推动科技创新与产业创新深度融合，是党中央基于我国当前经济发展阶段和发展重心作出的重大战略部署，是实现高质量发展的内在要求，是以中国式现代化全面推进强国建设、民族复兴伟业的关键举措。新时代以来，党中央把科技创新摆在国家发展全局的核心位置，深入实施创新驱动发展战略，以科技创新引领产业创新，不断将科技创新成果应用到具体产业及其产业链上，现代化产业体系加快完善，在全球创新链产业链中的地位不断增强。科技创新与产业创新深度融合是一项复杂的系统工程，既涉及宏观层面的战略布局，又与微观层面的技术、人才、资本、数据等要素协同融合密切相关。当前，传统的“科研—转化—应用”的单向线性研发模式日益被科学智能时代的多元协同、交叉融合的创新模式所替代，加之市场分割和各地产业发展水平不一，在深入推进科技创新和产业创新深度融合过程中，仍存在一定的瓶颈。

一、科技创新和产业创新深度融合面临的主要瓶颈

       

（一）宏观层面存在结构性瓶颈

一是创新周期与产业节奏的异步性。根据长周期理论，技术革命周期与产业变革的非同步性，传统的技术革命需经历“科学发现—技术验证—产业应用—模式重构”的完整链条，而产业创新对技术革命的响应存在时滞。在当今科学智能时代，人工智能、大数据、云计算等新一代信息技术的发展，导致科技创新周期显著缩短，新技术涌现速度超过产业消化能力，出现了“创新断层”现象。例如，人工智能技术的爆发式发展与制造业自动化改造的渐进性之间形成矛盾，导致融合进程缓慢。二是区域创新与产业转移的耦合度低。我国地域间科技创新和产业创新差距大，融合程度低。有的地区研究型大学和科研机构集聚，拥有丰富的科技创新资源；有的地区虽然科技创新资源相对缺乏，但产业创新能力强，集聚了很多科技型企业。工业和信息化部的数据显示，我国中西部有高校、科研院所集聚的基础研究优势，但与沿海产业集群（如长三角半导体产业）存在地理割裂，导致技术转化率不足20%。三是高质量科技供给不足，产业需求导向的科研项目较少。“从0到1”的重大原创性、颠覆性创新较少，基础研究经费占比长期偏低。2025年，我国基础研究投入占全社会研发经费比重约为7.08%，但仍低于美国（16%～18%）、日本（12%～15%）和欧盟（成员国平均19%）。《中国科技成果转化年度报告2025》显示，我国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，服务产业创新明显不足。

（二）企业科技创新主体地位不高

一是企业科技创新主体地位还不牢固。创新是作为市场主体的企业的重要职能之一。在“政产学研用金”六位一体的创新协同过程中，存在明显的“单位墙”，目标导向各不相同，比如高校科研院所的科技创新多聚焦学术成果、企业则以能够带来产出的产业创新为主，因此不同主体的创新协同往往以产学研合作、技术转让、研发外包等外部协作为主。企业直面市场竞争，对产业痛点及技术需求最敏感，是将科技创新转化为新质生产力的主体。但由于科研管理体制改革还不够深入，还存在政府主导、高校科研院所引领甚至由资本决定的科技创新现象，企业参与科技创新的渠道并不畅通。具体表现为，企业在国家重大科技项目立项、资源分配以及重大科技专项的决策中参与度较低，围绕企业需求的国家重大科技项目凝练机制仍有待健全。根据2025年研发投入强度（2.8%）测算，当年我国企业研发投入将超过80%，但企业承担国家科技攻关项目比例仅在40%左右。二是企业科技创新主体实力不强，导致产业需求端对科技创新的牵引作用不够突出。一方面，企业所占有的科创资源较少。随着科学发现不断推进，科技创新日益需要重大仪器设备和实验室平台支撑，但目前依托或布局于企业的此类资源较少。另一方面，长期以来，我国企业对科技创新投入不多、具有自主知识产权的科技创新积累不够，不少行业依靠低成本要素投入和技术引进模仿的产业创新，由此逐渐形成了“引进—消化—吸收—再创新”的跟随式科技创新“路径依赖”。这种路径依赖虽实现了总量规模的快速扩张，但既无法发挥科技创新对产业创新的引领作用，又不能起到产业创新对科技创新的牵引作用。三是各类创新主体创新内在动力尚未充分激发。央国企有创新的能力，但由于仍存在管理机制、考核机制、激励机制、监管机制等方面的约束，缺乏足够的创新动力。民企有创新的动力，但由于在科研项目、创新融资、政府采购和创新应用场景开发上对民企尤其是科技型中小企业的扶持力度不够，导致其缺乏应有的创新动力。虽然新型研发机构成为新的市场化创新主体，但其作为事业类新型研发机构（不定行政级别、不定编制、不受岗位设置和工资总额限制，实行综合管理）在体制机制方面缺乏后续制度支持，尤其是在机构注册、财政经费支持和人员聘用方面缺乏上位法规范，导致其规模无法发展壮大。

（三）企业缺乏足够的创新要素，关键要素融合能力不强

从人才要素看：一是缺乏高端科技创新人才。人才是创新的第一资源。我国高水平科研人员主要集聚在高校科研院所，呈现出“体系内集中、企业端薄弱”特征。企业研发队伍中，高中级人员比例仅为48%，而高校科研院所这个比例均超过70%。据《2025中国科技人才发展报告》，我国芯片、量子计算等领域顶尖人才仅能满足需求的30%。二是企业对人才的吸引力不足。科研机构仍以论文为评价导向，缺乏对产业创新的评价指标。企业对基础研究人员的资质认定、职称评定缺乏自主权。据人力资源社会保障部2025年数据，我国产业创新所需的高级技师缺口达120万人。三是人才培养模式滞后，教育科技人才融合度低。高校学科设置僵化、教材陈旧无法适应科学智能时代科技创新快速迭代发展趋势，存在“用过去的知识，教现在的学生，去解决未来的问题”现象。四是人才在高校科研机构与企业间流动不畅。大部分人才被局限在高校科研院所固定岗位，缺乏灵活的用人机制，存在“人才不够用和不被用”并存情况，缺乏人才市场化配置机制。比如，中美两国集成电路人才在高校、科研院所、企业的比例分别为6∶3∶1和1.6∶1∶1。

从资本要素看：资本是创新的重要资源，不论是“从0到1”的创新策源、“从1到10”的样品研发，还是“从10到X”的产品商品化的全过程，都离不开资本要素的全周期支持。我国以银行为主的间接融资体制，无法满足高风险、高回报、长周期特征的科技型企业的融资需求。一是资本期限错配，“短钱长投”矛盾突出。我国科技创新的长期资金供给不足，保险、养老金等长期资本仅占创投规模的15%，美国为45%，硬科技项目平均融资周期需8～10年，但国内基金存续期普遍为5～7年。二是银行投贷联动不够，信贷适配性低。科技企业无形资产占比超70%，但银行抵押贷款中专利质押率不足5%。

从数据要素看：科学智能时代，数据成为重要的创新资源，目前，我国存在“数据孤岛”现象，缺乏支撑科学创新所必需的科学数据共享平台。此外，目前我国的数据要素还面临“二重性”的产权困境，成为创新的“拦路虎”。一是存在数据事实主体和记录主体“两个主体”。二是相应地衍生出“两种权属”：与其他创新要素一样，数据要素具有所有权、占有权、经营权等“一般权利”，还有独特的隐私权、许可权、复制权等“特殊权利”。要在两个主体间和两类权属间予以定价并进行市场化分配，变得十分困难，缺乏理论依据和实践探索，制约了企业科技创新与产业创新能力的培育。

从知识产权要素看，科技创新的成果主要体现在知识产权等方面，但由于其是一种无形资产，企业整合知识产权要素存在“三难”现象：一是市场化界定难；二是在“政产学研”联合研发过程中，知识产权权属分配难；三是知识产权保护难。

二、对策建议

       

（一）充分发挥举国体制优势，完善有组织科研，化解结构性瓶颈

一是加强党对科技工作的集中统一领导，完善区域创新资源布局，构建协同高效的决策指挥体系和组织实施体系，凝聚推动科技创新与产业创新深度融合的强大合力。二是顺应科技创新范式变迁，加快研发中心向科技与产业创新联动的创新中心转变。构建“创新飞地”协同体，通过数据共享平台压缩技术迁移周期，增强创新周期与产业创新的同步性。三是建立全国统一大市场“技术成熟度雷达图”，动态匹配各地产业需求。

（二）加快体制机制创新，强化企业科技创新不同环节的主体地位

一是聚焦科创策源，建立“产业出题、科学答题”的源头牵引机制，重塑“从0到1”科创策源环节。科创策源不仅包括自由探索的基础研究，也包含目标导向的应用基础研究。要完善企业主导的科技攻关任务承担机制和产业需求导向的基础研究选题机制，由产业界提出关键核心技术难题和前瞻性需求，构建“企业出题、高校答题、政府助题”的联合研究模式。强化企业投入基础研究的财税优惠，提升其资金投入动力。降低企业获取“从0到1”研发资源的条件，将国家实验室、大科学装置等科技创新基础设施更多地布局于企业，鼓励企业与高校共建实验室、联合研究中心，实现资源共享，增强企业创新主体能力。二是聚焦关键技术攻关，构建“风险共担、利益共享”的中试与工程化平台，打通“从1到10”成果产品化环节。发挥科技领军企业对产业链整合优势，支持其设立风险投资基金，通过天使基金、S基金强化其补链强链的作用。设立国家级科技成果转化基金，与地方、社会资本形成联动，重点投资中试阶段。建立产业场景验证平台，为技术原型提供真实的应用环境，推动龙头企业与科研机构组建创新联合体，开展协同攻关。建立技术标准与产业需求的对接机制，确保技术研发符合产业实际。完善中试基地等中间环节，加速技术从实验室到生产线的转化，加大“大国工匠”等工程师队伍建设。三是聚焦现代产业体系构建，打造以“链主”为核心的开放式创新生态，加速实现“从10到N”环节的产品商品化。强化企业科技创新主体地位是建设高水平创新体系的重要一环，有助于加快建设现代化产业体系，推动高质量发展。发挥我国产业体系齐全、市场规模大，有利于实现规模经济和范围经济的优势，通过内循环带动外循环，加快推动产品商品化进程。打破传统的“闭环研发”模式，鼓励科技领军企业牵头组建创新联合体，充分发挥产业链链主企业的资源整合能力和市场决策影响力，构建一个“技术牵引市场、市场验证技术”的产业创新生态系统。鼓励链主企业向供应链开放应用场景、数据和研发平台，带动上下游企业协同进行产品迭代与工艺优化。对牵头制订国际技术标准、共建开源社区的链主企业给予政策支持。

（三）通过市场化方式，增强企业融合各类创新要素的能力

企业是市场主体，创新资源的市场化配置有助于企业整合各类创新资源，推进科技创新与产业创新深度融合。

第一，强化企业配置创新人才能力。一是提升企业人才吸引力。赋予企业人才资质认定、职称评定自主权，优化企业基础研究人才激励机制，促进更多科研人员向企业集聚。二是创新人才培育模式。鼓励企业与高校科研院所联合探索“企业学分银行”做法，优化企业人才培养模式，实现课程与岗位能力标准直通；探索“科学家+创业者”的高端人才培养模式。三是畅通人才流通渠道。创新企业与高校科研院所间的人才“旋转门”、企业高校“双聘”和“学术休假”等制度吸引人才，鼓励科学家到企业开展基础研究，提升产业界整合学术界人才的能力。

第二，增强企业创新前端的融资能力。探索风险共担的政府种子资金和S基金创新投入模式，并承担中小型民营企业研发的初期风险。设立“耐心资本”引导基金和有助于产业创新的各类长周期产业基金。支持金融投资公司发展，鼓励银行探索对科创企业提供“贷款+期权”组合融资的投贷联动模式，扩大具有硬核技术企业的“科创板”上市规模。

第三，加快数据确权和资产化市场探索。一是在发展中解决数据确权问题。加快经世济用的数据理论研究，服务企业大胆试、大胆闯的实践探索。二是搭建全国统一的科学数据平台，打破信息孤岛，加快推进韧性AI驱动的数据整合与智能应用。通过韧性AI技术实现跨机构、跨系统数据的标准化处理，建立统一数据标准，消除数据冗余与不一致性，提升数据质量，为科技创新提供大数据支持。三是完善数据交易制度。加快国家级数据交易所建设，完成数据交易制度，形成全国统一的创新应用市场。

第四，创新知识产权在不同科技创新主体间的市场化分成模式。借鉴曾主导研发ASML的比利时微电子研究中心（IMEC）知识产权分成模式和权责清晰的合作规则，按产出来源和贡献度，明确关键知识成果归属，激励企业面向未来产业和颠覆性技术加大基础研究投入。IMEC的具体做法是，将合作研发形成的知识产权分成四类：一是IMEC排他性源头创新形成的知识产权。二是IMEC与合作机构共享有限使用的知识产权。三是IMEC与合作机构无偿共享知识产权，如芯片代工制造商产生的相关知识产权。四是合作机构排他性知识产权，IMEC及其他合作机构以专利许可获得使用权。由此，既提升了参与者创新能力，又增进了IMEC对产业创新资源的整合能力。