党的二十届四中全会提出，加快高水平科技自立自强，引领发展新质生产力。抓住新一轮科技革命和产业变革历史机遇，统筹教育强国、科技强国、人才强国建设，提升国家创新体系整体效能，全面增强自主创新能力，抢占科技发展制高点，不断催生新质生产力。要加强原始创新和关键核心技术攻关，推动科技创新和产业创新深度融合，一体推进教育科技人才发展，深入推进数字中国建设。

10月24日，中共中央举行新闻发布会，介绍和解读党的二十届四中全会精神。科技部党组书记、部长阴和俊提到，加快人工智能等数智技术创新，强化算力、算法、数据等高效供给。全面实施“人工智能+”行动，全方位赋能千行百业。

“改革开放以来，我们相当长时间主要是靠技术引进、跟踪学习。但现在我们发展到最前沿，进入到技术发展的‘无人区’，要靠自己去开拓新的空间。”清华大学公共管理学院教授、清华大学人工智能国际治理研究院副院长梁正如是说。

▲梁正

如何做好加快高水平科技自立自强？未来五年人工智能将如何影响中国产业？面对当前复杂的国际形势，科技领域有哪些“路径创新”？围绕这些问题，红星新闻对梁正进行了专访。

解读“高水平科技自立自强”：

从跟跑到领跑的必然选择

红星新闻：您如何理解党的二十届四中全会提出的“加快高水平科技自立自强，引领发展新质生产力”的重要意义？

梁正：高水平科技自立自强战略目标从党的二十大开始提出，是面对新发展阶段的必然要求。一方面，我们需要从过去的跟踪模仿向创新引领转变，这是国内发展从要素驱动向创新驱动转变的内在要求。

另一方面，复杂的国际竞争环境也迫使我们必须自立自强。改革开放以来，尤其是中国加入WTO 后，我们长期走外向型发展道路，很多核心关键技术依赖全球化环境。但当前，受中美贸易摩擦带来的技术封锁等影响，过去主要依靠技术引进的发展模式已受到阻碍，许多核心关键技术无法获取，只能靠自己。

为什么强调“高水平”？改革开放前我们也讲自力更生，但当时经济发展水平很低。而现在我们已迈入中等偏上收入国家行列、进入技术发展的“无人区”，要在前沿领域开拓新空间，不是跟在别人后面，这就是“高水平”三个字的深意。

红星新闻：要实现高水平科技自立自强，我国目前在科研投入和创新环境营造方面还有哪些需进一步改进？您有何建议？

梁正：从研发投入体量来看，中国已经超过欧盟平均水平，去年研发投入占GDP比重约2.69%，全球创新指数排名也排到了第十位，整体实力不弱。但核心问题出在投入结构上。

首先是基础研究占比低。长期以来，在研究开发方面，我们更多依赖国外的“0到1”的突破，自己则专注于“1到N”的产业化环节，这方面我们做得很好，但基础研究投入占整个研发投入的比例，去年才达到6.9%左右。中央的一系列部署，都强调要提高基础研究投资比重，这需要长期持续投入。

其次，企业作为研发投入的主体，贡献了超过70%的研发资金，但企业投入到基础研究的经费比例非常低，可能不到总投入的10%甚至5%，绝大多数都用于能快速见效的开发环节。

企业不愿投、不敢投基础研究，核心不是认识问题，需要从政策层面予以激励，比如给予企业研发投入税收优惠，推动企业和自然科学基金联合设立基础研究基金。同时，要通过优化市场环境、加强知识产权保护等，让企业能通过创新真正获得回报，再加上资本市场的支持，让创新价值得以充分实现，企业才敢持续投入。

关键科技领域：

人工智能引领多学科交叉融合

红星新闻：新质生产力的发展离不开科技创新，您认为未来五年，哪些科技领域的创新会起到关键推动作用？

梁正：展望“十五五”，智能化、数字化、绿色化是产业和技术发展的核心方向。其中，以人工智能为代表的新一代信息技术，无疑将处于引领和推动的核心地位。

这一轮科技革命的典型特征，是人工智能引导下的前沿技术交叉融合。比如能源领域，除了成熟的新能源，氢能、可控核聚变已经开始初步产业化，而人工智能与可控核聚变的结合，被认为是未来最终解决能源问题的潜在方案。

医药和生物技术领域也很突出，今年我国新药开发对外许可费用规模已经达到60亿美元，国外大制药公司都认为中国会成为未来新药开发的重要国家，而这背后正是人工智能等数字技术在化合物筛选、新药研发中发挥的巨大赋能作用。

此外，半导体、芯片、储能电池等新材料领域，人工智能也能提升研发效率。再往广了说，空间、地质、深空、深海、深蓝这些领域的探索，都是未来有巨大潜力的方向，核心动力来自以人工智能为引领的多学科交叉融合。

红星新闻：未来五年，人工智能将如何影响中国产业？会在哪些具体领域产生深刻变革？

梁正：人工智能对产业的影响更多是融合升级而非全盘替代。

制造业肯定是受影响最明显的领域之一。未来五年，制造业的智能化转型会快速推进。我刚去深圳、广州调研，中小企业运用智能设备、推动智能化转型的速度超出预期。一方面是人力成本在提升，另一方面智能技术本身在快速进步，像一些大厂的汽车总装线上，已经大量应用机器人。

交通领域，中国在自动驾驶方面走得比较靠前，目前只有中国和美国具备大规模商业化能力。在武汉等城市，自动驾驶应用已经落地，但它不会一下子淘汰原有交通体系，而是会和电动汽车、网约车等现有产业结合，逐步形成新的交通模式。

消费领域，根据“人工智能+”相关文件，到2030年智能体、智能终端的普及率会大幅提升，这会带动智能硬件产业发展，文创、旅游、教育、娱乐等领域也会涌现出新的消费场景。

还有“人工智能+科技”的应用，能大幅提升科研效率。比如药物发现、材料设计，过去很多难题现在能通过AI解决；地质勘探、气象预报这些过去受数据和算法限制的领域，现在都有了新的解决方案。社会领域如城市管理、医疗服务也会快速落地，比如医疗影像诊断、AI辅助诊疗等，都已经有了不小的进步。

红星新闻：对于传统产业而言，在人工智能时代面临的挑战和机遇分别是什么？应该如何应对？

梁正：制造业是国家发展的根基，不可能被替代，而与传统制造业和物理场景的结合，正是下一步智能化、数字化的必然方向，所以机遇是明确的。

但挑战也很突出。首先是缺数据，智能化的前提是数字化，很多中小企业过去靠经验生产，没有数字化的机床和设备，没法积累有效数据，自然就难以实现智能化。现在虽然有零知识训练、低代码开发这样的解决方案，但还没能完全普及。

其次是投入问题，单个中小企业根本承担不起智能化转型的前期投入，这就需要政府层面给予支持，比如解决共性的数据采集、模型训练需求。同时，创投机构特别是政府股权基金要真正做到投早、投小，给中小企业提供金融支持，没有前期投入，智能化转型就无从谈起。

技术封锁与供应链挑战：

自主研发+路径创新破局

红星新闻：在当前国际环境下，我国发展人工智能有哪些优势？又存在哪些短板？

梁正：优势主要有三个方面。一是丰富的应用场景，我国工业门类最齐全，还有巨大的差异化市场，像深圳华强北的各种智能硬件，在其他国家很难找到，从扫地机器人到宠物机器人，多样化场景能快速验证相关技术和产品。

二是成熟的产业链，中国能低成本快速整合智能终端所需的所有硬件，深圳的影石、韶音这些企业，就是依托成熟的IT产业链，整合AI、语音、视觉等新技术，快速实现规模化量产，效益很好。

三是数据潜力，城市管理、医疗卫生等领域积累了大量数据，为AI模型训练提供了基础。

短板方面，首先是数据开放问题，虽然数据总量大，但医院、能源、交通等公共部门的数据，因为涉及隐私、产权等问题，难以开放交易，比如企业想用于研发的医疗数据，就很难获取。

其次是人才问题，岗位和人才不匹配，虽然总体人才数量多，但具备跨学科视野、有AI素养的复合型人才很少。

还有一些老问题，比如创投支持力度不足、知识产权保护不够等，也在一定程度上影响了创新效率。

红星新闻：在面临技术封锁和供应链挑战的情况下，您如何理解“路径创新”的必要性？

梁正：当前西方国家对我国人工智能软硬件的出口管制非常严重。硬件方面，高端GPU根本不卖给我们，就连英伟达推出“特供版”H20芯片都面临断供。

美国还在推动盟友一起限制，不仅EUV光刻机不出口，下一步可能连DUV光刻机这种成熟制程设备都会限制，目的就是遏制我国半导体产业的发展。

突破封锁主要有三个方向。一是坚持自主研发，像中芯国际、上海微电子这些企业一直在努力攻关，这是最根本的保障。

二是拓展国际合作，比如和欧洲一些企业在新的技术路线上开展合作，但现在美国一直在拉拢盟友共同限制我们，合作空间受到很大限制。

三是自主探索新的技术路线，这是从根本上解决“卡脖子”问题的出路。因为美国可能还会在存储芯片、高端通讯等领域进一步加码限制，我们不能再跟着别人的技术路线走，必须鼓励科研人员大胆探索多样化路径。比如芯片领域，不只有传统的硅基芯片，还有碳基芯片这条路线。蚀刻技术也一样，深紫外蚀刻是主流路线，但还有纳米压印、电子束光刻等技术路径可以探索。

红星新闻记者张炎良北京报道

编辑张寻