精彩
观点
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北京人形机器人马拉松比赛，首次将高技术研发置于真实复杂环境中进行动态验证，搭建了一个开放的技术试验场，连接起科研端、应用端和资本端，成为创新生态中“验证—反馈—迭代”机制的典型案例。
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引导长期资本与耐心资本进入技术前沿领域，完善创业投资税收优惠、退出渠道设计等制度支撑，使资本真正成为激活创新链条的关键变量。
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加快构建多类型、复合式的验证机制，支持高风险前沿技术在真实或准真实环境中的反复打磨，实现“从可行到可用”的关键跃迁。
当前，人工智能已经成为引领新一轮科技革命和产业革命的战略性技术，正深刻改变人类生产生活方式。4月25日，中共中央政治局就加强人工智能发展和监管进行第二十次集体学习。习近平总书记在主持学习时强调，面对新一代人工智能技术快速演进的新形势，要充分发挥新型举国体制优势，坚持自立自强，突出应用导向，推动我国人工智能朝着有益、安全、公平方向健康有序发展。在此之前的4月19日，在北京亦庄举办的全球首场人形机器人半程马拉松吸引了20支机器人队伍与9000余名人类选手同场竞技。
人工智能的快速发展，背后是我国创新生态的构建。那么，顶层设计如何为创新生态筑基，创新链与产业链如何深度耦合，技术验证如何驱动商业化落地？本期《锦观智库》就相关内容采访上海市社科院经济研究所研究员张晓娣。
顶层设计与政府引导
构建创新生态系统的基础支撑 推动产业由实验室走向市场
锦观智库：创新生态的构建离不开政府在顶层设计中的主导作用。在创新生态构建过程中，顶层设计如何构建创新生态基础，政府如何引导推动产业由实验室走向市场？
张晓娣：北京全球首场人形机器人半程马拉松，这场别开生面的“人机共跑”赛事，不仅是对机器人感知、控制与续航等关键能力的极限测试，更是对人工智能与先进制造技术的一次全链条式公共验证。它首次将高技术研发置于真实复杂环境中进行动态验证，搭建了一个开放的技术试验场，连接起科研端、应用端和资本端，成为创新生态中“验证—反馈—迭代”机制的典型案例。
我们说，创新生态的有效运行不仅依赖单点技术突破，更取决于制度设计、链条贯通与场景牵引等系统性要素的协同发力。唯有从顶层设计出发，推动创新链与产业链融合，通过技术验证实现商业化应用，才能真正形成活力充沛、持续发展的创新生态系统。机器人马拉松作为现实场景与技术前沿深度融合的一次实践，为观察和理解我国创新生态系统的运行逻辑提供了有价值的切入视角。
制度安排与政策引导能够系统谋划创新战略、明确重点领域和发展路径，有助于各类创新主体协同推进，提升科技成果转化效率。目前顶层设计仍存在政策碎片化、激励机制不足、产业扶持不均等问题。未来亟须构建系统性、贯通式的创新政策体系，形成覆盖全链条的支持机制，加快前沿技术的产业化落地。
区域创新生态的完善离不开产业集聚与空间布局的优化。北京亦庄作为国家级机器人产业集聚区，本身已形成了较为完整的创新生态雏形。需要进一步优化区域创新布局，结合各地资源禀赋、产业基础和人才结构，引导科技、资本、人才等关键要素向最具潜力的节点区域集聚，形成“高端引领—专业支撑—资源共享”的网络化创新体系，实现区域联动、优势互补、协同高效的创新生态格局。
推动基础设施与平台建设，是提升创新生态系统整体效能的关键抓手。目前，我国在平台建设广度上已取得积极进展，孵化器、科技合作基地、中试平台、创新产业园等多类创新载体持续扩容，23个国家新一代人工智能开放创新平台涵盖基础软硬件、脑机接口、量子计算、生物智能等关键技术领域，大科学装置如上海光源、蛋白质设施加快对外开放。北京亦庄机器人产业正是依托本地持续完善的中试验证平台和开放测试场景，才能将算法与硬件高效耦合，最终以“马拉松参赛”这样极具传播力的方式对外展示集成成果。要支撑高强度、专业化、多元化的创新需求，应从需求侧优化平台功能定位，推动数据共享、技术验证、标准制定等能力整合，系统构建开放、高效、可持续的科技基础设施网络，在创新生态中发挥更强战略支撑作用。
创新链产业链深度耦合
以资本撬动与技术突破实现创新生态系统良性循环
锦观智库：从创新到产业，这需要企业研发投入与政策支持产业协同效应。具体到人工智能来讲，如何进一步推进创新链产业链的深度耦合？
张晓娣：实现创新链与产业链的深度耦合，是推动创新生态从结构构建走向功能激活的核心环节。资本市场在其中发挥着桥梁与放大器的双重功能，既提供成果转化所需的持续投入，也在机制层面引导技术要素向产业端高效聚合。多个马拉松参赛机器人正是由初创企业联合科研院所研发完成，其技术迭代过程高度依赖早期资本的风险承载能力。需要引导长期资本与耐心资本进入技术前沿领域，完善创业投资税收优惠、退出渠道设计等制度支撑，使资本真正成为激活创新链条的关键变量。
企业作为技术创新的核心载体，是打通创新链与产业链的关键节点。只有这样，企业才能在多层级产业网络中扮演引领者角色，形成从研发到应用的有效闭环。当下“人机共跑”的实现，正是依赖于企业具备核心感知算法、整机集成与能效优化等多项持续的技术突破能力。2024年，我国规模以上高技术制造业增加值同比增长8.9%，远高于规模以上工业及制造业增加值增长率。要进一步着眼于“从企业内部增强原始创新动力”，包括优化研发费用加计扣除机制，鼓励龙头企业设立基础研究中心，并通过财政引导资金撬动企业对前沿技术的中长期布局。
推动创新链与产业链融合，还必须激活政策供给与市场需求的双向互动，使政策资源与真实市场痛点高效匹配。要推动研发导向向市场响应型转变，强化企业在政策评估、项目设计中的参与权，探索动态调整机制，使政策与市场形成“共识—响应—调整”的闭环反馈，推动创新生态系统实现资源配置最优解。
技术验证驱动商业化落地
推动创新生态系统持续演进
锦观智库：所有的创新成果，最终还需要实现产业化，由市场进行检验。如何营造更多的商业应用场景，从而以技术验证推动商业化落地？
张晓娣：技术验证与应用场景的构建是创新成果商业化的重要推动力量。机器人马拉松比赛不仅检验了机器人在复杂环境下的适应能力，更为感知控制、续航系统、行走算法等技术提供了系统性的现场反馈。在更广层面上，创新生态的构建离不开此类高频、开放、跨界的场景平台。现实中，不少技术应用场景依然呈现碎片化、同质化倾向，大量创新成果缺乏中试与实测环节，难以穿越“死亡谷”。要加快构建多类型、复合式的验证机制，支持高风险前沿技术在真实或准真实环境中的反复打磨，实现“从可行到可用”的关键跃迁。
拓展应用场景，不仅有助于技术成熟，更在于激活市场的接受机制与扩散机制，推动创新在终端实现落地生根。全球人工智能领域的风向标分析机构CB Insights调研发现，不少创新产品虽具技术上的突破性，但消费者对其信任度与使用意愿不足，形成“技术已备、市场未启”的局面。这一状况的改善取决于强化“应用—教育—推广”一体化设计，借助教育体系、媒体传播和行业联盟的协同力量，构建公众与终端用户对新技术的认知链、信任链与使用链，为创新生态夯实市场基础。
应用场景的持续拓展还需要政府和企业在商业模式探索方面进行积极协作，形成技术研发、场景应用与商业模式之间的协同发展机制。大量初创型科技企业“商业逻辑”的理解与设计能力偏弱。基于运营场景的盈利路径探索在机器人及AI领域尤为重要，这决定了产品的规模化复制与投资吸引力。要推动“技术—场景—模式”三维联动，鼓励企业在技术验证阶段即嵌入商业模型预演，同时通过试点应用、政府采购、平台补贴等方式，降低早期商业模式探索风险。推动“政策引导+企业试验+用户参与”三位一体的机制落地，将应用场景从“展示窗口”升级为“生态母体”，以场景牵引加快技术成熟、商业闭环和产业进化的全过程，加速我国创新生态从“政策驱动”向“市场内生”全面转型。
成都日报锦观新闻记者 钟文