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[摘要] 我国国家创新系统和公共研发体系在应对当前国际竞争中发挥了巨大作用，但也暴露出在基础研究—应用研究—试验开发创新链过度分工问题，使各创新主体脱节。定位于工业研究院的新型科研机构，在创新组织和成果转化中正在逐渐显露出独特的优势，成为提高创新链整体效能的重要突破口。中国科学院深圳先进技术研究院以科学技术为枢纽、以产业协同为触媒的“渡船模式”，通过协同创新克服科研与产业之间的缺失环节，成为贯通创新链、提高创新链整体效能的有效路径之一。
[关键词] 产业协同创新 创新链整体效能 新型科研机构
[中图分类号] F273.1 [文献标识码] A [文章编号] 1004-6623（2021）03-0095-10
[作者简介] 孙喜，首都经济贸易大学工商管理学院企业管理系副教授，研究方向：工业创新与科技政策;毕亚雷，中国科学院深圳先进技术研究院院企合作与创新发展处处长，研究方向：通信与电子系统、机器人、医疗器械。
一、我国应用目标导向型研究
面临的主要难题
近年来，国际关系、全球贸易、公共卫生等各领域重大挑战层出不穷。在应对挑战的过程中，我国的国家创新系统和公共研发体系发挥了巨大作用，但也暴露出明显短板，比如“卡脖子”等问题。
我国创新系统设计与建设中有重分工、轻整合的传统。长期以来，不同创新主体分工定位明确，在基础研究—应用研究—试验开发的创新链上各管一段。这种分工模式一旦有紧急需求时，无法实现上下游快速对接，各创新主体相脱节的问题就暴露出来。为了联结上下游、贯通创新链，政策设计者识别出很多“桥梁”，甚至不同部委会为同一段“桥梁”设置不同名目的专门机构。久而久之，创新链分工越来越细，各管一段的创新主体越来越多，全链条协调与治理的难度反而越来越大：研发与生产“两张皮”，无法充分发挥效力。
解决分工过细问题的根本出路只能是诉诸于“分工”的反面，即整合，以特定形式打通创新链各个环节。各行业中的领军企业往往是打通创新链的重要力量，在基础研究领域持续发力。在发达国家，遍布于国防、能源、医卫和工业技术等各行业的应用目标导向型（任务导向型）研究机构，也是打通创新链的主力。这些国家战略科技力量，并不专事特定学科或创新环节，而是着眼于特定产业领域的战略目标，在解决问题的过程中贯通基础研究、应用研究和试验开发（表1）。
无论是龙头企业，还是应用目标导向型研究机构，整合创新分工、贯通创新链条的关键，都是通过应用研究带动基础研究。这里的基础研究不是漫无目的的纯基础研究，而是对技术环节发起需求的科学响应，是在市场/战略需求定义技术瓶颈之后，攻克技术瓶颈和“翻译”技术经验的自然延伸，也是对“务实”和“求真”的兼顾。但这种兼顾却在传统三分法中找不到合适的位置：因为这往往需要基础研究、应用研究与试验开发之间的有机联动。有很多术语描述这类跨形态研究，如“巴斯德象限”（Stokes，1997）、“新巴斯德象限”（刘则渊、陈悦，2007） 等。
技術科学研究是连接自然科学与工程技术的“桥梁”和“枢纽”。它一方面提升了关键技术的编码化和精细化水平，使技术进步告别了经验主义，从而有效控制了试错开发成本、方便了技术的低成本扩散;另一方面则对科学探索提出新期望、产生新课题，对工程理论的“翻译”和提高构成了自然科学研究的一部分。这意味着，以任务导向、响应需求为动力，以技术科学研究为“枢纽”，工程技术开发和自然科学研究才能实现彻底的时空统一，创新链整体效能才具备了现实基础（图1）。这一过程以现实问题为起点，以可靠成果为归宿，形成一个“任务带学科、学科促任务”的闭环。而一旦失去应用目标的牵引，就会面临风险。
但是，我国目前的国家创新系统恰恰从整体上缺少这种跨越创新分工、建立整合闭环的技术科学研究。上世纪末研究院所改制之后，我国的工业技术开发在公共研发体系中的比重大幅降低，“任务—学科”闭环一度被挤压到航天工业一隅。而部属院校的下放划转，使卫健委、工信部、农业部等行业部委掌握的研发资源和攻关抓手越来越少，我国应用目标导向型研究一度进入无人管、无人干的困境。
二、新型科研机构是解决创新链过度分工问题、提高创新链整体效能的重要突破口
《“十四五”规划》将“提高创新链整体效能”作为坚持创新驱动发展、建设国家战略科技力量的一个重要方向。我们认为，提高创新链整体效能，解决一些历史遗留问题，关键是找准创新链整合的切入点和组织形式。以钱学森先生为代表的老一代战略科学家提出的技术科学思想，就是一个合适的选项，而产学研协同创新则是现阶段尽快启动技术科学研究的一个重要方式。
科技成果作为一种特殊的产品，只有被市场接受并产生实际效益时，才能体现其作为商品的价值。传统科研机构和市场对接有限，由于没有以企业和市场需求为导向，很多科研成果被束之高阁，无法发挥自身价值，重建我国的技术科学研究已经刻不容缓。而技术科学研究的“整合”特征，也使它完全有潜力成为市场机制与举国体制的关键结合点，但这种重建既不是回归计划经济院所体制，又要排除现行科技体制过度行政化的干扰。考虑到现有各类创新主体在原有“重分工、轻整合”模式下的惯性（包括行为方式、考评机制等多方面的惯性），以及传统挂牌依托模式的痼疾，现阶段重振技术科学研究的最佳突破口，应是各类具有产业目标和工业研究院性质的新型科研机构，将其纳入国家的顶层设计，构成国家创新体系的一种新生力量，有望肩负解决上述创新体系问题的期望。
经过多年改革和摸索，我国已经涌现出一批有影响力的新型科研机构，也探索了具有中国特色的新型科研机构发展模式，包括高校和地方政府合作模式、高校主导模式、政府主导模式以及企业主导的民办官助模式等，但在发展过程中由于大多数机构的建设被“分工”定位在“成果转化、产业孵化”角度，无法完整地整合创新链，提升创新效能的能力有限。 中国科学院深圳先进技术研究院（简称深圳先进院）是一所扎根粤港、辐射全国的新型工研院，其建设初衷是为深圳两个万亿级产业（通信电子工业与医疗医药产业）提供转型支持，在进行学术和科学问题探索的同时，追求工程知识成果（专利）的产生，并把与专利、产业投入相关的一系列产业创新指标作为考核重点。其研发活动的转型路径为：从最初技术围绕生产转的“生产线经济”逐渐转向“投入研发—核心技术—产业优势”为特点的“实验室经济”，其成长路径为“ETS”（Engineering-Technology-Science）。在接轨产业、支持本土龙头企业创新的同时，深圳先进院的科研能力也逐渐与国际学术一流水平接轨，在产出大量优质学术成果的同时，产生了超过上万件的专利，孵化了超过一千家企业，成为产业创新领域的生力军。而“ETS”发展路径的背后，恰恰是以技术科学为枢纽的基本创新模式。更重要的是，通过扣准技术科学这个枢纽环节，其创新链整体效能要明显优于传统院所体制，而高效的创新链条又为工研院的知识复用和业务擴展创造了有利条件，从而提高创新链整体效能。
三、深圳先进院协同创新模式考察
（一）技术面：以技术科学为枢纽的双螺旋
1. 协同创新模式基本型
整个创新过程围绕技术科学环节展开两个双螺旋模式（图2）：面向下游（产业应用）的“技术科学—工程技术”螺旋（“科学—技术冲浪”），面向上游（科学探索）的“自然科学—技术科学”螺旋（“新巴斯德象限”）。通过这两个双螺旋，在工程瓶颈与自然科学之间建立互动，从而实现现代工业研究院开发关键技术与推进基础研究的双重目的。也是通过这两个双螺旋，基本囊括了新型科研机构自然科学—技术科学—工程技术直至关键技术全创新链条的一系列非线性动力机制。
具体而言：第一，技术科学研究工作始于对技术挑战的识别，而深圳先进院有关技术挑战的知识则来自与产业界的合作与交流，这一环节既是其创新成果交付与创新创业工作的前端，也是其技术科学工作的前端。研究尚未正式开始，成果转化的过程就先行启动，从而通过产业合作的形式，寻找可能的应用场景，为日后的转化埋下伏笔。
第二，随着中国产业技术水平逐渐提升，特别是粤港澳大湾区自主创新产业集聚发展，产业升级需求已经很难仅用“现成知识”得以满足，而必须通过国际前沿的技术科学研究，推进某些新的科学规律的探索。深圳先进院用相关技术原理去满足大湾区产业升级的创新需求，典型案例就是合成生物学和脑科学的研究。这两个学科选择不仅反映了技术科学“在自然科学与工程瓶颈之间建立互动”的特征，也从根本上强化了“经济体系中科学研究活动的内生性”，即建立一种“基于产业的科学（industry-based sciences）”，而不只是传统意义上“基于科学的产业（science-based industries）”（K?nig， 1996）。 在上述两个新的技术科学增长点，在工程技术和基础研究两方面的“无人区”同时展开“双线作战”，成为新型科研机构的社会与产业使命。
第三，技术科学的发展，需要与工程和产业市场不断互动。这一过程，本质上是通过探索性试验和解决具体实践问题来获得有用的工程知识，不断地提高对相关科学研究的预期财务收益，进而提高未来研究成果的可行性预期（Rosenberg and Steinmueller， 2013）。工程知识的发展也为实践和科学的独立发展与相互协同创造了枢纽。因此，获取工程知识的方法同科学认识相结合，成为国际工研院典型的创新范式。在创新过程中，产业与研究互相需求、互相促进，有针对性地与产业合作进行协同创新和产学研，就是典型的知识获取方式和组合形成创新成果，继而实现转化的基本范式。
第四，技术科学发展的一个重要内容，是对现有的技术经验进行标准化建模和改造，而深圳的产业基础为这个“科学反求”的环节，提供了经验土壤和应用场景，可以高效率、低成本地进行创新与试错。随着产业对合成生物学的创新需求，也带来了产业界大量的产业隐性知识，在产业协同创新中被翻译成显性知识，从而产生出一批批工业急需的“共性技术”，成为技术科学发展与成果转化的基础。
第五，从关键技术成果到产品的转化，所需的“互补技术”往往来自于产业的现有技术。现代工业产品多技术、多部件、生产系统化的特征，决定了通过跨学科的应用基础研究（技术科学工作）攻克的工程技术瓶颈，往往只是最终产品的一个部分，而非产品形态的全部内容。关键技术必须同各种互补技术相结合才能形成有产业价值的创新，这也引出了产业合作对技术科学的重要性，在这个过程中，技术科学这个枢纽环节带动了基础研究的“源头创新”“以人为本”，也推动了工程环节、产业合作的“协同创新”“集群创新”。
2. 协同创新模式的扩展型之一：共性技术开发
深圳先进院地处粤港澳大湾区，具有远高于全国平均水平的一流企业浓度和创新活跃程度，使其中相当一批企业的技术开发活动逐渐抵达国际行业前沿，并因此直面中国产业技术体系中深层次的薄弱环节，其中最典型的问题就是共性技术供给体系的短板。而作为众多地区企业的技术后援，共性技术开发也自然成为深圳先进院工研院角色的重要组成部分。
由于深圳先进院的技术科学研究是从产业土壤中“长”出来，与企业的技术开发与升级活动存在着密切的互动与联系，这就使其共性技术开发从根本上有别于源自计划体制的传统模式。深圳先进院的共性技术开发表现出一种高度市场化的“企业产品开发在前、共性技术汇聚于后”的“事后发现”模式。在技术科学家与企业的合作过程中，以市场竞争和需求为导向，首先是将自然科学、甚至技术科学中的某些方法论与特定企业的具体工程条件相结合，开发出满足特定需求场景的专用产品;在此基础上，以研究中心/所为科研组织单位的结构优势开始显现出来：同一基本原理和方法论在实践中的反复应用（与各种不同水平的互补技术和工程化条件相结合）是以研究中心/所为单位进行的，这就使得他们有条件在持续产业协作、不断迭代开发的过程中渐进改进、不断寻找共性技术汇聚点，实现从专用到通用的蜕变（图3）。此时，共性技术本身并不是“事前”准备好的成果转化对象，而是变身为以技术科学响应工程需求的过程中一种适用面逐渐拓宽的有用知识;其技术起点可能不是很高，但在解决具体问题的过程中、在与不同互补技术组合发生化学反应的过程中，原本粗糙的共性技术经过往复实践、重新组合而被不断打磨提高。 3. 协同创新模式的扩展型之二：自由冲浪式扩张
以技术科学为枢纽的创新模式，使深圳先进院的科研活动始终深植于产业沃土。这使其不仅能够发展起与创新驱动相适应的共性技术供给/开发模式，而且能够以更加灵活的方式随时跟进产业发展演进的节奏，进入新的“计划外”领域，从而建立一种自由探索的创新模式，也即“自由冲浪”模式（图4）。
具体而言：在产业创新过程中，会分化出一些关键的技术问题，如生物法生产工业原料和像青蒿素这样的中药，解决好这些关键子问题会直接带动整个技术科学的发展（如合成生物学）相关基因编辑等技术的发展，此时这个细化的工程技术应用会成为（合成生物学）重要的“冲浪”方向。在现有瓶颈解决之后，产品技术结构的原有成本、效率角度的平衡被打破，在互补技术环节会出现新的机会和挑战，如新的合成生物产品的可能性、新的性能的实现技术等，对这些新挑战的观察和理解来自于技术科学家们的产业经验和已经建立起信任的合作企业的反饋。同样受益于这种产业经验和产业关系，市场需求的发展变化同样会导致对技术挑战的新认识和新判断，如已经建立的生物产线、菌种和积累的信息，可以引导新的科研和产业转化，同样会为“自由冲浪”创造条件，在某种意义上，以上两类“冲浪”本质上都是对产业升级需求的一种响应。除上述三种源自工程环节的“冲浪”之外，围绕着技术科学研究的前端环节同样存在“冲浪”的可能，即方法论层次的跨界嫁接和升级，如大数据、自动化的高速筛选方法与理论，而这种“冲浪”的产生同样离不开工程需求对技术科学研究的牵引（并行计算、智能装备、深度学习、机器人、微流控等技术的应用）。
（二）协同创新模式的组织面：以产业协同为触媒的“渡船模式”
技术科学研究不会凭空发生，前述的“双螺旋”不会自发启动，而必须具备某种“触媒”，将具体的应用目的和工程场景引入研究工作，激发和引导技术科学研究，以技术科学研究带动科学与工程之间的互动。这种“触媒”就是产业交流与合作，以及由此产生的产业协同创新，其具体表现形式就是覆盖整个知识生产与应用的全生命周期的产业合作制度设计，其中既包括早期的推广宣传，也包括多元化、分阶段的信息交流机制（平台）建设，目的是降低产研互信与合作的难度，把创新的成果与具有实用价值的技术诀窍与其他能力或资产相结合，形成技术创新的产业价值。深圳先进院将这一“触媒”体系称为“渡船模式”（图5）：因为无论是企业方表达需求、还是创新成果的实现，都是一个相互博弈与磨合的迭代过程，很难一蹴而就，也无法预知合作能推进到什么程度，这就需要一套全生命周期工具的支持，使合作双方最大限度地坐到一起、共同渡过合作的各种风险，提高交流与合作效率和成功概率。基于这一基本立场，“渡船模式”全生命周期地为从事技术科学研究的科学家与产业界的“联姻”提供合作服务。与此同时，深圳先进院的组织结构设计也尽可能地贴近产业协同创新的需要。这就构成了“渡船模式”的组织基础。
1. 以双螺旋为目标的研究单元组建与考核
深圳先进院在组织结构方面最大的创新就是建立了一种以研究中心为基本单元的组织结构。与大学或院所中流行的PI制相比，这种结构更适合多学科交叉、配合攻关工程瓶颈的任务导向，这也使它成为开展技术科学研究的适当形式。与此同时，更前端的基础研究任务则成为完成任务过程中以PI为单位的工作细分与延伸（任务导向也为基础研究提供了拉力）。这种研究单元设计与绩效考核中对团队经费、专利等创新成果指标的结合，形成了一个有利于促进产业协同创新的激励机制和制度环境。在中心/所结构的基础上，又把院企联合实验室发展成为有效的协同创新平台。在协同创新中间，合作各方之间的无成本交流是协调人们预期、达成纳什均衡的重要手段，而建立合作平台，使双方在某种意义上成为一家人，交流成本降低，创新效率提高，合作双方以“各自已有的仍归各自拥有，新增合作成果归双方共有”的来源，实现了双方共同投入、共担风险、共享收益的均衡观念，容易得到合作企业和团队的双方认可和遵守，实现了一种可以复制的协同创新模式。
在合作中，双方共同试错，而且在分阶段的交流中，把复杂的全局最优问题简化成一组连续决策中的局部满意解，排除了不可置信的威胁，保证每一步的合理性与互惠性，使双方有效地克服了对利益冲突导致合作失败的担忧，实现分阶段的合作与双赢，因此推出之后大受企业欢迎，虽然并不是每个联合实验室都能达到最终双方创新与收益的最优目标，但都能够比较容易达到双方认同的合作共识，从而避免了违约等恶性冲突的发生，成为创新团队和企业喜闻乐见的合作模式。
2. 建立专业平台赋能协同创新，是新型科研机构开展协同创新的抓手
通过协同创新体系，可以有效地通过组织架构和协同创新合作“产品”，为科研团队和成果建造了一个支撑科研成果在产业化和成果转化中渡过“死亡之海”的加速与保障模式（图2），保证创新过程面向产业需求、也可以低成本利用产业的资源，吸取产业的“补充知识”，形成“接地气”的产业共性技术，有效地赋能成果转化和产业化。
在产业合作中，科学家们与产业的互相接触互动是通过边界一系列的平台与事件进行的，包括高交会等展会、地方政府对接、品牌与科普传播、双创示范基地、产业集群与产业联盟、产学研项目合作等，在协同创新的组织和推进过程中，产业合作团队在上述全生命周期的产业合作“联姻”中引入了“触媒”，帮助科学家与产业界建立可以长期合作的关系，让科学家与产业（企业）真正走到一起，在创新全流程中协同交流、同舟共济，而其最终的表现形式则是将技术科学成果送抵成功产业化的“彼岸”，使其穿越“死亡之海”，成为一个类似“渡船”的平台，形成了独特的协同创新的赋能模式。回到技术科学发展的角度来看，就是变被动为主动（早早见识一下知道自己想找什么样的应用场景、能找什么样的产业合作机会、能干成什么样的成果），而不是“等”（等着技术发展到某种水平、自己自动变成产品），从而提高创新效率，降低协同创新交流成本，而在协同创新过程中，因为企业在大多数合作中始终深度参与，也大大降低了新技术商业化的投资门槛和市场门槛，形成企业和工研院在技术科学与成果转化中的科学分工。 四、理论探讨与政策启示
深圳先进院以技术科学为枢纽、以产业协同为触媒的创新模式，在诸多方面有别于传统的科技与创新政策。因此，从创新过程的本质特征出发、深入理解这种创新模式的成功之道，将为我们进一步反思和修正科技与创新政策提供重要的参考与启示。
（一）理解创新过程的非线性特征：以技术科学超越线性思维
创新的本质是以生产要素的重新组合来实现功能、满足需求。特别是在粤港澳大湾区，高度发达、门类齐全的工业基础为产业技术跨边界流动、交叉融合系统集成创造了物质基础;行业企业与地方政府对转型升级的强烈追求形成了强大的需求拉力，所有这些都为当地的创新活动注入了强大动力。而供需两端的同时发力，从根本上决定了创新过程的非线性特征：这一过程往往始于对问题、即市场潜在需求的理解，而满足需求、解决问题的初始努力则有可能由技术网络的任何一点、创新链条的任意一环发动（Kline and Rosenberg， 1986）。
为了适应这种非线性过程的需要，企业、研发机构等各类创新主体都要努力提高自己的灵活性与适应性。深圳先进院的灵活性与适应性在创新系统和创新链的层面表现出更鲜明的意义：通过扣准技术科学这个枢纽，确保在产业需求的牵引下，实现基础研究、应用研究和试验开发等不同环节的创新协同（以便在链条任意一环发动创新），从而在第一时间紧紧跟随产业发展需求的节奏，以市场化形式、在不同产业与技术领域不断开疆拓土。也正是由于扣准了技术科学这个枢纽，深圳先进院得以凭借单一组织的协调能力、避免创新链上跨主体协调的扯皮、拖延与信息不对称。更重要的是，这种响应产业需求的技术科学研究还有一种天然优势：作为连接自然科学研究与工程技术的“枢纽”，它既可以在自然科学研究的环节稳住一头、“集中力量办大事”，又可以在工程技术应用扩散的环节放开一片、利用市场机制实现技术创新的商业化扩散。这使其完全有条件成为市場经济条件下新型举国体制的重要形式。
充分理解创新过程的非线性特征和技术科学研究的效能优势，有助于打破全社会有关“创新驱动”的很多刻板印象。比如，与技术科学这种问题导向的应用基础研究相比，我们究竟如何认识纯基础研究的意义及其同产业创新的关系。对黑洞和引力波的理解固然能够增加我们的知识，但有益于真实世界（如转型升级）的基础研究必然遵循着“（技术）问题导向”的原则：曾八次获得诺贝尔奖的贝尔实验室就坚决避免纯基础研究，他们坚信“实验室的科学家并不是领着薪水四处寻找好主意……他们的主要工作是寻找好的问题”（Gertner， 2012）。这意味着，基础研究绝不应该在整个创新链中占据“高人一等”的位置：知识分子应该足够谦逊地理解中国社会经济可持续发展中的真问题、真需求，要从中国国情出发，坚持问题导向，以应用研究带动基础研究，通过解决实际问题，不断提高基础研究水平。
制约创新链整体效能的另一刻板印象是对“科技成果转化”的错误理解：仍有人习惯于将技术先进性视为成果转化的首要原则，也有不少人将成果转化视为企业创新的先决条件。这在一定程度上构成了今天有关“补短板”讨论的基础。这里的关键，是正确理解产业“用户”在技术科学研究以及“补短板”中的作用。现有企业不仅为技术科学研究提供了需求和问题导向，还为技术科学研究中形成的核心技术提供了重要的互补资产。在经济发展的现实中，核心技术往往只是一种中间物品，补齐核心技术“短板”也不会自动地带来经济价值或转型升级：因为真正的创新性产品或服务，只能是核心技术与其他能力或资产相结合的结果。创新经济学家将这些与核心技术相结合的关键要素称为“互补资产”（Teece， 1986， 1998）。“互补资产”是从现实主义立场理解创新的重要参考：很多优秀的创新成果难入远离产业的、“职业”技术专家的“法眼”，正是由于相关专家只看技术先进性、忽视互补资产配套的狭隘立场。与之相反，现实中很多成果转化案例的失败，都是由于忽视了互补资产环节的障碍和陷阱：如获得创新所需的互补技术非常复杂，却错误地选择了自行转化的方式，延长了成果商业化的时间;核心技术和互补技术的匹配较为成功，但缺少必要的渠道能力、管理知识等非技术性互补资产，进而加大了规模化生产、取得最终商业成功的难度，等等。
（二）理解创新过程的社会性特征：以“渡船模式”克服不确定性
生产要素的重新组合，集中表现为知识的跨（行业、组织）边界流动。这一过程并不是一个纯粹的技术过程，而具有深刻的社会性特征：无论是针对潜在需求和创新质量展开的上下游互动，还是同行工程师之间的私下经验交流，抑或对外部知识的功能定位与估值，都有赖于一整套约定俗成的价值取向（如互利互惠）、行为准则（如信用）与文化符号（如行话）（Lester and Piore， 2004; Lundvall， 1988; Nelson and Wright， 1993; Verganti， 2009）。正是这种社会性特征，为来自不同组织的技术人员创造了一个长期稳定的合作环境，使他们有能力控制知识流动过程中天然的不确定性（Adler， 2001; Powell and Giannella， 2010）。
在产业协同创新过程中，不确定性既包括源于行为主体差异和信息不对称的程序性不确定性，也包括实践过程中不断变化的信息结构所导致的实质性不确定性（Dosi and Edigi， 1991）。其中的程序性不确定性反映为科研机构与产业主体的信息不对称。合作双方是两种语言体系、行为逻辑、评价标准完全不同的制度设计，这种差异很容易导致语言不通、沟通不利等问题，进而反映为合作过程中对产业需求场景和已有科研基础的歧义与误解：很多时候，用户企业未必明确自己的需求到底是什么;科研机构也未必了解自己的科技成果适合解决什么具体问题。与此同时，产业协同中的实质性不确定性反映为随着创新的不断深入，产研合作的成熟度和推进度也会随之变化，整个产业合作实践的信息结构随之不断变化。 理解了创新的社会性特征以及由此导致的不确定性，我们就可以更深刻地理解深圳先进院“渡船模式”的意义。因为技术科学研究所需的需求知识只能来自产业协同，但产业协同过程广泛存在的两类不确定性、与双方在投入产出上的不对称性——产业和投资方需要拿出真金白银的资源投入，科研机构的产出却多为技术诀窍（know-how）等无形资产——相结合，就为可能的利益冲突埋下了种子。此时，妥善控制以上两类不确定性，就成为产业协同、合作创新取得成功的关键。其中，应对程序性不确定性的关键在于加强双方的有效沟通：通过建立长期对话机制、使合作双方相互了解、寻找交集、求同存异。而控制实质性不确定性的关键在于深入挖掘和把握产研双方合作形式的多样性与动态性：针对合作创新链条不同环节、不同成熟度的特点，设计完善一整套与合作相关的制度设计和组织保障。
“渡船模式”的各关键要素恰恰满足了控制两类不确定性的一系列要求：专业平台的全过程传播为科学家与企业家的信息沟通创造了重要前提，这是控制和消灭产研双方歧义与误解的关键一步;以中心/所为中心的组织结构和考核机制可以有效避免科学家们走上坐而论道的老路，同样有助于控制歧义、消除误解;而联合实验室这种非常灵活的设计则为产研双方的合作创新提供了高度动态化和多样性的制度空间，双方都可以在这种制度设计中明确当前合作研发与创新的产出，并据此做出承诺升级或承诺减少的决策。所有这些努力的核心，是在一个信任相对缺失的制度环境中创造和维持产研双方的信任，并在这种信任的基础上使双方看清合作过程的未来价值。
“渡船模式”对政策设计的启示显而易见。一是充分估计产学研合作中组织与制度设计的长期性与专业性。“渡船模式”告诉我们，长期、全面的沟通，以及在此基础上创造信任、控制歧义、消除误解，是合作创新取得成功的必要条件。但是，长期以来，忽略创新过程的社会性特征以及信任因素在这一过程中的极端重要性，进而将“科技成果转化”或“创新”理解为臨门一脚式的一锤子买卖，并认为特定专业领域的科学家能够凭借一己之力解决这些问题。破除这一惯性思维、解决合作创新中的程序性不确定性问题，关键是进一步完善新型研发机构和成果转化负责机构的组织结构设计。二是为产研合作的组织创新创造更加友好的制度环境。合作创新形式的动态性与多样性，是市场机制塑造技术进步的一种具体表现。在这种情况下，要为新生事物的出现和已有形态的消亡预留合法性空间。而所有这些改革，都需要相关政策部门全面审视和反思“科学—技术—工程—经济”的传统思路，进一步理解以产业协同连接本土市场需求与技术科学研究的内循环逻辑。
[参考文献]
[1] 刘则渊，陈悦. 新巴斯德象限：高科技政策的新范式[J].管理学报，2007，4（3）：346-353.
[2] 钱学森.论技术科学[J].科学通报，1957，8（3）：97-104.
[3] Paul S. Adler. Market， hierarchy， and trust： the knowledge economy and the future of capitalism[J]. Organization Science，2001，12（2）：215-234.
[4] Dosi G， Egidi M. Substantive and procedural uncertainty： an exploration of economic behaviours in changing environments [J]. Journal of Evolutionary Economics，1991，1（2）： pp.5-26.
[5] Gertner J. The idea factory： Bell Labs and the great age of American innovation[M]. Penguin， 2012.
[6] Hamel G and Prahalad C K . Strategic Intent[J]. Harvard Business Review， 1989， 4（7-8）：79-93.
[7] Kline， S. and N. Rosenberg. 1986. An overview of innovation[A]. In R. Landau and N. Rosenberg（eds.） The positive sum strategy： harnessing technology for economic growth[C]. National Academy Press， 1986： 275-305.
[8] K?nig， Wolfgang. Science-based industry or industry-based science？ Electrical engineering in Germany before World. [J]. Technology and Culture， 1996， 37（1）， pp. 70-101.
[9] Lester R， Piore M. Innovation-the missing dimension[M]. Harvard University Press， 2004.
[10] Lundvall B-?. Innovation as an interactive process： from user-producer interaction to the national system of innovation[A]. in Dosi G， Freeman C， Nelson R， Silverberg G， Soete L. Technical change and economic theory[C]. Pinter， 1988： 349-369. [11] Nelson R， Wright G. The rise and fall of American technological leadership： the postwar era in historical perspective[J]. journal of Economic Literature， 1992， 30（4）： 1931-1964.
[12] Nonaka I. A dynamic theory of organizational knowledge creation[J]. Organization science， 1994， 5（1）： 14-37.
[13] O’Reilly C and Tushman M L. The Ambidextrous Organization[J]. Harvard Business Review， 2004， 82（4）：74-81， 140.
[14] Powell W， Giannella E. Collective invention and inventor networks[A] in Rosenberg N.， Hall B.（eds.）， Handbook of the Economics of Innovation[C]. Elserier， 2010， 1： 575-605.
[15] Rosenberg N， Steinmueller W. Engineering knowledge[J]. Industrial and Corporate Change， 2013， 22（5）： 1129-1158.
[16] Stokes D E . Pasteur’s Quadrant[M]. Brookings Institution Press， 1997.
[17] Teece D. Profiting from technological innovation： implications for integration， collaboration， licensing and public policy[J]. Research Policy， 1986， 15（6）： 285-305.
[18] Teece D. Capturing value from knowledge assets： the new economy， markets for know-how， and intangible assets[J]. California Management Review， 1998， 40（3）： 55-79.
[19] Verganti R . Design driven innovation： changing the rules of competition by radically innovating what things mean[M]. Industrial Research Institute Inc. 2009.
[关键词] 产业协同创新 创新链整体效能 新型科研机构
[中图分类号] F273.1 [文献标识码] A [文章编号] 1004-6623（2021）03-0095-10
[作者简介] 孙喜，首都经济贸易大学工商管理学院企业管理系副教授，研究方向：工业创新与科技政策;毕亚雷，中国科学院深圳先进技术研究院院企合作与创新发展处处长，研究方向：通信与电子系统、机器人、医疗器械。
一、我国应用目标导向型研究
面临的主要难题
近年来，国际关系、全球贸易、公共卫生等各领域重大挑战层出不穷。在应对挑战的过程中，我国的国家创新系统和公共研发体系发挥了巨大作用，但也暴露出明显短板，比如“卡脖子”等问题。
我国创新系统设计与建设中有重分工、轻整合的传统。长期以来，不同创新主体分工定位明确，在基础研究—应用研究—试验开发的创新链上各管一段。这种分工模式一旦有紧急需求时，无法实现上下游快速对接，各创新主体相脱节的问题就暴露出来。为了联结上下游、贯通创新链，政策设计者识别出很多“桥梁”，甚至不同部委会为同一段“桥梁”设置不同名目的专门机构。久而久之，创新链分工越来越细，各管一段的创新主体越来越多，全链条协调与治理的难度反而越来越大：研发与生产“两张皮”，无法充分发挥效力。
解决分工过细问题的根本出路只能是诉诸于“分工”的反面，即整合，以特定形式打通创新链各个环节。各行业中的领军企业往往是打通创新链的重要力量，在基础研究领域持续发力。在发达国家，遍布于国防、能源、医卫和工业技术等各行业的应用目标导向型（任务导向型）研究机构，也是打通创新链的主力。这些国家战略科技力量，并不专事特定学科或创新环节，而是着眼于特定产业领域的战略目标，在解决问题的过程中贯通基础研究、应用研究和试验开发（表1）。
无论是龙头企业，还是应用目标导向型研究机构，整合创新分工、贯通创新链条的关键，都是通过应用研究带动基础研究。这里的基础研究不是漫无目的的纯基础研究，而是对技术环节发起需求的科学响应，是在市场/战略需求定义技术瓶颈之后，攻克技术瓶颈和“翻译”技术经验的自然延伸，也是对“务实”和“求真”的兼顾。但这种兼顾却在传统三分法中找不到合适的位置：因为这往往需要基础研究、应用研究与试验开发之间的有机联动。有很多术语描述这类跨形态研究，如“巴斯德象限”（Stokes，1997）、“新巴斯德象限”（刘则渊、陈悦，2007） 等。
技術科学研究是连接自然科学与工程技术的“桥梁”和“枢纽”。它一方面提升了关键技术的编码化和精细化水平，使技术进步告别了经验主义，从而有效控制了试错开发成本、方便了技术的低成本扩散;另一方面则对科学探索提出新期望、产生新课题，对工程理论的“翻译”和提高构成了自然科学研究的一部分。这意味着，以任务导向、响应需求为动力，以技术科学研究为“枢纽”，工程技术开发和自然科学研究才能实现彻底的时空统一，创新链整体效能才具备了现实基础（图1）。这一过程以现实问题为起点，以可靠成果为归宿，形成一个“任务带学科、学科促任务”的闭环。而一旦失去应用目标的牵引，就会面临风险。
但是，我国目前的国家创新系统恰恰从整体上缺少这种跨越创新分工、建立整合闭环的技术科学研究。上世纪末研究院所改制之后，我国的工业技术开发在公共研发体系中的比重大幅降低，“任务—学科”闭环一度被挤压到航天工业一隅。而部属院校的下放划转，使卫健委、工信部、农业部等行业部委掌握的研发资源和攻关抓手越来越少，我国应用目标导向型研究一度进入无人管、无人干的困境。
二、新型科研机构是解决创新链过度分工问题、提高创新链整体效能的重要突破口
《“十四五”规划》将“提高创新链整体效能”作为坚持创新驱动发展、建设国家战略科技力量的一个重要方向。我们认为，提高创新链整体效能，解决一些历史遗留问题，关键是找准创新链整合的切入点和组织形式。以钱学森先生为代表的老一代战略科学家提出的技术科学思想，就是一个合适的选项，而产学研协同创新则是现阶段尽快启动技术科学研究的一个重要方式。
科技成果作为一种特殊的产品，只有被市场接受并产生实际效益时，才能体现其作为商品的价值。传统科研机构和市场对接有限，由于没有以企业和市场需求为导向，很多科研成果被束之高阁，无法发挥自身价值，重建我国的技术科学研究已经刻不容缓。而技术科学研究的“整合”特征，也使它完全有潜力成为市场机制与举国体制的关键结合点，但这种重建既不是回归计划经济院所体制，又要排除现行科技体制过度行政化的干扰。考虑到现有各类创新主体在原有“重分工、轻整合”模式下的惯性（包括行为方式、考评机制等多方面的惯性），以及传统挂牌依托模式的痼疾，现阶段重振技术科学研究的最佳突破口，应是各类具有产业目标和工业研究院性质的新型科研机构，将其纳入国家的顶层设计，构成国家创新体系的一种新生力量，有望肩负解决上述创新体系问题的期望。
经过多年改革和摸索，我国已经涌现出一批有影响力的新型科研机构，也探索了具有中国特色的新型科研机构发展模式，包括高校和地方政府合作模式、高校主导模式、政府主导模式以及企业主导的民办官助模式等，但在发展过程中由于大多数机构的建设被“分工”定位在“成果转化、产业孵化”角度，无法完整地整合创新链，提升创新效能的能力有限。 中国科学院深圳先进技术研究院（简称深圳先进院）是一所扎根粤港、辐射全国的新型工研院，其建设初衷是为深圳两个万亿级产业（通信电子工业与医疗医药产业）提供转型支持，在进行学术和科学问题探索的同时，追求工程知识成果（专利）的产生，并把与专利、产业投入相关的一系列产业创新指标作为考核重点。其研发活动的转型路径为：从最初技术围绕生产转的“生产线经济”逐渐转向“投入研发—核心技术—产业优势”为特点的“实验室经济”，其成长路径为“ETS”（Engineering-Technology-Science）。在接轨产业、支持本土龙头企业创新的同时，深圳先进院的科研能力也逐渐与国际学术一流水平接轨，在产出大量优质学术成果的同时，产生了超过上万件的专利，孵化了超过一千家企业，成为产业创新领域的生力军。而“ETS”发展路径的背后，恰恰是以技术科学为枢纽的基本创新模式。更重要的是，通过扣准技术科学这个枢纽环节，其创新链整体效能要明显优于传统院所体制，而高效的创新链条又为工研院的知识复用和业务擴展创造了有利条件，从而提高创新链整体效能。
三、深圳先进院协同创新模式考察
（一）技术面：以技术科学为枢纽的双螺旋
1. 协同创新模式基本型
整个创新过程围绕技术科学环节展开两个双螺旋模式（图2）：面向下游（产业应用）的“技术科学—工程技术”螺旋（“科学—技术冲浪”），面向上游（科学探索）的“自然科学—技术科学”螺旋（“新巴斯德象限”）。通过这两个双螺旋，在工程瓶颈与自然科学之间建立互动，从而实现现代工业研究院开发关键技术与推进基础研究的双重目的。也是通过这两个双螺旋，基本囊括了新型科研机构自然科学—技术科学—工程技术直至关键技术全创新链条的一系列非线性动力机制。
具体而言：第一，技术科学研究工作始于对技术挑战的识别，而深圳先进院有关技术挑战的知识则来自与产业界的合作与交流，这一环节既是其创新成果交付与创新创业工作的前端，也是其技术科学工作的前端。研究尚未正式开始，成果转化的过程就先行启动，从而通过产业合作的形式，寻找可能的应用场景，为日后的转化埋下伏笔。
第二，随着中国产业技术水平逐渐提升，特别是粤港澳大湾区自主创新产业集聚发展，产业升级需求已经很难仅用“现成知识”得以满足，而必须通过国际前沿的技术科学研究，推进某些新的科学规律的探索。深圳先进院用相关技术原理去满足大湾区产业升级的创新需求，典型案例就是合成生物学和脑科学的研究。这两个学科选择不仅反映了技术科学“在自然科学与工程瓶颈之间建立互动”的特征，也从根本上强化了“经济体系中科学研究活动的内生性”，即建立一种“基于产业的科学（industry-based sciences）”，而不只是传统意义上“基于科学的产业（science-based industries）”（K?nig， 1996）。 在上述两个新的技术科学增长点，在工程技术和基础研究两方面的“无人区”同时展开“双线作战”，成为新型科研机构的社会与产业使命。
第三，技术科学的发展，需要与工程和产业市场不断互动。这一过程，本质上是通过探索性试验和解决具体实践问题来获得有用的工程知识，不断地提高对相关科学研究的预期财务收益，进而提高未来研究成果的可行性预期（Rosenberg and Steinmueller， 2013）。工程知识的发展也为实践和科学的独立发展与相互协同创造了枢纽。因此，获取工程知识的方法同科学认识相结合，成为国际工研院典型的创新范式。在创新过程中，产业与研究互相需求、互相促进，有针对性地与产业合作进行协同创新和产学研，就是典型的知识获取方式和组合形成创新成果，继而实现转化的基本范式。
第四，技术科学发展的一个重要内容，是对现有的技术经验进行标准化建模和改造，而深圳的产业基础为这个“科学反求”的环节，提供了经验土壤和应用场景，可以高效率、低成本地进行创新与试错。随着产业对合成生物学的创新需求，也带来了产业界大量的产业隐性知识，在产业协同创新中被翻译成显性知识，从而产生出一批批工业急需的“共性技术”，成为技术科学发展与成果转化的基础。
第五，从关键技术成果到产品的转化，所需的“互补技术”往往来自于产业的现有技术。现代工业产品多技术、多部件、生产系统化的特征，决定了通过跨学科的应用基础研究（技术科学工作）攻克的工程技术瓶颈，往往只是最终产品的一个部分，而非产品形态的全部内容。关键技术必须同各种互补技术相结合才能形成有产业价值的创新，这也引出了产业合作对技术科学的重要性，在这个过程中，技术科学这个枢纽环节带动了基础研究的“源头创新”“以人为本”，也推动了工程环节、产业合作的“协同创新”“集群创新”。
2. 协同创新模式的扩展型之一：共性技术开发
深圳先进院地处粤港澳大湾区，具有远高于全国平均水平的一流企业浓度和创新活跃程度，使其中相当一批企业的技术开发活动逐渐抵达国际行业前沿，并因此直面中国产业技术体系中深层次的薄弱环节，其中最典型的问题就是共性技术供给体系的短板。而作为众多地区企业的技术后援，共性技术开发也自然成为深圳先进院工研院角色的重要组成部分。
由于深圳先进院的技术科学研究是从产业土壤中“长”出来，与企业的技术开发与升级活动存在着密切的互动与联系，这就使其共性技术开发从根本上有别于源自计划体制的传统模式。深圳先进院的共性技术开发表现出一种高度市场化的“企业产品开发在前、共性技术汇聚于后”的“事后发现”模式。在技术科学家与企业的合作过程中，以市场竞争和需求为导向，首先是将自然科学、甚至技术科学中的某些方法论与特定企业的具体工程条件相结合，开发出满足特定需求场景的专用产品;在此基础上，以研究中心/所为科研组织单位的结构优势开始显现出来：同一基本原理和方法论在实践中的反复应用（与各种不同水平的互补技术和工程化条件相结合）是以研究中心/所为单位进行的，这就使得他们有条件在持续产业协作、不断迭代开发的过程中渐进改进、不断寻找共性技术汇聚点，实现从专用到通用的蜕变（图3）。此时，共性技术本身并不是“事前”准备好的成果转化对象，而是变身为以技术科学响应工程需求的过程中一种适用面逐渐拓宽的有用知识;其技术起点可能不是很高，但在解决具体问题的过程中、在与不同互补技术组合发生化学反应的过程中，原本粗糙的共性技术经过往复实践、重新组合而被不断打磨提高。 3. 协同创新模式的扩展型之二：自由冲浪式扩张
以技术科学为枢纽的创新模式，使深圳先进院的科研活动始终深植于产业沃土。这使其不仅能够发展起与创新驱动相适应的共性技术供给/开发模式，而且能够以更加灵活的方式随时跟进产业发展演进的节奏，进入新的“计划外”领域，从而建立一种自由探索的创新模式，也即“自由冲浪”模式（图4）。
具体而言：在产业创新过程中，会分化出一些关键的技术问题，如生物法生产工业原料和像青蒿素这样的中药，解决好这些关键子问题会直接带动整个技术科学的发展（如合成生物学）相关基因编辑等技术的发展，此时这个细化的工程技术应用会成为（合成生物学）重要的“冲浪”方向。在现有瓶颈解决之后，产品技术结构的原有成本、效率角度的平衡被打破，在互补技术环节会出现新的机会和挑战，如新的合成生物产品的可能性、新的性能的实现技术等，对这些新挑战的观察和理解来自于技术科学家们的产业经验和已经建立起信任的合作企业的反饋。同样受益于这种产业经验和产业关系，市场需求的发展变化同样会导致对技术挑战的新认识和新判断，如已经建立的生物产线、菌种和积累的信息，可以引导新的科研和产业转化，同样会为“自由冲浪”创造条件，在某种意义上，以上两类“冲浪”本质上都是对产业升级需求的一种响应。除上述三种源自工程环节的“冲浪”之外，围绕着技术科学研究的前端环节同样存在“冲浪”的可能，即方法论层次的跨界嫁接和升级，如大数据、自动化的高速筛选方法与理论，而这种“冲浪”的产生同样离不开工程需求对技术科学研究的牵引（并行计算、智能装备、深度学习、机器人、微流控等技术的应用）。
（二）协同创新模式的组织面：以产业协同为触媒的“渡船模式”
技术科学研究不会凭空发生，前述的“双螺旋”不会自发启动，而必须具备某种“触媒”，将具体的应用目的和工程场景引入研究工作，激发和引导技术科学研究，以技术科学研究带动科学与工程之间的互动。这种“触媒”就是产业交流与合作，以及由此产生的产业协同创新，其具体表现形式就是覆盖整个知识生产与应用的全生命周期的产业合作制度设计，其中既包括早期的推广宣传，也包括多元化、分阶段的信息交流机制（平台）建设，目的是降低产研互信与合作的难度，把创新的成果与具有实用价值的技术诀窍与其他能力或资产相结合，形成技术创新的产业价值。深圳先进院将这一“触媒”体系称为“渡船模式”（图5）：因为无论是企业方表达需求、还是创新成果的实现，都是一个相互博弈与磨合的迭代过程，很难一蹴而就，也无法预知合作能推进到什么程度，这就需要一套全生命周期工具的支持，使合作双方最大限度地坐到一起、共同渡过合作的各种风险，提高交流与合作效率和成功概率。基于这一基本立场，“渡船模式”全生命周期地为从事技术科学研究的科学家与产业界的“联姻”提供合作服务。与此同时，深圳先进院的组织结构设计也尽可能地贴近产业协同创新的需要。这就构成了“渡船模式”的组织基础。
1. 以双螺旋为目标的研究单元组建与考核
深圳先进院在组织结构方面最大的创新就是建立了一种以研究中心为基本单元的组织结构。与大学或院所中流行的PI制相比，这种结构更适合多学科交叉、配合攻关工程瓶颈的任务导向，这也使它成为开展技术科学研究的适当形式。与此同时，更前端的基础研究任务则成为完成任务过程中以PI为单位的工作细分与延伸（任务导向也为基础研究提供了拉力）。这种研究单元设计与绩效考核中对团队经费、专利等创新成果指标的结合，形成了一个有利于促进产业协同创新的激励机制和制度环境。在中心/所结构的基础上，又把院企联合实验室发展成为有效的协同创新平台。在协同创新中间，合作各方之间的无成本交流是协调人们预期、达成纳什均衡的重要手段，而建立合作平台，使双方在某种意义上成为一家人，交流成本降低，创新效率提高，合作双方以“各自已有的仍归各自拥有，新增合作成果归双方共有”的来源，实现了双方共同投入、共担风险、共享收益的均衡观念，容易得到合作企业和团队的双方认可和遵守，实现了一种可以复制的协同创新模式。
在合作中，双方共同试错，而且在分阶段的交流中，把复杂的全局最优问题简化成一组连续决策中的局部满意解，排除了不可置信的威胁，保证每一步的合理性与互惠性，使双方有效地克服了对利益冲突导致合作失败的担忧，实现分阶段的合作与双赢，因此推出之后大受企业欢迎，虽然并不是每个联合实验室都能达到最终双方创新与收益的最优目标，但都能够比较容易达到双方认同的合作共识，从而避免了违约等恶性冲突的发生，成为创新团队和企业喜闻乐见的合作模式。
2. 建立专业平台赋能协同创新，是新型科研机构开展协同创新的抓手
通过协同创新体系，可以有效地通过组织架构和协同创新合作“产品”，为科研团队和成果建造了一个支撑科研成果在产业化和成果转化中渡过“死亡之海”的加速与保障模式（图2），保证创新过程面向产业需求、也可以低成本利用产业的资源，吸取产业的“补充知识”，形成“接地气”的产业共性技术，有效地赋能成果转化和产业化。
在产业合作中，科学家们与产业的互相接触互动是通过边界一系列的平台与事件进行的，包括高交会等展会、地方政府对接、品牌与科普传播、双创示范基地、产业集群与产业联盟、产学研项目合作等，在协同创新的组织和推进过程中，产业合作团队在上述全生命周期的产业合作“联姻”中引入了“触媒”，帮助科学家与产业界建立可以长期合作的关系，让科学家与产业（企业）真正走到一起，在创新全流程中协同交流、同舟共济，而其最终的表现形式则是将技术科学成果送抵成功产业化的“彼岸”，使其穿越“死亡之海”，成为一个类似“渡船”的平台，形成了独特的协同创新的赋能模式。回到技术科学发展的角度来看，就是变被动为主动（早早见识一下知道自己想找什么样的应用场景、能找什么样的产业合作机会、能干成什么样的成果），而不是“等”（等着技术发展到某种水平、自己自动变成产品），从而提高创新效率，降低协同创新交流成本，而在协同创新过程中，因为企业在大多数合作中始终深度参与，也大大降低了新技术商业化的投资门槛和市场门槛，形成企业和工研院在技术科学与成果转化中的科学分工。 四、理论探讨与政策启示
深圳先进院以技术科学为枢纽、以产业协同为触媒的创新模式，在诸多方面有别于传统的科技与创新政策。因此，从创新过程的本质特征出发、深入理解这种创新模式的成功之道，将为我们进一步反思和修正科技与创新政策提供重要的参考与启示。
（一）理解创新过程的非线性特征：以技术科学超越线性思维
创新的本质是以生产要素的重新组合来实现功能、满足需求。特别是在粤港澳大湾区，高度发达、门类齐全的工业基础为产业技术跨边界流动、交叉融合系统集成创造了物质基础;行业企业与地方政府对转型升级的强烈追求形成了强大的需求拉力，所有这些都为当地的创新活动注入了强大动力。而供需两端的同时发力，从根本上决定了创新过程的非线性特征：这一过程往往始于对问题、即市场潜在需求的理解，而满足需求、解决问题的初始努力则有可能由技术网络的任何一点、创新链条的任意一环发动（Kline and Rosenberg， 1986）。
为了适应这种非线性过程的需要，企业、研发机构等各类创新主体都要努力提高自己的灵活性与适应性。深圳先进院的灵活性与适应性在创新系统和创新链的层面表现出更鲜明的意义：通过扣准技术科学这个枢纽，确保在产业需求的牵引下，实现基础研究、应用研究和试验开发等不同环节的创新协同（以便在链条任意一环发动创新），从而在第一时间紧紧跟随产业发展需求的节奏，以市场化形式、在不同产业与技术领域不断开疆拓土。也正是由于扣准了技术科学这个枢纽，深圳先进院得以凭借单一组织的协调能力、避免创新链上跨主体协调的扯皮、拖延与信息不对称。更重要的是，这种响应产业需求的技术科学研究还有一种天然优势：作为连接自然科学研究与工程技术的“枢纽”，它既可以在自然科学研究的环节稳住一头、“集中力量办大事”，又可以在工程技术应用扩散的环节放开一片、利用市场机制实现技术创新的商业化扩散。这使其完全有条件成为市場经济条件下新型举国体制的重要形式。
充分理解创新过程的非线性特征和技术科学研究的效能优势，有助于打破全社会有关“创新驱动”的很多刻板印象。比如，与技术科学这种问题导向的应用基础研究相比，我们究竟如何认识纯基础研究的意义及其同产业创新的关系。对黑洞和引力波的理解固然能够增加我们的知识，但有益于真实世界（如转型升级）的基础研究必然遵循着“（技术）问题导向”的原则：曾八次获得诺贝尔奖的贝尔实验室就坚决避免纯基础研究，他们坚信“实验室的科学家并不是领着薪水四处寻找好主意……他们的主要工作是寻找好的问题”（Gertner， 2012）。这意味着，基础研究绝不应该在整个创新链中占据“高人一等”的位置：知识分子应该足够谦逊地理解中国社会经济可持续发展中的真问题、真需求，要从中国国情出发，坚持问题导向，以应用研究带动基础研究，通过解决实际问题，不断提高基础研究水平。
制约创新链整体效能的另一刻板印象是对“科技成果转化”的错误理解：仍有人习惯于将技术先进性视为成果转化的首要原则，也有不少人将成果转化视为企业创新的先决条件。这在一定程度上构成了今天有关“补短板”讨论的基础。这里的关键，是正确理解产业“用户”在技术科学研究以及“补短板”中的作用。现有企业不仅为技术科学研究提供了需求和问题导向，还为技术科学研究中形成的核心技术提供了重要的互补资产。在经济发展的现实中，核心技术往往只是一种中间物品，补齐核心技术“短板”也不会自动地带来经济价值或转型升级：因为真正的创新性产品或服务，只能是核心技术与其他能力或资产相结合的结果。创新经济学家将这些与核心技术相结合的关键要素称为“互补资产”（Teece， 1986， 1998）。“互补资产”是从现实主义立场理解创新的重要参考：很多优秀的创新成果难入远离产业的、“职业”技术专家的“法眼”，正是由于相关专家只看技术先进性、忽视互补资产配套的狭隘立场。与之相反，现实中很多成果转化案例的失败，都是由于忽视了互补资产环节的障碍和陷阱：如获得创新所需的互补技术非常复杂，却错误地选择了自行转化的方式，延长了成果商业化的时间;核心技术和互补技术的匹配较为成功，但缺少必要的渠道能力、管理知识等非技术性互补资产，进而加大了规模化生产、取得最终商业成功的难度，等等。
（二）理解创新过程的社会性特征：以“渡船模式”克服不确定性
生产要素的重新组合，集中表现为知识的跨（行业、组织）边界流动。这一过程并不是一个纯粹的技术过程，而具有深刻的社会性特征：无论是针对潜在需求和创新质量展开的上下游互动，还是同行工程师之间的私下经验交流，抑或对外部知识的功能定位与估值，都有赖于一整套约定俗成的价值取向（如互利互惠）、行为准则（如信用）与文化符号（如行话）（Lester and Piore， 2004; Lundvall， 1988; Nelson and Wright， 1993; Verganti， 2009）。正是这种社会性特征，为来自不同组织的技术人员创造了一个长期稳定的合作环境，使他们有能力控制知识流动过程中天然的不确定性（Adler， 2001; Powell and Giannella， 2010）。
在产业协同创新过程中，不确定性既包括源于行为主体差异和信息不对称的程序性不确定性，也包括实践过程中不断变化的信息结构所导致的实质性不确定性（Dosi and Edigi， 1991）。其中的程序性不确定性反映为科研机构与产业主体的信息不对称。合作双方是两种语言体系、行为逻辑、评价标准完全不同的制度设计，这种差异很容易导致语言不通、沟通不利等问题，进而反映为合作过程中对产业需求场景和已有科研基础的歧义与误解：很多时候，用户企业未必明确自己的需求到底是什么;科研机构也未必了解自己的科技成果适合解决什么具体问题。与此同时，产业协同中的实质性不确定性反映为随着创新的不断深入，产研合作的成熟度和推进度也会随之变化，整个产业合作实践的信息结构随之不断变化。 理解了创新的社会性特征以及由此导致的不确定性，我们就可以更深刻地理解深圳先进院“渡船模式”的意义。因为技术科学研究所需的需求知识只能来自产业协同，但产业协同过程广泛存在的两类不确定性、与双方在投入产出上的不对称性——产业和投资方需要拿出真金白银的资源投入，科研机构的产出却多为技术诀窍（know-how）等无形资产——相结合，就为可能的利益冲突埋下了种子。此时，妥善控制以上两类不确定性，就成为产业协同、合作创新取得成功的关键。其中，应对程序性不确定性的关键在于加强双方的有效沟通：通过建立长期对话机制、使合作双方相互了解、寻找交集、求同存异。而控制实质性不确定性的关键在于深入挖掘和把握产研双方合作形式的多样性与动态性：针对合作创新链条不同环节、不同成熟度的特点，设计完善一整套与合作相关的制度设计和组织保障。
“渡船模式”的各关键要素恰恰满足了控制两类不确定性的一系列要求：专业平台的全过程传播为科学家与企业家的信息沟通创造了重要前提，这是控制和消灭产研双方歧义与误解的关键一步;以中心/所为中心的组织结构和考核机制可以有效避免科学家们走上坐而论道的老路，同样有助于控制歧义、消除误解;而联合实验室这种非常灵活的设计则为产研双方的合作创新提供了高度动态化和多样性的制度空间，双方都可以在这种制度设计中明确当前合作研发与创新的产出，并据此做出承诺升级或承诺减少的决策。所有这些努力的核心，是在一个信任相对缺失的制度环境中创造和维持产研双方的信任，并在这种信任的基础上使双方看清合作过程的未来价值。
“渡船模式”对政策设计的启示显而易见。一是充分估计产学研合作中组织与制度设计的长期性与专业性。“渡船模式”告诉我们，长期、全面的沟通，以及在此基础上创造信任、控制歧义、消除误解，是合作创新取得成功的必要条件。但是，长期以来，忽略创新过程的社会性特征以及信任因素在这一过程中的极端重要性，进而将“科技成果转化”或“创新”理解为臨门一脚式的一锤子买卖，并认为特定专业领域的科学家能够凭借一己之力解决这些问题。破除这一惯性思维、解决合作创新中的程序性不确定性问题，关键是进一步完善新型研发机构和成果转化负责机构的组织结构设计。二是为产研合作的组织创新创造更加友好的制度环境。合作创新形式的动态性与多样性，是市场机制塑造技术进步的一种具体表现。在这种情况下，要为新生事物的出现和已有形态的消亡预留合法性空间。而所有这些改革，都需要相关政策部门全面审视和反思“科学—技术—工程—经济”的传统思路，进一步理解以产业协同连接本土市场需求与技术科学研究的内循环逻辑。
[参考文献]
[1] 刘则渊，陈悦. 新巴斯德象限：高科技政策的新范式[J].管理学报，2007，4（3）：346-353.
[2] 钱学森.论技术科学[J].科学通报，1957，8（3）：97-104.
[3] Paul S. Adler. Market， hierarchy， and trust： the knowledge economy and the future of capitalism[J]. Organization Science，2001，12（2）：215-234.
[4] Dosi G， Egidi M. Substantive and procedural uncertainty： an exploration of economic behaviours in changing environments [J]. Journal of Evolutionary Economics，1991，1（2）： pp.5-26.
[5] Gertner J. The idea factory： Bell Labs and the great age of American innovation[M]. Penguin， 2012.
[6] Hamel G and Prahalad C K . Strategic Intent[J]. Harvard Business Review， 1989， 4（7-8）：79-93.
[7] Kline， S. and N. Rosenberg. 1986. An overview of innovation[A]. In R. Landau and N. Rosenberg（eds.） The positive sum strategy： harnessing technology for economic growth[C]. National Academy Press， 1986： 275-305.
[8] K?nig， Wolfgang. Science-based industry or industry-based science？ Electrical engineering in Germany before World. [J]. Technology and Culture， 1996， 37（1）， pp. 70-101.
[9] Lester R， Piore M. Innovation-the missing dimension[M]. Harvard University Press， 2004.
[10] Lundvall B-?. Innovation as an interactive process： from user-producer interaction to the national system of innovation[A]. in Dosi G， Freeman C， Nelson R， Silverberg G， Soete L. Technical change and economic theory[C]. Pinter， 1988： 349-369. [11] Nelson R， Wright G. The rise and fall of American technological leadership： the postwar era in historical perspective[J]. journal of Economic Literature， 1992， 30（4）： 1931-1964.
[12] Nonaka I. A dynamic theory of organizational knowledge creation[J]. Organization science， 1994， 5（1）： 14-37.
[13] O’Reilly C and Tushman M L. The Ambidextrous Organization[J]. Harvard Business Review， 2004， 82（4）：74-81， 140.
[14] Powell W， Giannella E. Collective invention and inventor networks[A] in Rosenberg N.， Hall B.（eds.）， Handbook of the Economics of Innovation[C]. Elserier， 2010， 1： 575-605.
[15] Rosenberg N， Steinmueller W. Engineering knowledge[J]. Industrial and Corporate Change， 2013， 22（5）： 1129-1158.
[16] Stokes D E . Pasteur’s Quadrant[M]. Brookings Institution Press， 1997.
[17] Teece D. Profiting from technological innovation： implications for integration， collaboration， licensing and public policy[J]. Research Policy， 1986， 15（6）： 285-305.
[18] Teece D. Capturing value from knowledge assets： the new economy， markets for know-how， and intangible assets[J]. California Management Review， 1998， 40（3）： 55-79.
[19] Verganti R . Design driven innovation： changing the rules of competition by radically innovating what things mean[M]. Industrial Research Institute Inc. 2009.