當前，我國人工智能正處于從感知智能向認知智能轉型突破的關鍵階段。然而，傳統的科研創新機制逐漸顯現出對人才激勵力度不足、研發靈活程度不高、市場適應能力不夠等弊端，難以滿足人工智能產業高速迭代和深度融合的產業發展訴求。近年來，推動新型研發機構健康有序發展，支持發展新型研究型大學、新型研發機構等新型創新主體等政策措施頻出，國家重點支持新型研發機構建設，正是為了適應人工智能等新興產業發展的需求，既著眼當下，也布局未來。
新型研發機構的創新推動作用不斷顯現
新型研發機構開始形成人工智能人才匯聚引力場。之江實驗室、圖靈人工智能研究院、北京智源人工智能研究院、上海人工智能研究院、鵬城實驗室等新型研發機構加速發展，匯聚了一批高水平人工智能人才。之江實驗室“層次高端、領域專精、梯隊有序”的人才隊伍建設初見成效，人才總規模達2300人，研究序列博士學歷占比超過90%；圖靈人工智能研究院則在引進高端人才的同時加強人才培育，聯合多方產業實體共同研發《AIoT入門實踐》等課程，實施校企聯合培養、共建實踐平臺，探索政校企研協同育人新模式。
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新型研發機構逐漸成為連接人工智能科研與產業的橋梁紐帶。人工智能技術產業化的過程需要訓練數據、計算能力、基礎框架、開發平臺等多要素共同支持。然而，作為底層支撐的基礎資源平臺建設技術要求高，需要大量的專業人員和成本投入，中小型人工智能企業難以支撐起從0到1的資源體系建立，而龍頭企業的核心資源開放性不夠、企業之間的兼容性不強。人工智能基礎能力建設逐漸成為了人工智能產業的空心地帶，在一定程度上制約了產業高速發展。新型研發機構則在科研技術與產業之間擔任起橋梁紐帶，一方面集中高水平研發團隊打造技術產業化平臺，另一方面聚焦產業需求提供開放共享的底層支撐。
新型研發機構不斷成為世界級人工智能領域科技成果誕生地。我國人工智能領域一流科學家匯聚于新型研發機構，共同奮戰，不斷孵化出世界級科技成果。新型研發機構的科研創新推動力不斷展現，多省市開始聚焦打造科技策源地，加大了新型研發機構科研攻關的支持力度，旨在推動人工智能產業加快迭代升級。
“四新”機制助力人工智能領域全面發展
當前，應強化新型研發機構的“四新”機制特征，不斷優化新型研發機構功能，推動人工智能產業創新升級。
強化多元化資本新模式，助力激活人工智能產業創新動能。科技研發離不開資本要素的支持，對于需要持續高投入的人工智能產業來說，類似政府劃撥科研經費的傳統方式缺少了資金靈活性，在民用研發領域，科研機構自身難以支撐起高強度投入。新型研發機構的資本新模式則是聯合多方資本，實現政府、高校、企業三方共建、共創、共享的混合所有制事業單位。通過引入科技企業資本，聚焦企業痛點問題進行核心技術攻關。多方資本參與的研發方式可以使新型研發機構在政府、產業和學術間保持中立，做到學術資源和科研成果開放共享。
強化現代化管理新制度，助力發揮人工智能人才自驅潛能。新型研發機構的現代化管理正在打破傳統唯論文導向的考核評價標準，逐步建立起風險承擔和成果分享的激勵機制。新型研發機構現代化管理制度是基于統一的愿景之上，自下而上地形成目標共識，以目標為導向，基于人與人之間的信任。在考核評判方面，新型研發機構避免非行業專業人員評審考核不熟悉的研究和工作，成立專業領域的科學家委員會，綜合研究素質、學術影響力等因素對研究質量進行評價。在薪酬激勵方面，新型研發機構采用市場化激勵機制，在生活待遇上為人才提供落戶、住房、子女教育、醫療服務等綜合支持，解決青年科學家待遇偏低的問題，提供全面的基礎保障，先安身立業，再潛心治學，有效激發人工智能人才的研發潛能。
強化市場化運營新理念，助力凝聚人工智能資源協力攻關。新型研發機構是從傳統科研單位項目審批的運營模式走出來，通過探索國際化治理結構和市場化運營機制，實現高等院校、政府單位、科研院所、龍頭企業多方主體的資源有機整合，促進產業鏈、創新鏈、資金鏈的“三鏈”協同發力。新型研發機構的新運營理念是要聯合多方優勢力量，構建產業鏈生態，發揮從探索研究到應用試點再到規模化生產的產業橋梁作用。人工智能產業具有極強的學科融合性，需要打破傳統模式下不同領域研發主體的行業鴻溝，將不斷分工細化的科研力量凝聚一起，形成兵團作戰；建立一套從前沿捕捉到科研立項再到成果孵化的流程化體系，逐步積累新型研發機構的優秀經驗，完善人工智能創新鏈條上的配套要素，堅持市場需求為導向，不以盈利為目的，但以創造價值為準則。
強化靈活化用人新機制，助力實現人工智能國家戰略實施有效落地。新型研發機構不拘泥于人才所屬關系等外在形式，而更加注重人才基于創新載體能夠發揮的更大價值。靈活的用人機制成為新型研發機構的優勢所在，新機制在給予科研人員自由的同時，更加注重與目標導向相結合。
進一步增強新型研發機構對人工智能產業的推動作用
加強人工智能新型研發機構頂層設計，明確創新方向。目前，涉及人工智能領域的新型研發機構形式多元，標準尚不統一，容易導致各地方新型研發機構建設質量參差不齊。應從頂層設計出發，明確新型研發機構的功能定位，針對科研型、產業型、平臺型等不同類型的機構制定適應性強的支持政策。科研探索要聚焦革命性技術，打造下一代人工智能技術的理論基礎；產業落地要做好技術穩定性、準確性的提升，面向人工智能領域市場需求解決行業痛點；充分發揮新型基礎設施的賦能作用，筑建人工智能產業發展基礎底座。新型研發機構以保持自身非盈利為科研屬性，方向定位不能僅局限于盈利周期短、獲利快的領域，更應高瞻遠矚，潛心攻關智能化核心技術。
加強新型研發機構多要素協同，加速人工智能領域創新孵化。依托新型研發機構創新載體，匯聚產業資本、創新企業、科研機構等多方主體，激發人工智能領域生態協同功能。建立規范標準的成果收益分配制度，平衡各方建設主體的訴求，實現資源共享、成果共創的良性生態循環。在資本孵化方面，鼓勵多元化資本注入，從初期科研探索到后期產業應用，實現創新資本全過程介入，建立專業化分工的成果轉化機制。積極推進科研合作生態建設，與人工智能領域內頂尖學術機構聯合攻關研發，不斷孵化世界級人工智能科研成果。
增強新型研究機構資金渠道的穩定性，構建人工智能創新生態。優化新型研發機構主體的資金流結構，構建良性的資金循環體系。穩固資本方投入、政府補助、科研經費申請等多資金供給渠道，探索人工智能技術開發、技術轉讓、專利授權、平臺服務等多維度收入路徑。從單純的政府“輸血”運營模式向產業“造血”的生態模式轉變。以市場標準檢驗技術產業化項目，將新型研發機構打造成為人工智能核心技術的“供給站”，集中全國優質人工智能科研資源，全力攻克技術難題，實現人工智能產業化的市場輸出，逐漸構建人工智能領域新型研發機構的創新生態。
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