盛世豪專欄丨從“用科學”到“做科學”：企業在科技創新體系中的角色轉型

盛世豪

浙江省政府咨詢委學術委副主任

浙江省社科聯名譽主席

2025年底至2026年初，浙江多家科創企業相繼在《科學》（Science）、《自然》（Nature）、《細胞》（Cell，合稱CNS）等國際頂刊發表論文，其中杭州纖納光電首次以獨立第一完成單位身份在《科學》雜志發表研究，這反映了中國企業不僅在產品與市場上取得成就，更開始在前沿基礎科學的源頭創新中扮演重要角色。事實上，早在2025年3月，《自然》發布的年度“全球科學影響力榜單”顯示，谷歌DeepMind、華為中央研究院、輝瑞制藥研發中心三家機構首次躋身前十。這一結果在100年前是不可想象的。1925年，當貝爾實驗室成立時，企業的使命主要是“把專利變成產品”；1947年晶體管在貝爾實驗室誕生，AT&T高管甚至擔憂沖擊電話主業；而今天，OpenAI的Sora模型、華為的量子計算芯片、ASML的極紫外光刻機，已成為定義科技革命方向的核心成果。

這些現象背后，折射出當代全球科技發展格局一場深刻而持久的變革：企業，尤其是頭部科技企業，在科技創新體系中的角色與作用正在發生根本性轉變，即從傳統的“用科學”（應用現有科學知識）堅定地轉向了“做科學”（主導前沿科學探索）。作為重大科學成果的發現主體，越來越多的企業正成為科技發展方向的定義者而非接受者。這一轉變不僅改變了企業自身的創新范式，更在重構整個國家甚至全球創新體系的運行邏輯與力量對比。

一、科技創新史上企業角色的代際演進：從改良者到定義者

（一）19世紀末至20世紀初：企業技術創新的制度化萌芽。

始于19世紀70年代的第二次工業革命，催生了現代企業研發制度的雛形，推動技術創新從“偶然發明” 轉向 “有組織研發”。在此之前，技術創新主要依賴個體發明家（如瓦特改良蒸汽機）的興趣，而隨著電力、鋼鐵、化工等產業的興起，企業開始在內部建立專門研發部門，將分散的技術經驗系統化。1876年愛迪生建立的門洛帕克實驗室（被認為是世界上第一個工業實驗室），以“發明工廠”模式進行有組織的技術攻關，在34年間共獲得1328項專利，平均每10天一項，標志著企業從“偶然創新”轉向“有組織研發”。此后，1889年德國拜爾公司設立中心科學實驗室，1903年美國杜邦成立東部實驗室并于1912年發明尼龍……。隨著越來越多的企業家認識到，雇傭專職科學家能帶來更可控的利潤，進一步推動了企業內部研發機構的發展。以美國為例，企業實驗室數量從1914年的約100個激增至1929年的超1000個，從而標志著技術創新主體從獨立發明家向企業內部專業部門的系統性遷移。但總體上看，企業研發整體還處于萌芽狀態，企業本質上仍是技術的“使用者”而非科學的“創造者”。這種“科學－技術－產業”聯動雖處于萌芽期，卻為后續分工奠定了基礎。

（二）20世紀中葉：“線性模型”固化與科技創新的內部化、專業化。

20世紀初開始，科學研究逐漸建制化與專業化，特別是第二次世界大戰后，“科學→技術→產品”線性發展模型成為科技創新的主導思想。基礎研究主要由各國政府主導并資助，且以高校和政府實驗室為主要實施主體（如美國曼哈頓計劃、英國劍橋大學對DNA雙螺旋結構的研究），這也促使大學以及國家資助的研究機構（如德國的馬普學會、美國的貝爾實驗室、蘇聯的科學院）開始興起。企業則專注于“線性模型”后端的技術開發與應用。貝爾實驗室是這一階段的杰出典范，產出了晶體管、UNIX操作系統、C語言等一系列奠定信息時代基礎的重大科技成果，支撐了當時全球70%的通信基礎設施。1964年，IBM推出的System/360大型機，首次實現硬件兼容，定義了現代計算機產業標準。企業研發部門的戰略地位顯著提升，企業研發投入占全球研發總投入的比例從1950年的30%升至2000年的60%。標志著企業作為技術創新核心主體的地位得以確立，但其探索范圍仍主要集中在應用研究和面向已知問題的技術開發，是“科技成果轉化的后端執行者”。

（三）20世紀80年代至21世紀初：產學研網絡的樞紐形成。

上世紀80年代隨著知識經濟興起與全球化競爭加劇，信息技術革命（PC、互聯網）極大加速了知識價值的轉化速度。越來越多的企業發現，研發部門從支撐生產的“成本中心”躍升為提升核心競爭力的“戰略投資”中心。要定義未來產品和市場，企業就必須提前介入更前端的研究。比如，微軟研究院等企業研究機構開始系統化投資中長期、高風險的前沿探索。隨著產學研合作模式深化，企業成為基礎研究的戰略合作者與強大應用者（谷歌PageRank算法源于斯坦福研究項目），通過聯合實驗室、資助教授項目等方式，深度鏈接學術界，扮演“出題者”和高端人才“蓄水池”的角色，企業的創新邊界也因人才與知識流動而模糊。但這一階段的基礎研究“源頭活水”仍主要來自公共資金支持的學術界，企業更多是在“河邊取水”，雖在個別領域有引領，但尚未根本改變分工格局，即仍是“科學應用者或追隨者”。

（四）2010年至今：基礎研究主體力量的確立。

以人工智能、量子科技、生物技術為核心的新一輪科技革命徹底打破了科技領域的傳統分工，DeepMind的AlphaFold于2021年成功預測2.3億種蛋白質結構，登上《自然》封面；OpenAI在Transformer架構基礎上于2022年推出ChatGPT，引爆產業革命；華為中央研究院2024年在量子計算領域發表38篇頂刊論文，騰訊、阿里、百度等企業也在量子計算、數據庫底層原理等領域持續產出頂級學術成果。企業不再滿足于“河邊取水”，轉而“自建水源”，甚至引領河流的走向。頭部科技企業（Google, Meta, NVIDIA, 華為、阿里、騰訊等）從“用科學”向“做科學”滲透，在一些特定領域成為與頂尖大學并駕齊驅的基礎研究核心力量。相關數據顯示，企業正成為基礎研究越來越重要的資助者。2000年以來，美國企業基礎研究投入占比連續提升11.4個百分點，2022年已達到36.2%，與政府占比（39.5%）十分接近，年均增速（7.2%）顯著高于聯邦政府（4.1%）。(NSF, Science and Engineering Indicators 2024）。2023年我國企業的基礎研究支出占全國基礎研究經費的比重約為8.2%，與美歐相比雖有差距，但增長也十分迅猛，反映出中國企業在創新鏈上正奮力向上游攀登。高端科研人才的流向是創新重心轉移最敏感的指標。近年來大量科研人才從“象牙塔”流向“產業界”。斯坦福大學《2024年人工智能指數報告》指出，全球AI領域62%的頂尖學者（引用量前1%）就職于企業，北美超過70%的AI博士畢業生選擇直接進入產業界。吸引他們的不僅是高薪，更是企業所擁有的海量數據、強大算力集群以及直面重大現實問題的研究場景。由此導致的結果，是企業在頂級學術舞臺上的能見度與影響力急劇上升。在人工智能領域的頂尖會議NeurIPS上，企業參與發表的論文比例已從21世紀初的10%飆升至近年來的40%以上。在《自然指數》（Nature Index）等高質量科研產出排名中，谷歌、微軟等公司常年位居全球機構前列。華為、阿里、騰訊、百度等，在量子計算、計算機視覺等領域的頂會論文發表數量與質量也快速提升。更重要的是，DeepMind的AlphaFold、OpenAI的Transformer架構，這些源自企業實驗室的主導性突破，直接推動了整個學科領域的范式演進，其科學影響力已不亞于任何頂尖學術機構。這些事實都標志著一個根本性的轉變：在基礎研究領域，企業已成為與高校、國家實驗室并駕齊驅的“第三極”，甚至是若干前沿領域定義創新范式的策源者與生態構建者。

二、企業成為基礎研究重要主體的驅動機制

企業在科技創新體系中角色、地位的歷史性轉變，是科技、經濟、組織多重力量匯聚的必然結果。

首先，邊際效益遞減與“低垂果實”枯竭。

在科技快速發展的背景下，企業之間的競爭從規模優勢轉向技術壁壘，而現有科技領域的“低垂果實” 已基本耗盡，企業對超額利潤的執著追求促使其深耕基礎研究?！敦敻弧肥澜?00強榜單顯示，資源型企業占比從1990年的42%降至2024年的18%，科技型企業占比躍升至35%。這一結構變遷倒逼企業重構護城河：傳統“轉化型”的應用研發遭遇天花板——智能手機攝像頭像素從1200萬提升至2億，用戶體驗改善有限；摩爾定律放緩使性能提升依賴材料與架構創新。更深層次看，傳統應用研發的邊際效益呈遞減趨勢，而基礎研究可能帶來“顛覆性創新”，成為獲取超額利潤的唯一路徑。為構建不可替代的競爭優勢，企業必須深耕底層技術：ASML極紫外光刻機壟斷源于光學、物理學多學科基礎突破；寧德時代聯合52家企業、18所高校申請近4萬項電池材料專利，全球市占率達37.9%。正如諾貝爾經濟學獎得主阿吉翁所言：“當應用創新空間收窄，企業會自然投向基礎研究藍?！?，這本質上是利潤驅動下對創新紅利的戰略再定位。

其次，轉化周期壓縮與“時間窗口”爭奪。

與以往相比，新一輪科技革命呈現出明顯的“壓縮式創新”特征：第一次工業革命（蒸汽機）周期約80年，第二次（電力）約50年，第三次（信息技術）僅20年。OECD 2024年報告指出，AI領域從算法提出到商用產品落地已縮短至3年。2017年谷歌發表Transformer論文，2022年ChatGPT引爆產業，周期均不足5年?？茖W發現到技術應用的周期被極度壓縮，過去企業可以等高?？萍汲晒鰜碓俎D化，現在必須在源頭同步創新。這種“時不我待”的壓力倒逼企業直接介入源頭創新，因為誰掌握基礎研究，誰就能定義下一代產品與市場規則。因此，主動介入，甚至主導基礎研究，成為企業搶占未來制高點的生死攸關之舉。

再次，“第四范式”下的生產資料壟斷。

傳統科學依賴“天才的頭腦 + 實驗室”，而當今 AI、生命科學等領域已邁入 “第四范式”—— 數據密集型科學發現階段，即從“模型驅動”轉向“數據驅動”，數據與算力成為基礎研究的核心生產資料。復雜的規律隱藏在海量數據中，需要通過強大的算力去“挖掘”而非純粹地“推演”，而非僅靠“天才頭腦”。據《中國綜合算力指數（2024）》顯示，頭部科技企業掌握全球最大規模、最高質量的數據和頂尖算力基礎設施，截至2023年底全球算力基礎設施總規模910 EFLOPS，預計2024年華為全球數據中心算力達1.2 EFLOPS，超過CERN大型強子對撞機處理能力，DeepMind、OpenAI、Meta等企業掌控的算力資源是多數頂級高校的百倍以上，這種資源優勢使企業在基礎研究領域形成“碾壓級優勢”；數據優勢同樣顯著：谷歌學術數據、騰訊社交圖譜、特斯拉真實駕駛數據，都是獨特的研究資產。全球最龐大、最鮮活的數據生態和最先進的算力基礎設施，都掌握在頭部科技平臺企業手中，這種生產要素壟斷，形成“算力即優勢”的科研競爭格局，使得企業在AI for Science、計算生物學等領域具備了得天獨厚的、學術界短期內難以復制的優勢。

最后，成本膨脹與“大科學工程”的資本門檻。

傳統小科學時代研發投入有限，成本可控，而當下許多前沿探索（如大語言模型訓練、可控核聚變）具有“大科學工程”屬性，需要長期、巨量且高風險的資金與資源投入，以及強大的跨學科協同和工程化管理能力。頭部企業在資源整合、敏捷迭代、風險容忍度，以及與市場對接方面，比傳統學術機構或單一政府項目更具優勢，從而成為承擔此類探索的有效組織形式。特別是訓練頂尖大模型耗資數千萬至數億美元，量子計算實驗室建設費用堪比航天項目，這種高投入科研模式的資本門檻已遠超絕大多數高校的預算能力。歐盟《2024工業研發投資記分牌》顯示，全球研發投入前十企業（亞馬遜、谷歌、華為等）研發總支出1178億歐元，超過意大利、加拿大等G7國家全社會研發投入。頭部企業構建起“資金－人才－數據－算力”資源整合能力，如馬斯克SpaceX星艦計劃單枚火箭研發投入超30億美元，需突破材料科學、推進系統等基礎領域，都是高?；蛘畬嶒炇译y以獨立承擔的；谷歌DeepMind聚集12位圖靈獎得主2?，能夠提供學術界無法企及的資源平臺；一位AI科學家在Google或NVIDIA，能調用的資源是許多大學的100倍以上，這形成一個正向循環：資源優勢吸引頂尖人才→人才產出高水平成果→成果鞏固企業壟斷地位。這是科研的“暴力美學”時代，資本門檻決定參與的資格。這種“贏者通吃”的科研資源配置格局，正在進一步拉大企業與學術機構的差距。

三、構建多元協同生態：支持企業基礎研究的政策路徑

面對新的發展趨勢，如何引導和激勵企業，特別是頭部科技企業，更深入、更有效地開展基礎研究，對于提升國家創新體系整體效能、實現高水平科技自立自強具有戰略意義。

一是高度重視基礎研究，構建分層分類的基礎研究支持。

基礎研究是科技創新鏈條的上游，為新質生產力培育和經濟發展提供源頭動力。當前我國基礎研究以政府投入為主，面臨總體投入強度不高、企業參與不足、績效評價不健全等問題。面向未來，要推動從政府單一主導轉向“政府－企業－社會”多元協同、分層分類的差異化政策：政府聚焦 “捅破天、扎到根” 的重大基礎研究，在關乎國家戰略安全的基礎研究領域，破解“卡脖子”問題；同時通過政策與市場機制協同，引導企業加大基礎研究投入，支持企業在基礎研究前沿領域積極探索，多出高水平研究成果，并著力提升成果轉化效率。這種分層不是割裂，而是形成“戰略－市場”雙輪驅動的協同網絡。

二是完善政策支持體系，強化激勵引導。

當前我國企業基礎研究支出占研發支出比例仍低于發達國家，要通過稅收優惠等政策激勵企業增加投入，推動這一比例穩步提升。在現行研發費用加計扣除政策基礎上，可探索針對企業新增基礎研究投入部分，給予更高比例的加計扣除或事后補貼，并簡化認定流程，讓政策紅利精準滴灌至源頭創新環節。

三是機制重構，完善企業參與基礎研究的體制機制。

建立企業參與科技決策的常態化機制，在國家重大科技項目中，系統化推廣“企業出題、共同答題”的揭榜掛帥機制。提高企業在項目指南編制、評審和驗收中的決策參與度，確保國家科研方向與產業未來需求緊密銜接。推廣“企業張榜、全球揭榜”模式，將產業真問題凝練為科學真命題。支持領軍企業牽頭組建創新聯合體，承擔國家重大科技項目。優化創新資源配置，堅持以企業需求為導向，把平臺、項目、人才、資金等創新資源更多向企業布局，同時賦予牽頭企業在技術路線決策、資源調配、成果轉化等方面的主導權，使其成為貫通從基礎研究到產業化的核心組織者。

四是深化產學研深度融合，促進協同創新。

組建龍頭企業牽頭、高校院所支撐的創新聯合體，推動國家實驗室、大科學裝置向企業開放共享，特別是承擔國家重大任務的企業開放，降低其開展前沿研究的門檻。破除體制壁壘，完善高校、科研院所科研人員到企業兼職或創業的制度保障，鼓勵企業高端研發人才到高校擔任兼職教授、聯合培養研究生，構建活躍的“旋轉門”機制，支持企業設立博士后工作站、與高校聯合培養博士生。

五是營造更加開放創新生態。

完善科研安全審查機制，平衡開放創新與風險防控，建立“可信國際合作”新框架，為企業參與全球基礎研究合作創造良好環境。實施開放科學政策促進數據流通，推動科研基礎設施開放共享與科研數據跨境流動，支持企業“走出去”參與國際科技合作。

從“用科學”到“做科學”，不僅是企業科技創新體系中角色的演變，更是科技創新體系底層邏輯的重構。因此，構建“企業為主導、高校探前沿、政府優生態”的現代創新三角，推動三者協同共生，已成為贏得全球科技競爭的關鍵。對于正致力于實現高水平科技自立自強的中國而言，激發并賦能企業這一關鍵創新主體的科研潛能，不僅關乎一批企業核心競爭力的提升，更關乎國家創新體系的整體未來。展望未來，肯定會有越來越多的中國企業在全球科學發現的版圖上，刻下自己的名字，推動人類文明向未知疆域持續探索，這也是企業使命的進一步躍升。

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