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打破隱形大鍋飯 科研人員贊知識價值導向分配新政“棒棒噠”

“國家鼓勵多元化提高科研人員的收入，能者多勞多得，棒棒噠!”

11月8日，在東北某國企科研部門工作的王磊看到新華社發布的《關於實行以增加知識價值為導向分配政策的若幹意見》(下稱《意見》)，在朋友圈里如此評論。

王磊主持過多項重大科研項目，深知科研人員收入以及科研經費管理中存在的問題，對於今年以來中央出臺的一系列尊重科技創新的規律，尊重科研人員勞動，推動科技成果加快向現實生產力轉化的文件都深表認同。

《意見》中指出，推動形成體現增加知識價值的收入分配機制，擴大科研機構、高校收入分配自主權，加強科技成果產權對科研人員的長期激勵，允許科研人員和教師依法依規適度兼職兼薪等。這進一步落實了全國科技創新大會上中央所提出的科創體制改革的精神。

在增加知識價值收入分配機制方面，《意見》提出，逐步提高科研人員收入水平，不僅要加大對作出突出貢獻科研人員和創新團隊的獎勵力度，提高科研人員科技成果轉化收益分享比例；並探索賦予科研人員科技成果所有權或長期使用權；還有逐步提高稿費和版稅等付酬標準，增加科研人員的成果性收入。

很多科研人士認為，這些新提法對於當前的科研收入分配機制帶來了很多新舉措，將為科技創新的改革帶來了新活力。

張亮是一家國有科研院所的科研項目管理人員。在談到一些科研人員目前實際貢獻與收入分配不匹配的問題時，張亮對第一財經記者說，在國有科研院所，科研人員的收入和一些輔助崗位有一些差距，但差距並不大。這被大家稱為“隱形大鍋飯”，這個問題存在很久了。

王磊對第一財經記者說，在高校里也是這樣的， “青椒”(青教的諧音，指青年教師)工資都不高，因為單位只能給個基本工資，很多要靠自己外部跑項目，能力強的掙得多。有了《意見》後，給科研人員薪酬提升開辟了正規通道。

另外，在加強科技成果產權對科研人員的長期激勵方面，《意見》提出，探索對科研人員實施股權、期權和分紅激勵，加大在專利權、著作權、植物新品種權、集成電路布圖設計專有權等知識產權及科技成果轉化形成的股權、崗位分紅權等方面的激勵力度。同時，完善國有企業對科研人員的中長期激勵機制， 完善股權激勵等相關稅收政策。對符合條件的股票期權、股權期權、限制性股票、股權獎勵以及科技成果投資入股等實施遞延納稅優惠政策，鼓勵科研人員創新創業，進一步促進科技成果轉化。

王磊稱，現有科研項目的短期檢查和考核很多、大家覺得有的時候是浪費精力，而《意見》也提出要進行長期激勵，王磊認為這點就很好。

張亮也補充說，國有企業內的科研是一個系統工程，個人貢獻較難評估，企業內也制定了成果轉化的獎勵辦法，但是工作十幾年來幾乎沒有實施過，在“隱形大鍋飯”的潛規則之下，價值評估的標準不好定量。《意見》出臺有了一個全局性的指導文件，未來可能需要很多配套文件，很希望所在單位能夠在兩三年之內獲得落實。

本次《意見》還有一條精神，目前在科研人員中被廣泛傳播，這就是“允許科研人員和教師依法依規適度兼職兼薪”。

《意見》指出，允許科研人員從事兼職工作獲得合法收入。科研人員在履行好崗位職責、完成本職工作的前提下，經所在單位同意，可以到企業和其他科研機構、高校、社會組織等兼職並取得合法報酬。鼓勵科研人員公益性兼職，積極參與決策咨詢、扶貧濟困、科學普及、法律援助和學術組織等活動。

但《意見》也強調，科研機構、要實行科研人員兼職公示制度，兼職行為不得泄露本單位技術秘密，損害或侵占本單位合法權益，違反承擔的社會責任。

一位高校副教授對第一財經記者說，作為收入不高的高校科研人員，自然希望憑借自身能力獲取更多的薪資報酬，以此改善生活條件。一般來說，公益性兼職其實大家都有一些的，比如審稿，義務性報告等等。但這些常規的事情其實很難從程序上獲得所在高校以及科研院所的正式許可。從目前情況來看，大多數科研院所其實並不鼓勵科研人員兼職，所以一些科研人員只是在不告知原單位的情況下做一些兼職。如果《意見》的這一條可以完全落實，讓兼職制度“陽光化”，可以釋放科研人員更多的工作熱情和生產力。

張亮認為，鼓勵科研人員兼薪兼職很好，但《意見》提出的不得泄露本單位技術秘密的要求也非常重要。因為一旦因為兼職泄露本單位的技術機密，就可能涉及到國有資產流失。這個兼職的口只要一開，一定會出現技術方面的關聯性，尤其是某些早期開發項目，這一點需要未來的政策予以防範和落實。

兼職兼薪“暖政”出臺 科研人員納稅比例降一半

可“兼職兼薪”，可“名利雙收”，能分享科技成果轉化收益，還能擁有股權、期權、分紅等等，經濟嚴冬中，一項旨在增加知識價值為導向的分配政策給科研人員送來溫暖。

“初步分析，這項政策可能使科研人員科技成果轉化納稅比例由原來的40%左右會下降到20%，大概下降的幅度超過了一半。”在10日國務院新聞辦舉行的新聞發布會上，科技部政策法規與監督司司長賀德方說。

11月10日，國務院新聞辦新聞發布會現場。攝影/章軻

中共中央辦公廳、國務院辦公廳日前印發了《關於實行以增加知識價值為導向分配政策的若幹意見》(下稱《意見》)，明確允許科研人員在履行好崗位職責、完成本職工作的前提下，經所在單位同意，可以到企業和其他科研機構、高校、社會組織等兼職並取得合法報酬。

“這是一個解放思想，充分調動廣大科技人員積極性、主動性、創造性，為建設世界科技強國提供保障的重要文件，對我國建設創新型國家具有重要的現實和歷史意義。”新聞發布會上，科技部副部長李萌說。

李萌介紹，我國最早開展收入分配結構調整是為了解決大鍋飯的問題，“十五大”提出效率優先、兼顧公平;“十六大”提出一次分配講效率、二次分配講公平，一次分配和二次分配都要處理好公平和效率的關系。

“到了‘十八大’又有新的說法，叫初次分配和二次分配都要兼顧效率和公平，再分配要更加註重公平。”李萌說，“十八大”還提出居民收入增長和經濟發展同步，勞動報酬增長和勞動生產力同步，提高居民收入在國民收入中的比重，提高勞動報酬在初次分配中的比重。他說，《意見》體現了十八大兩個同步、兩個提高的要求。

11月10日，科技部副部長李萌在國務院新聞辦新聞發布會上。攝影/章軻

目前，我國科研人員實際貢獻與收入分配不完全匹配、股權激勵等對創新具有長期激勵作用的政策缺位、內部分配激勵機制不健全等問題突出。

賀德方介紹，去年10月1日實施的促進科技成果轉化法修正案對高校和科研機構的科技成果轉化做了系統、全面的制度上的安排。今年2月16日國務院出臺的關於這部法律的若幹規定進一步明確了相關的免責條款，特別講到單位的領導人在履行了勤勉職責，免除單位在價格確定當中的決策責任。

“因為大家知道，科技成果的價格波動是比較頻繁的，履行了勤勉責任是免除責任，這次若幹規定當中對整個涉及科技成果長期激勵的，都是由單位自主決定的，實際上免責條款進一步擴大了。”賀德方說。

11月10日，科技部政策法規與監督司司長賀德方在國務院新聞辦新聞發布會上。攝影/章軻

賀德方介紹，以前在科技成果確定股權過程中分兩步納稅，這個比例比較高，科學界比較關心，還沒有現金收入就要交很大一筆稅款。按照《個人所得稅稅法》規定，稅率最高到45%。

“《意見》對稅收的問題也有涉及。”賀德方介紹，財政部和稅務總局在9月出臺的101號文件把兩步納稅合並成一步納稅，而且是在取得現金環節納稅，或者上市了可以轉讓，或者沒上市進行股權轉讓獲得現金的時候納稅。特別明確了科研人員和機構有選擇權，如果選擇延遲納稅的話，一次納稅稅率按20%，這是政策非常重要的一項，在支持創新、支持對科研成果長期激勵方面的一個非常好的制度安排。

“我們初步分析，這項政策可能使科研人員科技成果轉化納稅比例由原來的40%左右會下降到20%，大概下降的幅度超過了一半。”賀德方說。

李萌介紹，《意見》提出要充分發揮市場機制作用，通過穩定提高基本工資、加大績效工資分配激勵力度、落實科研成果性收入等激勵措施，使科研機構、高校、國有企業科研人員收入與崗位職責、工作業績、實際貢獻緊密聯系。實行增加知識價值為導向的分配政策，要堅持價值導向，實行分類施策，激勵約束並重，精神物質結合。

同時，《意見》還提出要推動形成體現增加知識價值的收入分配機制。突出收入要與科研人員能力、業績貢獻相結合，特別是在保障基本工資水平正常增長的基礎上，逐步提高體現科研人員履行崗位職責、承擔政府和社會委托任務等的基礎性績效工資水平，並建立績效工資穩定增長機制。加大對作出突出貢獻科研人員和創新團隊的獎勵力度，提高科研人員科技成果轉化收益分享比例。

《意見》要求進一步發揮科研項目資金的激勵引導作用，發揮財政科研項目資金在知識價值分配中的激勵作用，根據科研項目特點完善財政資金管理，加大對科研人員的激勵力度。探索在有條件的科研項目中實行經費支出負面清單管理，對於接受企業、其他社會組織委托的橫向委托項目，人員經費使用按照合同約定進行管理。完善哲學社會科學研究領域項目經費管理制度。對符合條件的智庫項目，探索采用政府購買服務制度，項目資金由項目承擔單位按照服務合同約定管理使用。

國企科研人員：股權和分紅激勵的改革還停留在政策面

今年以來，涉及國有科技企業股份和分紅激勵改革的文件密集出臺，旨在充分調動科研人員的積極性和創造性，支持大眾創業萬眾創新，落實以增加知識價值為導向的分配政策。

接受第一財經記者采訪的多位專家和業內人士表示，股權和分紅激勵在國有科技企業的落實情況不佳，改革進展非常緩慢，在推行中存在著諸多難題待解。

改革進展緩慢

近日，中共中央辦公廳、國務院辦公廳印發《關於實行以增加知識價值為導向分配政策的若幹意見》，明確完善國有企業對科研人員的中長期激勵機制，符合條件的國有科技型企業，可采取股權出售、股權獎勵、股權期權等股權方式，或項目收益分紅、崗位分紅等分紅方式進行激勵。

科技部副部長李萌在10日的國新辦新聞發布會上表示，《意見》主要針對我國科研人員實際貢獻與收入分配不完全匹配、股權激勵等對創新具有長期激勵作用的政策缺位、內部分配激勵機制不健全等問題，明確分配導向，完善分配機制。

中國企業研究院首席研究員李錦接受第一財經記者采訪時表示，現階段我國國有科技型企業存在自主創新不足、自主創新質量不高、研發機構作用發揮不夠等問題，解決這些問題最重要的是要建立良好的社會科技創新環境，建立以企業為科技創新主體的國家創新體系，倡導創新、吸引人才。

李錦表示，實行國有科技企業員工股權和分紅激勵，建立國有科技型企業自主創新和科技成果轉化的激勵分配機制，有利於科研充分調動技術和管理人員的積極性和創造性，推動高新技術產業化和科技成果轉化。

在國企改革專家周放生看來，分紅權改革的本質是是共享制，分紅權改革讓廣大企業員工跟企業股東共同創造企業價值，共享企業利潤和收益。企業的價值既有資本帶來的，更有勞動帶來的，尤其是高科技企業，很多價值是由高科技人員的勞動、創作帶來的。通過股權分紅的改革，科技人員可以分享自己創造的成果和價值，可以從根本上調動科技人員的創新積極性。

在企業界，股權激勵和分紅激勵被稱為企業高管與核心技術人員的“金手銬”，這是因為其能夠有效地把公司高管及核心技術人員的自身利益與公司的長遠利益相掛鉤，從而保證了激勵和約束的一致性。

目前，我國股權激勵方式主要有股票期權、股權期權、限制性股票、股權獎勵、股權出售、員工持股計劃等，此外還有技術成果投資入股方式。

李錦告訴第一財經記者，雖然中央高度重視，出臺了一系列的文件，但是據他了解，國有科技企業對股權和分紅激勵政策的落實進展非常緩慢，基本上沒有推行，大部分企業甚至還沒有起步，更談不上落實，原先試點的企業還在不斷摸索。

第一財經記者了解到，早在2010年，財政部、科技部聯合印發了《中關村國家自主創新示範區企業股權和分紅激勵實施辦法》，確定在中關村國家自主創新示範區開展企業股權和分紅激勵試點工作。此後，試點政策陸續推廣到武漢東湖、上海張江等國家自主創新示範區及安徽合蕪蚌等自主創新綜合試驗區。

今年以來，涉及國有科技企業股份和分紅激勵改革的文件及配套措施密集出臺，中央高層的講話中也多次提到。今年2月底，財政部、科技部、國資委聯合發布《國有科技型企業股權和分紅激勵暫行辦法》，決定從3月1日起，將國有科技型企業股權和分紅激勵試點政策推向全國。

9月22日，財政部、國家稅務總局聯合印發《關於完善股權激勵和技術入股有關所得稅政策的通知》，實行對全國高新技術企業轉化科技成果給予相關人員的股權獎勵實行5年分期納稅等優惠政策。財政部稱，這些優惠政策旨在進一步減輕股權激勵獲得者的稅收負擔，大幅降低企業和個人技術成果投資入股稅收負擔，更好激發和釋放科研人員創新創業的活力和積極性。

今年5月30日，習近平總書記在全國科技創新大會上表示，要加強知識產權保護，積極實行以增加知識價值為導向的分配政策，包括提高科研人員成果轉化收益分享比例，探索對創新人才實行股權、期權、分紅等激勵措施，讓他們各得其所。

諸多難題待解

李錦告訴第一財經記者，目前股權和分紅激勵的落實主要存在著兩大難題。一方面，國有科技企業一般沒有自主權和決定權，分紅方案要向上匯報，需要上面的批準才能進行;另一方面，科研人員、科研項目負責人本身不是獨立的分配主體，在國有科技企業中，難以明確地把科研人員和其他人員區分開來，所以只針對科研人員的激勵也難以開展。

一位國有科技企業的科研人員接受第一財經記者采訪時表示，他所在的國企，股權和分紅激勵的改革目前還基本停留在政策上，並沒有落實。科研激勵依然存在著一些難以解決的現實問題，比如股權和分紅激勵與現有的績效考核體系如何銜接，如何量化評估科研技術人員在科研項目中的作用和貢獻，“骨幹持股”中的“骨幹”如何界定，其他職工是否能滿意，如何做到公平公正公開，如何確定分紅的具體比例，分紅激勵與行政級別的晉升是分開還是並行不悖等等。

他表示，大部分國企每年的薪酬總額是一定的，是從這個薪酬總額中分紅還是用其他的資金，並沒有明確的規定。由於總額一定，當一部分人拿多了必將意味著另一部分人的薪酬相對減少，這其中涉及非常複雜的利益問題，公司高層從制定方案到落實推行都面臨著很大的阻力。

早在2008年國務院國資委就出臺了《關於規範國有企業職工持股、投資的意見》，明確指出經批準可以探索通過多種方式取得企業股權，符合條件的也可獲得企業利潤獎勵。

周放生認為，國企分紅權改革的文件已經下發了八年，卻沒有真正動起來。國企經營者、骨幹員工肯定有積極性，但管理者覺得利他也利不了己。還可能為此擔責任，誰願意推動呢?國企改革難就難在這里，有大局觀的人才能想明白。

對此，周放生表示，改革的關鍵是解放思想，唯有改革才能真正解決問題。大量民企改革的實踐已經說明，“分紅權改革”是當前最簡單直接有效且幾乎無成本無風險的改革措施，對當下的國有企業也有普遍的適用性，關鍵是有人要想明白擔當責任。

實行股權和分工激勵，防範國有資產流失始終是一個繞不開的話題。在最大限度發揮激勵機制作用的同時防範國有資產流失也是一個難點。周放生表示，在國企實行“分紅權改革”，骨幹員工們參與了企業價值的創造。越是高科技企業，員工創造的價值越多。骨幹員工們拿的是自己應得應份的。而不是分國有資本的利益，更不是國有資本的流失。

南京財經大學經濟系教授周紹東認為，對科技型企業的管理決不能出現真空現象，既然是國有科技型企業，國家控股，國家就要發揮控制力，關鍵是對經理人的監督、約束和控制。特別是在內部分配和股權激勵、分紅激勵上，國家股份在董事會決策中一定要占有主導地位，代表國家行使權力的代理人要抱著對國家和人民負責的態度，盡職盡責履行大股東職能。

第一財經記者了解到，《國有科技型企業股權和分紅激勵暫行辦法》中已經對防止國有資產流失做了部署。該文件明確，大型企業的股權激勵總額不超過企業總股本的5%;中型企業的股權激勵總額不超過企業總股本的10%;小、微型企業的股權激勵總額不超過企業總股本的30%，且單個激勵對象獲得的激勵股權不得超過企業總股本的3%。 此外，企業不能因實施股權激勵而改變國有控股地位。

專訪中國老齡科研中心副主任黨俊武：規範老年消費市場需扶持正規軍

近日，第一財經的專題報道《老人的天空：消費陷阱與破局之路》引發讀者熱烈的關註和評論。

記者為此就老齡消費市場的規範和管理專訪了中國老齡科學研究中心副主任黨俊武。他認為，對於老齡產業的潛力認識不足阻礙了很多大企業、名企業進入老齡產業。通過政府加強頂層設計，制定老齡產業中長期規劃，扶持更多優秀企業進入老齡產業，將是改變目前老年消費市場混亂狀況的根本之道。

第一財經：對於目前老年消費市場的混亂情況，你怎麽看？什麽原因導致這種亂象？

黨俊武：老年消費市場的混亂現象確實比較普遍，而且存在時間也很長了。目前，我國老齡產業尚處於起步階段，面臨的諸多問題歸根結底是供給側和需求側的對接錯位造成的。從市場需求側來看，現階段老年人的需求結構十分複雜，低端需求雖低效但富於剛性，中端需求是典型的有效需求，高端需求有效但彈性較大。而從市場供給側來看，還比較混亂，缺乏整體規劃，無法滿足老年人的需求。

我認為，之所以老年消費市場會出現這種情況，跟正規軍沒有成長起來有關系。整個市場現在主要被地下力量、非正規軍給占領了。這些非正規軍對老年人需求更敏感，更貼近，反映更迅速。但是它唯利是圖，在市場監管不夠的情況下就侵害了老年人利益。

第一財經：你說的正規軍指的是什麽呢？

黨俊武：正規軍指的是，許多生產能力強、口碑較好的品牌，包括生產商和供應商，還沒有關註到老年群體這個巨大的市場；已經關註到並且生產了適老產品和服務的，對老年消費者的調查研究不夠，沒有走進老年人的心里，沒有針對老年人的營銷措施，其產品和服務還有待於進一步提升，而且總體看，供應不足。

我一直強調，現在老齡產業面對的一個問題是，有些部門有些企業認為老齡產業不賺錢，所以沒有積極性去做。其實這是個很大的誤區。老齡產業是一個成長型產業，發展潛力相當大。

有人總覺得老人沒有錢，消費能力有限。盡管有部分老年人確實面臨貧困的問題，但是總體上，從財富的擁有狀況看，四五十歲以上的人群是財富擁有量最高的群體。去年我們的總儲蓄額達到50多萬億元，其中個人家庭儲蓄這一塊，四五十歲以上的群體占到一半以上。老齡用品、老齡服務、老齡金融等領域，不包括房地產，實際消費潛力已經占到GDP的12分之一。我們預測到2030年，這個比例會提高到五分之一。2050年，老齡化達到高峰時期，這個比例會達到三分之一。

所以我說，老齡產業是未來體量最大的新經濟，現在全社會對這一點的認識遠遠不夠。事實上，所有的行業都跟老齡產業有關系，所有行業都應該考慮老齡社會到來自己在老齡產業上有哪些發展機遇。

當有更多優秀的企業、優秀的人才進入到老齡產業的時候，自然提供的產品和服務就會更豐富，更優質，更能滿足老年人各方面的需求。

就老齡產業來說，正規軍沒有成長起來還有一個原因，現在生產適老用品的民企由於稅負較重，往往實力不足，而國有企業的體制機制不靈活，做不到對市場需要作出快速反應。這就給那些不良廠家、商家鉆了空子。

相比之下，那些不良廠家商家，他們就非常靈活，他們可以跟老人打情感牌，他們會偷稅漏稅，跟正規廠家商家相比，投入和成本就不一樣。

第一財經：應該如何規範市場，避免老年消費者利益受損害呢？

黨俊武：我認為，當前對於老年消費市場的亂象，整治打假固然是很重要的，更根本的是，要采取措施讓正規軍迅速成長起來，為老年人提供更加豐富、質量可靠的產品和服務。也就是說，要對老齡產業進行徹底的供給側改革。這樣的話，供給增加了，提升了，消費者有一個對比，有更多選擇的余地，受騙上當的可能性就降低了。

對於政府來說，要加大對老齡產業的扶持力度。政府要實施一系列措施，降低民企生存壓力，搞活國有企業的機制，調整減輕稅負，增加老齡產業的活力。

比如政府可以制定老齡用品和服務購買目錄，擬定相應標準，不管國企民企，只要是符合產品和服務標準，就可以被列入購買目錄，成為政府購買的客戶。這樣既可以滿足老年群眾的基本需求，又可以通過大單采購扶持老齡用品企業和老齡服務企業，引導中端市場購買老齡用品和老齡服務，逐步形成多元化、規模化的老齡產業市場。

從長遠看，要規範老年消費市場，還有一個非常重要的事情需要做，就是制定老齡產業專項的中長期規劃，比如做到2030年，要引導投資，明確鼓勵政策。中國的老年市場是世界上體量最大的，要做好這個產業，需要從頂層設計上想辦法，明確開發領域，做好中高端老年科技的聯合攻關、老齡產業科技園建設等等。這個工作做好了，不光是有利於正規軍起來，也會使中國潛力巨大的老齡產業能夠變現。

第一財經：這樣的老齡產業中長期規劃，現在已經在著手做了嗎？

黨俊武：據我所知，還沒有。我想在這方面，我們應該有一個緊迫感，再不動手我們就會失去機會，因為中國老齡化的速度是很快的，老年人的數量越來越多，需求也越來越大。

今年5月27日，習近平在中央政治局第三十二次集體學習中強調，老齡服務事業和產業發展空間十分廣闊，要培育老齡產業新的增長點，完善相關規劃和扶持政策。

確實，老齡產業的健康發展是需要頂層設計的，不然靠各個地區各個企業散兵作戰，效果會很有限。

另外我還想特別提醒一下，老齡產業不光跟政府、社會、全行業有關系，全民都應該重視起來，做好“全生命周期養老準備”，年輕的時候既要做好健康準備又要做好財富準備，努力爭取人人健康而老，富足而老。只有這樣，我國老齡產業發展的根基才能不斷雄厚強大。

創新工場王詠剛：人工智能時代的科研與創業

創新工場 2016-12-20 09:11

本文由創新工場（微信ID:chuangxin2009）授權i黑馬發布。

當下是人工智能的黃金時代，那科研里面人工智能的角色是什麽？創業里面人工智能的角色是什麽？人工智能如何從書本上跳到真實掙錢的公司產業，能夠創造出許多既賺錢，又實現人生夢想的企業家和創業者呢？

近期，創新工場AI工程院副院長王詠剛在北大做了一場名為“人工智能時代的科研與創業”的演講，在此次演講中，王詠剛從美圖上市談起，談到人工智能的科學定義，人工智能的歷史，科研與創新的關系，以及人工智能最近這次熱潮背後的技術驅動力和創投規律。以下是演講全文。

剛剛大家看了創新工場相關的視頻，里面有一家叫美圖的公司。美圖馬上就要在香港上市了（12月15日，美圖公司正式上市），這是創新工場投資的一個開始成長為獨角獸的公司。

其實，美圖也是一家AI公司，有非常多的可以用人工智能的地方，最典型的的就是人臉識別。除此之外，還有很多可以應用AI的地方，比如，傳統的磨皮是典型的數字圖像處理算法，但是不是也可以用人工智能技術來改進呢？讓機器學習什麽是最白最美的皮膚，什麽樣的磨皮方式和現在要處理的皮膚是最匹配的。這樣，就能既做了臉部美容，又因人而異，保持每個人的皮膚和臉型特點。

美圖有世界上最大的人臉數據庫，也許其中女性臉部居多，但也因此有非常廣泛的人工智能應用場景。在這樣的創業公司里面，人工智能變成了公司的內在驅動力。而美圖本身就是一個非常技術化的公司，美圖上市後，會變成一個獨角獸規模的公司，它未來的發展一定會不斷引入新的人工智能技術。

所以，今天我想跟大家討論的主題就是科研和創業的關系，它的核心話題是人工智能。大家都知道現在是人工智能的黃金時代，那科研里面人工智能的角色是什麽？創業里面人工智能的角色是什麽？人工智能如何從書本上跳到真實掙錢的公司產業，能夠創造出許多既賺錢，又實現人生夢想的企業家和創業者呢？

我們先看第一個問題。

什麽是人工智能？

這個問題，我覺得對計算機專業以外的人和計算機專業內的人，對不懂機器學習的人和懂機器學習的人，得到的答案未必是一樣的。而且我相信，即便是同樣學計算機的人，即便是同樣懂得機器學習或者深度學習的人，對於什麽是人工智能，給出的答案也未必是一樣的。

很多人說人工智能的時候，腦子里會出現一個像人一樣的機器人。這個圖景在科幻小說里比較常見，在科幻電影里比較常見。但不要把它想象成，僅僅是非專業人才會想象的一個途徑，專業人為什麽不能想象這樣的人工智能定義？

專業人士天天看教科書，看數學公式。可是你看這些數學公式的時候，有沒有想過，這些東西未來的某一年會不會突破某一個臨界點？會不會讓你做的一個程序變得真正和人一樣聰明，甚至比人還聰明？如果你的答案是“會”，那麽為什麽？如果你的答案是“不會”，那麽又是為什麽？

我們完全可以從數學的角度，從計算機科學的角度去想一想這些理論上的問題成立不成立。我們應該建立一些相對比較科學的邏輯，就是當你去看待人工智能是什麽時候，你應該有你自己科學的邏輯，有你自己科學的認識，或者說你自己科學的定義，然後從科學的角度，判斷人工智能技術會不會突破臨界點。

今天流行的深度學習技術是機器學習算法的一種。而機器學習從本質上來說，其實就是用數學或計算機科學的手段，對世界的局部或整體進行建模。如果世界簡單到黑白分明，那一個簡單的線性函數就能描述這個世界。但我們要處理的局部世界的問題總是越來越複雜的，因此就需要越來越複雜的算法、函數來描述這個世界。

深度學習之所以取得這麽大的進展，主要還是因為深度學習提供了一種非常豐富的、非常有描述能力的建模方式。比如許多許多層的神經網絡結構可以模擬非常複雜的世界規律。

學數學的、學計算機科學的同學不妨在腦子里做一個頭腦實驗：如果深度學習的網絡結構是可以不斷擴展的，那麽，多複雜的神經網絡才可以描述我們身邊的真實世界？這一方面取決於實現深度神經網絡的計算結構、計算能力是不是真的可以不斷擴展，另一方面取決於我們如何理解這個宇宙的複雜度。

假設你的答案是，深度學習在未來可以通過不斷擴展，達到描述這個真實宇宙的能力，那不用說，基於深度學習的人工智能算法一定會超越人類的智慧。因為人只不過是這個宇宙中的一部分，人的智慧也不過是建立在對身邊這個真實世界的建模的基礎上。當然，你的答案也可能是否定的。但這個頭腦實驗會是個非常有意思的實驗。

為什麽我們說人工智能就在我們身邊呢？

當我們把人工智能定義成依賴於機器學習為主的技術，來擬合世界的一部分，就會發現，這樣一個定義可以很自然地應用到我們的生活中。

這是一個手機截屏的圖片，可以看到，這個手機上裝了非常多的應用。

事實上，當我們在用手機的時候，很多常見的應用，已經嵌入了人工智能的特點和特性。比如說微軟小冰可以跟用戶聊天；滴滴出行、亞馬遜購物這些應用里面的一些推薦算法都會自動推薦最好的產品，或給出租車司機安排一些最好的路線；而Google、百度這樣的搜索引擎本身，事實上已經是人工智能驅動的了，無論是搜索結果的排序，還是搜索引擎智能回答一些人類問題，這背後，都是基於機器學習的人工智能技術

回顧人工智能的歷史

我們基本可以把人工智能的發展劃分為三次熱潮，每次熱潮其實不太一樣，但貫穿這三次浪潮的，有一個很有意思的現象，就是都有下棋這件事。下棋是人工智能的研究者最愛用來展示人工智能技術的一個領域。原因在於，一方面，下棋是人類智慧的一個體現，機器一旦在這個領域取得突破，所有人都會覺得很吃驚，另一方面，解決機器下棋的問題，涉及人工智能研究的許多根本性技術，像搜索啊，貪心算法啊，強化學習啊，等等。

五六十年代的人工智能大師在通用計算機剛剛誕生不久、計算能力還非常有限的條件下，純粹通過數學或者非常原始的編程模型去實現他們心目中的人工智能。早在那個時候，那些人工智能大師就已經看到了下棋這件事。圖靈曾在他生命的最後幾年，在紙上寫過一個可以實現國際象棋原理的代碼，只是當時的計算機的處理能力不夠，這個代碼沒有辦法變成一個真正的可以與人下棋的程序。

實際上，五六十年代有一種比較適合當時計算機能力的棋類，叫西洋跳棋。計算機的西洋跳棋程序曾經在五六十年代戰勝了一個人類的專業西洋跳棋棋手。雖說對手在專業級別水平也不算很高，但當時的電腦，你們想象一下，是什麽樣的，電腦處理能力又是什麽樣子。電腦戰勝了人，所以在當時是一個小小的轟動事件，意味著人們已經開始關註人工智能。

當西洋跳棋勝人之後，人們會說，計算機好厲害，是不是要毀滅人類了。可沒過幾年，人們就會說，西洋跳棋太簡單了，國際象棋這種才能代表人類智慧。計算機不是厲害麽，那麽你下個國際象棋試試？

後面的故事大家都知道了。1997年IBM的深藍戰勝世界棋王卡斯帕羅夫。那時候，我在讀大學，那件事給我的震撼，給我們這些懂編程的人的震撼，一點都不亞於今年3月AlphaGo戰勝李世石時帶給我們的震撼。

可沒過幾年，人們又覺得，戰勝國際象棋的計算機程序其實也算不了什麽。我們人類不是還有圍棋嗎？今年3月以前，很多圍棋培訓班的老師都會對孩子們說，圍棋是目前唯一一種沒有被計算機攻破的人類智慧運動。可結果呢？

這種所謂人類的智慧遊戲貫穿著機器的AI發展史，成為技術人員和普通人的認知能力之間的一個非常好的橋梁。你給普通人講人臉識別，他最多會當作一個計算機的技能，就像所有的停車場都會識別車牌一樣，他不會覺得這個東西有多困難。一張人臉，普通人只會把它理解成鼻子、眼睛嘴巴。很多不會下圍棋的人，認為圍棋也不過如此，但會下圍棋的知道圍棋的深淺是深不可測的。所以一旦計算機在圍棋上贏了人類，那人類受到的震撼遠遠不是一般的技術超過人類所能夠比擬的。

我講歷史，只是想告訴大家，人類是一個健忘的動物，也是一個喜新厭舊的動物。設想一下，過兩年Alpha Go已經遠遠超過所有人類棋手，連手機上的圍棋也可以輕松打敗人類的九段，那時候人類還是會說，圍棋算什麽，圍棋可不能算人工智能，這個東西太簡單了，計算機必須拿出更大的本事來，才能被稱作人工智能。

很有意思，人類就是這麽嘴硬。當然，這也可以認為是普通人對於人工智能定義的自適應性，就是根本沒有一個量化的標準。計算機智能在不斷發展，但到底發展到什麽程度，才是普通人心中的人工智能呢？這個尺子一直在變。

深度學習的複興

從技術本源上說，深度學習有好幾十年的歷史。但2006年，才是深度學習複興的一個標誌性的年代。這不完全是因為深度學習的鼻祖Geoffrey Hinton在這一年發表了那篇著名的深度學習論文，其實，在2006年前後，深度學習賴以發展的大數據、計算能力、移動互聯網等等，都開始發展和成熟起來。

從2006年開始，業界慢慢具備了大數據的能力和計算能力。對世界建模的前提是這個世界要有豐富的數據供計算機來學習。但是在2006年以前，這個數據是非常非常匱乏的，這個世界擁有數據，但這個數據未必能夠被數字化，或者未必能夠數字化之後未必能夠被收集起來。

那麽2006年前後，產業革命發生了非常大的變化，我相信大家能夠想到一些，一個非常大的要點就是搜索引擎，搜索引擎起到了把大數據聚合起來一個提綱挈領的作用，它把所有的網上信息都聚合在一起了。

另一個非常有標誌性的技術進步就是移動互聯網。移動互聯網讓我們每個人都可以非常方便地為這些大數據庫來貢獻數據。你在網上的每一次購物，每一次打車，每一次點擊行為都會變成大數據的一部分。

有了這些大數據，也有了一定的計算能力，深度學習就有了用武之地，這是深度學習複興的根本。

人工智能步入黃金時代

有人說現在人工智能這麽火，這麽多人給出高價來招聘人才，這麽多創業公司這麽多錢堆上去，這次的人工智能浪潮會不會又像前兩次一樣，馬上就跌入低谷，沒有後續了呢？

我們不是未來預測學家，也沒法預測未來，但是我可以給大家一個我們創新工場的判斷。

第三次人工智能浪潮和前兩次相比，有著本質的不同，這是因為，在很多的垂直領域，人工智能第一次展現出來計算機能把一件事做到足夠好的能力。

至少在語音、在視覺等垂直領域，計算機做的事情都可以超過人類的心理閾值。是否超過心理閾值，是人們是否接受你的產品，接受你的技術的一個前提條件。

比如語音識別，人類對語音識別的準確率一定會有一個心理閾值。一旦你低於這個閾值，不管你是低1%還是低50%，人們都會認為這個產品是沒用的。只有你高於這個閾值，人們才認為這個產品是有用的。

至少在視覺領域，在語音識別領域，在深度學習工作得非常好的領域，第一次第二次人工智能浪潮的時候，這些技術雖然發展到了一定的高度，但是還沒有達到人類的心理閾值。

而第三次人工智能浪潮非常不一樣。

大家可以回想一下2014年這個時間節點，普通人大概是在2016年知道人工智能這件事。但科研界的人更多的看到的是科研數據上的突破。比如機器視覺，科研界通常用ImageNet視覺比賽的結果來衡量機器視覺的發展程度。恰恰是在2014年，基於深度學習的計算機算法在ImageNet上超越了人類，一下子將識別錯誤率降低到了比人類識別錯誤率還低的程度。

一張圖片上有多少個人臉，有很多相對模糊或者相對陰暗的人臉，人可能都未必分得出來的時候，計算機就認出來了。在這種情況下，說明計算機在視覺領域解決方案達到的程度已經超過了人們的心理閾值。所以人一下就感覺這個東西有用了。

這是我們想說的第三次人工智能浪潮和前兩次浪潮的本質不同。這個本質不同帶來的結果是，計算機人工智能的程序，人工智能的應用真正能在商業領域開花結果，能在商業模式里賺到錢了。以前是拿人工智能“騙錢”的，現在是拿人工智能賺錢的。

所以會說從2006年開始的這樣一個第三次人工智能浪潮，創新工場非常確信它會是一個產業革命，會進入一個穩健的發展、成熟期，而不是一個曇花一現的浪潮。原因就是我剛才說的，在很多領域，它已經超過了人的心理閾值，已經變成了一個可以用的算法或者說可以用的工具。

剛剛提到深度學習複興，其實在人工智能的第三波浪潮，它做到了在多個領域超越人類的心理閾值，並開始創造商業價值。這些領域可能包括識別領域、自動化領域、互聯網大數據領域。而深度學習，或者說人工智能正在解決這些領域里的問題。

如果說在這些領域里面比較一下，我們認為可能未來最大的領域是無人駕駛。

無人駕駛

為什麽說人工智能可以代替司機？

我不知道大家對人工智能或者說無人駕駛，是怎麽預期的。是預期每天去哪里都有無人駕駛車來接你，還是會預期每個人家里買一輛無人駕駛汽車？

業界主流的判斷會認為，無人駕駛會首先從一些限定領域進入我們的生活。比如說在美國，現在業界看好幾個無人駕駛落地、產生商業模式的機會，其中之一就是貨車運輸。因為貨車運輸相比較來說有固定路線，同時對人類來講，貨車運輸是一個非常艱苦的工作。貨車運輸用無人駕駛可以大大提高效率。

在美國實驗過，把若幹輛貨車編排成一個車隊，貨車之間間隔2米或1米，然後在路上就像一個火車一樣。只有最前面的貨車有一個人類的司機幫忙監控一下，後面的貨車都跟著前面的貨車的行為來走，可以保證不會追尾，然後快速地把大量的貨物像火車一樣，從一個地方運到另一個地方。

所以這是美國人非常看好的一個無人駕駛的應用領域，但我覺得這未必是中國的第一個應用領域。中國有中國的特點，很多中國的無人駕駛公司已經在設想許多特定的領域，開展最早的無人駕駛商用化的實驗。

比如說，在我們北大的校園里，先把校車做成無人駕駛。校車的好處是路線固定，範圍固定，時間固定，就連校車能夠遇到的交通標誌和障礙都是已經確定的。那麽在這個基礎上，要解決的問題相對簡單得多。

所以人工智能取代人類一定是一步一步的，絕不會有一天，你睡覺起來發現樓下司機全沒了，全變成無人駕駛的，這是不可能的。當無人駕駛在生活中潛移默化地一步步取代你的時候，甚至你都感覺不到人工智能來了，你會說什麽智能，不就是開校車嗎，這不叫無人駕駛。

直到有一天，無人駕駛的出租車來接你了，你可能也未必覺得它是人工智能。這個例子只是告訴大家，就是人工智能會悄悄地成為我們人類的幫手，甚至在你無法覺察的時候。

但是對於我們專業的人來說，我們應該盡量留意這些事情，盡量去看到什麽東西可以給我們創造機會，什麽東西有潛在的商業價值，而自己應該在里面扮演什麽角色。

時代的技術主流

其實，計算機的發展經歷了非常明顯的時代化。在每一個時代，只有一種技術可以主導，也只有符合時代技術潮流的公司才能生存下來。在1990年做人工智能，敵不過那些做PC和互聯網的，但是今天就不同了。今天已經不是PC時代或早期的互聯網時代了。今天，你能跟聯想搶PC的生意嗎，能跟戴爾搶顯示器的生意嗎，能跟百度搶搜索引擎的生意嗎？作為創業者，必須在最好的時代做這個時代里最有機會發展起來的事情。

創新工場認為，當今時代的主流方向是人工智能。

未來5到10年甚至更長一段時間的主流是人工智能，如果你們有創業的理想，恰好又學過人工智能，那就處在了一個非常好的，也是非常有挑戰的位置上。這個時代正在召喚創業者，這個時代正在召喚像PC時代的柳傳誌，互聯網時代的李彥宏，移動互聯網時代的王興那樣的創業者，來投入到人工智能的創業浪潮中。這個未來的創業明星，也許就在你們中間。

創新工場會把一個新興的產業，比如人工智能，按照架構分成不同的部分。在不同的部分，會有不同層級的公司進行創業，從而搭建整個生態環境。這種劃分是我們創新工場，用來指導人工智能投資的基本原則，在每一種細分領域，都有可能創造出很多十億級別百億級別，甚至萬億級別的初創公司。

一個最有趣的例子是Google。我在Google的時候很多事情未必看得那麽透，但是我離開後，從局外人的思路看很多事情，會看到一些規劃確實高人一籌。比如說，當年Google和百度一樣都是在做桌面搜索引擎，但是Google是第一個從桌面搜索引擎提出了移動優先的策略，這為移動互聯網打下了非常紮實的基礎。同樣的，Google在2011年就開始做谷歌大腦，在2012年就提出了AI First的戰略，基本是走在了所有科技公司的最前面。

Google每一個產品，只要能和人工智能結合的，它都會選擇結合。因為人工智能會在很多領域提供一些高級算法。在座的學過深度學習的應該比較清楚，深度學習的平臺化是一個非常大的挑戰。我相信在未來3年左右的時間，會有一個非常徹底的改觀。因為很多公司包括谷歌在內都在大力地做這些方面的事情。其次呢，深度學習需要大量的數據，可能要百萬千萬甚至億級數據，才能達到一個非常非常好的效果。但其實，有些領域根本就沒有所謂的海量數據，更不要說大數據了。那反過來講呢，深度學習這種對人類世界的建模方式，是唯一的建模方式嗎？我覺得未必，在未來幾年，大家可能會發明出更好的建模方式，去適應那些缺乏大數據的領域。

機器雖然在模仿人，但其實只是模仿人的一部分。人的學習有一個非常大的特性，叫舉一反三。我們家孩子只有5歲，可是我清楚地記得他兩歲的時候，我帶他去商店里，看到小孩玩的那種滑板，他就看了一眼。然後過了很久，他又到一個場合看到了一個不一樣的滑板，他馬上就說，這是滑板。而計算機視覺程序，這些對象識別程序要學上百萬張滑板才能辨別出來。這是計算機和人一個非常大的差異。

大家應該知道，現在正在研究的許多熱門領域，比如遷移學習，比如少樣本情況下的機器學習算法等等，就是讓機器來更好地模仿人類的智慧，而不是必須有巨大樣本量的情況下才能學到東西。

創新工場布局藍圖

這是創新工場，為人工智能未來的發展和投資所畫的一個藍圖。這也許是今天我的演講里最重要的一張圖。

這是我們對機器學習對深度學習，對人工智能在各個垂直領域，在不同的應用場景，幾年內走向成熟，幾年內走向產業化的一個預判。大家可以5到10年後再拿出這張圖來看一下，看看創新工場的對未來的感知，是不是像當年對移動互聯網未來的感知那麽準。

這是創新工場目前在人工智能的布局。右邊的方案是我們正在投資或者已經投資的人工智能的公司，這里面有很多公司已經發展得非常好。

比如曠視，美圖，馭勢，第四範式。說到第四範式，大家可能感覺名字比較奇怪，他們做的是商業智能，把金融行業的數據拿過來，幫助建立這些金融行業需要的各種模型。大家知道金融行業數據可能是現在所有行業里面數據最全，質量最高，同時是對數據的需求最大的一個行業。

創新工場實際上已經投入的人工智能相關的公司就有大概20家，同時在左邊，我們希望利用新成立的人工智能工程院來做一些人工智能的早期研究和早期孵化。

對正在學習的和即將畢業的學生來講，這都是一個好消息。如果你們想從事人工智能，如果有創業的打算，想趕上這波人工智能的大潮，那創新工場的人工智能工程院可以提供一個非常好的機會。

如果是畢業應屆畢業生的話，可以以工程師或者研究員的身份加入，如果是非應屆畢業生，可以申請實習。我們和從美國回來的大牛一起來搭建四五個小項目。每一個小項目，做人工智能領域的一個方向，包括自然語言處理，機器視覺，數據挖掘等。做項目期間，可以拿工資，可以接受導師的培養，不用定點上下班，只要完成任務就可以。在這里可以學習到足夠的知識，也能夠為科研貢獻一份力量，還有可能走上創業的道路。

問答環節：

1.  問：你好，我想問一下，在教育領域的應用，可以怎麽進行改革呢？另一個問題是，非技術背景怎麽進入人工智能領域？

王詠剛：在教育領域的應用，我可以給大家舉一些例子。我們創新工場投資的教育公司很多，有一家叫vipkid。美國的老師來教中國的小朋友，現在有3000多個美國老師，然後在美國老師和學生交流過程中，用的是一個視頻教育系統。現在這種最基礎的視頻教育系統能夠把兩個人從美國和中國連接在一起，那麽接下來呢？是不是應該利用這種虛擬的環境，讓教學更身臨其境？這里面有很多VR/AR以及人工智能技術的用武之地。

第二個問題，非技術同學如何參與其中，比如說創業，甚至說參與到工場項目中來。我覺得有兩個層面的問題，一方面是非技術有沒有可能轉行做技術，我覺得這是有可能的。另一方面是說，如果你想在非技術領域從事創業又該怎麽做，其實即便是一個人工智能公司，也需要商務落地，也需要商務人才，特別是在現有條件下。

2.  問：現在，比如說互聯網，肯定有些好的項目就被大公司買掉了，包括BAT都在做很多嘗試，我們做項目有什麽優勢呢？

王詠剛：非常好的一個問題。這個問題其實在創新工場內部也有爭論，雖然我們看好人工智能是一個大勢所趨，但是大公司小公司都在做人工智能，為什麽小公司就一定會有更好的成功機會呢？

從歷史角度來看會發現，實際上在每一輪的歷史浪潮里，比如在互聯網的時代，有百度有谷歌，但是絲毫不影響移動互聯網時代出現新的公司。這是因為在每一個技術浪潮里，上一個技術浪潮的領軍人物，他的企業重點，研究重點，或者研發方向未必能夠快速轉型，在新出現的熱點領域里面，中小公司擁有大把的機會。

3.  問： 我一直想問一個問題，任何一項新技術出現都會變成一個非常嚴重的問題，就是安全問題。安全問題會不會帶動安全產業共同發展？

王詠剛：我覺得這是兩個層面的事情，一個是從技術層面，技術只是人類的工具，任何技術都不是非黑即白的，任何技術都有安全上的缺陷，需要其他技術或者管理手段來彌補。技術怎麽被人類使用，這個才是安全的問題。我們都在用電、用汽車，但沒人會問，用電或者用汽車會不會導致大規模的安全隱患。其實每個懂科技的人都可以用電來制造殺人的武器，也可以把汽車改造成殺人的武器。人工智能技術也是一樣。人工智能和其他任何技術一樣具有好的一面和危險的一面。我們必須研究如何使用人工智能技術，如何與好的應用模式、應用規範相結合，才不至於出現危險的局面。所以，安全專家會不斷面臨新的挑戰，人工智能技術的發展也會反向促進安全技術、安全產業的相應的進步和發展。

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中俄2017年將成立開發輕型商用飛機的科研中心

12月26日消息，據俄羅斯衛星網報道，俄羅斯NIK研發與工程公司與北京中資融通咨詢有限公司代表共同表示，俄中兩國2017年將在莫斯科州茹科夫斯基和廣西壯族自治區的防城港成立開發輕型商用飛機、直升機、旋翼機和無人機的科研中心。預計，該中心的產品將供應至獨聯體、南亞和拉丁美洲地區的國家。

據研發與工程公司總經理科爾涅耶夫稱，該項目可以成為俄中在近程飛機領域的首個項目。他說：“我們在研發飛行高度在3000米以下的飛行器。” 據北京中資融通咨詢有限公司董事長馬雄光稱，該公司已經獲得廣西壯族自治區防城港政府有關在該市內成立俄中航空技術園以及航空城的許可。建築面積預計為10平方千米，投資總額大約700億元。

他還表示：“北京中資融通公司是一個投資公司，而且今年，或者在預期內，主要資本投資在通用航空產業上，這是我們公司的目標。俄羅斯NIK研發與工程公司是世界上最頂尖的航空器的設計公司。因此我們兩個公司合作可以說是強強聯合，我們都有優勢。相信在中國這麽大的市場下，一定有很好的合作前景。”

科爾涅耶夫稱，聯合生產的產品未來將在獨聯體國家、印度、巴基斯坦和拉丁美洲的市場受到歡迎。他說：“要進入加拿大和美國市場相當困難，那里有龐大數量的飛行器，但是我們研發的部分產品沒有出現在這兩個龐大的航空國家。”

據科爾涅耶夫介紹，2017年3月和4月將簽署有關財政義務的具體協議。他還表示：“雙方達成協議，我們的工程師和中國工程師將在明年開始在茹科夫斯基以及中國展開工作。”

科研體制持續松綁，沈睡專利獲產業化

專利沈睡5年後，研究成果被推廣到市場，用於風電行業，陳衛標並沒有想到還有這樣的好日子。

陳衛標供職於中國科學院上海光學精密機械研究所，2009年完成“一種相幹測風激光雷達信號檢測解調裝置”研究之後，專利一直束之高閣。專利的“蘇醒”，得益於中國日益深入的科研體系改革。

“近年來科研院所和高等學校在發展中所面臨的一些突出問題，影響著科技創新的效率。一方面，沒有根據不同創新主體的活動特點，進行有針對性的引導，從而造成定位不明確、活力不足。另一方面，由於成果轉化機制不健全，科技成果難以有效滿足市場需求。”中國科學技術發展戰略研究院科技體制與管理研究所所長李哲在接受第一財經采訪時表示。

在李哲看來，2015年9月25日發布的《深化科技體制改革實施方案》，正在激活因為受到體制束縛而活力不足的科研力量。

“圍繞科技成果轉化、科研經費管理、企業研發費用加計扣除、知識價值導向分配等方面出臺了一系列政策，一些新的政策措施也將醞釀出臺。這對於加快形成有利於創新發展的制度環境具有歷史性的意義，也對未來科技創新政策制定提出了新目標。”李哲表示。

沈睡中的遺憾

“這個項目在2011年完成了原始技術開發，開發了樣機，然後就擱置在那里，沒有進行產業化推廣。直到2014年，南京激光研究所把這個專利買了過來，才開始進行二次應用研究，然後推向市場。其實中國光電領域早在上世紀80、90年代就已有不少研究成果，但現在市場采用的卻多為國外技術，一些老一輩研究人員談到這些覺得很遺憾。”陳衛標原始技術研發團隊的一員、南京先進激光技術研究院常務副院長周軍對第一財經表示。

陳衛標的專利幸運地進入市場，但還有很多科研院校的原始研究成果仍在沈睡中。

中國每年的科研經費投入都在增加。國家統計局數據顯示，2015年全年研究與試驗發展（R&D）經費支出14220億元，比上年增長9.2%，其中基礎研究經費671億元。科研成果的產出也在提高，根據《2015年全國科技成果統計年度報告》，該年度全國登記的科技成果總量小幅增長，共登記科技成果55284項，比上年增長4.03%。

不過，中國科技成果轉化率和產業化率“兩低”的帽子還是難以摘掉。

“簡單說就是科研經費申請容易使用難，造成大量科研經費的浪費和閑置。而在急需資金的基礎科研成果二次開發階段缺乏相應的資金和政策的支持，因為政府的經費不能承擔虧損的風險，科研人員又沒有相應的精力、能力和知識儲備去創辦公司、孵化企業，所以如果沒有專業的中間環節、孵化機構、資金來幫助研發人員實現科技成果的轉化，大眾創業和萬眾創新只能是一句空話。”一位某理工科高校研究人員表示。

2016年11月7日，中辦、國辦印發了《關於實行以增加知識價值為導向分配政策的若幹意見》。科技部副部長李萌在國新辦發布會上表示，此文件主要是針對我國科研人員的實際貢獻與收入分配不完全匹配的問題，基本思路是發揮市場機制的作用，構建基本工資、績效工資和科技成果轉化性收入的三元薪酬體系，使科研人員的收入與崗位的責任、工作的業績和實際的貢獻緊密聯系，推動形成體現知識價值的收入分配機制，擴大高校、科研院所在收入分配上的自主權，發揮科研資金、項目資金的激勵引導作用，加強科技成果產權對科技人員的長期激勵作用，允許科研人員依法依規適度的兼職兼薪。

“新的改革政策很受歡迎，但是目前還沒有落地。分配機制仍然沒變。科研人員的收入還是按照國家規定的基本工資+崗位津貼+績效工資。在科研成果轉化上，基本沒有分成，而且也基本不賣專利或投資，擔心國有資產流失。”一位國有科研單位研究人員表示，“上層的想法挺好，但一時半會很難落地，從政策出臺到落地需要很長的時間周期。科技成果出來後沒有獎勵，發表論文可以在一定範圍內增加績效工資的額度，但是資金要自己掙，主要從橫向經費支出。十多年以前我的工資2萬多一點，幾乎是全所最高的，現在增加也不多。雖然相比大學我們的工資高一些，但是人員流失也不少，換個單位年薪百萬也不難，還在為自己的一點理想繼續堅持。”

中國科學院近日正式印發《中國科學院院級科研項目經費管理辦法》，進一步簡化項目預算編制和調劑等程序在經費開支內容和標準上部分條款突破原有規定，著力解決目前科研活動中部分必需支出合理開支渠道不足的突出問題；明確各方職責，強調績效導向，加強經費使用的監督管理，做到“放得開，管得住”。

國內一些科研院所對於政策的落地還需要時間，也有一些大學政策更為活躍，比如清華大學。

“我們變化很大，現在學校鼓勵科技人員去研發，轉化成果，協助科技人員註冊、與投資人對接，幫你去轉化，還有相關培訓。清華大學屬於工科學校，很多老師手中都有或大或小的發明，過去雖然科研積極性高，但是不知道怎麽轉化。”清華大學醫學院張林琦教授表示。

在李哲看來，我國科研院所和高校都是源頭創新的主力軍，開展了大量基礎研究、戰略高技術研究和重大公益研究，高校也肩負著培養高層次創新人才的重要使命。雖然僅從R&D經費內部支出、R&D人員全時當量的指標來看，科研院所和高校開展科研活動的規模不及企業，但他們所開展的知識創造、應用研究、成果轉化等活動奠定了我國國家創新體系的基礎。同時，這些機構還是公共財政支持形成科技成果的主要供給方，與成果轉化能否有效實現緊密相關。

給科研成果加油

為讓更多的科研成果特別是原發創新發揮其能力，中國全面推進科研體制改革。

中國科技發展戰略研究院常務副院長王元表示，科研體制“去行政化”，實行新的治理結構，打破過去的行政制約，已經呼籲十多年了，現在至少邁出了一大步。

“新的政策形成了基礎研究的體系，穩定持續支持原發研究，過去是單一經費渠道，現在增加了結構性支持，研究人員可以進行開放性研究，不再只按照規定的課題走。另外，科研人員的薪酬也有了提高，他們既可以承擔公益性研究，也可以參與競爭性研究。”王元表示。

王元稱，目前江蘇、北京、深圳、山東、浙江等，把省市內的科研機構組織起來，建立了一個平臺，通過這樣的平臺進行科研成果轉化。

“江蘇省產業技術研究院的成立，就是為了通過全新的機制從全球範圍引進創新成果和人才團隊集聚江蘇，通過研究院的平臺轉化成江蘇企業能夠承接的技術和產品，打通從‘基礎研究強’到‘應用技術強’的通道，以此來推動產業轉型升級和高端化發展。”江蘇省產業技術研究院技術轉移部業務總監莊韋表示。

為了更好地將基礎研究成果轉化為產業應用，江蘇省產業技術研究院出臺了“一所兩制”、“合同科研”、“股權激勵”和“項目經理”等一系列創新性改革措施。

“我們對於專業研究所的績效考核和經費支持，是以項目、技術的產業化為目標導向，且不限制他們科研經費的具體使用方向，這是傳統科研經費管理做不到的。還能夠給專心搞科研的人一個成果轉化的快速通道和更好的平臺，不用離開他們的原單位。而且在成果轉化的收益方面，科研團隊占大股，約60%~70%，這是過去30%的比例無法相比的。”莊韋表示。

“中科院上海光機所的專利在南京實現產業轉移，避免了基礎科技成果資源閑置浪費，激光測風雷達技術有望填補國內市場空白，市場應用前景廣。評審後，從上海光機所買斷該項技術，並在很短的時間內成功搭建團隊，從研發伊始商業活動同步跟進，同時在江蘇省產業技術研究院的大力支持下，通過一年多時間的二次開發，順利實現產業化，衍生出南京牧鐳激光科技有限公司。” 南京激光先進技術研究院科技開發部副部長李繼徽接受第一財經采訪時表示。

在該案例中，職務科技成果主要完成人和為成果轉化作出重要貢獻的其他人員，在產權關系理順後，通過創始人直接持股和設立股權激勵的有限合夥平臺方式，成為孵化衍生公司的直接或間接主要股東，在技術創新和運營管理上均實現獨立自主，提升了創新創業團隊的積極性，加快了科技成果市場化推進力度。

這無疑是科研成果轉化的一個成功案例，因為它恰好找對了出口，在江蘇省產業技術研究院這個平臺上走上產業化之路。

從科學研究成果到技術轉化這個環節，一直是個薄弱環節和制約瓶頸。中國企業，特別是中小型企業面臨的主要問題是原創關鍵技術的供給，如何讓那些沈睡的原發創新醒過來發揮應有的作用，是當前必須考慮的。

李哲認為，要明確不同類型科研院所的定位，提升院所的治理水平。此次改革，無論是從學科設置、評估、人員培養，還是科研基地建設，都要求高校更具廣闊的視野。打通成果轉化通道，通過成果轉化創造財富。對高等學校、科研院所、國有企業事業單位，完善科技成果使用、處置和收益管理制度，加大對科研人員轉化科研成果的激勵力度，構建服務支撐體系，這些改革措施的落實落地，將使科技成果轉移轉化邁上一個新臺階。

中法簽署核能、科研、應對老齡化等領域合作文件

據中國政府網站消息，國務院總理李克強21日下午在人民大會堂北大廳舉行儀式，歡迎法國總理卡澤納夫訪華。兩國總理會談後，共同見證了核能、科研、應對老齡化等領域合作文件的簽署。雙方還達成了《中法駕照互認協議》。

國務院總理李克強21日下午在人民大會堂同來華進行正式訪問的法國總理卡澤納夫舉行會談。

李克強表示，中法關系發展良好，一直走在中國同西方國家關系的前列。中方願同法方一道，始終從戰略高度看待和把握中法關系，秉持相互尊重、平等合作、互利共贏的理念發展好兩國關系。中法同為聯合國安理會常任理事國，擁有廣泛共同利益和責任。在當前複雜多變的國際政治經濟形勢下，中法有必要進行深入溝通協調，深化各領域合作，共同應對風險挑戰，向世界發出致力於維護和平穩定、促進發展的強烈信號，以穩定性應對不確定性。

李克強指出，中方願同法方繼續立足雙邊、面向全球，實現深度利益融合。重點深化核能全產業鏈合作，穩步推進中法英國欣克利角核電項目，探討共同開發其他第三方核電市場，拓展航空航天合作，深化應對氣候變化、綠色產業合作，加快推進武漢生態城項目，探討開展農業全產業鏈合作，以及醫藥衛生、應對老齡化等新興領域合作。

李克強強調，中法都擁有深厚的歷史文化積澱，人文交往潛力巨大。雙方可深化科教文衛體等合作，落實好“千人實習生計劃”和此訪期間簽署的《中法駕照互認協議》等，更好便利雙方人員往來。希望法方為中國遊客提供更多安全保障和便利化服務。

李克強指出，歐洲是多極化世界的重要一極。中方願同歐方對接發展戰略，深化互利合作，共同促進亞歐大陸和世界的繁榮與發展。中方始終堅定支持歐洲一體化進程，希望看到一個團結、繁榮、穩定的歐盟，這不僅有利於中法、中歐關系，也有利於多邊主義和全球化發展。歐盟應全面、徹底履行《中國加入世貿組織議定書》所作承諾，以平等磋商妥處分歧，為中歐務實合作健康穩定發展創造條件。

卡澤納夫表示，法中兩國交往歷史悠久，友誼深厚，富有強大活力。兩國民用核能合作成果顯著，農業合作機遇廣闊，環保等可持續發展產業合作具有示範意義。在當前國際形勢下，法中更應進一步密切雙邊往來，深化互利合作。法方願同中方加強政治、經貿、投資、科技、農業、核能、環保、教育等各領域合作，與中方共同維護貿易自由化，化解保護主義。歐中擁有許多共同利益，相信雙方能夠在履行中國入世議定書第15條義務方面找到妥善解決方案。法方願為此作出努力，推動歐中關系發展。

雙方還就共同關心的國際和地區問題深入交換了意見。

會談前，李克強在人民大會堂北大廳為卡澤納夫舉行歡迎儀式。全國政協副主席王家瑞等參加。

會談後，兩國總理共同見證了雙方核能、科技、人員交往等領域多份合作文件的簽署。

公安部：中國與法國將實現駕駛證互認換領

2月21日，中國公安部與法國內政部在北京簽署駕駛證互認換領協議。中華人民共和國與法蘭西共和國雙方承認對方核發的有效駕駛證，一方準許持有對方國家駕駛證的人員在其境內直接駕車或者免試換領駕駛證。

對於臨時進入對方境內不超過一年的，雙方駕駛證實現互認。臨時進入法國的，可以憑中國駕駛證和翻譯件直接駕車，無需換證;臨時進入中國的，可以持法國駕駛證和翻譯件直接換領臨時駕駛許可，免予體檢和考試。互認駕駛證準駕車型包括中型客車、大型貨車、小型汽車和摩托車。

對於在對方國家居留超過一年的，雙方駕駛證實現免試互換。一方公民或常駐人員持本國駕駛證和翻譯件，以及護照、簽證或者居留證件，可以直接免試換領對方國家駕駛證。免試換領的駕駛證準駕車型包括小型汽車和摩托車。

對於外交人員和留學生，雙方給予對等優惠政策。中國外交人員和留學生在法工作、學習期間，憑中國駕駛證和翻譯件可以直接駕駛相應準駕車型的機動車;法國外交人員和留學人員在中國工作、學習期間，可以持法國駕駛證免試換領相應準駕車型的中國駕駛證。

據了解，互認協議將自雙方簽署並完成國內法律確認手續之日起九十日後生效。實現中法駕駛證互認換領，有利於方便兩國公民駕車出行，有利於促進兩國警務合作，對推進兩國經濟合作、文化交流、人員往來具有重要意義。中法駕駛證互認換領協議的實施，將直接惠及大量在法華人華僑以及赴法旅遊、留學、務工、探親等人員。

公安部交管局有關負責人介紹，推進與其他國家和地區駕駛證互認換領是深化公安改革、落實國務院駕考改革意見的重要舉措。此前，中國已經實現與比利時、阿聯酋兩國的駕駛證互認換領。目前，正在積極推進與其他國家駕駛證互認換領工作，進一步擴大互認換領範圍，提升我國駕駛證國際認知認可度，方便中國公民出境駕車。

中國如何打破科研評估“論文崇拜”情結？

清華大學的工程專業名列世界第一，超過了麻省理工學院，這一全球大學分專業排行榜一時引發多方關註。

上述排名來自U.S.News(U.S.News & World Report，美國新聞和世界報道)。作為大學排名最有影響力的榜單之一，U.S.News 的排名是每年大家申請學校時必不可少的參考。

不過，在U.S.News全球大學綜合排名中，清華大學位列57名，中國僅有兩所大學進入百強，另一所是排名第53的北京大學。

近年來，中國整個工程市場規模在全球遙遙領先，市場需求、人才引進，再加上國家資金大量投入，使得中國大學的研發能力提升很快。但往往國際性大學排名更加註重論文發表情況，國內高校目前也存在以論文發表來評估教師的傾向。

專家指出，如果以此來衡量辦學的水準，最後會被功利的追求所誤導，比如屢被詬病的論文造假事件。

雖然有著這麽多的科研成果，但科研成果向現實生產力轉化不力一直是一個嚴重的問題。這里面既涉及職稱評定、崗位管理和考核評價制度等一系列評估機制問題，也事關對科技成果轉化的處置權和收益，還有創新和轉化各個環節銜接不夠緊密的原因。新修訂的《促進科技成果轉化法》旨在扭轉這一局面，東南大學等高校也在嘗試加大科技成果轉化的考核權重，科研評估機制改革已上路。

科研實力在提升

工程專業世界第一，計算機科學專業世界第二，化學專業世界第三，這一次的U.S.News榜單上，清華大學表現突出。而在工程專業領域，中國大學集體亮眼，前十中占據四席，除了清華的榜首，還有浙江大學的第五，哈爾濱工業大學的第七以及上海交通大學的第九。

浙江工業大學機械工程學院教授許雪峰對第一財經記者表示，中國大學排名上升還是能反映部分情況的，這幾年中國大學的研發能力確實在提高，而就其中工程專業排名的上升來說，原因是多方面的。

“一是國家的支持力度比較大，這十來年國家的科研經費投入相當大；二是教師體量比較大，像清華、浙大的教師規模比國外大學要大，科研的總產量比較多；三是中國的工程領域這幾年發展比較快，市場體量比較大，研究領域比較多，出成果也就較多。而歐美等國家機械工程領域的很多產業已經空心化，沒有了這些產業背景，他們更多會搞一些基礎性、前沿性的研究，比如生命科學、微納制造等，而這些是我們未來要發展的。”許雪峰說。

“現在中國的整個工程市場規模在全球遙遙領先，市場需求、人才引進，再加上資金的配合，整體工程水平確實提升很快，很多領域處於國際領先水平。”浙江大學建築工程學院的一位教授也對第一財經記者表示，國家在科研經費上投入很大，特別是設備方面的投入，“我們學科的設備基本上已經進入全球領先狀態”。同時，國家現在花大力氣搞“千人計劃”，引進人才的待遇已經達到甚至超過國外大學，這也是國內科研水平快速提升的一個原因。

那麽，在某些領域，中國大學的實力真的已經超過歐美大學了嗎？上述浙大教授表示，頂尖的研究成果還是歐美大學多一些，他們在創新性方面會強一些，但相對次重要的，按總量來說，中國大學現在已經處於跟歐美比較接近的水平。“每個排名體系的側重點不同，但國內有些大學的工程學科至少在研究能力方面已經進入了世界一流水平。”

許雪峰也表示，國內大學在基礎性研究、創新性研究方面相對弱一點。

21世紀教育研究院副院長熊丙奇則對第一財經記者稱，這個排名並不能反映學校辦學的真實情況，U.S.News每年會做全球大學排名和美國大學排名，而這兩種排名衡量標準不一樣。

記者查閱U.S.News的2017全球大學排名和2017年美國最佳大學排名各項指標權重發現，前者更註重科研項目、科研成果，而後者更偏重對本科生的培養。

熊丙奇告訴第一財經記者，全球大學排名基本上來自兩個指標，一是發表論文的指標，包括發表論文的數量、發表期刊引用次數等；二是區域聲譽評價。“由於各個國家的教育制度不同，這里涉及學生的申請、管理、培養等，因此沒辦法拿到關於學生的指標，所以在設計評分指標的時候只能拿通用的指標，並且這些指標還要能拿到數據，具有可操作性，所以全球大學排行榜側重學術研究方面的指標。但實際上這些排行榜無法反映出學校的真實情況。如果你盯著這個東西，認為排名靠前辦學就一流，最後既會被排行榜誤導，也會被功利的追求誤導。”

改變重論文輕轉化現狀

2007年，中國的EI(工程索引 )論文數量首次躍居全球第一，ISTP(科技會議錄索引 )論文數量排在世界第二位。2010年，中國的SCI(科學引文索引 )論文數量達到全球第二，2014年中國SCI論文數量占到全球總量的13.3%。

SCI、EI、ISTP 是世界著名的三大科技文獻檢索系統，是國際公認的進行科學統計與科學評價的主要檢索工具。

“以前中國很多大學為了提高自己的名聲，全盯著EI、SCI等來發表論文，而且重金獎賞，完全是偏論文導向來辦學。好看的排行榜會讓高校領導覺得自己辦學有政績，在各種場合都要加以引用。”熊丙奇對第一財經記者表示，雖然大家一直說大學的評價要打破唯論文論，不要再在職稱評審中、考核中去更多關註論文，但很少有大學真正做到，而且論文的傾向越來越嚴重。

“現在有的大學在論文發表上強調要發國際期刊，而且這些期刊一定是要在國際上排行前幾的。論文情結到了一個非常嚴重的地步，老師們的精力大部分導向論文，人才培養被放在次要位置，甚至國內和國外都出現了專門為中國代寫論文、發表論文的機構。”熊丙奇說。

國家自然科學基金委員會去年12月通報稱，自2015年3月開始，英國現代生物(BMC)、斯普林格(Springer)、愛思唯爾(Elsevier)、自然(Nature)等國際出版集團出現4批集中撤稿，涉及中國作者論文117篇。其中有23篇被撤論文標註了科學基金資助，有5篇被撤論文已被列入已獲得資助的項目申請書中。經調查發現，這28篇被撤論文都是委托第三方中介機構進行“潤色”並投稿，更有甚者，部分論文完全是通過論文買賣，請人捉刀代為撰寫和投稿。

同時，重論文輕轉化的傾向一直是一個嚴重的問題。集聚大量人才、積累海量成果的高校，大量成果在實驗室“沈睡”，老師對產業化積極性不高。

東南大學副校長吳剛認為，高校的科技成果轉移轉化面臨三大難點：一是評價體系都更關註成果產出，而忽視了成果實際轉化；二是體制機制約束了科技成果的高效轉移轉化；三是教師對企業管理、資本運營、稅收政策等了解不多，給科技成果轉移轉化帶來了約束。

為此，修訂後的《促進科技成果轉化法》(下稱《轉化法》)於2015年10月1日正式施行。

針對高校“重研發，輕轉化”、“重論文，輕專利”等傾向，《轉化法》明確，國家設立的研究開發機構、高等院校應當建立符合科技成果轉化工作特點的職稱評定、崗位管理和考核評價制度。

《轉化法》還對科技成果轉化的處置權和收益做了規定，比如，科技成果完成單位可以規定或者與科技人員約定獎勵和報酬的方式、數額和時限。對科研人員獎勵和報酬的最低標準由現行法律的不低於職務科技成果轉讓或者許可收入，或者作價投資形成的股份、出資比例的20%提高至50%。

東南大學去年發布《促進科技成果轉移轉化實施方案》，推出包括70%收益獎勵“原創者”、啟動科技成果增值工程、允許學生三年內以無償許可知識產權的方式使用科技成果等在內的18條新舉措。

東南大學土木工程學院副院長王景泉曾對媒體表示，早在2014年上半年，學院正式實施綜合改革試點，一個重要方面就是大幅提高科技成果轉化的考核權重。其中，縱向項目（主要由政府部門下達）資金和橫向項目（主要來自企事業單位等）資金的考核權重由原來的1∶8改為目前的1∶1。這意味著，教師們從企業拿到的科研資金已經超過從各級部門拿到的資金。

廠房里走出科研領袖，“海龜”回國緣何鐘情深圳

2007年，深圳蛇口的一座工業廠房。當時29歲的加州大學戴維斯分校博士後鄭海榮，並未想到能在這里開啟人生的新篇章。

鄭海榮原本在美國從事超聲與醫學成像方面的研究，在接受了中國科學院深圳先進技術研究院(下稱“先進院”)面試後，選擇來到深圳。盡管“廠房里的先進院”讓他頗多猶豫，但是他想到這座經濟發達、對科技需求旺盛，並且敢於給青年人機會的城市試一試。

2016年是先進院創院十周年， 目前1283名員工中，有海外經歷的人才501人。

距離先進院約1公里的地方坐落著中國高教改革的試驗田——南方科技大學(下稱“南科大”)，這里也是海外科研人才聚集的“寶地”。

先進院和南科大是深圳海歸人才聚集的縮影。自1990年開始，深圳引進海歸人才，目前已累計引進留學人員7萬余名，居北京、上海之後列全國第三位，其中有超過8000名是經中央“千人計劃”、深圳海外高層次人才等認定的高層次專業人才。

海歸為何青睞深圳?以先進院和南科大為例來看，開放創新的環境，科研經費大力投入、體制創新帶來的吸引力，以及產業資本和科研的強力互動是主要原因。

“老廠房”里的海歸研究者

鄭海榮很慶幸自己多年前的決定。他回國後和幾位同事一起承擔了“用於昆蟲/小動物微觀結構及仿生學研究的高分辨顯微CT研發”的中科院科研裝備研制項目，獲得中科院300萬元項目經費支持。這是先進院生物醫學與健康工程研究所(醫工所)成立後，第一個獲批的生物醫學儀器項目。

鄭海榮在先進院的平臺上迅速成長。2015年，他帶領團隊在國際上率先開展創新性超聲無創深腦神經調控技術與儀器研制，獲得國家自然科學基金委員會重大科研儀器項目支持——全國僅五項。2016年初夏，鄭海榮被任命為先進院副院長。

像鄭海榮一樣帶著夢想，回到深圳發展的留學人員還有很多。南科大電子與電氣工程系主任陳意釩，是南科大最年輕的80後系主任。“吸引我的更多是它的理念，想要在創新人才培養上走出一條不同的道路。”他說，深圳的開放與包容，使得他的很多技術有可能比較快地服務於產業、服務於大眾，這在國外很難實現。

八年前，張鍵和丈夫帶著三個孩子從美國斯坦福大學醫學院回國，他們舉家要報到的地方就是先進院。

當時的先進院剛成立不久，聲望不大，吸引張鍵夫婦的是院長樊建平的一腔熱血和為他們描繪的定位“國際一流水平工業研究院”的願景。目前，先進院近四成的員工為海外人才，都是樊建平親率團隊，在海外一流高校、科研機構招聘而來的。

從數據上看，深圳在過去三年迎來留學人員歸國潮。深圳市人力資源和社會保障局的數據顯示，“海歸”連續三年增幅超過40%，2016年上半年深圳引進海歸4817人，同比增長50.91%，目前已累計引進留學人員7萬余名。留學人員從事領域主要在金融、計算機信息技術、制造業、教育等行業。

南科大人力資源部工作人員鄭重對第一財經記者表示，南科大全體教師357人，其中有90%來自海外，60%以上在全球排名前一百的高校工作學習過，20%已經是教授職位。隨著南科大在國內外聲望不斷增加，以及人才引進力度的增加，南科大吸引力度呈指數級增長，2014年，該校招收20位教職人員，收到了至少2000份來自海外的簡歷。

深圳迎來的海外留學人員歸國潮和中國綜合國力不斷提升直接相關。中國對人才的吸引力越發增強，顯示出強大的“人才磁鐵”效應。如今出國與回國人數比例已從2006年的3.15∶1下降到2015年的1.28∶1，且呈現人才加速回流態勢。

作為一所新成立的大學，南科大充滿了創造創新的可能性，很多教授抱著為南科大“創系”的心願回到中國。南科大數學系主任夏誌宏，是美國西北大學終身教授、北京大學第一批“長江學者”特聘教授。他說，南科大為什麽吸引我?因為中國缺乏一個真正國際性的數學系，準確地說，我是來創系，而非創業。

南科大集結了許多像夏誌宏這樣的海外專家，比如環境學院院長鄭春苗，是著名水文地質學家，曾任美國亞拉巴馬大學地質科學系終身講席教授;力學與航空航天工程系主任單肖文是中組部“千人計劃”專家，還曾任微軟公司軟件設計師、美國Exa公司高級主管;生物系主任肖國芝曾以首席科學家身份主持多個美國國立衛生研究院(R01等基金)和美國國防部的重要研究課題等。

“科技成果轉化的最好時代”

海外人才回歸的原因是多元的，吸引他們的除了中國展現的史無前例的機遇，還有很多具體的原因。對於科研投入的增加，就是其中之一。鄭重表示，南科大科研經費支持力度在海外排名很靠前。南科大到美國做宣講，發現南科大的科研經費投入超過很多美國大學。

第一財經記者拿到的一份南科大招聘手冊顯示，學校向聘任教師提供充足穩定的科研經費支持，可達300萬～600萬元人民幣。在生活方面，在深圳無自有住房的教師可在校內入住周轉房：教授可入住150平方米(三房兩廳)教師公寓;副教授和助理教授可入住100平方米(兩房兩廳)教師公寓。

相比其他大學，南科大作為一所新建大學沒有多少“包袱”，在人事制度方面，南科大向西方高校學習，采取準聘制度，六年非升即走，準聘期內雖然壓力比較大 ，但科研自然有動力，這樣的體系會讓晉升更公平。

深圳先進院能夠吸引到大量海外人才也有其“秘訣”。除了為一流人才配備一流設備和條件外，科研與產業化並重才是其中的大招。

作為由中國科學院、深圳市人民政府、香港中文大學三方共建的科研機構，先進院大膽創新，一方面要以科技創新為核心，又要自身向市場“找飯吃”。

樊建平告訴第一財經，應用基礎研究與產業化開發能夠同時成功，是因為先進院沒有明顯的基礎研究、應用研究和技術開發的創新階段區分，沒有人為限制科技人員在創新鏈條中的角色定位，項目選擇以可預見的應用和重大效益前景為標準。科研人員有選擇研究方向和項目的自由，醉心於學術研究的人可以在前沿技術領域耕耘，而偏重於應用科研的人才，可以與產業界緊密結合，做出科研成果後迅速產業化。

37歲的劉嘉在英國南安普頓大學獲生物醫學工程博士學位。他在先進院帶領一支6人團隊，專門從事腦血管病相關腦血流動力學數學建模與分析的研究，同時和一些醫院、醫療企業建立合作，從企業和病人需求出發來進行醫療器械研發。

劉嘉覺得自己很幸運，來到先進院既可以跟蹤科技前沿做學術研究，又可以結合產業需求做產業。既可以了解醫生要什麽、病人要什麽，還能了解企業要什麽，站在各個維度來審視自己的科研工作，讓科研工作變得更有味道，這讓作為科研人員的人生顯得特別充實。

第一財經記者了解到，先進院本部發展方向是技術源頭，孵化出的幾大專業研究所和育成中心定位在技術產業化。同時，產業和資本緊密結合，先進院與社會資本合作，成立了5只投資基金，包括一只天使基金和四只風險投資基金。目前，先進院累計孵化企業502家，其中持股187家，總市值超過250億元。

2016年8月，先進院研究員喻學鋒及其團隊的黑磷系列產品制備及應用技術被上市公司湖北興發化工集團股份有限公司(600141.SH)看中，雙方成立合資企業——湖北中科墨磷科技有限公司。先進院以知識產權出資2250萬元，占註冊資本的45%。

先進院院長助理、公共事務與財務資產處處長黃澍介紹，在中科院新建研究所里，先進院第一個嘗試基金管理業務。旗下基金投資方向有兩個：一是投資先進院自己的好項目;二是投資中科系統之外，但產業方向與先進院學科方向一致的項目。基金運作第三個年頭，有4家公司進入上市環節，有的投資逐漸退出。

為了實現滾動投資，2015年8月，先進院成立了經營性國有資產管理辦公室。“現在很多知名基金公司紛紛上門找我們合作，科技成果轉化的最好時代已經來臨。”黃澍說。

在讓科研人員分享科技成果產業化方面，先進院也有其創新之處。2016年春，先進院根據新頒布的《中華人民共和國促進科技成果轉化法》有關規定，給兩個科研團隊發放一次性大額獎金，其中之一就是鄭海榮的團隊。

2015年，鄭海榮團隊的一系列最新研究成果受到上市公司樂普醫療(30003.SZ)的青睞，樂普醫療出資900萬元購買先進院擁有的涉及二維聲輻射力彩色彈性成像的相關核心技術專利7項。先進院將出售7項專利凈收益的50%約360萬元一次性獎勵給鄭海榮技術團隊及轉移轉化團隊，同時鄭海榮技術團隊擁有合資企業的小部分股權。