段”,指出中国科技成果转化率相对较低。

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“科技的生命力在于应用,很多时候创新需要跨越的最大关口不是实验室的发明,而是从实验室到市场的‘达尔文之海’。”

正在举行的第十七届夏季达沃斯论坛上,“达尔文之海”这一概念受到热烈讨论。这是片什么海?如何跨越这片海?

什么是“达尔文之海”?

简单来说,“达尔文之海”是指科技成果转化中难以跨越的“中间空白阶段”。

国家发展改革委国家信息中心研究员魏琪嘉认为,在研发成果向产业化落地转化的环节,容易存在转化不畅、转化率不高的问题。

去年4月,中国工程院院长李晓红曾在《求是》杂志发表的文章中透露,我国科技成果转化率相对较低,仅在30%左右,而一些发达国家能达到50%-70%。

文章称,尤其是高校发明专利产业化率不足10%,大量创新成果还停留在技术报告、科研论文或实验室样品层面,无法有效转化为现实生产力。

国研新经济研究院创始院长朱克力分析,各类现实堵点集中体现在技术工程化、供需匹配、配套支撑、机制保障多个层面。

其中,中试环节是衔接两端的关键,但对应的专业试验载体供给不足,单独搭建中试产线投入成本高、回报周期长,高校院所缺少配套硬件,中小制造企业无力独立承担试错开销,就形成了无人愿意深度投入的中间空白地带。

同时,一些科研项目立项阶段偏重技术指标突破,缺少扎根产业一线挖掘真实需求,落地后综合使用成本偏高,适配各类生产场景的能力不足,企业引进后就难以转化为经营收益。

此外,技术转化全周期存在多重不确定性,技术迭代、行业标准更新、市场需求切换都会抬高风险,科研人员缺少长效激励,社会资本往往倾向短期回报项目,不愿为漫长转化周期持续投入。

为何存在“达尔文之海”?

“达尔文之海”的背后,多重问题交织。

“出现转化难题的一个客观原因,是专业化分工在融合方面还需要做出更大的努力。”魏琪嘉说,科研人员的优势是专注研发,企业的优势是知道一线需求,中间的转化机构、孵化机构等还要更大效力地发挥作用。

朱克力认为,科研机构长期沿用侧重论文、专利、纵向课题的评价体系,考核周期偏短;市场主体以稳定营收、短期盈利为核心经营目标,对前沿技术漫长试错过程中的成本与风险接受度低,二者核心诉求很难达成统一。

并且,风险分担与收益分配机制不够顺畅。技术转化失败缺少配套补偿渠道,知识产权确权、转化收益分配流程繁琐,科研人员股权、分红等激励政策落地存在现实阻碍。

在朱克力看来,科创资本供给结构存在短板,面向中试阶段的长期耐心资本规模有限,一些市场化资本追逐短期收益,回避转化周期长、不确定性高的项目。

产学研常态化对接渠道也不够通畅,科研团队不熟悉产业真实痛点,企业难以同步掌握前沿技术研发进展,信息不对称持续加剧技术与市场脱节问题,持续放大转化环节各类阻滞因素。

如何跨越“达尔文之海”

近年来,多地已在先行先试,搭建桥梁,化解“达尔文之海”带来的转化制约。

例如,江苏已经形成“内部挖掘+验证孵化”的高校院所模式、“平台集成+拨投结合”的新研机构模式、“场景开放+技术熟化”的链主企业模式、“临床牵引+协同攻关”的医疗机构模式等路径。

安徽已累计备案58家省科技成果转化中试基地,为科技型企业等提供1万余次技术开发服务,有效促进实验室成果走向生产线等。

魏琪嘉表示,解决问题的关键是推动产学研融通创新,引导资金、人才、技术、数据等创新要素向企业集聚。

朱克力认为,顺利跨越“达尔文之海”的核心抓手,是补齐中试转化基础设施短板,搭建以产业应用为核心导向的协同创新体系,完整打通从基础科研、工艺验证、批量生产到市场落地的全链条。

其一,布局专业化公共中试载体,整合政府、链主企业、科研机构多方资源联合建设,填补转化链条的中间空白。

其二,同步需要理顺产学研双向协同路径,坚持企业一线需求前置融入科研立项环节,推动科研团队常态化进驻生产现场,从源头规避技术脱离市场实际需求的问题。

其三,完善权责清晰的风险共担与收益分配规则,简化知识产权转化办理流程,全面落地科研人员股权、分红等长效激励,建立技术转化容错机制,打消科研人员、市场主体参与转化的后顾之忧。

其四,优化科创资本供给结构,培育长期导向产业投资力量,配套推出科技转化保险、风险补偿相关工具,分散技术迭代、市场波动带来的不确定性损失。

Worauf zu achten ist

KI-Ausblick — Möglichkeiten, keine Fakten

  • 中国将进一步布局专业化公共中试载体,整合多方资源建设。

    Wahrscheinlich · Innerhalb von Monaten

  • 政府将完善风险共担与收益分配规则,并推出科技转化保险等工具。

    Wahrscheinlich · Innerhalb von Monaten

Offene Fragen

  • 如何有效吸引社会资本长期投入中试环节?
  • 各地先行先试模式如何推广至全国?
  • 科研人员的激励政策如何更顺畅落地?

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This article was originally published by 中国新闻网.

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