场景驱动的创新与高科技发展方向
熊彼特创新经济学关于创新的驱动力，是商业利润；即在追求商业利润的驱动下，企业家将一种关于生产要素和生产条件的全新组合引入生产体系，包括开发新技术、新产品、新原料渠道、开辟新市场或革新组织管理模式。还有“科学牵引型创新”理论，认为创新是被科学的发展来牵引的。代表者瓦尼克·布什。在他所撰写的《科学：无穷的前沿》报告中认为，是基础研究的进展，带动了技术创新。但哈佛大学教授卡特希•那拉亚那穆提等，在《技术科学革命的起源：反思研究的本质和培育》一书中指出，布什的观点是一种错误的观念。事实上，科学研究和工程研究互为动力，在发明与发现的循环中相互推进。
最新的关于创新驱动力的理论，是一种关于“场景驱动的创新”(Context-Driven Innovation)理论。即以场景为载体，以使命或战略为引领，驱动技术、市场等创新要素有机协同整合与多元化的应用。这种理论本质是需求牵引型创新理论，但将需求牵引又往前溯源了一步：即需求的来源是场景。也就是说，先有应用的场景，然后由场景推导出需求。以满足需求生成愿景即使命或战略，然后由愿景来驱动创新，形成新技术，推动新市场。
场景驱动型创新理论主要有三点：
一是基础研究的地位。基础研究是源头创新成果，非常重要。但在场景驱动创新理论看来，基础研究亦是基于对人类文明进化过程中产生的重大需求提出的科学问题所驱动的。基础研究是一种“奢侈品”，世界上只有少数已经在高科技领域步入无人区的发达国家才有真正的对基础研究的需求，因为必须靠着基础研究指导才能在无人区探路。而广大的发展中国家，不仅因未真正进入科技发展最前沿而无法提出真正的原始创新需求，而且既没有基础研究的迫切性，也没有丰富资源支撑。因此，首先应该把资源集中于应用研究或应用基础研究，应用研究是真正的需求驱动，而应用基础研究是场景的驱动。
历史的规律也往往是，后发国家在起点较低、资源有限条件下，一开始只能专注于应用研究；新兴工业化国家如日本、德国等国在实现了现代化后，有条件在从事应用研究的同时关注应用基础研究及部分基础研究。只有欧美等发达国家才在重点进行应用基础研究（即我们常说的“巴斯德象限”）的同时，在基础研究方面一度引领全世界。但目前，由于基础科学的突破产生瓶颈，加之为赢得与中国的竞争，欧美等国仍把研究的重点放在应用基础研究上。
中国的经济与科技在经过新中国成立以来70余年发展之后，已经取得了长足进步并积累了较雄厚的基础。如果说此前我们主要是以直接需求驱动创新，集中于应用研究以解决国计民生中急需的科技问题，那么，从全面建成小康社会目标的实现，以及中国已成为世界科技大国，我们必须把重心放在应用基础研究上，由场景来驱动创新。与此同时，中国在部分高科技领域已进入世界前沿，步入“无人区”即真正有了原始创新的迫切需求，因此必须注意基础研究。当下，我们应该平衡好基础研究与应用基础研究之间的关系，坚定不移把应用基础研究与应用研究放在中心位置，逐渐加大基础研究与原始创新的资源投入比重。
二是信息与智能化时代的创新路径。过去的创新路径，是沿着“基础研究-应用基础研究-应用研究”的线性方式组织的，基础研究的成果走到最终应用需要有很多环节，特别是成果转化，一直是从研究到应用路径中的难题，被称为“死亡峡谷”。但在场景驱动型创新中，从基础研究开始，就直接是瞄准产业问题开展的，源头创新的成果形式已经不是知识形态，而是产品形态，是把基础研究、应用基础研究、产品研究一整套创新链直接压缩在一个组织里，把产学研浓缩在一个产品形态上开展协同。这在人工智能领域表现得特别显著。统计显示，从2002年到2014年，学术界在开发最先进的AI系统方面处于领先地位；但2014年到2022年，32个重要的机器学习模型都诞生在产业界，学术界仅有3个，2023年的数据比例相似，就是这一原因的产物。
近年来，美国科技“七巨头”（苹果、微软、英伟达、亚马逊、谷歌、Meta、特斯拉）的成长及其所带动的美国人工智能领域的快速发展，就是得益于这一创新路径。先进算法、先进芯片以及各种硬件终端及操作系统，都不是高校、实验室或国家研究机构单独研发出来的，而是直接围绕企业最终产品进行协同创新的产物，其中，应用场景是最重要驱动因素。中国华为公司的成功也是因此，即一切围绕形成自主产业体系，缺什么补什么。但相较而言，目前中国高科技领域创新链各环节比较分散以至于成果转化少转化慢现象大量存在。
三是路径依赖。现代高科技发展的驱动在于场景，什么样的场景以及场景的丰富与多样性，最终影响到高科技发展与应用。
尽管美国源头创新非常活跃，但其制造业比例较低，金融等虚拟经济及服务型经济产业比重大。相应地，美国AI主要应用于虚拟经济和IT基础工具，AI技术也是“脱实向虚”，2007年以来硅谷不断炒作虚拟现实（VR）、元宇宙、区块链等，是这个趋势的反映。而中国尽管原始创新相对较薄弱，但因中国实体经济比重高，应用场景远较美国丰富且多样化。所以中国利用AI技术赋能实体经济的前景非常广阔，并有条件形成进一步推动AI算法与物理机理融合的巨大动力。
人工智能技术前沿重要方向之一，为具身智能，即有身体并支持与物理世界进行交互的智能体，如机器人、无人车等。这也是场景驱动创新最具象最易出成果的领域。中国是世界机器人生产与应用大国，亦是无人车与无人机生产与应用大国。工业机器人市场规模连续13年居世界第一，连续两年超过全球市场份额的一半，人形机器人产值近200亿。得益于中国应用场景的丰富性完全碾压美国，这将为我国具身智能以及AI后续发展提供最为强大的动力。而相比较之下，迄今为止，除英伟达之外，美国高科技企业AI投资大规模亏损，通用大模型应用范围十分有限，波士顿动力被迫出售，都是与应用场景有限相关。
创新生态理论与激励机制的重要性
熊彼特的创新理论，从最初单个企业创新，发展到后来的对作为总体的企业及企业家创新的关注，至多关注了市场类型，是“要素创新”理论。尼尔森等人提出的“国家创新体系”，研究了体系创新，尤其是创新链路的畅通以及创新政策；OECD关于创新测试的报告首次提出，创新是一系列互补性资产共同组成的结果，这些资产不仅包括研发，也包括软件、人力资本和新的组织结构。在此基础上，学术界提出创新生态系统概念。这一理论认为，“创新生态系统”是一个由相互连接组织构成的网络，这些网络围绕着核心企业或平台构建，由各类创新主体(包括创新组织、创新物种)与外部环境通过知识、技术、文化等构成，并在此基础上通过创新实现价值创造和共享。这一理论还指出，创新往往在“良好的生态系统”中最为成功，其中最重要的是正确的投?组合与优秀的??资源。而这二者又需要与正确的激励措施相结合。
创新生态理论给发展高科技的启示主要有三条：
第一，创新已不仅仅是依赖于单主体创新，也不仅仅依赖于一个国家政策制度，而是依赖于创新主体所处的环境。这一环境构成了创新主体生长与活动的外在约束，如同树木生长的生态。决定了创新主体创新的活跃程度、资源获得的便利性，特别是创意与创新可获得实现与回报的程度，由此决定了创新绩效。正如《硅谷生态圈：创新的雨林法则》一书所揭示的那样，创新生态远比创新本身重要。“只有在良好的创新生态圈中，才能产生多样性、信任、规则、驱动力这样导向成功的雨林法则，才能催生利他、开放、资源快速流动，政府、私营部门与研究机构（高校）才能进行良性分工，不同背景的创业者、科学家、投资家也才能建立有效连接，并快速建立信任和产生交易。”因此，创建“热带雨林”意味着尽可能提高创新的可能性。
第二，创新生态中最重要的要素是两个：一是投资。高科技领域投资风险程度很高，所以风险投资在创新生态里扮演着重要角色，尤其是两个环节对风险投资的依赖最为迫切。首先是初创公司的成长，依赖于风险投资；再次是成果转化的“最后一公里”，需要风险投资来铺设道路。而风险投资除了私人资本之外，国家作为高科技的风险承担者，以一定的政府基金为引导，引导社会投资流向高科技初创公司，为支撑高科技成果转化与应用进行背书，都是至关重要的。二是人力资源。高科技领域，有新创意与新创造的杰出人才非常重要。一个优秀人才可以带动一个团队，可以引领一个方向，可以开辟一个全新领域。所以，我们说高科技领域的竞争是人才的竞争，此话不虚。
目前，在人才方面，美国在人工智能领域领先于中国。美国保尔森基金会2003年一份报告显示，美国拥有全球60%的顶级AI研究机构，是全球最精英(前2%)AI人才的首选就业目的地，57%的最精英的AI人才首选在美国就业。数据还显示，中国是全球最大的顶级AI人才输出国，在中国接受本科教育的顶级（前20%）AI人才占全球47%，在美国获得博士学位之后，77%选择了留在美国工作。表明美国对人才的吸引力高于中国。但中美两国人才差距有可能缩小。根据报告，2022年中国培养的全球顶级AI研究人员比例升至47%，较2019年的29%有了大幅提升。其中最精英的（前2%）AI人才现在有26%出自中国，美国是28%，两者非常接近。与此同时，由于美国限制中国STEM（科学技术工程数学）专业留学生，加之美国出台针对科技界的“中国法案”，2022年有28%的顶级AI人才选择愿意在中国工作，而2019年仅有11%。
在投资方面，2023年，亚马逊、Meta、谷歌、微软在资本支出和研发费用上的总投入分别达到了1357亿美元和1967亿美元，同比增长47%和14%，而阿里巴巴、百度和腾讯的资本支出和研发投入总和为929亿元人民币和1450亿元人民币，同比变化为-17%和3%。从科技公司市值看，截至2025年4月，美国“七巨头”总市值达17万亿美元（约合人民币123万亿元），占标普500指数总市值的1/3。中国“七姐妹”（腾讯、阿里、小米、中芯国际、比亚迪、京东、美团）总市值约1.45万亿美元，仅为美国七巨头的1/11量级。对于以估值为基础的各类风险投资来说，中国科技公司市值近年来的萎缩，不是一个好的迹象。但2025年年初，随着杭州“六小龙（深度求索、游戏科学、宇树科技、云深处科技、强脑科技和群核科技）”的强力崛起，中国高科技公司估值正快速上升；相反，美国高科技公司估值从最高处跌落。显示此前美国高科技领域泡沫化明显，而中国高科技公司前景正走向乐观。
第三，正确的激励政策是根本。正确的投资组合与优秀的人才，都需要有正确的激励政策。最重要的是激励相容政策，即让所有的付出能够匹配相应的回报；这样才能够鼓励社会资本投资到高科技领域，能够激励人才全身心投入创新创造活动中。硅谷之所以能够吸引全世界高达30%的风险投资和高达60%的最优秀AI领域人才，产生一大批诸如马斯克、黄仁勋、苏姿丰等移民创新领袖，就是依赖于这里每一笔风险投资及每一个创新创业活动，都能产生即时或长远的效果，让投资者与人才产生价值感与归宿感。
中国要建设成为世界科技高地与科创中心，资金密度和精英科技人才密度的发挥程度是关键。而要长期吸引资本，激发人才，生态至关重要。生态好，资本和人才就会汇聚过来，创新就会自发涌现并长盛不衰。
创新经济学新发展及中美比较对我国高科技发展的几点启示
以创新经济学新发展为框架进行比较，中美在高科技竞争中目前拥有各自的优势。
就美国而言：拥有先发优势；在市场经济背景下搞“有组织科研”具有经验；在源头创新上领先；在算力与数据基础设施方面暂时领先；在创新生态营造上领先于中国。
就中国而言：拥有赶超经验；在发挥新型举国体制优势上正积极探索；应用场景丰富而在应用创新与产业化上有可能领先于美国；在传统基建上已大幅领先于美国。
当然，中美目前最大的差距仍可能在创新生态上。中国必须更加注重创新生态构建，以吸引足够的人才与资本投入。
创新经济学的发展，对中国高科技发展的启示主要有以下几点：一是中国必须在世界高科技领域有自己的强大竞争力。美国在高科技领域对我的极限竞争，是挑战也是机遇,倒逼中国更坚定走独立自主的科技发展之路。二是中国必须更好发挥新型举国体制的优势。在制定国家科技发展战略、在推动军民一体化科技协同发展、在汇集资源避免“内卷式”竞争、在推动建立上下游贯通的产业链与创新链、在构建和投资于统一的强大高科技基础设施以及维护高科技领域安全与风险防范等方面，发挥好政府主导与市场主体双重积极性。三是坚持场景驱动的创新不动摇。我国的优势在实体经济，制造业全球产业门类最齐全，体系最完整，特点是场景多、数据量大；要坚持创新链与产业链相结合融合，围绕产业链布局创新链，以创新链强固产业链。四是坚持营造有利于投资者与创新人才汇聚的良好创新生态。要特别注重维护有利于耐心资本投资及成长的大环境，注重发挥好政府基金引导作用；形成在以信任为前提下激发科研单位和科技人员活力的机制，最大限度保障科研人员自主权，最大限度保证科研人员不被非科研活动所干扰，健全尊重规律、尊重科学、尊重创新的科研领域治理价值导向。
结语
2024年2月6日的《纽约时报》曾发表美国著名保守主义作家罗斯·杜萨特（Ross Douthat）的一篇题为《只有美国才能拯救未来》的文章。预言两代人之后的世界，美国仍是真正的创新活力源泉，在美国南部和西部将兴起“新浮士德文明”“一个从休斯敦到旧金山狭窄地带的城市蔓延开来的新美国”。这实际上是说美国借助其人工智能领域先发优势，在“人工智能造神”的优势下，自身将被打造为“人造上帝”，使得其他国家尤其是中国在技术上进而在精神上全方位臣服于美国，而美国也借此继续塑造和定义世界的未来。
但不到一年，DeepSeek的横空问世，让美国人震惊不已。在高科技博弈这个“上甘岭”，中国有“谜一样的东方精神”。这种精神，就是毛泽东同志说的，我们中华民族有同自己的敌人血战到底的气概，有在自力更生的基础上光复旧物的决心，有自立于世界民族之林的能力！也是习近平总书记强调的，不信邪，不怕鬼，不畏强敌，向死而生；勇于斗争，敢于斗争、善于斗争！我们完全有信心，中国一定能够建成为世界上最伟大的科技强国！
（编辑 尚鸣）
