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當然，綜合評價一個國家的科技創新能力，也不能單看科研機構的情況，企業的研發投入也是非常重要的參考指標。

這里我援引美國非盈利性公共政策智庫信息技術與創新基金會（Information Technology and Innovation Foundation）于2023年7月公布的報告《創新之戰：中國如何在企業研發上取得對美優勢》（“Innovation Wars: How China Is Gaining on the United States in Corporate R&D”）。該報告考慮了企業規模大小的差異以及中國企業勞動者相對低的工資收入水平，采用了根據歐盟統計的全球2500強企業研發投入數據，依照規模大小和工資水平矯正的歸一化后的行業集中度參數，對比中國和美國在九個不同工業領域的企業研發投入，得到表5（原報告表2）：

應該說，中國企業在軟件和計算服務、藥物和生物技術的研發投入相對少于美國，是符合我個人認知預期的。在國防工業上，美國投入遠大于中國也不奇怪，這從兩國國防開支占GDP的比值，也很容易得出類似結論。不過從產出來看，近些年我國國防科技突破很快，航天領域從實際表現（包括空間站建設、探月工程等方面的進展）上來看也明顯領先于美國，因此這方面中國的經費投入相對較少顯然沒有限制我國持續進步。

近些年，我國企業加大了對半導體類的電子和電氣設備的投入，相信未來若干年我們還會看到更大的進步。在汽車和配件領域，中國企業的投入已經超過美國，尤其是電動汽車領域，相信中國相對美國進一步擴大領先優勢完全不是問題。在非傳統能源方面，中國相對美國的領先優勢應該不會是紙面上的1.2倍（0.6/0.5）。

工業領域方面，我國的主要劣勢應該還是集中于軟件、半導體技術和生物醫藥。在工業軟件方面，我國還需要依靠持續長期的投入來逐漸追趕差距。在我個人更熟悉的光物理領域（盡管我已經不從事相關研究工作），我了解到長春光機所也推出了我國自主研發的通用光學設計分析系列軟件——長光雜散輻射分析軟件V1.0正式版，解決了國產光學設計軟件有無的問題。因此我有信心，我國會在更多的細分工業領域逐步實現國產替代。半導體技術方面是我國重點投入的領域，我個人對此了解相對更有限，就不多說了，但整體上我看好國內的發展。

對于生物醫藥、生物和醫學技術領域，我國相對競爭力較弱，在科學研究領域其實也是比較明顯的。美國在這方面的領先優勢，從美國國立衛生研究院僅憑這個相關方向就能夠進入高被引學者人數全球前四，就可見端倪。

關于中美兩國的科技競爭，一個頗受大家關注的熱點領域就是人工智能了。在這方面，我援引中國科學院院刊最近發表的針對兩國頭部企業的一項比較研究《中美兩國人工智能頭部企業研發和創新的比較分析與啟示》，來分析下中美兩國的差距。

在專利方面，該研究收集了截止至2023年4月4日，在過去5年內兩國頭部企業獲得授權的人工智能國際發明專利，基于專利總數、專利被引證的總次數、專利被轉化的總次數、專利的海外同族專利總數和專利的權利要求總數五個指標進行綜合評價（見下表6）。

從表6可以看出，中國對比美國頭部企業在人工智能國際發明專利方面，除去斷崖式領先的IBM，單純從數量上來說并無明顯劣勢，但在專利要求總數上，尤其是專利平均被引證次數以及專利轉化次數上存在劣勢。該研究還對比了兩國頭部企業學術論文發表的相關情況（總體而言，在國際學術論文發表上，中國相對美國的頭部企業也處于劣勢），并分析了企業合作高校或科研機構的對比情況。考慮到對于企業技術研發而言，專利技術優先次序高于學術論文，這里就不一一貼出，感興趣的可以自行點擊給出的鏈接查閱（文章為開放獲取）。

我個人認為，這項中美人工智能企業技術實力對比研究存在一個瑕疵，即忽略了產品本身。就企業而言，技術研發的目的是為了提供有競爭力的產品或者服務，申請專利授權的目的也是為了保護自身的產品或服務中所涉及的知識產權。盡管專利評價當中涉及所謂的專利轉化的內容，但轉化次數這種評價指標依然顯得十分抽象。

作為對比，百度旗下的蘿卜快跑已經在多個城市開始了自動駕駛出行服務的商業化運營。而美國乃至其他任何國家，尚無提供同類型商業化運營的人工智能產品問世。與之類似的，是波士頓動力開發的大狗機器人商業化一直不成功，而宇樹科技的機器狗Unitree Go2在我國已經被納入軍備采購，在中柬2024聯合軍演中背著槍進行沖鋒射擊了。因此，我個人認為中國科學院院刊所發表的這篇對比研究論文，恐怕很難給公眾展示真實反映兩國企業技術實力對比的整體形態。

表6：中國和美國前十大人工智能企業獲得授權的專利情況

最后，我打算稍微展開一點，簡單討論一下我國目前科研體制存在的問題。

從自然指數為代表的高影響因子雜志所代表的科研實力來看，我國已經具備跟美國直接競爭領頭羊地位的能力，但從全球高被引學者人數的角度，我們的落后還比較明顯。我個人認為，這和我國科研體制鼓勵以雜志影響因子作為評價標準關系密切。這一點我在疫情期間回國從事學術工作的兩年當中，也有直觀的感受。

盡管破“五唯”（唯論文、唯帽子、唯職稱、唯學歷、唯獎項）的講法聽得很多，但實際操作中，論文發表所在雜志的影響因子是評職稱、人才級別（所謂“帽子”）和獎項的基礎。至于博士學歷，幾乎算是默認條件，至少對于新晉實驗室負責人而言都一樣，影響很小。

論文是否發表在高影響因子雜志上，以及這樣的論文數量，是所有評價標準的重中之重。因此，選擇去開拓荒野，走沒人走過的路，做冷門研究是風險極大的，只有極少已經獲得充裕的資源、功成名就的人才敢這樣選擇，無名小輩根本不敢，幾乎想都不會想去嘗試。但要改變這個現狀極難，原因也很簡單——如果你連在高影響因子的雜志上發表論文都做不到，誰能相信你能開拓一個新的、有價值的領域，引領全世界的學者跟在你屁股后面做研究呢？

我能想到的有助于打破這個局面的方式，是包括在資助申請時，偏向那些做出類似水平的工作，但明顯掌握資源更差更少的人。比如A把論文發在高影響因子的雜志上，B也做到了，但B是在更不出名的小單位，職稱更低，經費更少，缺少幫手和有名的合作者這樣的條件下做到的，在A和B寫了相似的課題經費申請書的情況下，評審人選擇優先資助B而不是A。

而對于那些就職于知名度更高，有著更鮮亮名頭的科研機構的學者，應該激勵他們進入無人區，去解決更困難、挑戰更大的問題——比方說武漢物理與數學研究所的周欣，花費10年解決傳統核磁沒法對肺部成像這類的問題（CT能對肺成像，但因為電離輻射存在一定的誘導癌癥的風險），而不是把他們也吸引到但凡給錢給資源誰都能做得了，以至于需要拼人力多寡和速度就能發表高影響因子雜志的論文這條賽道上。但這意味著要打破現有的學術團體利益分配格局，談何容易？

此外，眼下國內學術界還普遍存在論文署名混亂的現象，包括但不限于因為各種利益交換，把沒有做出任何實際貢獻的人列為作者甚至重要作者；把應該提供研究指導，但沒有付出實際勞動的導師列為一作，而把實際付出最多勞動的學生放在二作或者共同一作位置上等等情況。這樣的操作不利于形成良好的學術氛圍，也不利于激勵年輕人去挑戰難題，反而容易讓年輕人樹立起科研工作不過是追逐個人利益工具的不良認識。

當然，即便不做任何改革，我個人認為，以中國現在的人才供給優勢和奮斗精神，中國依然可以做到在引領性的各個領域研究取得更大的進步，逐漸成為世界無可爭議的創新領頭羊。是否對評價標準做出改革，更多的差異恐怕只存在于所需的時間和效費比上。

參考資料：

自然指數2024：

https://www.nature.com/nature-index/research-leaders/2024

科睿唯安2023年度高被引學者排名

https://clarivate.com/news/clarivate-reveals-worlds-influential-researchers-in-highly-cited-researchers-2023-list/

香港8大高校未來3年獲撥600億港元 港大補助金最多

https://edu.cnr.cn/list/20181214/t20181214_524449160.shtml

清華大學2024年度部門預算：

https://www.tsinghua.edu.cn/__local/0/D4/86/5F21221C360E79B84010696D170_1A92AF2A_DB354.pdf

中國科學院部門2024年預算：

https://www.cas.cn/xxgkml/zgkxyyb/czjf/ysjs/202403/P020240326569162696077.pdf

哈佛大學2022-2023年財年報告

https://finance.harvard.edu/files/fad/files/fy23_harvard_financial_report.pdf

Innovation Wars: How China Is Gaining on the United States in Corporate R&D

https://www2.itif.org/2023-us-china-corporate-rd.pdf

中美兩國人工智能頭部企業研發和創新的比較分析與啟示

http://old2022.bulletin.cas.cn/publish_article/2024/6/20240612.htm

點亮肺部?國產高端磁共振裝備的攻堅路

https://www.cas.ac.cn/cm/202407/t20240719_5026456.shtml

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