要点总结 #
研究背景与问题：随着人工智能等新科技革命的加速，科技创新成为大国博弈的关键变量。然而，当前鲜有研究关注创新联合体如何驱动智能计算等关键核心技术的突破。本文基于国家创新体系理论和创新联合体视角，以之江实验室为例，探讨了创新联合体在智能计算领域的关键技术突破机制。
方法论与贡献：本文采用纵向单案例研究方法，从‘资源汇聚—主体协同—人才激励—成果转化—生态融通’多维度分析了之江实验室的创新联合体如何驱动智能计算关键核心技术的突破。研究提炼了‘同题共答’的理论框架，为数字时代国家战略科技力量的优化提供了理论与实践启示。
关键要点 #
论文重要性 #
研究价值：本文首次以国家实验室为研究对象，揭示了创新联合体在智能计算领域的关键技术突破机制，为数字时代国家战略科技力量的优化提供了重要理论与实践启示。研究不仅丰富了国家创新体系理论，还为未来人工智能等前沿技术的突破提供了新的思路。未来研究方向包括进一步探索创新联合体在不同技术领域的应用，以及如何通过政策支持推动更多企业主导的产学研深度融合。
深度解读 #
创新联合体 #
本文以之江实验室为例，探讨了创新联合体在推动关键核心技术突破中的重要作用。创新联合体通过资源汇聚、主体协同、人才激励、成果转化和生态融通等多维机制，实现了产学研深度融合。资源汇聚机制通过大基地、大平台、大装置和大项目，为关键核心技术突破提供了坚实的资源基础。主体协同机制则通过政府、高校、科研院所和企业的优势资源整合，形成了多学科交织的创新网络。人才激励机制通过灵活的引才、用才、评才和育才机制，激发了人才的创新活力。成果转化机制则通过“沿途下蛋、择机开花”的模式，加速了科技成果的产业化应用。生态融通机制通过构建开放创新生态，推动了智能计算领域的理论体系、技术体系和标准体系的形成。这些机制的协同作用，使得创新联合体成为推动关键核心技术持续突破的重要载体。
场景驱动 #
本文强调了场景驱动在创新联合体中的重要作用。之江实验室通过面向国家重大战略需求、区域产业高质量发展和企业智能化转型升级等多元场景，构建了场景驱动的创新联合体。这种模式不仅突破了传统单一联合体的局限性，还通过多维场景联动，加速了关键核心技术的突破。例如，之江实验室与国家重大战略需求场景紧密结合，联合浙江大学、中科院计算所等国内优势单位，组建了智能计算数字反应堆创新联盟，快速构建了智能计算的体系性优势。此外，之江实验室还与区域产业和企业紧密结合，推动了智能计算技术在数字经济、社会治理等领域的应用。场景驱动的创新联合体不仅解决了关键核心技术的“卡脖子”问题，还为新发展阶段国家和地方进一步优化创新联合体布局提供了新思维和新途径。
人才激励 #
本文深入分析了人才激励机制在创新联合体中的关键作用。之江实验室通过引才、用才、评才和育才等方面的创新，吸引了大量高层次科技人才，为关键核心技术突破提供了坚实的人才基础。引才机制方面，之江实验室通过“三位一体”协同引才机制，建立了香港引才基地，并推进欧洲、北美两个海外引才基地建设。用才机制方面，实行以科研任务为导向的全员聘用制，与国内顶尖高校院所建立联合引才与人才互聘工作机制。评才机制方面，组织层面建立了以目标管理为主线的组织绩效考评机制，个体层面探索实行科研人员“基础积分制+考核制”的综合评价方法。育才机制方面，依托之江书院、系统性科研实战和工程化项目淬炼加速人才成长。这些机制的创新，极大地激发了人才的创新活力，提高了关键核心技术研发效率，为智能计算领域的持续突破提供了坚实的人才保障。
成果转化 #
本文探讨了成果转化机制在创新联合体中的重要作用。之江实验室通过**“沿途下蛋、择机开花”**的模式，建设了成果转化与产业化平台，初步实现了从“卖果实”到“共种果树”的成果转化方式转变。具体来说，之江实验室围绕国家重大使命型场景和数字经济发展的海量市场化场景，谋划建立了一批产业化平台、区域性合作平台、工程技术中心和概念验证中心，打通了成果转化全链条，建立了创新闭环。例如，之江实验室在网络安全、精密装置等多个场景转化了一批具有影响力的科技成果。此外，之江实验室还通过成立控股公司作为实验室成果转化的持股管理和运行平台，为各类创新项目提供定制化的孵化服务，涵盖了商业模式论证、技术应用试验、产品化试用、股权结构设计、经营体系搭建、市场渠道拓展等多个方面。这种成果转化机制不仅加速了科技成果的产业化应用，还为关键核心技术的持续突破提供了重要的实践启示。
生态融通 #
本文分析了生态融通机制在创新联合体中的重要作用。之江实验室通过构建**“核心+多点”**的国际创新生态网络，实现了外围共生网络的有效建构与良性发展。具体来说，之江实验室通过大科学装置和大颗粒项目与共建单位形成紧密的长期战略合作伙伴关系，在基础研究、技术攻关、产品研发、科研设施设备共建共享等方面形成了互为优先的紧密合作机制。此外，之江实验室还推进与国内外其他知名科研机构在智能计算领域的“多点”合作，如共同建设联合研发中心、开展关键核心技术研发、建设大科学装置平台、联合培养研究生等，形成了相对稳定的合作伙伴关系。在企业层面，之江实验室瞄准重要企业、行业龙头企业，围绕科研主业开展重大技术突破与产研合作。在政府单位与社会团体层面，积极开拓与地方政府多维度、多层次、多领域的合作空间，不断增强社会影响力和品牌效应。这种生态融通机制不仅推动了智能计算领域的理论体系、技术体系和标准体系的形成，还为关键核心技术的持续突破提供了重要的生态支持。
完整论文 #
