【摘要】加强企业主导的产学研融通创新，不是让企业替代高校院所成为知识源头，也不是把科学研究纳入短期市场逻辑，而是让企业在需求表达、技术路线判断、场景开放和工程验证中发挥牵引作用。需推动产学研合作从后端“成果转化”走向前端“共同创造”，让企业在问题凝练、场景开放、工程验证和扩散应用中发挥牵引作用，让高校院所更加深入产业现场，让人工智能等新工具帮助双方增进理解、形成方案、创造价值。
【关键词】企业主导 产学研融通 共同创造 科技成果转化
【中图分类号】F124 【文献标识码】A
“十五五”规划纲要提出，“加强企业主导的产学研融通创新”，“鼓励企业面向产业需求与高校、科研院所联合开展科研攻关”。①科技创新最怕“两头热、中间冷”，企业“有需求、找不到门路”，高校院所“有成果、找不到出路”，这种“书架”与“货架”的错位，不仅是成果转化难题，而且有可能影响国家创新体系整体效能提升。当前，发展新质生产力、建设现代化产业体系、提升产业链供应链韧性，都要求科技创新和产业创新紧密结合。没有高水平科研支撑，企业转型升级容易陷入低水平改造和同质化竞争；没有企业真实需求牵引，高校院所成果容易停留在论文、专利和样机示范层面，难以转化为现实生产力。
加强企业主导的产学研融通创新，不是让企业替代高校院所成为知识源头，也不是把科学研究纳入短期市场逻辑，而是让企业在需求表达、技术路线判断、场景开放和工程验证中发挥牵引作用。产学研存在 “两张皮” 的深层症结，不在于科研产出不足、市场需求匮乏，而在于科研、工程、市场，未能在一体化组织推进过程中同步统筹、协同界定。很多重要产业技术问题，不应在成果完成后才寻找应用，而需在问题提出之初就让企业、高校院所、平台机构、金融资本和应用场景共同参与。
产学研融通难题难在学界与业界链接不够深入
当前，各类产学研合作载体层出不穷，然而，有的合作仍存在“签约热闹、落地不足”“对接频繁、转化有限”“项目不少、效果不好”等现象。究其根源，高校科研团队与市场企业并不缺少对接渠道，但双方的合作、交流浮于浅层，未能沉下来，解决对方领域中最棘手、最具产业价值的关键难题。
问题转译不足。有的企业不是没有需求，而是不知道如何把需求说清楚。企业常以“降本增效”“智能化改造”“替代进口”等概括性话语表达其诉求，这些提法虽指向真实痛点，却尚未构成可直接组织攻关的科研命题。高校院所接收到此类表述后，通常难以判断其技术瓶颈在哪里，哪些属于科学问题、工程问题或管理问题。由此形成的认知错位，使企业认为高校成果“脱离实际”，而高校则感到企业需求“模糊不清”。因此，产学研融通的关键关卡并非成果转化环节，而在于需求转译的清晰化。只有将企业痛点转化为明确的技术指标、科学问题、工程任务和验证条件，合作才具备切实展开的基础。需将“提高稳定性”“智能化改造”等表层需求，逐层拆解为材料、工艺、数据、算法、流程、合规等具体任务，从而使企业与高校院所能够围绕共同的问题框架进行实质性对话，避免出现停留在概念层面各说各话的困境。
科研成果不够成熟。客观而言，一些高校院所成果并非没有价值，但其表现形式多为论文、专利、实验数据、原理样机或项目验收材料等。而企业的实际需求则指向可集成、可制造、可维护、可认证的解决方案。“书架”上的成果强调创新性和学术价值，“货架”上的产品强调稳定性、成本、体验、合规和服务，二者之间存在着一定程度的差距，中间隔着工程化、中试、验证和市场接受等环节。有的成果转化失败，并不是因为技术本身不够先进，而是因为这些成果还未完成从“科学可行”到“工程可靠”、从“技术先进”到“商业可用”的关键跃迁。实验室可行、数据集表现良好、样机能够演示，并不等于技术可以在生产线、业务流程和客户场景中稳定使用。转化的难点，往往就藏在这些看似“不够学术”、实则决定成败的环节中。
深度链接不足。有的产学研合作仍停留在项目式、短期式、一次性层面，呈现出项目申报阶段、签约仪式环节活跃，而后续技术攻关与产业验证阶段推进乏力的明显落差。有的高校科研人员顾虑此类合作对论文发表、职称评定及项目申请的潜在影响；企业方面则担忧成果稳定性不足、知识产权归属不清、实施周期不可控等问题。任何新技术走向产业应用，其过程必然会遇到失败、反复和调整，如果缺乏长期信任、清晰规则和风险共担，合作则容易浅尝辄止，难以触及实质性突破。因而，“两张皮”的实质，并非业界与学界之间互不往来，而是双方尚未围绕真实的产业技术问题建立起深度链接。
企业主导与人工智能的双轮驱动
破除产学研“两张皮”，需改变创新组织方式。让科技成果从“书架”走向“货架”仍然重要，同时需让企业需求更早进入科研过程，让高校院所更深进入产业现场，让人工智能更好服务于需求理解、成果识别和协同研发。
正确理解何为企业主导。基础研究需长期稳定支持，原创知识需要自由探索空间，高校院所仍然是高水平人才、原创思想和前沿技术的重要源头。企业主导主要适用于面向产业化、工程化和应用验证的创新环节；对于基础研究和原创探索，仍需坚持长期主义和学术自主。企业主导的关键，不是改变知识创新的源头，而是改变创新活动的组织方式。
企业主导强调“主导问题”。企业身处市场前沿，直接面对客户需求、生产线运转、供应链体系及同业竞争压力，因而对真实产业问题具有敏锐感知。哪些技术是痛点、哪些环节是卡点、哪些方案有市场空间，企业具有不可替代的发言权。尤其是在高端装备、先进制造、新材料、生物医药等领域，许多关键问题并非源于文献推演，而是在生产线和供应链运行中显现出来的。让企业成为“出题人”，就是让科研活动更早面对真实世界的约束和挑战。同时，企业主导不是简单提出需求清单，高质量的企业主导需把现实产业问题提升为可研究、可攻关、可验证的科研任务。企业不能仅停留于“实施智能化”等宏观表述层面，而需明确应用场景、技术指标、成本边界和验证方式；不能仅提出“国产替代”的愿景，而应清晰界定替代对象、可靠性要求和应用窗口。
企业主导需体现在验证环节。技术最终能不能用，需在真实场景中经受检验，而非仅限于实验室环境。企业拥有生产场景、用户场景、数据场景和供应链场景，是技术验证不可替代的实施主体。如果没有企业场景，大量科研成果难以证明其实际效用；若无产业验证过程，技术先进性难以转化为市场可信度。尤其是在人工智能、工业互联网、智能制造等领域，场景本身便是创新资源，高质量场景能够反向推动模型训练、方案优化和标准形成。
企业主导需落到扩散应用上。科技成果的价值，并非通过一次转让即可实现，而需融入产品线、供应链及客户体系，形成持续的应用效应。企业拥有市场组织能力，能够推动技术从试用、首用走向复用，从单点走向规模。强调企业主导，其本质在于构建一条从真实问题出发、经真实场景检验、最终回归真实市场形成价值的完整创新闭环。
重视人工智能创造的新可能。人工智能不仅是被研发、被转化、被应用的对象，而且正在改变研发组织、成果识别和技术转移的方式。过去学界与业界之间长期存在的“两张皮”现象，很大程度上源于双方彼此“看不见”； 而在当下，更为关键的问题在于双方未必“看得懂”彼此。人工智能的深层作用，不仅在于提升信息匹配的效率，而且在于改变产学研体系内知识的传播方式和转译机制。
过去，企业需求常以业务语言表达，而高校院所成果常以学术语言呈现，二者之间隔着一层“翻译成本”。人工智能的介入，有助于有效降低此类认知和沟通成本。通过对论文、专利、项目、产业数据、企业需求和市场信息的综合分析，人工智能可以帮助双方把模糊需求拆解为具体问题，把分散成果整理为能力图谱，把技术可能性转化为应用路径。其作用并非替代双方的专业判断，而是使双方能够更快进入实质性判断阶段。具体而言，人工智能在需求转译层面，可辅助将企业痛点转化为结构化的技术任务；在成果识别层面，可辅助高校成果与适用场景、成熟度要求进行匹配；在协同研发层面，可支持跨组织团队共享数据、模型和案例，形成协同效应。
人工智能还可能改变技术评估和协同研发方式。过去判断一项成果能否转化，往往依赖专家经验。经验虽然重要，但有可能受限于专家个人知识结构和信息范围，不够客观。人工智能可以辅助分析技术成熟度、专利壁垒、市场空间、供应链条件、应用场景和风险因素，让早期判断更为系统。当然，人工智能无法替代产业经验、工程判断和责任决策，产学研融通过程中的价值判断、风险承担和组织协调，仍需人来完成。但人工智能可使各方更快获取信息、理解问题本质，并识别潜在风险。
当前，人工智能正在进入研发设计、材料发现、药物筛选、工艺优化、仿真测试、代码生成和知识管理等环节，②不仅能提高研发效率，而且可以改变跨组织协同方式。高校院所可以借此更快理解产业数据和应用场景，企业可以更快吸收前沿知识和技术方案，平台机构可以沉淀案例、模型和方法。人工智能为产学研融通提供新的技术手段，但要进一步释放其效能，仍需企业开放场景、高校贡献知识、平台沉淀数据、政府完善规则。缺乏组织机制保障，人工智能仅是一项技术工具；唯有在融通生态的支撑下，人工智能方能成为破解“两张皮”问题的“加速器”。
加快推进从成果转化走向共同创造
建设科技强国，既需仰望星空的科学探索，又需脚踏实地的产业实践。只有让企业需求、高校知识和产业场景在共同创造中相互激活，科技成果才能转化为发展新质生产力的现实动能。
产学研关系的构建需着力于前移、深化与闭环化。长期以来，科技成果转化遵循一种隐含的线性范式：高校院所先行开展基础研究和应用探索，形成论文、专利、样机或项目成果后，再寻求企业转让、许可或合作开发。该模式在一些领域仍然有效，但面对复杂技术、硬科技、产业链关键环节和场景依赖型创新时，其局限性日益显著。如果成果形成过程中缺乏需求牵引，技术路线缺少工程约束和市场反馈，待成果完成后再寻找应用场景，则转化成本居高不下，失败风险亦显著攀升。
共同创造并非简单把成果转化环节前置，而是将问题定义、技术攻关、工程验证、场景反馈和价值扩散纳入同一连续进程。它的起点不是成果，而是问题。既往合作多遵循“高校先出成果、企业后续承接”的路径，而共同创造要求在问题提出阶段便让企业、高校院所、平台和用户一起参与。企业提出真实产业痛点、高校院所把痛点转化为科学问题和技术任务、平台机构提供验证条件、金融资本识别早期价值、用户场景提供反馈。如此，科研方向更贴近真实需求，技术路线更能接受产业约束，成果成型后更易实现应用。
共同创造需从“单项技术交易”转向“系统解决方案”。企业所需的往往不是单项专利或单个算法，而是系统方案。一项成果进入企业，需与设备、工艺、软件、数据、标准及服务结合起来。例如，工业人工智能应用并非仅部署模型，而需打通数据采集、业务流程、生产控制和安全管理全链条；新材料应用亦非仅提供材料本身，而需解决配方、工艺、检测、认证和供应链稳定等问题。因此，产学研融通不能只盯着成果交易，还要重视工程集成、应用验证和持续迭代。
共同创造要求形成更稳定的合作关系。有价值的产学研融通，需长期信任。企业、高校院所和平台机构之间，需围绕重点产业方向、重大技术问题和关键应用场景，建立稳定合作关系。只有长期合作，才能承受失败、积累数据、反复迭代，形成技术优势。国际上许多创新区域之所以能够持续发展，一个重要原因就在于大学、企业、科研机构、资本和地方平台之间形成较稳定的创新网络，而不是依赖短期价值导向的单次合作。
共同创造将改变科技成果价值实现方式。传统转化模式往往侧重于转让费、许可费、合同金额等指标；共同创造更看重成果进入产业后所释放的持续价值，包括产品迭代、市场扩散、产业链带动、标准形成和人才培养等。一项技术如果只完成一次交易，价值是有限的；如果能够推动企业形成新产品、新工艺、新标准，带动上下游共同升级，则会将科技创新转化为产业能力。
把企业主导落到真实问题、真实场景和真实规则上。需围绕重点产业链、重点产业集群和未来产业方向，建立企业真实需求常态化征集和发布机制。问题清单不能只写方向，需明确应用场景、技术指标、成本约束、验证条件和预期目标。政府部门和行业组织可推动链主企业、科技型骨干企业、专精特新企业梳理共性问题，把个别诉求提炼为行业技术任务。企业需提升自身技术战略能力，不能把产学研合作简单理解为“找专家解决临时问题”，而要把其纳入企业长期创新布局。
让科研人员进入真实场景。高校院所科研人员不能只在会议室听企业介绍，也要进入工厂、车间、城市治理等真实场景，只有进入现场，才能理解技术问题背后的工程条件、组织条件和使用条件。高校院所需鼓励科研人员和企业长期合作，支持教师到企业兼职、挂职或共建研发平台。围绕科技成果评价机制改革，进一步完善分类评价、长期评价和转化贡献评价，增强科研人员参与真实转化的动力。③
重视中试验证关键一环。中试验证是从实验室到市场之间容易被忽视却决定成败的环节。许多技术虽然在实验室可行，却无法通过生产稳定性、批量制造、质量安全、环保认证等关口。中试验证不是简单放大实验，而是完成技术成熟化、工程化、标准化和产业化验证的关键阶段。需围绕先进制造、生物医药、新材料等重点领域，建设公共中试平台、企业开放式验证平台和测试认证平台，帮助成果完成从“有用”到“能稳定使用”的跃迁。
提供新技术首用机会。没有真实应用，就缺少证据；缺少证据，就没有信任；没有信任，就难以扩散。需通过首台套、首批次、首版次、场景开放、政府采购、链主企业试用、重大工程应用等方式，为新技术提供真实应用机会。在公共服务、能源交通、工业制造等领域，可在合规安全前提下为新技术提供示范场景。没有首用，就很难有复用；没有复用，就很难有市场扩散。
健全制度规则。需完善科技成果权属、收益分配和转化激励安排，深化职务科技成果转化相关制度改革，探索先使用后付费、开放许可、共同专利、收益分成等工具。④同时，建立宽容失败的容错机制和风险补偿机制。科技成果转化具有不确定性，评判制度是否有效，不仅看项目成功率，而且要看是否构建包容创新的机制：扶持高价值项目，大胆探索，建立失败复盘机制，打通成功经验规模化扩散通道。
政府、平台、金融机构需降低合作成本、加强支持。在产学研融通中，政府、平台和金融机构的作用，在于降低合作成本、提高试错承受能力，保障有价值的成果顺利转化。政府需从简单撮合者转向制度供给者，不宜把主要精力放在签约和短期对接上，而需提供规则、平台和风险补偿。重点在于完善知识产权、成果评价、中试验证、首用示范、风险补偿和高校评价等制度，让科研人员和企业愿合作、敢合作、能合作。
平台需从信息中介转化为产业生态的“连接器”和“验证器”。新型研发机构、概念验证中心、中试平台、技术转移机构等创新载体，不应局限于发布信息、组织对接和促成签约等基础功能，而应增强需求分析、技术评估、项目组织、工程验证、知识产权服务等能力。平台的价值不在于对接的项目数量，而在于将分散的资源组织起来解决实际问题，把成果推向成熟和应用。同时，科技成果转化复合型人才的培养也需同步增强，补齐缺少“懂技术、懂产业、懂规则、懂转化”的人才短板。
金融机构需从后端投资者转向早期风险共担者。金融服务需着力解决创新型技术产业成长的风险分担、内生动力、共性基础设施供给等问题，⑤其决策依据不能局限于企业财务报表，而应前瞻性地评估技术潜力、场景价值及产业链战略意义。产学研融通过程中关键而脆弱的阶段，通常集中于概念验证、中试熟化和首用示范环节。此时项目风险高、资产轻、现金流弱，传统金融往往不敢投贷，需构建政府引导基金、产业基金、创业投资、科技信贷等多层次、组合式的金融支持体系。面向未来产业和硬科技创新，需长期资本、风险资本和产业资本耐心陪伴。⑥
【注释】
①《中华人民共和国国民经济和社会发展第十五个五年规划纲要》，新华网，2026年3月13日。
②《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，中国政府网，2025年8月26日。
③《中华人民共和国促进科技成果转化法》，中国人大网，2015年8月29日。
④《国务院办公厅关于完善科技成果评价机制的指导意见》，中国政府网，2021年7月16日。
⑤钟茂初：《以新发展理念引领中国特色金融发展之路》，《学术前沿》，2024年第1期。
⑥《工业和信息化部等七部门关于推动未来产业创新发展的实施意见》，中国政府网，2024年1月18日。
责编/张凡 美编/杨玲玲
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