摘 要  推动科技创新与产业创新深度融合是建设科技强国的内在要求，是发展新质生产力和推动经济高质量发展的必由之路。科技创新对产业创新起到支撑与赋能作用，产业创新是科技创新的价值实现载体，对科技创新起到反哺和引导作用。当前，存在产业需求对科技创新的嵌入和引导不足、科技创新赋能产业创新存在梗阻、科技创新与产业创新“片段式”融合难以形成持久性合作关系等问题。因此，要突出产业需求导向推动科技创新，加快应用新模式和新技术促进科技成果赋能产业创新，不断创新体制机制，加快推动科技创新与产业创新深度融合。

关键词 科技创新；产业创新；融合；创新生态

当前，我国正在加快建设科技强国，推动科技创新与产业创新深度融合已成为抢占科技竞争制高点、把握未来发展主动权、实现高水平科技自立自强的关键举措。2024年，习近平总书记指出，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”。[1]2025年全国两会期间，习近平总书记提出，“抓科技创新，要着眼建设现代化产业体系”“既多出科技成果，又把科技成果转化为实实在在的生产力”。[2]同时，习近平总书记还指明了工作重点和思路，“抓科技创新和产业创新融合，要搭建平台、健全体制机制，强化企业创新主体地位，让创新链和产业链无缝对接”。[3]

改革开放以来，我国高速增长阶段凭借要素低成本优势形成的“大进大出”“世界工厂”模式难以为继，通过推动科技创新与产业创新深度融合，以科技创新推动产业迈向全球价值链高端，提升产品附加值，已成为经济高质量发展的内在要求和必然选择。从发展新质生产力的角度看，新质生产力的核心标志是全要素生产率的大幅提升。当要素投入不变时，产出仍能有所增加，则是依赖全要素生产率的提升。全要素生产率主要有两个来源，一是科技进步，二是要素配置的改善。所以，科技创新与产业创新深度融合也是发展新质生产力的内在要求。

一、科技创新与产业创新深度融合的丰富内涵

科技创新与产业创新深度融合是指二者在创新主体、创新资源、创新过程等多个层面的深度整合和协同，具体表现为通过科技创新推动产业升级，通过产业创新为科技创新提供市场需求和应用场景，二者相互驱动、相辅相成。[4]

（一）科技创新对产业创新的支撑与赋能

科技创新是产业创新的关键支撑，能催生新产品、新模式、新产业。熊彼特将创新定义为生产要素的新组合，包括以下五种情况，分别是采用一种新产品或一种产品的新特性，采用新的生产方法，开辟新市场，掠取或控制原材料或半制成品成为新的供应来源，实现新的组织形式。[5]这五种情况均直接或间接与科技创新和产业创新融合有关，特别是前两种情况与科技创新和产业创新的联系更为紧密，实现新的组织形式通常也与科技创新有关。比如，企业扁平化管理兴起的背后有信息技术的支撑。回顾历史，人类历史上每一次重大的科技革命都会深刻重塑产业形态和生产组织方式，催生很多新产业，甚至带来主导产业的变化，促进生产力的飞跃。特别是20世纪中期以来，知识和技术逐渐成为主要生产要素，科学技术一体化趋势日益明显，科学、技术、产业从逐步融合走向深度互动，产业创新越来越依赖于科技创新并成为科技创新的载体。[6]近年来，我国“新三样”（新能源汽车、光伏、锂电池）出口规模不断扩大，国际竞争力不断提高，这都与前瞻科技布局和技术突破密不可分。我国早在国家“八五”重点科技攻关计划中就安排了“电动汽车关键技术研究”项目，投资1500万元用于电动汽车技术预研。[7]国家通过“863”计划、“973”计划、国家科技支撑计划等科技项目和“光伏领跑者”计划，持续支持光伏发电的基础性研究和产业化技术。[8]

（二）产业创新对科技创新的反哺与引导

产业创新是科技创新的价值实现。当前，在科技革命和产业变革背景下，科技创新与产业化的距离更近，融合更紧密，使得双向赋能的特点更突出。习近平总书记指出，“传统意义上的基础研究、应用研究、技术开发和产业化的边界日趋模糊，科技创新链条更加灵巧，技术更新和成果转化更加快捷，产业更新换代不断加快”。[9]产业创新对科技创新的赋能，主要表现在以下两个方面。一方面，产业创新对科技创新起到反哺作用。通过创新成果的产业化应用，收回研发投入，并为后续的研发投入提供源源不断的资金支持，从而形成“研发投入—产业应用—抢占市场—打响品牌—获得品牌溢价—提高利润率—继续加大研发力度”的正反馈机制。另一方面，产业需求对科技创新起引导作用，是科技创新极其重要的驱动力。恩格斯曾经深刻地指出，“社会一旦有技术上的需要，则这种需要就会比十所大学更能把科学推向前进”。比如，在新能源汽车发展中，一开始由于续航里程短、充电桩偏少和充电耗时长等原因，用户普遍存在里程焦虑。用户的需求倒逼技术创新，包括电池技术的创新，提高能量密度和增加续航里程等方面。我国动力电池能量密度从2015年的150Wh/kg提升至2023年的300Wh/kg以上。[10]还有超充技术快速发展，实现快速补能，提高了充电效率。因此，科技创新与产业创新的融合是一个双向相互促进的非线性反馈过程。[11]二者相互赋能，螺旋上升。

二、科技创新与产业创新深度融合的瓶颈制约

近年来，我国科技创新与产业创新的融合度不断提升。尽管如此，仍不同程度地存在科技创新与产业创新“两张皮”的现象，亟待破解。

（一）产业需求对科技创新的嵌入和引导不足

当前，科技创新与产业创新深度融合的瓶颈，主要表现在创新成果与产业需求不匹配以及两者契合度不高等方面。应用性基础研究与产业需求严重脱节，高校科研院所的研究方向与企业实际技术需求匹配度不高，进一步加剧了有效科技供给短缺的问题。[12]

科技成果转移转化不顺畅，主要是由于科技成果与产业应用的距离比较远，甚至根本就不适合转移转化，根本上是由于产业需求在早期创新活动中缺席，对科技创新的引导不足，等科技成果产出后再千方百计转移转化，难度自然比较大。国家知识产权局发布的《2022年中国专利调查报告》显示，2022年，我国企业发明专利产业化率为48.1％，高校发明专利产业化率为3.9％。相比之下，高校发明专利产业化率远远低于企业。原因是多方面的，但有一点很明显，即企业的技术研发和专利申请有非常强的需求导向，根本目的就是为了应用，追求更高的经济效益。相比之下，受制于考核制度，高校中许多研究侧重于发论文、申请专利，主要是为评职称、申报和完成课题、申报奖项、获得荣誉称号等目标服务，并不直接考核研究成果的市场化应用，自然会忽视研究成果的技术成熟度、产业化与社会经济效益，导致创新成果离产业需求的距离较远，甚至存在“鸿沟”。而且，企业的技术需求非常强调时效性，需要快速研发，快速迭代升级。相比之下，高校中科技创新活动的周期更长，形成研究成果后可能已经滞后。再者，在论文导向的研究中，提出的技术解决方案以“创新”为首要目标，并不太关注解决方案的成本、零配件供应等因素，而这些恰恰是技术能否转化为成熟产品的关键因素。

归根到底，科技创新体系仍普遍沿用“成果—转化”的线性逻辑，没有把产业需求作为科研创新中深度嵌入、协同推进的重要环节，结果必然是转化难，产生对接慢、对接难等情况。[13]在半导体、先进材料和量子信息等关键领域，研发周期长、投入大、风险高，如果不能在科研活动开展伊始就与企业协同推进，更容易出现科技成果无法转化的情况，造成巨大的浪费。

（二）科技创新赋能产业创新存在梗阻

近年来，随着国家对科技创新的支持以及研发投入的持续增长，产生了大量创新成果。但是，由于信息不对称等原因，科技成果在转移转化过程中存在各种“中梗阻”，导致一些科技成果闲置在试验室里和“书架”上。

科技成果转化链条初端的“最初一公里”存在明显堵点，大量具有潜力的早期科技成果因缺乏验证而陷入“死亡之谷”。针对源自科研探索的创新概念或初步成果，系统评估其技术可行性与潜在市场应用价值，从而有效降低后续转化过程中的风险与不确定性，提升成果的内在价值，并吸引早期风险资本的注入。[14]概念验证之所以重要，是因为在早期探索商业化可能，可以降低创新的成本，给创新试错的机会和空间，并且通过试错推动技术不断迭代升级，最终真正实现商业化、产品化。2017年，国务院发布《关于印发国家技术转移体系建设方案的通知》，提出建立开放共享的创新平台，为技术概念验证和商业化开发等技术转移活动提供服务支撑。党的二十届三中全会进一步明确要求深化科技成果转化机制改革，加快布局建设概念验证、中试验证平台。

（三）科技创新与产业创新“片段式”融合难以形成持久性良性互动

科技创新与产业创新深度融合应是全过程的。但是，在实践中，两者常常是“片段式”融合，难以形成持久性良性互动关系。

从企业的角度看，企业主导的产学研深度融合机制还不健全。我国企业大多通过市场购买或自主开发获得新技术，以产学研合作研发的形式获得的技术成果在实际应用中效果不佳，原因在于缺乏由企业牵头并主导的应用性重大科技项目的合作机制，企业往往只投入资金而不参与实际研发过程。[15]目前，大部分企业与高校、科研院所之间的合作仍以项目为主，缺乏长期稳定的合作，特别是从科技创新到产品创新、产业创新的全链条合作，融合的深度和可持续性有待提升。[16]一些政府主导的科研项目，虽然在选题等阶段可能征求了企业意见，但是，企业后续的持续性参与则很少。因此，有必要推动科研机构在成果转化后期继续嵌入，通过联合攻关、共享试验平台等方式共同推动技术的迭代完善。[17]

目前，我国专利的产业应用通常有三种方式：转让、许可、作价入股。大多是通过转让、许可的方式实现，一些复杂技术的产业化，从技术到“样机”仅仅是第一步，离真正发展到成熟的产品还有很远的距离，需要在各种使用场景中进行测试并不断完善。所以，作价入股进行长期合作可能是更适宜的方式。在成果进入市场化阶段后往往“交棒式退出”，成果输出单位缺乏后续参与和反馈的平台与机制，导致技术难以根据产业场景持续优化和动态迭代。[18]

三、推动科技创新与产业创新深度融合的实践路径

针对科技创新与产业创新深度融合存在的瓶颈，需要精准施策。近年来，长三角地区尤其是上海在推动科技创新与产业创新深度融合上进行了积极探索，取得了一些经验。

（一）科技创新特别是应用性基础研究要强化产业需求导向

针对创新成果与产业需求之间存在“鸿沟”的问题，关键是要强化科技创新的产业需求导向，特别是在应用基础研究和技术开发的早期，要充分调研市场需求。只有这样，科技创新才能与产业需求相适配，技术供给才是有效的。

从实践模式来看，征集技术需求、筛选共性技术，然后进行“揭榜挂帅”的模式被广泛采用。2024年，上海与江苏、浙江、安徽签署《关于加强基础研究合作的框架协议》，启动设立长三角基础研究联合基金。围绕长三角地区重要战略需求，强化企业“出题”机制，深入挖掘和凝练基础科学问题，组织和支持优势力量联合开展产业目标导向明确的应用基础研究。上海与江苏、安徽共同发布2024年度长三角科技创新共同体联合攻关（基础研究）项目指南，围绕集成电路与电子信息、新材料与先进制造、人口与健康、生物与农业、环境与生态等领域，发布16条指南。2025年，长三角三省一市科技部门联合开展长三角科技创新共同体联合攻关重点“揭榜”任务工作，发布69项需求任务清单，面向有条件、有能力解决榜单需求的高校、科研机构、企业和创新团队“揭榜”。

企业是产业创新的实际执行者。强化科技创新的产业需求导向，必须充分发挥企业在科技创新中的主体作用，这不是指科研方面的财政支出要更多地补贴给企业，而是强调企业是创新需求的提出者，是研发的主要投入者，是创新成果的应用者。产业的发展归根到底要靠企业和企业家长期的努力，政府不能干预企业正常的经营管理和技术路线选择，要营造既“亲”又“清”的政企关系。尊重产业发展规律和企业经营规律，就是对产业发展最大的支持。

在科技创新过程中突出产业需求导向，企业必须深度参与、全过程参与，及时调整研究方向、技术路线，既当好“出题人”“阅卷人”，还要在参与的过程中当好“改题人”，及时发现问题并第一时间调整研究方向和技术路线等。可以将企业引入国家重大科技项目设计、论证和评估全流程。在国家重大科技项目立项与布局环节，建立“产业融合潜力评估机制”，由专业机构或多元主体组成独立评估团队，围绕项目的技术可扩散性、应用场景适配性、产业链嵌入深度、与国家战略产业契合度等方面开展系统评估。[19]

从制度保障来看，要进一步改革和优化科技和人才评价制度。受考核评价制度驱使，一些高校和科研院所面向市场需求的主动性不足，偏重于追求“短平快”的论文产出和专利授权量等。因此，要提高科技成果转化在职称评定和人才评价等方面的权重。2024年，上海市人力资源和社会保障局发布了《上海市工程系列数字技术专业职称评审办法》，明确集成电路、人工智能和物联网等14个数字技术新职业职称评价标准。在高级工程师职称的“业绩成果要求”中，把“作为主要负责人完成数字技术领域技术成果转移转化项目，并取得重大经济效益”列为可供选择的条件之一。

（二）应用新技术和新模式促进科技成果与产业需求有效对接

为做好科技成果转移转化工作，2024年10月，《上海市促进科技成果转移转化行动方案（2024—2027年）》，部署了6项行动共18项任务。截至2024年底，上海高校、科研院所和医疗卫生机构等科研事业单位技术合同认定登记20157项，成交金额365.93亿元，比上年增长100.2％。

要善用新模式促进创新成果与产业需求有效对接。现实中，一些企业有技术需求，但技术开发投资额大，单个企业难以承受，而一些技术需求是共性的，一旦开发可以满足多家企业共用。于是，众筹模式应运而生。长三角国家技术创新中心探索构建了“自下而上”的产业共性需求联合攻关机制，即由长三角国家技术创新中心筹划组织，集合多家有相同需求的企业，共同众筹出资，对接研发单位联合攻关。实践中，来自上海、江苏和安徽的三家涂层企业共同提出钛合金表面耐磨不足的问题，通过上述机制，共性技术需求被安徽工业大学郑军教授团队承接并解决。三家涂层企业各出资50万元，长三角国家技术创新中心出资150万元。该模式通过企业出资识别出企业的真需求，加上政府的资助，解决了关键共性技术难题。

要善用新技术促进创新成果与产业需求有效对接。创新成果与产业需求之间的信息不对称一直是成果转移转化中的难题。当前，人工智能正在赋能千行百业，其在科技成果转移转化领域的应用正在萌发。2025年4月，教育部等九部门联合发布了《关于加快推进教育数字化的意见》，其中提到要以人工智能技术提高成果转化效率。当前，人工智能技术被用来开展专利价值评估、技术评估、需求预测、需求挖掘、供需对接和概念验证等科技成果转化的具体工作，一批科技成果转化的人工智能平台纷纷上线。在2025年6月24日召开的长三角G60科创走廊科技成果对接转化大会上，科技成果转化“智者”大模型2.0发布，相比1.0版，升级后的“智者”大模型将以更强大的数据容量、更智能的算法逻辑和更高效的匹配能力，为全国范围内的成果转化提供支持。其科技成果库规模已突破80万项，企业需求预测超130万项。同时，线上还有6万名专家、6000家科研机构、7.5亿篇期刊论文和1.5亿项知识产权。当然，人工智能应用于成果转移转化才刚刚开始，还有一系列问题需要解决。比如，人工智能模型开发成本与开放性问题，如何与技术经理人协同发挥作用等。

（三）创新体制机制，破解科技创新赋能产业创新全链条堵点

实施职务科技成果赋权改革。上海提出“赋予所有权+转让+协议约定”的全部所有权赋权等改革举措。2024年，39家试点单位推进赋权成果215项，其中全部所有权赋权83项，转化金额11.18亿元，推动科研人员自主创业或合规整改的公司153家，吸纳投资额超68亿元。上海理工大学首个完全赋权案例“人形机器人”项目用时2个月完成1亿元融资，上海仁济医院发布了《职务科技成果单列管理实施细则》。

培育培训技术经理人。当前，我国技术经理人队伍建设面临供给不足、激励不足、保障不够和规范不足等问题。《上海市促进科技成果转移转化行动方案（2024—2027年）》提出技术经理人专精培育行动，具体部署了深化实施技术经理人引育工程、加强优秀技术经理人政策激励、建立技术经理人职业化发展通道3项任务。2023年，东方英才计划领军项目（原上海领军人才）中，两位技术经理人入选，这是技术经理人首次入选上海市级领军人才。2024年，上海探索以实训为特色，学历教育与非学历教育互为补充的技术经理人培养体系，开展技术经理人“淘展”活动、“淘金”合伙人计划，以市场需求激发技术经理人活力。此外，2024年，国家技术转移人才培养基地梯度化培养技术经理人4807人。

发展概念验证中心，解决成果转化“最初一公里”难题。2024年，上海布局建设了新能源、前沿新药技术和集成电路应用等7家产业导向的概念验证中心。首批高质量孵化器新微创源旗下“Auto—Chip概念验证中心”和“Bio—IC概念验证中心”揭牌成立。上海交通大学生物医药概念验证中心推进15项概念验证项目成功转化，合同经费超2.5亿元，45项概念验证项目深入推进。

充分发挥科技链主型企业在科技创新与产业创新深度融合中的作用。链主型企业有精准把握产业共性需求、集成产业链创新要素协同攻关的优势。引导链主型企业牵头组织囊括产业链上中下游、大中小企业的创新联合体，依托链主型企业的场景资源和创新资源等，建立开放平台，完善合作共赢的体制机制，实现协同创新。2023年，上海市浦东新区科技和经济委员会发布了《浦东新区大企业开放创新中心计划高质量发展三年行动计划（2023—2025年）》；2024年，发布了《浦东新区大企业开放创新中心（GOI）管理办法》，大企业开放创新中心（GOI）是由行业龙头企业或细分领域领军企业发起建立，遵循开放式创新国际趋势，吸引集聚创新力量实现协同创新的新型载体。在政策上，对经授牌的创新中心用于场地建设、提升开放赋能功能的支出予以资助。同时，还联动知识产权政策、人才政策、金融政策等予以支持。在服务上，对重点GOI企业施行“一企、一档、一专员、一宝典”服务。自2021年公布两批GOI以来，已经公布GOI共107家，覆盖亚欧美三大洲12国、13类硬核领域。在GOI计划的推动下，开辟了30万平方米创新空间，完成三千三百余次技术攻关，融资额达到86亿元，34亿元商业合作织就产业链生态网络。通过该计划，已有750余家科技企业在浦东新区落地生根。2025年8月，GOI计划2.0正式启动，标志着浦东新区大企业开放创新迈入能级跃升的新阶段。

总之，科技创新与产业创新的深度融合，是创新链和产业链的充分融合，本质上是创新生态和产业生态的营造问题。生态系统具有主体多元、开放性、互相依赖等基本特点，政府、企业、高校、科研院所和人才等都是创新生态的有机组成部分，政策体系涉及多元主体的多元需求，是一项系统工程，需要全链条贯通融合。

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本文系2021年度全国党校（行政学院）系统重点调研课题“全球价值链演变背景下长三角地区产业链集群化发展研究”（编号2021DXXTZDDYKT028）的阶段性成果。

（作者系中共上海市委党校经济学教研部副教授、博士）

【责任编辑：方晓红】