超越「有效需求不足」和「有效供給不足」，2017科技創新大家談（上）

超越「有效需求不足」和「有效供給不足」的核心關鍵，就在於破解「有效創新不足」的戰略瓶頸。關於科技創新，今年有哪些問題值得關注，來自全國各地科技創新智庫的20位專家，從各自角度出發展望2017，希望通過各個專家的一家之言，帶來2017科技創新的一些新思考。

以下是20位專家姓名（按姓氏筆畫排序）。

丁堃（大連理工大學人文與社會科學學部）、王艷梅（深圳市南山科技事務所）、牛國元（寧夏可持續發展研究會）、劉斌（重慶科學技術研究院）、孫斌（江蘇省科技發展戰略研究院）、李萬（上海市科學學研究所）、李榮（新疆科技發展戰略研究院）、李春成（天津市科學學研究所）、吳晨（《經濟學人·全球商業評論》）、吳循（北京市科學技術情報研究所）、張士運（北京科學學研究中心）、張放陶（山西省科技發展戰略研究所）、陳光（西南交通大學公共管理與政法學院）、陳旭（成都市科技發展研究中心）、戚湧（江蘇省蘇科創新戰略研究院）、曾樂民（廣東省技術經濟研究發展中心）、譚思明（青島市科學技術信息研究院）、顏慧超（湖北省科技信息研究院）、潛偉（北京科技大學科學技術與文明研究中心）、魏江（浙江大學管理學院）。

今天我們刊發的是前十位專家的展望。

▼ 丁 堃:關注實踐，構聚創新源泉

大連理工大學教授，人文與社會科學學部副部長。

探尋發展路徑，實現創新驅動，是黨的十八大以來理論界和產業界都十分關注的話題。很顯然，由於國情、產業的複雜性和特殊性，一般意義上的理論探討對破解創新驅動發展中的難題的指導價值是十分有限的。相反，從實踐中摸索和提煉出實現道路，倒是值得我們從事相關理論研究的學者們加以倍加關注。

我曾讀過一篇文章，裡面提到「構聚創新源泉」，後來又有幸與作者談論此話題。在作者看來，創新「源」和「源泉」是兩個既有聯繫又有區別的概念。「源」是指「來源」，是指創新可能從何處發動。顯然，企業、大學、研究機構、中介組織以及政府等各類主體都具備發動創新行為的條件。而當「源」加上「泉」之後的「源泉」，則表明這些主體創新行為就像「泉水」一樣，可以源源不斷地發生。如果說「源」是由各類主體要素的結構和屬性決定的，是一個相對靜止的概念，那麼「源泉」則是對「源」的功能目標的一個要求，「源泉」就是動態的概念。從這個視角出發可以發現，並不是有了「源」，創新的主體要素就一定能夠引發創新行為，而從另一個角度看，創新「源泉」一定是經過動態地調整主體結構，才能使創新行為源源不斷地發生。

這個觀點來自一位製造工程科學技術研究的專家，是在他多年的高水平科學研究以及大量而又豐富的產業服務實踐基礎上形成的。他的觀點值得我們進行理論分析和升華，也能給從事理論研究學者以啟示：我們需要從豐富的實踐中獲得理論創新的靈感。

深圳市南山科技事務所所長，長期從事產業研究與規劃、科技政策制定與評估等。

傳統的創新理論研究範式大多始於歸納、演繹等程序的認知，並結合創新主體、創新動力、創新要素、創新生態等形成不同區域、不同特點的創新理論。但上述傳統的理論研究範式局限於「小數據」研究，雖然學者們盡量堅守數據採集與分析過程中的標準，對抽樣樣本進行嚴格控制，但是難以保證樣本的無偏差與代表性問題。隨著新技術，如社交網路與移動設備在社會經濟生活的各個領域廣泛應用，大數據科研逐漸從傳統的計算機模擬中分離出來作為一種新的科研範式。因此，基於大數據技術推動創新研究範式轉型，成為我所研究的新關注點。

大數據提供的豐富的、詳細的、實時的信息，有助於創新學者進行更加全面、更大尺度、更精細化的科學研究，也為創新理論的研究提供了新範式轉換的機遇，即數據缺乏到數據充裕，從靜態分析到動態展現，從單一的假設與簡單的模型到複雜理論與模型。反映創新要素的各類大數據的導入，意味著傳統創新理論思維方式的變革，基於全樣本、微觀數據挖掘的要素間相關性研究可以把握創新的總體規律、運作機制、輻射力度甚至創新意願。

在新的研究範式下，創新理論的研究緣起於數據，通過數據的挖掘尋找客觀存在的規律，回答創新理論未知的研究問題。大數據時代的到來，以數據密集分析為核心的創新範式必將迎來新的轉型與理論的深化。

寧夏可持續發展研究會常務副理事長、研究員、國土資源學會沙產業專業委員會常委。

不創新，無未來。

進入新時期，寧夏堅持把科技創新作為引領發展的第一動力,科技創新為全區經濟社會發展提供了有力支撐。當前是寧夏依靠創新驅動打造經濟升級版，力爭「彎道超車」的關鍵時期，自治區黨委、政府關於打贏脫貧攻堅戰，打造內陸開放示範區、中阿合作先行區和絲綢之路戰略支點以及與全國同步建成全面小康社會等重大戰略目標的實現都對科技創新提出了更高更新更強的要求。

在相繼召開的自治區科技創新工作會議和2017年經濟工作會議上，自治區主要領導明確表示實現「彎道超車」的關鍵取決於能否把創新擺在發展全局的核心地位，要深入推進科技創新管理改革,更加註重匯聚創新資源, 使創新驅動成為寧夏「彎道超車」的第一動力和鮮明特色。自治區決定成立自治區創新驅動領導小組,聚焦產學研用協同創新、聚焦營造良好創新生態環境、聚焦政府科技管理改革等難點，精心謀划科技創新時間表和路線圖,全力補齊科技創新短板。針對科技投入產出不匹配、產學研用結合不緊密、科技成果評價不科學、科技創新體制機制不適應等「四不」問題的破解，寧夏已經出台了一批「含金量」很高的科技創新激勵政策，並有序推進加快夯實科技創新基礎、全面提升企業創新主體地位、推進大眾創業萬眾創新、提升各類各級科技園區創新創業能力、加快促進科技成果轉化、健全科技創新投融資體系、培育壯大創新人才隊伍、全面提升科技合作領域和層次、實施一批重大科技項目、深化科技體制改革等系列重要任務的落實。

重慶科學技術研究院副院長，重慶科技發展戰略院執行院長，重慶大數據研究院院長。長期在一線從事產業園區建設管理，科技產業發展促進和科研體制改革研究工作。

大數據，無疑是2016年的科技熱詞之一。在沃爾瑪「啤酒+尿布」故事的刺激下，無論是大腕科學家還是社區居民，無論是BAT等獨角獸企業還是眾創空間中無數的初創小公司，大家爭先恐後地擁抱大數據。然而，一年的喧囂下來，傳說中的大數據掙錢效應並不明顯。於是，在2017年新春來臨之際，「大數據寒冬將至」開始流傳。那麼，大數據到底是什麼？大數據的商業價值在那裡？大數據將何去何從？無疑，正確答案只能來自於時間和事實的證明。當前，我們能做的，就是冷靜地再思考。其實，大數據，不是一個新的產業類別，不是一項新技術領域，其實是一種新的思維方式。大數據無處不有，無時不在。大數據並不神秘，不過是隨著電子技術的發展，在傳統的語言，文字表達之外，多了一種描述自然界各種事物，事件的工具罷了。但是，要用好大數據工具需要全新的思維模式。首先，要用數據的眼光看世界。我們面對的一切事物，例如時間，空間，事件，物質甚至意識都可以轉化為數據。其次，尊重並接受大數據給出的結果。大數據集合后，作為一個整體表現出的自然特徵就是事物本身的特徵，不必用深奧的理論去探究原因。第三，「大」，永遠只能是個相對概念。對事物描述的維度和粒度，只能是逐步增多直至無窮的過程。最後，大數據這個新工具，離不開技術的繼續演進，既有的產業相融合后，大數據將改善傳統產業的效率，甚至衍生出顛覆性的新產業。

江蘇省科技發展戰略研究院院長，研究員，科技情報學會常務理事。主要從事科技戰略研究、科技平台建設以及科技評估研究。

隨著創新全球化時代的來臨，創新不再局限於獨立的內部創新，技術、人才、資本等創新資源要素開始在全球範圍內加速流動。在這樣的背景下，如果一個區域不能最大限度地整合全球創新資源，在社會發展的進程中必將被淘汰。1、人才全球化：建立更加開放的人才制度體系，充分挖掘、利用人才紅利特別是國際人才紅利，調動和發揮人才積極性、主動性、創造性。2、技術全球化：更廣泛地通過技術自主研發、技術轉讓、技術買賣、技術合作等方式，促進先進技術在全球範圍內的流動。3、資本全球化：進一步促進資本在全球範圍內的流通，國內資本可以「出海」，國外投融資資源可以進入。4、企業創新全球化：企業通過跨國合作、跨國併購或者在全球設立研發機構，匯聚全球資源，同時利用對全球市場的近距離觀察以及當地市場的洞察力促進創新發展，成為更出色的創新者。5、區域創新全球化：通過與國際創新「尖峰」的合作，快速接受最前沿的理念、聚集最優質的資源、引領創新發展的方向，形成完善的利用全球創新資源的渠道和機制，從而將本區域也培養成為新的創新「尖峰」。

上海市科學學研究所副所長、研究員，科學學與科技政策研究會理事、技術預見專業委員會主任。

世界範圍內，2017年將是科技創新風起雲湧的一年。一是眾多科技領域交叉匯聚、持續演進。如果能夠驗證人腦思維與量子糾纏的關聯，人工智慧將可能實現本質性突破，能源變革也可能會在環境壓力驅使下進一步加速。二是經濟全球化在創新模式變遷和大國較量中轉入新階段。三是科技創新的國際規制演變將孕育出新格局。不過，即便「黑天鵝」亂飛，創新型經濟將可能是主要國家和地區的重要戰略選項，因為，「黑天鵝」本身就起源於科技創新重大突破之前的各種不可預知性。

今日語境下的創新型經濟，一是將更加凸顯科學技術的引領作用。這不同於熊彼特及其之前的時代，彼時，五大創新與科技研發的關聯還很晦暗；也不同於貝爾納的時代，彼時，科學剛剛開始超過工業的發展（原意來源於貝爾納）；今日的創新型經濟，是以科技創新為核心的創新型經濟。二是更加凸顯開闢新市場、創造新供給的此類創新的核心作用。工業革命以來第五次長波（1990年代開始）正處於「下半場」，全球範圍內新產業的創造進入到一個「緘默的醞釀期」，基於成本的創新和基於效率的創新，已經將「低垂的果實」摘拮殆盡，全世界都期待著新科技革命和產業變革帶來新製造、新服務、新商業，從而擺脫經濟長期低迷的「泥潭」，進入新一輪的繁榮周期。三是將更加凸顯各類新型組織對發展創新型經濟的關鍵支撐。在科技創新與經濟社會發展的各個環節和方面上，因由網路技術、認知盈餘和創新競合，大規模批量化生產方式帶來的影響在全球範圍內開始消解，體現即需即用、動態組合等特點的新型研發組織、新型社會組織、新型服務組織和新型生產組織將持續湧現，並開始深刻地影響甚至改造著當代各國的社會結構。

2017年，對創新驅動發展戰略將會有更為前瞻且細緻的思考與部署。在某種程度上講，形成創新型經濟發展的新格局，就是創新驅動發展戰略的核心目標之一。超越「有效需求不足」和「有效供給不足」的核心關鍵，就在於破解「有效創新不足」的戰略瓶頸。這可能需要進一步放大創新的財富效應，進一步加速創新資本的累積，進一步增強創造新市場的宏大魄力，進一步做好世界科技創新強國的文化準備。

▼李榮：促進科技成果轉移轉化、提高科技創新效率與效能

新疆科技發展戰略研究院，副院長，研究員。長期從事區域經濟、科技與經濟發展、科技援疆機制等方面的研究工作。

創新驅動是國家命運所系，創新驅動是世界大勢所趨，創新驅動是發展形勢所迫。黨的十八大提出實施創新驅動發展戰略，就是中央在新的發展階段確立的立足全局、面向全球、聚焦關鍵、帶動整體的國家重大發展戰略。而促進科技成果轉移轉化是實施創新驅動發展戰略的重要任務，是加強科技與經濟緊密結合的關鍵環節，對於推進結構性改革尤其是供給側結構性改革、支撐經濟轉型升級和產業結構調整，促進大眾創業、萬眾創新，打造經濟發展新引擎具有重要意義。

因此，我認為：首先要深入貫徹黨中央、國務院重大決策部署，落實《中華人民共和國促進科技成果轉化法》和《科技成果轉移轉化行動方案》，加快推動科技成果轉化為現實生產力，依靠科技創新支撐穩增長、促改革、調結構、惠民生。

其次，要堅持市場導向，發揮市場在配置科技創新資源中的決定性作用，強化企業轉移轉化科技成果的主體地位，發揮企業家整合技術、資金、人才的關鍵作用，推進產學研協同創新。

第三，要堅持政府引導，合理確定不同主體在科技成果轉移轉化中的定位，推動政府職能從管理向服務轉變，強化政府在科技成果轉移轉化政策制定、平台建設、人才培養、公共服務等方面的職能，發揮財政資金引導作用，建立科技成果轉移轉化績效考評機制，營造科技成果轉移轉化的良好環境。

第四，要堅持機制創新，充分運用眾創、眾包、眾扶、眾籌等基於互聯網的創新創業新理念，建立創新要素充分融合的新機制，充分發揮資本、人才、服務在科技成果轉移轉化中的催化作用，探索建立科技成果轉移轉化新模式。

▼李春成：全面創新改革：為建設科技強國插上騰飛的翅膀

天津市科學學研究所所長，全國知識產權領軍人才。長期從事科技政策與管理、知識產權戰略與運營、區域與產業規劃等方面的研究工作。

2016年是科技史上重要的一年，中央召開了又一次全國科技創新大會，標誌著科技強國建設目標正式得到官方確立。如果把科技創新作為引領經濟轉型發展的第一動力，那麼以全面創新改革為重點的新一輪科技改革開放就是第一動力的動力。

過去30多年的科技改革開放的實踐表明，在深化改革擴大時開放方面先行先試，一直是最具有含金量的政策。哪個地區在科技改革上勇於先行先試，就能夠得到先行之利，走在轉型發展的前列，抓住創新發展的先機。從中關村到上海全球有影響的科創中心建設，改革開放始終居於關鍵位置。

改革進入攻堅期和深水區，科技改革與開放已經不可能單兵突進。在全面深化改革的新時期，全面創新改革需要更注重統籌推進，更注重開展系統性、整體性和協同性的先行先試，這必將成為新時期科技體制改革、政策創新、機制創新的新方向新要求。到目前，中央在京津冀、上海、廣東、安徽、四川、武漢、西安、瀋陽等8個區域布局的全面創新改革試驗區的實施方案已經全部得到批複。作為重點難點，全面創新改革試驗就是要解決各種因素相互制肘、改革措施難以落地的體制機制問題，為創新注入新動力新活力，從而為建設科技強國插上騰飛的翅膀。

▼吳晨：人工智慧的場景應用將更加豐富

《經濟學人·全球商業評論》主編兼《經濟學人》編務主任。研究範圍涵蓋宏觀經濟、金融監管、金融創新等諸多領域。

人工智慧（AI）及其背後的機器學習，在2016年爆發。2017年我們將看到更多AI在現實的科研、商業與政策制定等場景的應用，而這樣的應用將極大改變這些領域的發展，也將為科學決策提供更快更精準的支持。

AI的場景應用，在2017年將呈現核心演算法利用現實世界特定領域內的大數據集不斷學習，以期達到在特定領域超越人類專家的結果。IBM的沃森與谷歌的DeepMind是深挖AI場景應用的代表，其背後演繹的是全球IT巨頭的推手，因為以目前AI的發展，需要大量的現實數據幫助演算法進行學習，各大巨頭儘快將人工智慧推向市場，除了驗證其商業價值之外，也著眼於演算法在實踐中學習，提升，再學以致用。

下面舉幾個現實場景的案例：

1、醫療領域內的發展。生化科學、基因技術與人工智慧的結合，不斷提升定製化醫療的水平；診療領域內AI與病例大數據大數據結合，提升特定醫療病症診療的準確度。

2、科研與法律文獻大數據利用演算法，完成人工已經無法完成的任務。在法律領域，梳理日益複雜的法律法規以及不斷積累的判例，已經超越了任何人的能力範疇；在醫療科研領域，梳理每年激增的醫學學術研究成果，為製藥研發提供可能的突破點，也是AI勝任而人力所無法企及的事情。在這兩個領域不斷提升的AI演算法可以幫助更好地合規，更精準找到靠譜的製藥研究方向。

3、人機互動、語音操作界面。能聽懂人比較複雜語音指令的語音操作助手，可以真正做到通過語音與人互動，其背後也是AI與大數據的結合，可能在不久的將來就有重大突破。如果一個語音助手可以從人類使用者語言的語境中準確判別其意圖，以這一智能助手為基礎的人機互動界面將極具顛覆性，也可以在現實世界中找到更多應用的機會。

北京市科學技術情報研究所科研總工，長期從事情報及軟科學研究。

京滬兩地的科技創新中心建設的定位不同、但目標一致——積極融入全球創新網路，締造全球創新大國，為國家創新驅動發展目標的實現奠定基礎。故2017年伊始，兩地科技創新中心建設舉措不斷、相關政策推陳出新。所以，針對兩地的資源稟賦、人才結構、區域生態、以及產業布局等方面的異同，加強兩地科技聯動，對於促進兩地的科技創新中心建設具有非常重要的意義：首先，科技頂端互動，雙城同頻共振，必將產生巨大的諧波，助推成為世界科技創新大國；其次，兩大科投資源富集區的觸合，必將形成雙劍合璧之勢，使創新掀起新的高潮；再次，兩地的科技聯動，必將促進「京津冀」跨區域協同與「華東三省一市」區域經濟的騰飛，在神州大地勾勒出以「京、滬」為圓心科技創新「雙城區域」。

北京市科學技術情報研究所「十三五」規劃的首要原則是「聚焦科技創新」。基於此，在「十三五」規劃的轉折之年，情報所將積極探索京滬科技聯動：首先，通過與上海市科學學研究所科研人員點對點的接觸，揭開兩地相關研究協作的序幕；其次，探討兩地科研機構定期互訪、與成果共享機制；再次，基於上述「人員」溝通與「機構」互訪，深入研究兩地科技創新資源協同性、引導力、集聚性以及轉化率等，最後，基於上述措施，探討京滬兩地科技聯動的「主客體」協同機制，為締造全球創新大國助力。

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