鄒昀瑾

(清華大學(xué) 公共管理學(xué)院,北京100084)

0 引言

隨著人才強國戰(zhàn)略的深入實施,青年人才在推動科技創(chuàng)新中的重要作用日益凸顯,已經(jīng)成為促進科技進步和社會發(fā)展的關(guān)鍵力量。習近平總書記指出:“支持青年科技人才挑大梁、擔重任,不斷壯大科技領(lǐng)軍人才隊伍和一流創(chuàng)新團隊。”中共二十大報告也首次提出,教育、科技、人才是全面建設(shè)社會主義現(xiàn)代化國家的基礎(chǔ)性、戰(zhàn)略性支撐。在此背景下,如何推進青年人才引領(lǐng)的科技創(chuàng)新,成為中國式現(xiàn)代化建設(shè)的重要命題。

縱觀我國青年人才的發(fā)展培養(yǎng)歷程,從簡單的數(shù)量擴大、重科研成果等單一指標評價,到以產(chǎn)業(yè)需求為導(dǎo)向的人才培養(yǎng),體現(xiàn)了人才發(fā)展目標的不斷調(diào)整與演變。青年科技人才也不例外,從關(guān)注科技人才知識技能提升,逐漸轉(zhuǎn)向關(guān)注其創(chuàng)新精神、團隊協(xié)作能力,特別是知識生產(chǎn)與多元互動能力。在此過程中,我國科技發(fā)展歷經(jīng)動能轉(zhuǎn)換與范式變革,以多模態(tài)、大模型、大數(shù)據(jù)為代表的技術(shù)正不斷涌現(xiàn),科技創(chuàng)新治理機制逐步形成[1]。青年人才知識生產(chǎn)與多元互動的重要性日益顯現(xiàn),為科技創(chuàng)新提供了新的動力和視角。青年人才通常擁有更高的靈活性和適應(yīng)性,對新科技的發(fā)展趨勢具有敏銳的洞察力,且敢于嘗試新方法,愿意接受和應(yīng)用新技術(shù),這種開放和探索態(tài)度有利于推動創(chuàng)新。許多青年人才接受過良好的教育和訓(xùn)練,其年齡優(yōu)勢也能為科技創(chuàng)新提供持續(xù)性投入。然而,現(xiàn)有研究大多關(guān)注科技創(chuàng)新中的府際關(guān)系、資源重組及結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型,對于青年人才在創(chuàng)新過程中的主動性和驅(qū)動能力的回應(yīng)明顯不足。因此,如何理解青年人才在科技創(chuàng)新中的行動邏輯,并構(gòu)建有效機制推進創(chuàng)新,值得深入探討。

為此,本文結(jié)合新時期我國青年科技人才特點,深入剖析青年人才科技創(chuàng)新的成功經(jīng)驗,提煉出蘊藏其中的行動邏輯,為創(chuàng)新實踐提供理論支持。在文獻梳理的基礎(chǔ)上,從過程性和主體性視角構(gòu)建知識生產(chǎn)—多元互動分析框架,基于3個典型案例解析不同類型的創(chuàng)新路徑。進一步歸納青年人才引領(lǐng)科技創(chuàng)新的行動邏輯與運作機制,為科技創(chuàng)新提供有益的理論及實踐啟示。

1 文獻梳理與分析框架

1.1 已有研究的解釋

科技創(chuàng)新作為推動經(jīng)濟社會發(fā)展的重要動力,其發(fā)展過程深受人才的影響,尤其表現(xiàn)在人才參與、培養(yǎng)及協(xié)同互動方面。學(xué)界從不同視角探討人才與科技創(chuàng)新間的關(guān)系,為本研究提供了全面的理解和洞察。已有研究主要有兩種分析視角:一是從人才本身的特質(zhì)和能力出發(fā),探討其如何成為科技創(chuàng)新的內(nèi)在驅(qū)動力;二是從人才與外部環(huán)境互動角度,著力解釋人才如何與政府政策、資本市場相互作用,共同塑造科技創(chuàng)新發(fā)展格局。

一些研究從人才的內(nèi)在特質(zhì)和能力視角,探索其在科技創(chuàng)新中的關(guān)鍵作用。在這一視角下,科技創(chuàng)新得益于人才的知識結(jié)構(gòu)、技能培養(yǎng)和創(chuàng)新思維。知識結(jié)構(gòu)可以從寬度和深度兩個維度考量,知識寬度使人才廣泛接觸和整合不同技術(shù)領(lǐng)域知識,而知識深度則確保人才在特定領(lǐng)域的專業(yè)性和準確性[2],從而體現(xiàn)出人才在科技創(chuàng)新中的關(guān)鍵作用。為進一步發(fā)揮人才在積累知識資源和推進技術(shù)創(chuàng)新中的主導(dǎo)作用,需要構(gòu)建科技人才的知識結(jié)構(gòu)與能力體系,優(yōu)化科技創(chuàng)新資源整合、分類和配置機制,確保資源與人才知識結(jié)構(gòu)能夠有效鏈接[3]。實際上,隨著項目復(fù)雜性的提高和技術(shù)發(fā)展的快速演變,對人才技能培養(yǎng)的需求也日益增加。有研究分析人才技能與團隊知識存量、決策精準度的相關(guān)性,發(fā)現(xiàn)技能多樣性有利于提高決策精準度并降低群體思維的風險[4]。但也必須意識到,人才之間存在顯著差異性和獨特性[5],如專業(yè)背景、實踐經(jīng)驗、思維模式等方面。因此,有學(xué)者提出基于人才的獨特屬性和需求,構(gòu)建多元化、包容性和合作性的一系列機制[6],破除相關(guān)體制和政策弊端[7],促進創(chuàng)新思維、發(fā)展?jié)摿εc專業(yè)知識等的交融(劉云等,2023),進而提高創(chuàng)新體系整體效能。

也有研究從人才與外部環(huán)境互動的角度探討人才對科技創(chuàng)新的推動作用。這一視角關(guān)注人才如何在各種外部條件下利用其專業(yè)知識和技能促進科技創(chuàng)新。有研究關(guān)注合作網(wǎng)絡(luò)(Cooperative network)的作用,分析科技創(chuàng)新如何在不同組織與人才的合作網(wǎng)絡(luò)中發(fā)生,以及這些網(wǎng)絡(luò)何以構(gòu)建出有利于創(chuàng)新的生態(tài)系統(tǒng)[8]。當然,參與合作網(wǎng)絡(luò)的人才,需要對其行為和決策負責,由此衍生出社會、經(jīng)濟和環(huán)境方面的影響。從社會影響與責任出發(fā),有學(xué)者提出負責任的創(chuàng)新框架(responsible innovation),這一框架基于“預(yù)期—反思—包容—響應(yīng)性”4個維度,解決科技創(chuàng)新中的治理問題[9]。進一步地,人才可通過其專業(yè)網(wǎng)絡(luò),推動知識和資源在不同地區(qū),甚至全球范圍內(nèi)流動,從而實現(xiàn)更廣泛的合作和影響。例如,有研究表明,地方活躍度(Local Buzz)與外部世界的連接,尤其是全球化對科技創(chuàng)新的流動和擴散具有深遠影響,揭示出人才互動式學(xué)習與創(chuàng)新在技術(shù)進步中的重要性[10]。但值得關(guān)注的是,合作網(wǎng)絡(luò)需要建立在倫理與可持續(xù)的基礎(chǔ)之上。因此,置身于合作網(wǎng)絡(luò)中的人才,需要考慮其行為是否遵循倫理準則,并確保合作的可持續(xù)性。例如,Brey[11]、Edler等[12]從倫理和可持續(xù)性角度探討科技創(chuàng)新如何通過影響社會與環(huán)境促進可持續(xù)發(fā)展。這一視角不僅凸顯了人才在科技創(chuàng)新中的引領(lǐng)價值,還揭示了如何通過建立信任和穩(wěn)定的合作關(guān)系,確保創(chuàng)新生態(tài)穩(wěn)健發(fā)展。

以上兩種研究視角為科技創(chuàng)新的理論洞察作出了貢獻,但仍存在一定局限:一方面,已有研究從人才的內(nèi)在特質(zhì)和能力視角探討人才如何成為科技創(chuàng)新的關(guān)鍵驅(qū)動力,但鮮有研究聚焦青年人才層面。這是因為,在資源有限的情況下,資本和學(xué)術(shù)機構(gòu)可能更傾向于投資具有成熟技能和知識的人才,而忽視青年人才的潛在價值和創(chuàng)新熱情。另一方面,盡管已有研究的視野從人才與外部環(huán)境互動的角度,擴展到國家—社會和更廣泛的場域,但由于人才、政府、資本市場等多方主體間的復(fù)雜博弈,現(xiàn)有研究仍然難以提供全面解釋。因此,本文試圖通過分析框架的理論構(gòu)建和代表性案例的實證分析,對人才與科技創(chuàng)新之間的關(guān)系作出進一步探索。

1.2 理解科技創(chuàng)新的新視角:知識生產(chǎn)—多元互動

科技創(chuàng)新是指在高水平人才的知識引領(lǐng)下,多元主體互動,研發(fā)新技術(shù)與新產(chǎn)品,創(chuàng)造新價值。一方面,青年科技人才具備新穎、前沿的理念,憑借專業(yè)知識和創(chuàng)新能力,能夠挖掘、識別和解決問題,成為科技創(chuàng)新的核心力量;另一方面,多元主體間的有效互動推動創(chuàng)新成果生產(chǎn)和轉(zhuǎn)化。基于知識生產(chǎn)和多元互動兩個核心變量,本研究構(gòu)建一個理解科技創(chuàng)新的整合性分析框架(見圖1),解釋青年人才推動科技創(chuàng)新的行動邏輯。

邁克爾·吉本斯[13]提出,知識生產(chǎn)的傳統(tǒng)模式是一種理念、方法、價值以及規(guī)范的綜合體,遵循良好的科學(xué)實踐。這種模式以同質(zhì)性為特征,設(shè)置和解決問題的情境(context)由特定共同體的學(xué)術(shù)興趣所主導(dǎo),是一種基于學(xué)科、以個體探究為主的模式。第二種模式是傳統(tǒng)模式的延伸,以應(yīng)用為導(dǎo)向,承擔更多社會責任且具有反思性(reflexive),呈現(xiàn)出跨學(xué)科和異質(zhì)性特征。進一步地,以人工智能為特征的知識生產(chǎn)已經(jīng)構(gòu)成第三種新模式——智能知識生產(chǎn)[14],典型的例子是利用大數(shù)據(jù)和機器學(xué)習在人工智能領(lǐng)域取得突破進展。

本研究以知識生產(chǎn)解釋青年人才對科技創(chuàng)新的支持效應(yīng)。基于此,產(chǎn)品、技術(shù)和商業(yè)模式創(chuàng)新形成全方位創(chuàng)新體系:①技術(shù)創(chuàng)新是科技創(chuàng)新中最直觀、最基礎(chǔ)的一種形式,聚焦科技自身進步,包括但不限于新理論、新方法和新技術(shù)的發(fā)明與實踐,分為增量創(chuàng)新和顛覆性創(chuàng)新[15];②產(chǎn)品創(chuàng)新是對產(chǎn)品形式或功能的創(chuàng)造,是將技術(shù)創(chuàng)新成果以適合于用戶和市場的形式呈現(xiàn);③商業(yè)模式創(chuàng)新是商業(yè)運作方式的變革,如新的營銷方式、收益模式、合作方式等,是為了更好地將技術(shù)應(yīng)用到商業(yè)領(lǐng)域中,創(chuàng)造經(jīng)濟價值。

本文以多元互動表示科技創(chuàng)新中不同參與者之間的交互和協(xié)作,強調(diào)知識共享、合作和跨界協(xié)作的重要性。在創(chuàng)新過程中,多元主體相互配合,推動資源整合、風險分散和知識共享,包括企業(yè)—政府互動、企業(yè)—專家互動、企業(yè)—資本互動3種主要類型,也相應(yīng)地促成產(chǎn)品創(chuàng)新、技術(shù)創(chuàng)新和商業(yè)創(chuàng)新。因此,本文對知識生產(chǎn)—多元互動的表征及演進過程進行深入剖析,據(jù)此提出一系列論斷,系統(tǒng)揭示青年人才推動科技創(chuàng)新的行動邏輯與運作機制。

1.2.1 企業(yè)—政府互動模式:知識生產(chǎn)的規(guī)模效應(yīng)

企業(yè)—政府互動是科技創(chuàng)新的關(guān)鍵,企業(yè)與政府進行合作和資源共享能推動科技進步,加速新技術(shù)的研發(fā)和商業(yè)化進程。這一互動模式被賦予目標共享、互利共贏和動態(tài)交互特征,其核心意義在于,通過降本增效推動經(jīng)濟發(fā)展和社會進步,提升國家科技水平和競爭力。

在企業(yè)—政府互動模式中,隨著知識生產(chǎn)規(guī)模的擴大,單位知識成本下降,生產(chǎn)效率提高。這得益于規(guī)模效應(yīng)的雙重作用:一方面,大規(guī)模知識生產(chǎn)能夠分散固定成本,降低單位知識成本;另一方面,大規(guī)模實踐促進組織和個人學(xué)習與優(yōu)化,提高生產(chǎn)效率。因此,知識生產(chǎn)的規(guī)模效應(yīng)可以解釋為,政府通過科技政策、研發(fā)資金和科創(chuàng)平臺等支持企業(yè)大規(guī)模知識生產(chǎn),降低研發(fā)成本和風險,提高效率,并吸引更多資源和人才,進一步增強規(guī)模效應(yīng)?；谏鲜鲇懻?本文提出以下命題:

命題1:企業(yè)與政府間互動會加速新技術(shù)研發(fā)和商業(yè)化,在政府支持下,企業(yè)開展的大規(guī)模知識生產(chǎn)能夠降低成本,形成知識生產(chǎn)的規(guī)模效應(yīng)。

1.2.2 企業(yè)—專家互動模式:知識生產(chǎn)的溢出效應(yīng)

科技創(chuàng)新需要專家的專業(yè)知識和技能。企業(yè)—專家互動能獲取新知識、新理念,發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新的可能性,同時反饋市場需求,提高研究的實用性,促進知識轉(zhuǎn)化。這種協(xié)作環(huán)境將產(chǎn)生獨特的知識生成和傳播機制——知識生產(chǎn)的溢出效應(yīng),主要體現(xiàn)為異質(zhì)性、跨學(xué)科性、產(chǎn)業(yè)化3個特征。

企業(yè)通過與專家互動,吸收專家的知識和經(jīng)驗,展現(xiàn)知識生產(chǎn)的異質(zhì)性。異質(zhì)性涵蓋知識來源、結(jié)構(gòu)、更新等方面,企業(yè)和專家可以從不同視角和層面理解問題,進而推動跨學(xué)科研究和創(chuàng)新知識形成。創(chuàng)新成果經(jīng)過產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)化,促發(fā)知識溢出效應(yīng)的產(chǎn)生。這一效應(yīng)源于知識的非排他性和公共品屬性,無論是對企業(yè)自身,還是對社會整體性知識創(chuàng)新和經(jīng)濟發(fā)展都有積極影響。由此,本文提出以下研究命題:

命題2:知識的非排他性和公共品屬性使其具有溢出效應(yīng)。企業(yè)與專家互動能夠促進異質(zhì)性知識生產(chǎn),并在跨學(xué)科性與產(chǎn)業(yè)化的雙重推動下,對企業(yè)創(chuàng)新活動和知識轉(zhuǎn)化產(chǎn)生作用。

1.2.3 企業(yè)—資本互動模式:知識生產(chǎn)的競爭效應(yīng)

企業(yè)—資本互動是指企業(yè)和資本市場在資源與利益分配上的相互作用、相互影響。實際上,科技創(chuàng)新需要大量資金,企業(yè)從投資機構(gòu)、銀行獲得資金開展創(chuàng)新活動,而投資方通過投資有潛力的項目實現(xiàn)資本增值。該模式有助于促進企業(yè)與資本市場的良性互動,提升企業(yè)競爭力。

資本在向企業(yè)提供資源的同時,也會對企業(yè)施加壓力。為了保證投資回報,企業(yè)需要不斷創(chuàng)新,提升技術(shù)水平和市場競爭力。這種壓力驅(qū)動企業(yè)追求新知識,產(chǎn)生知識生產(chǎn)的競爭效應(yīng),形成一種動態(tài)競爭格局?；谏鲜鲇懻?本文提出以下命題:

命題3:企業(yè)與資本互動過程中,資本投入會影響企業(yè)科技創(chuàng)新行為,資本多元化、靈活的資金支持以及來自資本的壓力會激發(fā)企業(yè)創(chuàng)新,產(chǎn)生知識生產(chǎn)的競爭效應(yīng)。

2 案例樣本選擇

研究選擇北京市3個青年引領(lǐng)的科技創(chuàng)新案例。北京是科技創(chuàng)新高地,2017年確立建設(shè)具有全球影響力的科技創(chuàng)新中心的戰(zhàn)略定位。習近平總書記指出,要以建設(shè)具有全球影響力的科技創(chuàng)新中心為引領(lǐng),集中力量抓好北京市科學(xué)城、創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群示范區(qū)“三城一區(qū)”建設(shè)。這為青年創(chuàng)新者提供了政策支持、豐富的資源和市場機遇,但也面臨技術(shù)風險、市場風險和生活支出壓力等問題,需要通過企業(yè)、政府、專家與資本間的多元互動和技術(shù)交流解決這些問題。在此背景下,出現(xiàn)了青年引領(lǐng)的企業(yè)科技創(chuàng)新實踐,以知識生產(chǎn)和多元互動為核心機制,破解發(fā)展難題。

本文選擇北京市3個案例作為分析對象(見表1),展示科技創(chuàng)新中企業(yè)與多元主體的互動模式,提煉知識生產(chǎn)的經(jīng)驗路徑。主要基于如下考慮:第一,3個案例是典型的由青年人才發(fā)起的科技創(chuàng)新項目,這些青年人才均畢業(yè)于國內(nèi)頂尖高校。特別是在北京建設(shè)高水平人才高地和國際科技創(chuàng)新中心的環(huán)境下,這些案例具備理想的科技創(chuàng)新條件,能夠體現(xiàn)出“最可能案例”的特點。第二,為確保研究邏輯的嚴謹性和結(jié)果的可靠性,選取來自同一地區(qū)(北京)且領(lǐng)域相同(科技)的案例進行分析。集中性的案例群組有助于消除潛在干擾因素,從而提高研究效度。同時,多案例比較分析能夠更精細地構(gòu)建理論模型,呈現(xiàn)知識生產(chǎn)與多元互動的多樣性及其相互作用。第三,案例對應(yīng)3 種不同模式,覆蓋企業(yè)與政府、專家、資本等不同主體之間的互動,以及知識生產(chǎn)的規(guī)模效應(yīng)、溢出效應(yīng)和競爭效應(yīng)。3家企業(yè)初期都面臨不同程度的現(xiàn)實困境,而青年人才在實踐中能夠持續(xù)進行知識生產(chǎn)和互動,因而案例具有典型性,可以引發(fā)對研究問題的深思。此外,本研究使用的材料部分來自政府文本和內(nèi)部資料,核心部分的研究資料則來自研究團隊的觀察與訪談。文中提及的實證資料和經(jīng)驗數(shù)據(jù),如無特別說明,均來自作者所在課題項目于2023年5月18日舉辦的專題學(xué)術(shù)研討和沙龍分享。遵循學(xué)術(shù)慣例,對訪談對象的個人信息進行匿名化編碼,訪談資料的編碼規(guī)則為:研討日期+發(fā)言者單位與身份代碼。

3 案例呈現(xiàn):青年人才推進科技創(chuàng)新的案例分析

3.1 企業(yè)—政府互動:R公司產(chǎn)品創(chuàng)新路徑

R公司作為人工智能設(shè)施和解決方案供應(yīng)商,在政府支持下對數(shù)據(jù)安全和隱私保護進行了一系列探索(人機協(xié)同AI平臺、人工智能安全靶場等),采用多方安全計算、聯(lián)邦學(xué)習等技術(shù)確保數(shù)據(jù)安全及數(shù)據(jù)價值的有效實現(xiàn),形成企業(yè)—政府互動下的規(guī)模效應(yīng)—產(chǎn)品創(chuàng)新路徑,如圖2所示。

3.1.1 現(xiàn)實困境:可靠性與安全性挑戰(zhàn),決策“黑箱”難以解釋

在人工智能(AI)演進歷程中,ChatGPT和AlphaGO的出現(xiàn)標志著深度學(xué)習進入重要時刻。自2012年起,基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習技術(shù)逐漸成熟,特別是到2018年,國內(nèi)一系列人工智能創(chuàng)業(yè)公司開始基于深度學(xué)習研究感知方面的各項應(yīng)用。然而,隨著技術(shù)的發(fā)展,AI在安全性和可靠性方面的挑戰(zhàn)也逐漸顯現(xiàn)。就可靠性而言,人工智能一旦遇到未在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中出現(xiàn)過的新情況,可能表現(xiàn)出不穩(wěn)定行為,特別是在對系統(tǒng)可靠性要求更高的領(lǐng)域,如航空、核電,可能出現(xiàn)目標偏離、安全中斷等由AI系統(tǒng)行為導(dǎo)致的不良后果;就安全性而言,人工智能易受到對抗性攻擊,在自動駕駛、醫(yī)療診斷等高風險領(lǐng)域會造成嚴重后果,同時AI訓(xùn)練的大數(shù)據(jù)需求也可能引發(fā)用戶隱私問題[16]。

“其實我們期待能夠落地的,包括AI醫(yī)藥、AI醫(yī)療、AI自動駕駛等,時至今日都沒有達到理想的落地效果。本質(zhì)在于,深度學(xué)習存在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以及黑盒方面的問題,不適應(yīng)于高價值觀念的場景?！?訪談記錄:20230518RLZHTT)

這是因為深度學(xué)習的決策過程往往被視為“黑箱”,模型的可解釋性成為人工智能領(lǐng)域的一個關(guān)鍵問題,尤其在涉及重要決策和高風險情況的醫(yī)療、司法和金融領(lǐng)域。這些模型通常包含數(shù)百萬甚至數(shù)十億參數(shù),基于對大量數(shù)據(jù)的復(fù)雜計算作出決策,但決策過程是不透明的。顯然,這種不透明性會限制組織和個體對AI決策的理解和信任[17]。此外,如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)不均衡或包含偏見,AI模型可能復(fù)制并放大這些偏見,進而導(dǎo)致不公平的決策[18]。

3.1.2 行動邏輯:政府引領(lǐng)—規(guī)模效應(yīng)

為解決上述挑戰(zhàn),R公司提出發(fā)展安全、可靠、可信的第三代AI,以數(shù)據(jù)與知識共同驅(qū)動的方式衍生出新技術(shù)體系。北京市政府自上而下給予政策支持,降低企業(yè)初始投入風險和信息不對稱。

R公司是時任中共中央政治局委員、北京市委書記蔡奇聯(lián)系的重點企業(yè),2021年12月,蔡奇調(diào)研R公司時強調(diào),“安全是科技發(fā)展的重要前提”,同時提出“專注人工智能領(lǐng)域安全,保持技術(shù)領(lǐng)先優(yōu)勢,推出更多具有前瞻性、帶動性的新產(chǎn)品、新技術(shù)”。此后,R公司入選國家級專精特新“小巨人”企業(yè),研發(fā)一系列安全、可信的AI技術(shù)。

“我們走在了一條與眾不同的技術(shù)路線上,典型的技術(shù)是人工智能對抗攻防,通過一系列算法攻擊,比如攻擊人臉識別、語音識別,檢測這些算法、產(chǎn)品在什么時候會出現(xiàn)錯誤,再用技術(shù)手段進行安全加固?！?訪談記錄:20230518RLZHTT)

經(jīng)過幾年的研發(fā),R公司相繼打造了人工智能安全防火墻、人工智能安全平臺等,同時積極配合主管部門完成20余項國際、國家及行業(yè)標準制定。在這一過程中,R公司CEO意識到,僅僅把現(xiàn)有算法變得更安全并不能完全解決問題,需要從本質(zhì)上打造能力更強的AI。為此,R公司開始把目光投入更高階的領(lǐng)域——生成式人工智能。

生成式人工智能:知識驅(qū)動研發(fā)能力更強的AI。生成式人工智能(Generative AI)是一種機器學(xué)習技術(shù),能夠從輸入數(shù)據(jù)中學(xué)習模式并創(chuàng)造新的輸出,如文字、圖像、聲音、視頻等。通過生成式AI能夠大幅降低采集成本,甚至可以在完全零樣本的情況下解決工業(yè)缺陷檢測問題,這是R公司在生成式AI方面最早的探索。

“舉一個工業(yè)視覺檢測的案例,比如在太陽能電池板出廠前,需要通過人工或者算法解決上面究竟有什么缺陷、什么故障,但是這類缺陷經(jīng)常是隨機產(chǎn)生的,種類非常多,采集負樣本很困難?！?訪談記錄:20230518RLZHTT)

多模態(tài)大模型:知識驅(qū)動訓(xùn)練更綜合、更通用的AI。隨著數(shù)據(jù)變得越來越豐富和多樣化,AI進入大模型時代,R公司不再局限于單一形式,而是開始嘗試從多個角度使用多種形式的數(shù)據(jù)解讀現(xiàn)象——研發(fā)多模態(tài)AI大模型。本質(zhì)上,多模態(tài)大模型采用復(fù)雜算法進行訓(xùn)練,能處理文本、圖像、聲音等多種數(shù)據(jù)類型的輸入。例如,用多模態(tài)AI理解文本描述場景,并將其與圖像數(shù)據(jù)匹配,或者分析語音輸入并將其與相關(guān)文字或圖像內(nèi)容關(guān)聯(lián)起來。

“我們一直在進行多模態(tài)大模型的訓(xùn)練,也是在今年4月份,我們的第一個生成式多模態(tài)大模型,基于transformer的模型正式發(fā)布和開源,它在文生圖、圖生文等多個領(lǐng)域都達到世界領(lǐng)先水平,后續(xù)還有大量的工作需要持續(xù)地發(fā)展,讓多模態(tài)大模型能夠真正在各場景發(fā)揮作用?！?訪談記錄:20230518RLZHTT)

3.2 企業(yè)—專家互動:S公司的技術(shù)創(chuàng)新路徑

S公司在AI for Science研究中,運用分子模擬算法解決生物醫(yī)藥、能源、信息科學(xué)和工程等領(lǐng)域的重要科學(xué)問題。在頂尖專家指導(dǎo)下,S公司在藥物和材料領(lǐng)域創(chuàng)新性地推出計算模擬和設(shè)計工具,如藥物計算設(shè)計、微尺度科學(xué)計算云平臺等,形成企業(yè)—專家互動下的溢出效應(yīng)—技術(shù)創(chuàng)新路徑,如圖3所示。

3.2.1 現(xiàn)實困境:系統(tǒng)復(fù)雜性高,可持續(xù)創(chuàng)新壁壘

作為一家以科學(xué)計算和工業(yè)研發(fā)軟件為落地場景的科技公司,算法引擎、大規(guī)模軟件工程、行業(yè)研發(fā)經(jīng)驗3個核心要素的深度結(jié)合,成為S公司獨特的競爭優(yōu)勢。然而,這種深度結(jié)合也可能使系統(tǒng)復(fù)雜性大幅提升,造成多方面挑戰(zhàn)。

本質(zhì)上,算法引擎是一種可以模擬人類智能解決復(fù)雜問題、處理大量數(shù)據(jù),甚至可以自我優(yōu)化的計算模型。大規(guī)模軟件工程涉及大量系統(tǒng)間協(xié)作、交互和依賴,這就需要高度協(xié)調(diào)、整合,從而提高復(fù)雜性。同時,算法引擎、大規(guī)模軟件工程與行業(yè)研發(fā)經(jīng)驗的深度結(jié)合,意味著S公司需要深入了解行業(yè)需求和趨勢,以適應(yīng)這種復(fù)雜性。

“算法引擎、大規(guī)模軟件工程還有行業(yè)的研發(fā)經(jīng)驗要深度結(jié)合起來,是我們面臨的一大困難,也是國內(nèi)工業(yè)軟件存在差距的地方,一旦形成就會有非常高的壁壘,在這一波科技革命浪潮中要把握機遇?！?訪談記錄:20230518SSKJSWJ)

正是由于上述復(fù)雜性,系統(tǒng)穩(wěn)定性面臨挑戰(zhàn):①巨大的代碼量意味著即使非常微小的編程錯誤也可能導(dǎo)致嚴重問題,如未捕獲的異?；蜉斎搿敵鲥e誤;②如果軟件架構(gòu)設(shè)計存在問題,模塊間的依賴關(guān)系處理不當,那么一個模塊發(fā)生故障可能影響到整個系統(tǒng),甚至引發(fā)系統(tǒng)崩潰;③大規(guī)模軟件系統(tǒng)通常需要處理并發(fā)和同步問題,若處理不當,可能導(dǎo)致死鎖、競態(tài)條件等。

類似地,復(fù)雜的算法引擎也可能對系統(tǒng)穩(wěn)定性產(chǎn)生影響:一方面,若算法設(shè)計或?qū)崿F(xiàn)存在問題,可能導(dǎo)致預(yù)期之外的行為;另一方面,復(fù)雜的算法引擎通常需要大量計算資源,管理不當可能導(dǎo)致系統(tǒng)崩潰。面對這些挑戰(zhàn),需要S公司具備持續(xù)創(chuàng)新能力,改進算法、管理策略和系統(tǒng)架構(gòu),以提高系統(tǒng)穩(wěn)定性。

“科技的真實壁壘不是面上的軟件和代碼,一個技術(shù)研發(fā)出來一定是可被模仿和超越的,持續(xù)創(chuàng)新能力才是真正的壁壘,原創(chuàng)的速度要比別人模仿的速度更快,才能給科技企業(yè)帶來發(fā)展?！?訪談記錄:20230518SSKJSWJ)

之所以說持續(xù)創(chuàng)新能力是企業(yè)發(fā)展的壁壘,因為其不僅需要技術(shù)積累和人才支持,還需要企業(yè)進行制度創(chuàng)新。只有具備這種創(chuàng)新能力,企業(yè)才能在面對復(fù)雜性和穩(wěn)定性等挑戰(zhàn)時,持續(xù)提供高質(zhì)量產(chǎn)品和服務(wù),保持競爭優(yōu)勢。

3.2.2 行動邏輯:專家引領(lǐng)—溢出效應(yīng)

S公司首席科學(xué)顧問鄂維南教授(中國科學(xué)院院士、北京大學(xué)講席教授、國際機器學(xué)習研究中心主任、北京大數(shù)據(jù)研究院院長)提出專注于AI for Science驅(qū)動的微觀尺度科研和工業(yè)研發(fā)。因?qū)?yīng)用數(shù)學(xué)的開創(chuàng)性貢獻,鄂維南教授曾榮獲國際工業(yè)與應(yīng)用數(shù)學(xué)大會麥克斯韋獎、科拉茲獎,也是第一位兩獲國際工業(yè)與應(yīng)用數(shù)學(xué)大獎的數(shù)學(xué)家。專家引領(lǐng)的知識驅(qū)動能夠讓企業(yè)與高校、研究機構(gòu)共享知識資源,降低技術(shù)開發(fā)的不確定性。

“AI for Science現(xiàn)在已經(jīng)在行業(yè)里面成為一個共識,新華網(wǎng)指出其是發(fā)生在當下的科學(xué)變革,今年兩會科技部啟動了AI for Science專項部署行動。”(訪談記錄:20230518SSKJSWJ)

為進一步推動AI for Science的發(fā)展和應(yīng)用,2021年9月鄂維南院士領(lǐng)銜成立科學(xué)智能研究院,將人工智能技術(shù)與科學(xué)研究相結(jié)合,也為S公司的科技創(chuàng)新提供了更高的平臺支撐。研究院將一批頂尖研究人員集聚起來,打破傳統(tǒng)研究壁壘,將AI for Science發(fā)展推向一個新的高度。

多尺度建模與高性能計算:知識驅(qū)動的科學(xué)范式。S公司融合物理建模和高性能計算,開發(fā)出藥物計算設(shè)計平臺,為臨床前藥物研發(fā)提供計算解決方案。例如,應(yīng)用分子對接與虛擬篩選,精準預(yù)測藥物與靶點的結(jié)合模式;研發(fā)設(shè)計大分子藥物,預(yù)測3D結(jié)構(gòu)模型。新的科學(xué)研究范式將多尺度建模、機器學(xué)習和高性能計算相結(jié)合,開發(fā)人工智能分子模擬技術(shù)。這種模型通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)化原子相互作用勢能,突破性地實現(xiàn)微尺度分子模擬的精度與效率統(tǒng)一。

“時至今日,我們打造了一個科學(xué)研究平臺和一系列藥物、材料研發(fā)的工業(yè)軟件平臺,和很多藥物、材料廠商聯(lián)合研發(fā)創(chuàng)新藥和新材料。技術(shù)平臺已經(jīng)賦能了包括小分子、大分子藥物、合成生物學(xué)等生物制藥領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域,以及像催化、半導(dǎo)體、顯示等近10個材料研發(fā)領(lǐng)域?！?訪談記錄:20230518SSKJSWJ)

計算引導(dǎo)實驗,實驗優(yōu)化設(shè)計:打造自然科學(xué)界的GPT。實驗設(shè)計可以幫助理解社會現(xiàn)象,找出問題的原因,制定解決方案。通過設(shè)計實驗,可以對社會科學(xué)理論進行實證檢驗,驗證理論假設(shè)的正確性,從而得到可靠的研究結(jié)果,為政策制定、決策等提供科學(xué)依據(jù)。S公司為藥物、材料領(lǐng)域研發(fā)計算模擬及設(shè)計工具,不僅有助于加深學(xué)術(shù)界和實踐界對各種復(fù)雜現(xiàn)象的理解,還可以更有效地支持決策過程。這些工具的使用,讓研發(fā)流程變得更加科學(xué)、系統(tǒng),并且節(jié)省大量時間和成本。

“生物醫(yī)藥、新材料這些領(lǐng)域,其實相比于100年前的研究范式并沒有根本改變?，F(xiàn)在我們發(fā)明一款新的藥物、新的材料,唯一的變化就是做的實驗次數(shù)比以前更多了。如果能夠先進行非常精密的實驗來驗證計算結(jié)果,就可以大幅提升研發(fā)效率,這是我們問題的起點?！?訪談記錄:20230518SSKJSWJ)

計算模擬及設(shè)計工具的成功開發(fā),代表自然科學(xué)領(lǐng)域的GPT——利用高級人工智能技術(shù),對復(fù)雜實驗數(shù)據(jù)進行深度學(xué)習和分析,從而實現(xiàn)計算引導(dǎo)實驗,實驗優(yōu)化設(shè)計。未來可以持續(xù)優(yōu)化這些工具,使科研工作更加精準、高效,助力科技創(chuàng)新。

3.3 企業(yè)—資本互動:B公司的商業(yè)創(chuàng)新路徑

B公司是專門為產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域提供SaaS服務(wù)的供應(yīng)商,旨在為各類組織提供數(shù)字化解決方案,如票據(jù)數(shù)字化、智能財稅處理等,已為超過2 000家集團型企業(yè)、60萬家成長型企業(yè)以及1 000萬家小微型企業(yè)提供服務(wù)。B公司的發(fā)展得益于靈活的資本布局和精準投資,資本投入推動創(chuàng)新發(fā)展和市場擴展,也提升服務(wù)質(zhì)量和效率,形成企業(yè)—資本互動下的競爭效應(yīng)—商業(yè)創(chuàng)新路徑,如圖4所示。

3.3.1 現(xiàn)實困境:核心業(yè)務(wù)不明確,商業(yè)模式難以延續(xù)

科技行業(yè)的快速發(fā)展和不斷變化的市場環(huán)境要求公司持續(xù)調(diào)整核心業(yè)務(wù),以適應(yīng)變化并保持競爭優(yōu)勢,這對企業(yè)業(yè)務(wù)的明確性提出了挑戰(zhàn)。同時,受競爭壓力和內(nèi)部管理影響,商業(yè)模式的持續(xù)性也成為挑戰(zhàn),需要持續(xù)創(chuàng)新和優(yōu)化,以保持商業(yè)模式的有效性和競爭力。

“最重要的就是資本戰(zhàn)略和核心業(yè)務(wù)戰(zhàn)略,我們引入騰訊、阿里投資,在融資過程中也有很多股權(quán)調(diào)整。如何形成一個商業(yè)模式,讓它在資本市場受認可,同時不斷引入人才,打造一個上市公司很重要?！?訪談記錄:20230518BWGFYZD)

當然,商業(yè)模式的延續(xù)不僅需要外部市場環(huán)境支持,也需要公司內(nèi)部的運營和管理能力。公司需要建立一套有效機制,持續(xù)優(yōu)化和調(diào)整商業(yè)模式,以適應(yīng)內(nèi)外部環(huán)境變化。

3.3.2 行動邏輯:資本引領(lǐng)—競爭效應(yīng)

對科技公司而言,明確的核心業(yè)務(wù)不僅有助于明晰戰(zhàn)略方向,為決策提供基礎(chǔ),也能夠優(yōu)化資源配置和提升運營效率。B公司的核心業(yè)務(wù)是電子發(fā)票,實現(xiàn)了購銷交易、合規(guī)交易以及各類運輸交易的全面數(shù)字化。在此過程中,B公司積極引進騰訊、阿里等風險投資、股權(quán)融資,資本多元化和靈活的資金支持降低了財務(wù)風險和業(yè)務(wù)波動造成的壓力。

“我們的戰(zhàn)略方向是數(shù)字科技,無論數(shù)字中國、數(shù)字北京,還是數(shù)字交易的基礎(chǔ)設(shè)施,最核心的戰(zhàn)略就是在信息、科技、人力密集型的基礎(chǔ)上,以編排的方式來實現(xiàn)降本增效?！?訪談記錄:20230518BWGFYZD)

未來20年是數(shù)字科技的時代,算力密集化將成為一種主導(dǎo)趨勢。大數(shù)據(jù)處理和復(fù)雜計算需求的增長,將推動算力提升和優(yōu)化。在此背景下,全流程數(shù)字化和構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動的數(shù)字網(wǎng)絡(luò),成為B公司提高業(yè)務(wù)效率和創(chuàng)新能力的必然選擇。

以模式創(chuàng)新推動商業(yè)社會減碳提效:交易數(shù)字化。在為政府、企業(yè)和公共組織提供服務(wù)的過程中,B公司構(gòu)建了一套全面數(shù)字化解決方案,其核心是通過模式創(chuàng)新引領(lǐng)數(shù)字交易新范式,對全閉環(huán)數(shù)字商業(yè)過程進一步精細化,覆蓋采購、對賬結(jié)算、電子發(fā)票、智慧財稅及支付融資等環(huán)節(jié)。

“我們也在金融、財稅、供應(yīng)鏈等領(lǐng)域,投入SaaS服務(wù)。在與投資方的談判過程中,我們建立了協(xié)商對話機制,展示技術(shù)優(yōu)勢、商業(yè)模式和市場潛力,優(yōu)化業(yè)務(wù)科技、財務(wù)科技、稅務(wù)科技、金融科技等。”(訪談記錄:20230518BWGFYZD)

可以發(fā)現(xiàn),通過實施模式創(chuàng)新和數(shù)字化解決方案,B公司不僅在企業(yè)級別上實現(xiàn)了高效的數(shù)字化交易,也成功推動商業(yè)社會的減碳提效。這種全閉環(huán)的數(shù)字業(yè)務(wù)流程不僅能夠優(yōu)化商業(yè)活動,也能為社會可持續(xù)發(fā)展作出貢獻。

以數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式實現(xiàn)全流程數(shù)字化:政務(wù)數(shù)字化。在商業(yè)社會減碳的基礎(chǔ)上,B公司鏈接商業(yè)企業(yè),并逐步向公共領(lǐng)域延伸,如政務(wù)數(shù)字化。數(shù)據(jù)驅(qū)動的全流程數(shù)字化方式可用于搭建政務(wù)數(shù)據(jù)平臺,整合各類政務(wù)數(shù)據(jù),推進信息公開和陽光政府建設(shè),云計算、AI等技術(shù)則能進一步優(yōu)化政務(wù)服務(wù)流程。

“未來數(shù)字商業(yè)網(wǎng)絡(luò)能夠讓交易在全流程數(shù)字化角度上形成高速的交易網(wǎng)絡(luò),這就是我們的目標。核心是在數(shù)字中國戰(zhàn)略下,讓交易管理降低成本?！?訪談記錄:20230518BWGFYZD)

在實現(xiàn)全流程數(shù)字化及推進數(shù)字中國戰(zhàn)略實施的過程中,人才無疑起著至關(guān)重要的作用。高效的交易網(wǎng)絡(luò)和戰(zhàn)略實施,都依賴具有專業(yè)技能和創(chuàng)新思維的人才推動。人才的引進、培養(yǎng)和合理使用,是公司持續(xù)發(fā)展和創(chuàng)新的關(guān)鍵驅(qū)動力。在此大背景下,B公司充分認識到人才是推動企業(yè)創(chuàng)新和發(fā)展的關(guān)鍵資源,對人才的重視也體現(xiàn)在其企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略和文化中。

“在這個過程中我們也認為,資本戰(zhàn)略很重要,人才戰(zhàn)略也很重要,所以我們其實在創(chuàng)業(yè)歷程中應(yīng)該不斷強調(diào)人才的升級是最核心的競爭力之一,如何不斷地去引進團隊,如何不斷地讓人才在資本平臺能夠有獲得感,能夠持續(xù)釋放自己的核心競爭力,這個是非常重要的?！?訪談記錄:20230518BWGFYZD)

簡言之,優(yōu)秀的人才是企業(yè)持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵。人才不僅是執(zhí)行企業(yè)戰(zhàn)略的重要力量,也是推動企業(yè)創(chuàng)新和變革的主要驅(qū)動者。一項有效的人才戰(zhàn)略既要保證企業(yè)能吸引和留住優(yōu)秀人才,也要能夠激發(fā)和發(fā)展人才的潛力,為企業(yè)長遠發(fā)展提供持續(xù)的人力資源支持。

4 青年人才推進科技創(chuàng)新的運作機制

觀察3個案例可以發(fā)現(xiàn),盡管青年人才在科技創(chuàng)新中面臨的現(xiàn)實困境有所差異,形成了不同運作邏輯,但也呈現(xiàn)出一些共性特征。綜合分析上述案例,本文提煉出4種典型運作機制:風險規(guī)避機制、壓力調(diào)適機制、理性學(xué)習機制和協(xié)商對話機制。

4.1 風險規(guī)避機制

在青年人才推進科技創(chuàng)新中,風險規(guī)避機制可以系統(tǒng)識別、評估、管理和控制潛在風險(如技術(shù)風險、市場風險、財務(wù)風險等),以減輕其對創(chuàng)新成果的負面影響。案例1中,政府通過提供政策支持和補貼,降低青年人才在產(chǎn)品創(chuàng)新中的初始投入風險,設(shè)立標準解決可靠性與安全性問題;案例2中,基于專家引領(lǐng)的知識驅(qū)動,企業(yè)與高校、研究機構(gòu)建立合作關(guān)系,通過技術(shù)合作降低技術(shù)開發(fā)的不確定性,分擔研發(fā)風險;案例3中,在資本引領(lǐng)的運作邏輯下,企業(yè)通過引入風險投資和股權(quán)融資等方式降低創(chuàng)新的財務(wù)風險。

4.2 壓力調(diào)適機制

青年科技人才面臨多重壓力,在資源配置上并不占優(yōu)勢,不僅要應(yīng)對來自同齡人的競爭,還要與資歷更深的前輩爭奪資源,同時還面臨保持技術(shù)領(lǐng)先、應(yīng)對市場挑戰(zhàn)、團隊管理、保護知識產(chǎn)權(quán)以及家庭負擔等變化。因此,建立壓力調(diào)適機制至關(guān)重要。案例1中,透明的決策過程可以幫助青年人才了解決策邏輯,降低信息不對稱;案例2中,專家和高校的培訓(xùn)能夠提升青年人才的知識技能和應(yīng)對復(fù)雜問題的能力;在案例3中,靈活的資金支持與資本多元化能為青年人才提供多種選擇和發(fā)展路徑,減輕因業(yè)務(wù)波動帶來的壓力。這一機制的核心在于營造支持性環(huán)境,讓青年人才擁有應(yīng)對壓力的資源和能力。

4.3 理性學(xué)習機制

大量實驗與數(shù)據(jù)積累、研究對象的多樣性和學(xué)科交叉應(yīng)用使得科技創(chuàng)新具有長期性和復(fù)雜性特征,決定了成果產(chǎn)出周期較長,導(dǎo)致青年人才更愿意選擇保守的短期或中期課題,而忽視長期性研究。然而,本文案例中3位畢業(yè)于中國頂尖名校的CEO,尤其是案例1和案例2的90后青年CEO,能夠理性對待科技創(chuàng)新的長期性和復(fù)雜性,投入時間和精力深入研究,通過跨學(xué)科合作和知識整合解決問題,采用數(shù)據(jù)驅(qū)動策略評估方案的準確性、有效性[19],將自身高水平知識運用到解決實際問題中。同時,在商業(yè)落地方面進行及時調(diào)整,以滿足市場需求。

4.4 協(xié)商對話機制

為減輕信息不對稱帶來的壓力,讓青年人才了解決策邏輯,需要在政府、企業(yè)與青年人才之間建立透明的溝通渠道,如搭建合作平臺、定期舉辦信息交流會、發(fā)布決策公告等,這在案例1中得以體現(xiàn)。良好的協(xié)商對話機制至關(guān)重要,可以保證企業(yè)與投資方在談判中充分分享和接收信息,企業(yè)可以展示其技術(shù)優(yōu)勢和市場潛力,而投資方了解這些信息有助于作出理性投資決策。這是形成長期關(guān)系的基礎(chǔ),通過建立信任,加強部門間協(xié)同溝通[20],降低雙方的不確定性和風險感知,從而獲得更有利的投資條款,這在案例3中得以呈現(xiàn)。

上述分析強調(diào)知識生產(chǎn)的多維效應(yīng)和多元主體互動模式在科技創(chuàng)新中的作用,將青年人才的創(chuàng)新行為與企業(yè)、政府、專家和資本的互動聯(lián)系起來,顯示其在整個創(chuàng)新系統(tǒng)中的作用和價值。進一步地,本文將4種機制之間的聯(lián)系歸納為協(xié)同性、互補性、動態(tài)性和獨特性四大特征(見圖5)。

圖5 青年人才推進科技創(chuàng)新的運作機制及其相互聯(lián)系

(1)協(xié)同性?？萍紕?chuàng)新的實現(xiàn)需要風險規(guī)避、壓力調(diào)適、理性學(xué)習和協(xié)商對話4種機制的相互配合與共同推動。其中,理性學(xué)習機制能為青年人才提供必要的知識技能,提高其應(yīng)對創(chuàng)新風險(風險規(guī)避)和壓力(壓力調(diào)適)的能力,而有效的協(xié)商對話機制可以提供必要的信息和資源支持,對青年人才開展創(chuàng)新活動極為重要。4種機制的協(xié)同對青年人才推動科技創(chuàng)新發(fā)展具有積極作用。

(2)互補性。在理解互補性的框架下,風險規(guī)避、壓力調(diào)適、理性學(xué)習和協(xié)商對話4種機制在青年人才推進科技創(chuàng)新中互為補充、各具優(yōu)勢。風險規(guī)避機制幫助青年人才識別和管理創(chuàng)新風險,協(xié)商對話機制通過促進信息交流和協(xié)商,降低信息不對稱導(dǎo)致的不確定性和風險,為青年人才提供一種具有層次感且全方位的創(chuàng)新行動策略。

(3)動態(tài)性。上述4種機制相對靈活,能根據(jù)環(huán)境和條件進行適應(yīng)性調(diào)整。隨著經(jīng)驗的累積,青年人才對這些機制的依賴程度可能有所調(diào)整,如對某一領(lǐng)域深入了解后,會更多依賴理性學(xué)習和協(xié)商對話機制,提升自身專業(yè)能力,進行有效的信息溝通和資源共享;積累一定經(jīng)驗后,青年人才會降低對風險規(guī)避和壓力調(diào)適機制的依賴。這也體現(xiàn)出青年人才不僅是科技創(chuàng)新的參與者,更是驅(qū)動者。

(4)獨特性。獨特性揭示出上述4種機制在實施過程和效果上具有差異性,盡管這些機制在各種行動路徑中都有體現(xiàn),但其執(zhí)行方式和結(jié)果存在顯著不同。這主要源于青年人才的個體差異(如知識儲備、技能熟練程度、經(jīng)驗積累等)和所處環(huán)境的特征(如企業(yè)文化、市場態(tài)勢、政策環(huán)境等)?？傮w來看,上述4種機制構(gòu)成青年人才推進科技創(chuàng)新的核心,機制間的關(guān)系揭示了其過程的復(fù)雜性。

5 結(jié)論與啟示

5.1 研究結(jié)論

中國的科技創(chuàng)新是一場涉及政策創(chuàng)新、制度優(yōu)化和體制改革的科技治理體系變革,青年人才以其敏銳的洞察力、靈活性和創(chuàng)新精神,推動新技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用。知識生產(chǎn)和多元互動是科技創(chuàng)新的重要機制,也是解剖中國科技治理體系變革和人才推動創(chuàng)新過程中深層機理的關(guān)鍵維度。本文基于多案例的實證分析得出以下結(jié)論:一是企業(yè)—政府互動形成知識生產(chǎn)的規(guī)模效應(yīng)。這種互動不僅能夠深化政府對科技創(chuàng)新的支持和認識,而且有助于克服決策“黑箱”的限制,提高創(chuàng)新產(chǎn)品的可靠性和安全性。同時,政府資源和政策支持對于擴大青年人才參與科技創(chuàng)新的規(guī)模具有積極推動作用。二是企業(yè)—專家互動使得知識生產(chǎn)的溢出效應(yīng)得以顯現(xiàn),能夠打破系統(tǒng)高度復(fù)雜性和可持續(xù)創(chuàng)新壁壘。這種互動能為知識生產(chǎn)注入新活力,形成新的視角和思維方式,是一種有效的技術(shù)創(chuàng)新路徑。三是企業(yè)—資本互動促進知識生產(chǎn)的競爭效應(yīng),幫助企業(yè)建立可持續(xù)商業(yè)模式。資本介入能夠提供更大的創(chuàng)新空間和豐富的資源,推動商業(yè)創(chuàng)新。

5.2 理論貢獻

首先,結(jié)合過程性與主體性視角,創(chuàng)新性提出青年人才推進科技創(chuàng)新的新模式:知識生產(chǎn)—多元互動。知識生產(chǎn)用于解釋青年人才高水平知識對科技創(chuàng)新的支持效應(yīng),多元互動則表示科技創(chuàng)新中不同參與者之間的交互與協(xié)作,強調(diào)知識共享、合作和跨界協(xié)同的重要性。通過識別知識生產(chǎn)—多元互動模式的獨特性,豐富了對青年人才推進科技創(chuàng)新行動邏輯的理論認知,深化了對知識生產(chǎn)和多元互動在科技創(chuàng)新中作用的理解。其次,本文通過解構(gòu)青年人才推進科技創(chuàng)新的內(nèi)在機制,結(jié)合典型運作機制,對青年人才在科技創(chuàng)新中的角色進行全面分析,一定程度上填補了現(xiàn)有研究在探討青年人才推動科技創(chuàng)新邏輯方面的理論缺口,為明晰科技創(chuàng)新內(nèi)在規(guī)律提供了新的分析視角。同時,也為理論研究與實踐活動中如何更好地使用和培養(yǎng)青年人才提供了重要參考。

5.3 政策建議

根據(jù)上述研究結(jié)論,本文提出如下政策建議:首先,政府和相關(guān)機構(gòu)應(yīng)當建立一套完善的風險預(yù)防體系,設(shè)立專門的風險投資基金或保險機制,為青年人才在科技創(chuàng)新中承擔的風險提供保障。同時,鼓勵企業(yè)進行內(nèi)部風險管理,評估技術(shù)風險、市場風險、財務(wù)風險。其次,加大對青年人才的支持力度,提供更多研究資金與項目機會。企業(yè)層面也應(yīng)建立一套完善的員工關(guān)懷和壓力管理體系,為青年科技人才提供健康的工作環(huán)境,平衡其工作與生活。再次,支持青年人才進行深入、長期、跨學(xué)科研究,設(shè)立專項資金資助具有長期價值的科研項目,在評價導(dǎo)向上更加注重長期影響。最后,政府應(yīng)與企業(yè)緊密合作,通過常規(guī)信息交流和政策咨詢確保決策透明度,并促進企業(yè)與投資方之間的溝通,通過行業(yè)協(xié)會或交流平臺促進知識共享和創(chuàng)新。

5.4 不足與展望

本文仍存在一定局限性:由于時間和資源限制,研究結(jié)果可能無法全面反映中國其它地區(qū)和行業(yè)的情況,未來計劃通過大樣本實證分析提高研究的深度與廣度。此外,市場環(huán)境、文化差異等可能影響創(chuàng)新的其它因素未被充分考慮,后續(xù)研究將探討這些未覆蓋的議題。