科研面向产业，创新服务发展。《中共中央国务院关于发展新质生产力的意见》明确提出“加速科技成果向现实生产力转化”。如何打通从基础研究到产业应用的关键链条，成为培育新质生产力的必答题。
2026炒股配资近日，由北京大学光华管理学院与北京大学科技开发部联合主办的“光华思想力论坛——科技金融与硬科技成果转化”在北京大学举行，来自高校院所、金融机构、投资机构与科技企业的嘉宾就此展开交流。
北京大学党委常委、副校长初晓波在致辞中表示，硬科技创新周期长、投入大、不确定性高，从技术突破到产业应用，既需要长期资本、耐心资本持续赋能，也需要高校、企业、金融机构等主体协同合作。
科技部原副部长曹健林、中国科学院院士鄂维南、北京大学科技开发部部长姚卫浩、中国建设银行副行长纪志宏、光华管理学院院长田轩先后作主旨演讲，并围绕“从‘燕园’到产业”展开圆桌讨论，40多家机构的300余位嘉宾到场。
堵点在哪：卡在“-1到0”和“死亡之谷”
硬科技成果要走出实验室，首先要回答：究竟难在哪里？
中国科学院院士鄂维南以晶体管和锂电池为例进行解释：两项原始创新都诞生于数十年前，从创新到产业落地都花了漫长时间，且“发明的人与吃到产业红利的人并不是同一拨人”。锂电池由美国人发明获诺奖，如今最大的产业却在中国。企业缺乏原始创新，只能在管理、价格上争取空间，这正是“内卷”的根源。
AI正在改变这一过程。鄂维南认为，AI既是新的数学工具也是新的工程工具，可大幅降低科研门槛。北大推动“平台科研”，构建模型、算法、知识库与算力平台等基础设施；北大临界航天团队用AI将燃烧模拟算法效率提升几个数量级，一款500牛发动机从设计、理论验证到实际验证的闭环周期压缩到几个星期，实测效果与设计基本吻合。他提醒，科研成果形态会加速从论文导向转向知识产权导向。
元股证券:ygzq.hk姚卫浩基于在高校一线的实践工作提出，当前成果转化仍面临高质量成果供给不足、企业主体作用发挥不充分、体制机制存在障碍、科技服务能力不足、科技金融支撑待增强等挑战。他表示，成果转化首先是理念的转变，要加强科研思维与产业思维的双向融合，要加大校企校地合作力度，深化知识产权管理与运营，优化评价体系与尽职免责机制。北大科技开发部按照上级主管部门文件要求，强化专业化技术转移机构队伍与能力建设，并且搭建了校内外协同的科创服务生态——燕缘科创生态，全力支持师生创新创业并取得一批标志性成果，该服务生态也入选了2025年教育部科技成果转化体制机制创新类典型案例。
值得注意的是，硬科技从诞生到体现产业价值，往往要跨越“死亡之谷”、横渡“达尔文之海”。田轩从学术研究角度给出了更冷峻的判断。他梳理本世纪以来六本国际顶级商学期刊发现，以“创新”为关键词的论文已达265篇、参与作者644人次，但涉及中国问题的只有两篇。
他把中国科技金融的难题归纳为三条：股权市场出资人已以国资为主，而国资面临任期周期与保值增值考核的约束，未必能真正投早、投小、投长期；以间接融资为主的金融体系与“从0到1”的创新错配，银行偏好大额、短期资金，科技创新需要的却是小额、长期资金；科技端民营企业与金融端国有大行的错配，民营企业贡献了50%以上的税收、60%以上的GDP、70%以上的技术创新和80%以上的就业。他强调，需要用更科学的变量刻画科技创新，并研究AI时代金融如何助力创新。从“燕园”到产业：一线的解法
在光华管理学院学术委员会主任翁翕主持的圆桌上，问题被直接摆上台面：一项技术从实验室走到产品、再走到企业，最难跨越的关卡究竟在哪？面对技术路线与商业模式均未验证的早期项目，投资人看重什么、担心什么？六位一线嘉宾逐一作答。
国新基金总经理郭一澎表示，投资人须在支持科技创新与保障耐心资本合理收益之间取得平衡，重点关注科学家及其团队的配置、应用场景的落地可行性、商业模式的可持续性，以及风险定价锚定机制等。据他介绍，国新基金目前管理21只基金、投资近400个项目，投资金额超过1400亿元。
全国高校人工智能国转中心执行主任、中关村原生引擎总经理马建平认为，市场习惯关注“0到1”，但成果转化最难的是“-1到0”的概念验证、小试中试环节。该中心今年4月投入运营，已对接2000余个项目、落地223个，落地项目融资规模超600亿元。他主张投资机构从创新源头出发，做好“连接器”“翻译器”“路由器”“放大器”，投前孵化与投后管理占项目周期的九成。
IDG资本董事总经理、IDG孵化器CEO刘知海认为，当前科技成果转化的难点是科研商业化的目标与科研本身的目标存在冲突，而投资人的关注点又是多元的。因此，我们更应该鼓励科技研发以目标为导向，以终为始，解决最核心的真问题。同时，积极发挥有为政府、有效市场作用，通过行政手段与市场化调节机制，回应市场关切，强化风险收益匹配，让耐心资本真正敢于投、愿意投、长期投。
国测量子总经理黎启飞则以自身经历说明，挑战不在技术本身而在工程化、产业化：他用懂工艺、擅量产的工匠队伍解决样机到百台的一致性问题，再从大规模产线引进人才解决十万只的量产一致性问题。
北京大学临床医学高等研究院助理教授、研究员卢萌分析，传统成果转化模式是一条线性链条，信息损耗和风险会在各环节逐级传递，而人工智能的发展为构建“闭环创新体系”提供了新的可能。以生物医药领域为例，可通过“医院+AI”与“高校实验室+AI”双闭环模式，实现数据获取、模型训练、实验验证和反馈优化的持续循环，提升成果转化的效率与确定性。
制度层面，嘉宾的建议高度集中：尽快建立实质性的容错免责机制；对国资LP不能既要发挥引导功能、又要短期回报、还要逐项追责，应在免责基础上建立激励机制；并优化高校孵化企业的上市审批流程。
光华管理学院也介绍了科技与商学的融合探索：面向西部12省区市启动“西部科创EMBA”并设专项奖学金沈阳股票配资，MBA项目开设“科创MBA”，推出硬科技投资、AI新商业等课程。从实验室到产业一线，成果转化仍考验多方协同。
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