国内的互联网企业虽然给我们的感觉是财力雄厚，但是在这种前沿研发的竞争中，它们的本钱比之于国外对手依然薄弱很多。这其实和当下个人创业有些类似，王思聪曾经创业投资熊猫直播和香蕉娱乐这些娱乐公司，后来基本上都血本无归，但这并不妨碍他现在依旧可以随手拍出200多万人民币来民事和解。而大部分普通的创业人并没有这么多的试错机会，一次失败可能就会把多年的积蓄都打了水漂，很难为了一个虚无缥缈的商业目标长期烧钱。

七年前当OpenAI成立的时候，国内互联网企业还处于刚刚完成起步、全力发展的阶段。阿里巴巴刚刚推出了国内第一个“双十一”购物节，而腾讯的微信支付正在和支付宝进行红包大战。后来的国内人工智能领头企业字节跳动的抖音短视频平台还没有面世。

今天在ChatGPT成功的刺激下，国内互联网大厂纷纷决定追随进入这个领域，虽然这种注重确定性、降低试错成本的跟随模仿研发战略说出来很没面子，但这恐怕也是目前最符合国内大部分企业自身条件的一种理性选择。

那么，国内科研机构和大学院系为什么也没能够做出类似的创新成果？

如果我们用论文产出作为衡量人工智能领域水平的标准，那么中国目前已经达到世界第一了。根据斯坦福大学出版的《人工智能指数报告2022》提供的信息，中国研究者目前在AI类的学术刊物和学术会议上发表论文的数量和论文的引用数量都已经达到全球第一，论文发表数量甚至比美国发表数量的两倍还多。但是，这些论文和引用到底对经济生产做出了多大贡献呢？

AI学术刊物发表论文数量排名

AI学术刊物论文引用数量排名

根据科技部发布的《2022年全国技术市场统计年报》，2021年全国高校全年输出的所有专业的全部技术合同达接近13万项，成交额为 790.4 亿元。而2021年全年国内所有的技术合同的总成交额达到37000多亿元，高校科研产出的金额只占全国所有技术合同金额的2%。人工智能作为一个学科下面的分支研究方向，其技术合同创造价值所占的比重恐怕更是微乎其微。

高校这样高学历科研人员最集中的地方，为什么科研产出比重却这么低？

一个很重要的原因就是国内高等院校和科研院所考核研究人员的核心指标就是发表文章的数量和刊物档次。据媒体报道，全国普通高校专任教师中30-44岁教师占全体教师人数的59.6%。而这些受过最优秀教育、科研能力处于黄金时期的中青年硕士、博士和博士后们，在学校“非升即走”的政策压力下，将教学之外的全部精力都用在追求“发表文章”这个目标上。

当然，利用论文发表这个指标来考核科研人员也是通行于欧美高校的一个做法，国内说起来也不过是和国外接轨，并在此基础上“卷”得更厉害一些罢了。

但是，我们今天面临着实实在在的科技“铁幕”，对于国家和社会来说，科研人员帮助企业解决几个具体的工程技术难关比在某些学术刊物上多发表几篇论文可能价值更大一些。

新华社呼吁破除“唯论文论”（资料图）

我之前曾经有一篇文章介绍过80-90年代美国半导体行业产学研合作的范例，其中的关键就是国家和企业共同出资，由高校和科研院所提供科研人员承担具体项目，由企业生产技术骨干作为评委，来共同解决国内在关键领域制造环节面临的工艺和设备难关。而如果想要撬动国内科研机构中研究潜力最大的这一批中青年研发人员，国家就必须给予相应的政策激励。

例如，提升重大产业产学研合作的研发项目的规格，赋予这些项目类似于国家自然科学基金项目的地位，这样承接和完成这些产学研合作的研发项目就可以帮助中青年教师完成学校的考核指标，有助于职称评定和晋升。这会让国内大量的科研人力资源从比拼论文的内卷中解放出来，转而投入到补齐产业链短板的实际应用科研之中去。

ChatGPT的成功面世在展示给我们无数可能的同时，也给国内提了醒。人工智能、量子计算机这些科技创新的发展似乎正在进入一个加速迭代、加速进步的时代，这有些类似于《流浪地球2》中图恒宇的女儿图丫丫通过快速迭代迅速成熟的情节。

国内的技术追赶则面临着双重难题：一方面要追赶加速前进的技术前沿，另一方面我们的现有短板和被封堵的事实则增加了中国追赶的难度。比方说进行人工智能计算所需的高性能AI芯片，国内既无法购买到国外的先进产品，也无法制造自己设计的替代产品。

在此关键时刻，提高投资效率，推动产业升级不仅仅需要保证资本投入的高效，更要解放那些处于“内卷”之中的人力资源，让宝贵的科研力量可以集中起来，解决国家急需的生产制造难题。

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