科技成果转化与拔尖人才作为高校最重要的两项“创新供给”，当前仍面临着转化率与产出量偏低的双重困境。如何增加高校的“创新供给”，为实现中国式现代化提供坚实基础与强大动力？全国人大代表，上海交通大学校长、中国科学院院士丁奎岭认为，核心就是要打通科技成果转化与拔尖人才培养的“任督二脉”，深化供给侧结构性改革，构建“从样品到商品”“从拔尖学生到拔尖人才”的高效高质的创新供给线。

丁奎岭认为，在科技成果供给方面，关键是要打通“成果成熟度不高”“容错机制不完善”“高水平科研不够多”等堵点，将科技成果切实转化为先进生产力。

第一，建立“全栈式”“全链条”的公共转化平台。成果的转化很难一蹴而就，特别是高校的成果往往成熟度都不高。据2023年相关调查报告显示，高校成果仍有83%处于实验室阶段，仅有7%达到可工程化阶段，剩余10%处于中试阶段。建议建立涵盖概念验证、中试熟化、投资转让等关键环节的“全栈式”“全链条”公共转化平台，从技术迭代到资金投入，从项目对接到转化管理，为科技成果跨越转化的“死亡谷”保驾护航。建议以环上海交大的大零号湾创新策源功能区和江苏省首个全国高校区域技术转移转化中心为范例，推动各地与高校、科研院所协同建立更多公共转化平台。

第二，构建“算大账”“算总账”的容错机制。过去国资创投的容错率通常在20%-30%之间，而高校成果产业化失败率却高达70%左右，巨大的风险缺口让许多国资创投望而却步。建议金融投资不过多追求项目资金的保值增值，要“算大账”“算总账”，把营造创新生态、推动产业升级作为目标，提高全生命周期的容亏率，真正落实“投早、投小、投硬科技”的导向，推动形成“国资带头、社会跟投”“转化先做、费用后付”等一系列可持续的风险分散举措。同时，高校内部要建立“规则全、流程顺、底线牢”的尽职免责管理办法，为高校科技成果转化提供生长的沃土。

第三，持续强化“高价值”“极交叉”科研导向。2023年全国高校院所科技成果转化平均单个合同金额约为32.1万元，相较2022年增长0.5万元。虽然国内高校转化金额呈逐年上涨趋势，但相比于世界一流大学还有不小差距（如斯坦福大学2020年平均转化金额13.4万美元）。随着人工智能技术的迅猛发展，大科学时代的特征愈发显著，科学研究的复杂性、系统性、协同性大幅提升。建议将鼓励开展“高价值”“极交叉”科学研究写入“十五五”规划，国家、地方政府及高校在持续提升科技创新支持力度的同时，设立更多具有针对性的资助项目，更多倾斜资源，为科技成果转化引来更充沛、更高质量的“活水”。

丁奎岭认为，在拔尖人才供给方面，关键是要打通“创新链和培养链衔接不紧”“人工智能赋能教育教学的模式不完善”等堵点，将拔尖人才的优势转化为发展优势。

第一，打造“动态化”“争先式”的培养模式。当前的人才培养还存在静态的、内卷的桎梏。例如，尽管计算机技术飞速发展，然而多数学校仍遵循编程语言－数据结构－算法设计等课程的固定顺序来教学。与此同时，内耗式竞争仍然普遍存在。建议以创新链来重塑教育链，打造“动态化”的培养计划，让学生在“争先式”的创新实践中迅速提升。一方面，将课程微课化、模块化，让学生能根据自己的创新需求动态制定学习路径，少一些“流水线”的知识填鸭，多一些“乐高式”的自主构建。另一方面，开设更多创新实践课程，举办更多创新创业竞赛，用创新成果来取代标准答案，用创新贡献来衡量学习成绩，少一些内卷的“期末考”，多一些争先的“比武场”，让学生在创新过程中自驱动成长。

第二，推动“AI+HI”“双驱动”的教育教学改革。在教育领域，人工智能的应用改变了教学方式、丰富了教学资源、优化了教学评价，但教师在这场变革中的作用与重要性有被弱化的迹象。要深刻认识到人工智能既是工具的革命，也是革命的工具，而这场革命不可或缺的核心是人。建议持续提升教师人工智能素养，将教师从授课者转变为引路人，推动“AI+HI”“双驱动”的教育教学改革，形成知识与人格并进、效率与温度并存、智能与智慧并重的育人格局，培养更多堪当时代重任的拔尖人才。

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  全国人大代表丁奎岭：打通高校“任督二脉”，增加创新供给培养拔尖人才