■ 张一鸣
面对波涛涌动的全球创新浪潮，如何跨越技术与市场之间的沟壑，凝聚起系统创新之力？在上周闭幕的世界经济论坛第十七届新领军者年会（夏季达沃斯论坛）上，来自全球90多个国家和地区的政商学界代表，通过超200场专题会议、旗舰报告发布、产业实践对话，集中探讨前沿技术从实验室走向产业全域的转化命题。大家直面创新“单点突破易、规模落地难”这个全球现实困境，凝聚协同破局的共识。
中国经济时报记者从现场的讨论中发现，当前全球创新的核心瓶颈，不是实验室技术的突破不够深入，而是体制机制、产业协同、资本周期、国际合作共同构成的系统合力不够，导致技术在市场落地难。唯有补齐中试转化短板、打破产业数据孤岛、稳定长期创新预期、深化多边开放合作，才能真正跨越技术与市场之间的沟壑。
全球创新进入“深”技术密集释放阶段
随着硬核前沿技术的密集突破，全球创新发展迎来“深”技术时刻。
世界经济论坛在年会上发布的《2026年十大新兴技术》报告，涵盖能源、生物技术、材料科学以及人工智能等多个领域，入选的十项技术包括万物互联电网、直接提锂技术、被动辐射制冷材料、PFAS降解技术、精密发酵、外泌体药物递送、mRNA个性化肿瘤疫苗、量子模拟药物发现、世界模型以及格密码学。这些技术将在三至五年内重塑全球产业格局。此外，科技创新正从数字消费场景加速延伸至能源、医药、高端材料等实体基础设施领域。
从全球范围看，人工智能、绿色低碳、生物科技等赛道迭代提速，“深”技术创新供给已进入集中突破、密集释放的新阶段。
德勤中国首席执行官刘明华表示，当前AI、先进材料、绿色能源技术成果持续井喷，行业发展已经脱离纯粹的概念比拼，研发重心正从上层软件算法转向实体经济底层核心技术攻坚。世界经济论坛人工智能卓越中心总负责人李响指出，先进制造、智慧电网、精准医药等实体产业，已经成为前沿技术迭代的主战场，海量产业场景与生产数据，持续反向优化底层模型与工艺。
经过长期发展，中国在一些制约发展的关键领域，基本完成技术“从0到1”的原始创新突破，实验室核心性能指标已达到国际先进水平。
世界经济论坛总裁兼首席执行官阿洛伊斯·茨温吉说，中国是全球独一无二的制造与创新双中心，齐全的工业门类、超大规模内需市场、稳步增长的研发投入和庞大工程师群体，构成了技术“从1到N”批量复制、规模落地的土壤。
“浅”市场的短板阻碍创新价值最大化释放
一边是前沿技术多点开花、深耕突破，另一边是应用场景、配套基建、产业生态艰难跟进，“浅”市场的短板，成为阻碍创新价值最大化释放的最大堵点，AI技术无疑是其中的典型代表。
清华大学苏世民书院院长薛澜指出，当前全球共性难题在于，技术迭代速度显著快于制度规则、算力基建的建设速度。国内大量AI应用仅局限于企业内部小范围试点，跨企业、跨行业复用难度极高。中小企业受资金、能力限制，无法独立搭建数据底座与算力体系；大型企业数据资源封闭割据，形成广泛的数据孤岛，直接阻断了AI技术从单点试用走向行业普及的关键通道。
刘明华认为，超八成企业的AI应用无法产生可量化的实际业务价值，绝大多数智能化创新停留在示范展示层面，难以深度嵌入全产业链流程，规模化落地效果偏弱。
在高端制造领域，产业化卡点正在转移。海外华昇董事长高珺表示，国内高端材料、精密零部件领域的“卡脖子”问题，已从前期技术研发转向中后期量产工艺。实验室小试产品精度、纯度指标全部达标，但工业化量产普遍存在良品率不稳定、批次一致性不足、工艺依赖人工经验等问题，难以实现稳定大批量供货。与此同时，资本市场普遍偏好前端原始创新投资，对中试产线建设、量产工艺打磨投入不足，造成技术产业化中间链路长期薄弱、断层明显。
世界经济论坛执行董事梁锦慧认为，规模化创新绝非单一技术的简单大面积推广，而是政策、基建、资本、人才、监管、产业链六要素的协同匹配。当前全球创新存在显著的供需错配：欧美拥有领先的AI大模型研发能力，但缺少海量工业场景落地承载；中国拥有丰富的制造应用场景，却存在数据割裂、行业标准不统一等问题，双向优势无法有效互补。
爱立信全球高级副总裁、东北亚区总裁蓝尚立进一步指出，美国AI优势集中在上层软件与大模型研发领域，欧美整体缺乏海量线下工业场景支撑算法持续迭代；而中国千万级制造工厂能够为工业机器人、智能产线、工业视觉等实体AI提供源源不断的真实生产数据，场景优势突出却未能充分转化为规模化产业优势。叠加全球地缘冲突、供应链碎片化与贸易保护抬头，全球创新协同效率持续走低，大量前沿技术难以转化为提质增效、绿色减排的实体经济价值。
协同才能打通“深”技术与“浅”市场之间的阻碍
“深”技术的突破为产业升级提供了核心动能，破解“浅”市场落地困境，必须以体系化、生态化、全球化举措打通创新落地全链条。
针对AI普及难、中小企业改造成本高的痛点，薛澜建议，由地方政府牵头搭建公共算力共享平台，通过轻量化订阅模式降低中小制造企业智能化改造门槛，普惠性激活中小主体创新活力。
刘明华提出，中国创新已彻底告别单点技术突围时代，进入生态规模化竞争新阶段，“链主企业牵头、配套中小企业协同、第三方服务机构赋能”的产业联合体模式，将成为未来规模化创新的主流路径。
科大讯飞（002230）副总裁冯祥表示，AI规模化落地不能依赖头部企业单打独斗，应由龙头企业牵头组建区域产业生态联盟，开放基础大模型公共接口，吸纳本地科技企业深耕细分场景、开发定制化应用，形成分层协作、资源共享、避免内耗的规模化创新网络。
针对量产工艺短板，高珺呼吁，地方政府设立中试专项补贴基金，扶持专业化、标准化中试生产线建设，集中打磨量产工艺，补齐“1到100”产业化关键短板。
在全球创新协同层面，梁锦慧认为，深化欧美技术研发优势与中国场景应用优势的互补合作，能够大幅降低全球创新落地成本。蓝尚立建议，跨国科技企业可将应用研发中心落地中国，依托本土海量工业场景打磨成熟智能化解决方案，实现技术研发与场景应用深度融合、全球共享。
历时三天的会议股票配资平台，现场的讨论热烈而充分，参会嘉宾普遍认为，唯有补齐中试转化短板、打破产业数据孤岛、稳定长期创新预期、深化多边开放合作，才能真正跨越“深技术”与“浅市场”的鸿沟，让前沿技术走出试点样板、赋能千行百业，持续将创新势能转化为可共享、可持续、可普惠的全球经济增长新动能。
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