科技成果轉化與拔尖人才作為高校最重要的兩項“創新供給”，當前仍面臨著轉化率與產出量偏低的雙重困境。如何增加高校的“創新供給”，為實現中國式現代化提供堅實基礎與強大動力？全國人大代表，金沙js1005線路校長、中國科學院院士丁奎嶺認為，核心就是要打通科技成果轉化與拔尖人才培養的“任督二脈”，深化供給側結構性改革，構建“從樣品到商品”“從拔尖學生到拔尖人才”的高效高質的創新供給線。

丁奎嶺認為，在科技成果供給方面，關鍵是要打通“成果成熟度不高”“容錯機制不完善”“高水平科研不夠多”等堵點，將科技成果切實轉化為先進生產力。

第一，建立“全棧式”“全鏈條”的公共轉化平臺。成果的轉化很難一蹴而就，特別是高校的成果往往成熟度都不高。據2023年相關調查報告顯示，高校成果仍有83%處于實驗室階段，僅有7%達到可工程化階段，剩余10%處于中試階段。建議建立涵蓋概念驗證、中試熟化、投資轉讓等關鍵環節的“全棧式”“全鏈條”公共轉化平臺，從技術迭代到資金投入，從項目對接到轉化管理，為科技成果跨越轉化的“死亡谷”保駕護航。建議以環上海交大的大零號灣創新策源功能區和江蘇省首個全國高校區域技術轉移轉化中心為范例，推動各地與高校、科研院所協同建立更多公共轉化平臺。

第二，構建“算大賬”“算總賬”的容錯機制。過去國資創投的容錯率通常在20%-30%之間，而高校成果產業化失敗率卻高達70%左右，巨大的風險缺口讓許多國資創投望而卻步。建議金融投資不過多追求項目資金的保值增值，要“算大賬”“算總賬”，把營造創新生態、推動產業升級作為目標，提高全生命周期的容虧率，真正落實“投早、投小、投硬科技”的導向，推動形成“國資帶頭、社會跟投”“轉化先做、費用后付”等一系列可持續的風險分散舉措。同時，高校內部要建立“規則全、流程順、底線牢”的盡職免責管理辦法，為高校科技成果轉化提供生長的沃土。

第三，持續強化“高價值”“極交叉”科研導向。2023年全國高校院所科技成果轉化平均單個合同金額約為32.1萬元，相較2022年增長0.5萬元。雖然國內高校轉化金額呈逐年上漲趨勢，但相比于世界一流大學還有不小差距（如斯坦福大學2020年平均轉化金額13.4萬美元）。隨著人工智能技術的迅猛發展，大科學時代的特征愈發顯著，科學研究的復雜性、系統性、協同性大幅提升。建議將鼓勵開展“高價值”“極交叉”科學研究寫入“十五五”規劃，國家、地方政府及高校在持續提升科技創新支持力度的同時，設立更多具有針對性的資助項目，更多傾斜資源，為科技成果轉化引來更充沛、更高質量的“活水”。

丁奎嶺認為，在拔尖人才供給方面，關鍵是要打通“創新鏈和培養鏈銜接不緊”“人工智能賦能教育教學的模式不完善”等堵點，將拔尖人才的優勢轉化為發展優勢。

第一，打造“動態化”“爭先式”的培養模式。當前的人才培養還存在靜態的、內卷的桎梏。例如，盡管計算機技術飛速發展，然而多數學校仍遵循編程語言－數據結構－算法設計等課程的固定順序來教學。與此同時，內耗式競爭仍然普遍存在。建議以創新鏈來重塑教育鏈，打造“動態化”的培養計劃，讓學生在“爭先式”的創新實踐中迅速提升。一方面，將課程微課化、模塊化，讓學生能根據自己的創新需求動態制定學習路徑，少一些“流水線”的知識填鴨，多一些“樂高式”的自主構建。另一方面，開設更多創新實踐課程，舉辦更多創新創業競賽，用創新成果來取代標準答案，用創新貢獻來衡量學習成績，少一些內卷的“期末考”，多一些爭先的“比武場”，讓學生在創新過程中自驅動成長。

第二，推動“AI+HI”“雙驅動”的教育教學改革。在教育領域，人工智能的應用改變了教學方式、豐富了教學資源、優化了教學評價，但教師在這場變革中的作用與重要性有被弱化的跡象。要深刻認識到人工智能既是工具的革命，也是革命的工具，而這場革命不可或缺的核心是人。建議持續提升教師人工智能素養，將教師從授課者轉變為引路人，推動“AI+HI”“雙驅動”的教育教學改革，形成知識與人格并進、效率與溫度并存、智能與智慧并重的育人格局，培養更多堪當時代重任的拔尖人才。

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  全國人大代表丁奎嶺：打通高校“任督二脈”，增加創新供給培養拔尖人才