技術(shù)應(yīng)用擴散能力與中美科技競爭

早期的競爭先機固然重要，但從長遠來看，真正決定大國經(jīng)濟權(quán)力興衰的，并非誰先做出技術(shù)創(chuàng)新，而是誰更有能力將技術(shù)在經(jīng)濟領(lǐng)域中應(yīng)用和擴散

。因此，大國科技競爭并不是單一創(chuàng)新產(chǎn)品的競爭，而是整個經(jīng)濟生態(tài)的競爭。

（一）關(guān)于大國之間的科技競爭，是現(xiàn)代社會中的永恒的討論話題。尤其是在中美科技競爭越來越白熱化的情形下，人們都在關(guān)心：到底采用什么樣的制度，以及什么樣的路徑，能在科技競爭中獲得優(yōu)勢地位。

最近普林斯頓大學出版社出了一部新書《技術(shù)與大國崛起》（Technology and the Rise of Great Powers: How Diffusion Shapes Economic Competition），作者是華人學者Jeffrey Ding，現(xiàn)任喬治華盛頓大學政治學系助理教授，此前曾經(jīng)在斯坦福大學國際安全與合作中心和牛津大學人工智能治理中心工作，一直關(guān)注技術(shù)治理與全球權(quán)力轉(zhuǎn)移的關(guān)系。他在書中的一些解釋，對于我們思考近代以來歷次經(jīng)濟權(quán)力洗牌，很有啟發(fā)意義。

Jeffrey Ding認為第一次工業(yè)革命以來，全球產(chǎn)業(yè)發(fā)展基本可以歸結(jié)為兩種模式：一個是“部門主導(dǎo)型”（leading-sector; LS）導(dǎo)向，另一種是“通用技術(shù)”（general-purpose technology; GPT）導(dǎo)向。具體來說，LS導(dǎo)向模式下，側(cè)重于關(guān)心是否由本國率先做出科技創(chuàng)新，獲得早期機會窗口；而GPT導(dǎo)向是側(cè)重于誰有辦法在整個經(jīng)濟部門中大規(guī)模采用并擴散技術(shù)。

Jeffrey Ding指出，早期的競爭先機固然重要，但從長遠來看，真正決定大國經(jīng)濟權(quán)力興衰的，并非誰先做出技術(shù)創(chuàng)新，而是誰更有能力將技術(shù)在經(jīng)濟領(lǐng)域中應(yīng)用和擴散。這個判斷可以在三次工業(yè)革命，以及中國經(jīng)濟崛起中得到應(yīng)驗。

第一次工業(yè)革命前，法國是全球的科技中心，法國在科技上也奉行類似重商主義的政策，皇室和政府大力支持科技事業(yè)，當時法蘭西學院為代表的科研機構(gòu)舉辦和資助了全球最強大的科研事業(yè)，當時全球40%以上的科技發(fā)明是法國人貢獻的，不過工業(yè)革命終究發(fā)生在一海之隔的英國。這種結(jié)果的反差就在于英國的自由市場、股份制企業(yè)、外貿(mào)網(wǎng)絡(luò)和金融等構(gòu)成的生態(tài)，具備更強的技術(shù)轉(zhuǎn)化和擴散能力，能將技術(shù)產(chǎn)業(yè)化，這也是人類經(jīng)濟增長方式的一次巨大飛躍。

第二次工業(yè)革命中的美國崛起，也是基于同樣的原因。19世紀后期至1920年代，歐洲仍然是全球的科技中心，在1917年之前，美國是留學凈逆差國，常青藤最優(yōu)秀的學生畢業(yè)之后，以能去德國或英國留學為榮，當時美國大學校長或?qū)W科帶頭人，也基本都是歐洲大學畢業(yè)的；在1933年以前，美國的諾貝爾獎獲得人數(shù)也遠遠低于德國和英國。在1894年美國成為第一工業(yè)大國的時候，其科技成果全球占比僅在15%左右，遠遠落后于英法德。

但是美國的企業(yè)組織上的創(chuàng)新（比如流水線、企業(yè)實驗室、泰勒制、托拉斯聯(lián)合），加上市場規(guī)模優(yōu)勢，使得美國具有更強大的技術(shù)應(yīng)用和擴散能力，將歐洲人的電氣、汽車、化學等發(fā)明在產(chǎn)業(yè)上發(fā)揚光大，使得美國一躍成為全球工業(yè)中心。

當然，LS模式與GPT模式競爭的極致是蘇聯(lián)和美國之間的競爭。蘇聯(lián)是LS路徑的極致代表，與同時代中國對知識分子的極為輕視不同，蘇聯(lián)對科技極為重視，科學家地位比黨政干部高很多，1980年蘇聯(lián)R&D支出在國民經(jīng)濟中比重為3%，這個數(shù)值高于當時幾乎所有發(fā)達國家，也高于2024年的中國。得益于巨額經(jīng)費支出，蘇聯(lián)建成了當時世界上最龐大的科研體系，到1980年蘇聯(lián)擁有高校870多個、科研院所5000多個，科研人員137萬，而同期美國科研人員只有80萬左右，中國每千人中科技人員數(shù)量占比至今也沒有超過蘇聯(lián)。

蘇聯(lián)在基礎(chǔ)研究和技術(shù)研發(fā)上也取得了世界矚目的成就，一共產(chǎn)生了13位自然科學領(lǐng)域的諾貝爾獎得主，制造出全球第一座核電站、第一枚洲際導(dǎo)彈、第一枚人造衛(wèi)星、第一枚晶體管、第一個移動電話（比摩托羅拉領(lǐng)先10年）、第一臺光刻機、第一個區(qū)域互聯(lián)網(wǎng)。

不過蘇聯(lián)的科技競爭路徑，錯在只重視能否產(chǎn)生率先獲得技術(shù)突破（LS），而忽略了應(yīng)用和擴散（GPT）。相反，計劃體制下技術(shù)轉(zhuǎn)化率是極低的，比如，機械機床廠推廣一個新的技術(shù)發(fā)明，需要10-12位領(lǐng)導(dǎo)簽字，然后走30道程序，蘇聯(lián)四分之一的產(chǎn)品從設(shè)計到應(yīng)用周期在10年以上。導(dǎo)致美蘇在技術(shù)創(chuàng)新上其實差距不大，但是產(chǎn)業(yè)上是天壤之別，美國在這一波科技革命中產(chǎn)生了摩托羅拉、惠普、IBM等巨頭級企業(yè)，進一步強化了經(jīng)濟優(yōu)勢，而蘇聯(lián)在產(chǎn)業(yè)上幾乎毫無建樹。

我們對中國產(chǎn)業(yè)的崛起的梳理，也可以印證這個理論框架。那就是，中國至今仍然不是全球科技中心，在原始技術(shù)創(chuàng)新突破上仍然是落后于美國，甚至是日本、英國和德國的。不過，這并不妨礙中國的相關(guān)產(chǎn)業(yè)獲得全球競爭力優(yōu)勢，比如中國新能源汽車產(chǎn)量全球占比達到了三分之二以上，工業(yè)機器人、智能家電產(chǎn)量全球占比也在50%以上。

而支撐中國產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)龍門一躍的諸因素中，顯然最重要的是中國擁有一批具備強大技術(shù)轉(zhuǎn)化應(yīng)用能力的企業(yè)，讓中國形成了全球最有活力的技術(shù)擴散生態(tài)，以至于這些年出現(xiàn)了“人擋殺人、佛擋殺佛”的優(yōu)勢。以小米為例，這個殺入到智能家居的新手，其原始創(chuàng)新成果遠遠不如日本松下、索尼等同行，但是依靠其強大技術(shù)轉(zhuǎn)化應(yīng)用能力，仍然開始躋身全球家電巨頭之列。

中國企業(yè)內(nèi)部之間的產(chǎn)業(yè)競爭力差異也可以用GPT理論來解釋?，F(xiàn)在根據(jù)各種指標，民營企業(yè)的國際競爭優(yōu)勢越來越大，這種差異是怎么產(chǎn)生的呢？是民營企業(yè)具有更強的基礎(chǔ)科研能力和技術(shù)研發(fā)能力嗎？顯然不是，相反國企的研究實力大大高于民企，僅央企系統(tǒng)就擁有院士241名，約占全國院士總數(shù)的1/7，科研人員中中高級職稱占比為45.8%，而民企僅為25.1%；同時，國企擁有91個國家重點實驗室、4個國家技術(shù)創(chuàng)新中心、97個國家工程技術(shù)研究中心，即便是華為、騰訊這樣的頭部民企，也很難獲得這樣的資源。

不過由于民企在技術(shù)創(chuàng)新的應(yīng)用擴散能力具有得天獨厚的優(yōu)勢，比如從專利生產(chǎn)轉(zhuǎn)化率上講，2022年高校為3.9%、公立科研單位為13.3%，而民企及外企平均可以達到50%以上，導(dǎo)致民企在一般競爭性領(lǐng)域中逐漸超越了國企同行，廣東、浙江的機床產(chǎn)量遠遠超過“共和國長子”遼寧就是這個道理。

（二）GPT理論對于我們思考今天中美科技競爭和產(chǎn)業(yè)競爭也有極大的啟示。Jeffrey Ding認為，中美兩國當下都不自覺在走LS導(dǎo)向模式，即雙方政策的側(cè)重點都在投放資源，企求率先獲得創(chuàng)新突破，而對普遍性應(yīng)用重視不足?；?strong>科技民族主義，雙方都喜歡把誰先研發(fā)出來，誰的技術(shù)更先進為是否成功的指標。

在這種情況下，誰更重視培育新的技術(shù)的轉(zhuǎn)化、擴散能力，其實決定了兩國科技競爭長跑的最終結(jié)果。具體來說，人工智能競爭的關(guān)鍵不在于ChatGPT、Deepseek孰優(yōu)孰劣，或新能源競爭不在于電池技術(shù)孰優(yōu)孰劣，而是在于誰具有更強的能力將這些創(chuàng)新轉(zhuǎn)移到生產(chǎn)、生活場景，進而激發(fā)全社會普遍意義上的技術(shù)革命。

從這角度講，我國科技界有兩個非常有價值的探索案例。第一個就是騰訊宣布全面接入DeepSeek，包括微信、騰訊元寶、ima知識庫等。盡管DeepSeek 全球累計下載量超1億次，但是它仍局限于是一個年輕人、高學歷群體的小眾軟件，它與騰訊15億以上用戶存量還是不能相比的。騰訊接入Deepseek，有助于這項技術(shù)應(yīng)用真的走向普及化，以及依托騰訊的各種應(yīng)用場景，轉(zhuǎn)化為社會生產(chǎn)和商業(yè)革新的動力。

第二個就是比亞迪在高端車型中計劃采用大疆研發(fā)的全新輔助駕駛系統(tǒng)，實現(xiàn)泊車輔助、記憶泊車、記憶行車、高速領(lǐng)航駕駛，城區(qū)領(lǐng)航駕駛等功能。大家印象中大疆只不過是個做無人機的公司，但它的輔助駕駛研發(fā)也是全球前列，研發(fā)團隊達 1300 人左右。比亞迪作為全球最大車企之一，年產(chǎn)量突破400萬，這也有助于這項新技術(shù)獲得一個應(yīng)用、擴散、改進的藍海。

今天，李強總理在政府工作報告中，把推進“人工智能+”行動，將數(shù)字技術(shù)與制造優(yōu)勢、市場優(yōu)勢更好結(jié)合起來，支持大模型廣泛應(yīng)用作為今年重要任務(wù)，提出要大力發(fā)展智能網(wǎng)聯(lián)新能源汽車、人工智能手機和電腦、智能機器人等新一代智能終端以及智能制造裝備，上述兩個案例都是構(gòu)建人工智能應(yīng)用生態(tài)的生動實踐。

（三）那么，未來如何提升中國的整體技術(shù)應(yīng)用轉(zhuǎn)化能力呢？

第一, 必須持續(xù)有創(chuàng)業(yè)型企業(yè)家人才源源不斷涌現(xiàn)。美國企業(yè)與歐洲、日本企業(yè)的應(yīng)用轉(zhuǎn)化能力差異的一個原因是，美國可以有源源不斷的新的創(chuàng)業(yè)型企業(yè)家出現(xiàn)，比如蓋茨、馬斯克、扎克伯格等等，只有創(chuàng)業(yè)型企業(yè)家才有熱情和動力在技術(shù)應(yīng)用上做革命性創(chuàng)新。而歐洲、日本企業(yè)家往往都是接班人守成式的，尤其日本企業(yè)更流行作坊式、家族傳承式，過去很多媒體在推崇這種方式，其實也容易形成技術(shù)“封建格局”，最終不利于社會創(chuàng)新。

我國過去四十多年技術(shù)應(yīng)用擴散做得好，其實也是依賴從魯冠球、任正非、柳傳志，到王傳福、馬化騰、李斌，到梁文峰、王興興這些草根出身的企業(yè)家。企業(yè)家其實是技術(shù)應(yīng)用擴散的樞紐，現(xiàn)在年輕人創(chuàng)業(yè)熱情大大消退這不是好事，我們應(yīng)該在法治、產(chǎn)權(quán)保護、政策穩(wěn)定性、金融方面都做積極改革，推動社會創(chuàng)業(yè)熱情再度高漲起來。

第二, 充沛的工程師資源。筆者以前經(jīng)常舉例，日美的經(jīng)濟競爭力差距差距擴大，背后一個原因是工程師隊伍數(shù)量的差距逐漸拉大，2003年日本博士入學人數(shù)為1.8萬，美國是4.4萬，日本占美國的40%以上，而 2023年日本下降到1.3萬，美國上升到7.6萬，日本已經(jīng)不足美國的20%。過去中國在信息、汽車等產(chǎn)業(yè)的崛起也是基于工程師隊伍的不斷壯大，到去年我國已經(jīng)成為全球第一大博士培養(yǎng)國。

但是我國工程師人才培養(yǎng)有幾個突出問題：第一是質(zhì)量低，原創(chuàng)性人才不多；第二是少子化速度特別快，工程師紅利持續(xù)不多久；第三是，國際化程度太低，國際生質(zhì)量太差。這都是未來我國教育基本制度所要解決的問題。

第三, 原創(chuàng)性企業(yè)與大企業(yè)平臺的配合。顛覆性創(chuàng)新往往都出自于創(chuàng)業(yè)初期的小團隊，但是小團隊由于資金薄弱、管理經(jīng)驗不足，在推動社會轉(zhuǎn)化應(yīng)用發(fā)明風險極大，成功率很低。如果能夠形成前面所提到的騰訊 X Deepseek，比亞迪 X 大疆的這種技術(shù)應(yīng)用擴散路徑，極大有助于創(chuàng)新作為一種基礎(chǔ)技術(shù)向全社會的擴散，縮短創(chuàng)新改變社會的周期。

所以，我們既要重視那些能夠不斷創(chuàng)造奇跡的創(chuàng)新團隊，也要看到擁抱技術(shù)創(chuàng)新的大企業(yè)平臺在技術(shù)應(yīng)用中的價值，也就是Jeffrey Ding強調(diào)的基礎(chǔ)建設(shè)（skill infrastructure）作為關(guān)鍵一環(huán)的意義。過去燃油車時代，德國汽車工業(yè)維持100多年的長盛不衰，BBA三大制造商與供應(yīng)鏈企業(yè)的相互配合是一個很重要原因，他們促成了曼牌、道依茨、博世、采埃孚、馬勒、大陸、舍弗勒等在各個領(lǐng)域的源源不斷創(chuàng)新。

其實，從近來Deepseek走向社會化應(yīng)用的路徑看，今天在我國的人工智能領(lǐng)域，BAT就相當于BBA，充當了顛覆式創(chuàng)新走向普遍化應(yīng)用的營養(yǎng)土壤的作用。

未來的中美科技競爭將越來越精彩激烈，這個競爭并不是單件武器對武器的競爭，而是整個社會創(chuàng)新生態(tài)的競爭。從這個角度講，我們既要有Deepseek這樣的王牌突擊隊，也要有騰訊、比亞迪這樣的側(cè)翼主力，還要有源源不斷的企業(yè)家人才、工程師人才，只突出一點，無法取得勝利。