中超乒乓球运动知识霉霉秘密结婚男友为橄榄球明星健身拉伸动作视频教程英式橄榄球规则简单介绍

　　

　　2025年6月27日下午，“浦江创新论坛——科学学上海论坛·2025 科技创新智库国际研讨会”在上海闭幕。两天的研讨会中，专家学者围绕大模型效率革命、颠覆性技术与创造性破坏、人工智能、技术创新的治理与价值实现、美国政策生态系统、机构式孵化和投资模式、未来产业与产业未来等议题发表精彩演讲，引发与会者的深思与讨论。

　　科技创新智库国际研讨会迄今已成功举办十届，作为浦江创新论坛的专题研讨会之一，今年首次冠名“科学学上海论坛”品牌，旨在打造国际科技创新智库交流对话平台，聚焦中国创新发展和上海科创中心建设，提供思想建议，促进科技创新智库不断提升研究思想力、决策影响力和社会传播力。

　　从1到100是创造的过程，远比从0到1更复杂。它不仅是显性知识的积累，更依赖缄默知识的沉淀。显性知识是冰山一角，缄默知识则隐藏水下，具有典型的非公共性。这个过程不是线性的理论成果转化，而是学科交叉融合、系统整合配套的过程，是对产品的重新定义。缄默知识来源于工程实践，通过迭代形成价值闭环。技术本身不等于技术能力。

　　科研范式的演变推动了创新科技的发展。17世纪以前，科学主要依靠个人或学派的自由探索；18世纪进入学会组织的松散合作阶段；19世纪开始转向集体化研究模式；到了20世纪，科学活动已上升为国家乃至国际层面的系统工程，呈现出整体化、技术化的主导趋势，科学正被持续重塑。

　　大科学时代具有鲜明特征：学科间交叉渗透，推动科学进入前所未有的跨学科阶段；基础理论、技术科学与工程科学相互促进，构建起完整的科技体系，科学的技术化趋势日益显著；科学研究日益依赖集体协作，科学英雄的个人时代让位于分工协作，甚至包括人工智能的参与；研究更趋目标导向，吸引产业界广泛参与。其本质可归纳为：大目标、大平台、大合作。

　　以市场为导向、实现价值闭环，是提升创新资源配置效率的关键。当前，尽管科研投入快速增加，但加总全要素生产率对GDP增长的贡献却明显下降，甚至为负，其根源在于大量科技要素和研发活动游离于实际经济活动之外，形成了学术界内部从立项到结题的封闭循环。要打破这种小循环，根本出路在于充分依靠市场机制，不仅提升资源配置效率，更为创新活动注入持续的内生动力。正如恩格斯所说，社会一旦有技术需求，比十所大学更能推动科学进步。

　　要坚持以企业为主体，推动各类创新要素特别是优秀人才更多地向企业集聚，由企业主导产学研协同，完成创新要素的全链条配置，真正实现创新价值。必须从法律层面上全面强化和落实知识产权保护，这是建设创新型国家的基础。同时，对各类企业一视同仁，特别是为民营企业提供稳定的制度保障。没有企业作为主体，就没有真正的创新。

　　通往更优质治理的路径并不仅仅依赖于数据本身，而是需要将数据与塑造我们世界的社会、文化及制度现实深度融合。

　　数据对应的是现象，它能告诉我们“正在发生什么”，但极少解释“为什么会发生”。要实现真正具有变革性的创新治理，我们必须超越数据。证据的力量源于其与社会情境的深度融合，定量分析与定性理解的综合，才能释放出变革的潜力。

　　我们必须利用大语言模型来增强人类的能力，而非取代人类。应始终记录人工智能的使用方式，用人类专业知识交叉核对输出结果，并保持批判性的监督。我们的目标是实现增强智能，而不是用人工智能取代人类的判断。

　　我们已经确立了对分析技能和情境理解的需求，但这些技能并非与生俱来，它们必须被培养。我们需要新一代的领导者和分析师，他们既要精通数据科学，也要通晓社会科学。

　　创新治理的未来，在于全球性的、数据驱动的、并具有社会意识的协作。想象一下，在未来的某次论坛上，来自上海、东京、欧洲和美国的年轻人们，使用基于FundStat和e-CSTI原则构建的共享仪表盘，辩论社会经济背景如何塑造研发投资，并从彼此的成败中学习。这并非遥远的梦想，而是我们正在共同构建的新兴现实。

　　培育发展新质生产力，需要颠覆性创新，以颠覆性技术和前沿技术催生新产业、新模式、新动能。培育发展新质生产力，还需要新型生产关系，从“农田”生态向“雨林”生态转换。

　　创新逆袭的关键是依靠颠覆性或突破性创新另辟蹊径、换道超车。创新逆袭矩阵（颠覆性创新矩阵）从市场切入点和创新逆袭方式双重维度揭示出做颠覆式创新的具体路径：低端（边缘）市场切入，新市场（新品类）切入、高端市场切入，以及颠覆性技术逆袭、颠覆性商业模式逆袭和颠覆性服务/用户体验逆袭。

　　突破关键核心技术，培育新质生产力，需要切换方法论与思维方式。为什么很难做颠覆性创新？传统思维方式和方法论有局限性：“拿着旧地图，找不到新大陆”。需要从归纳法切换到演绎法，从类比/模仿思维切换到第一性原理思维。颠覆性创新是一种未发生的事情，而归纳法思维习惯于从已发生的事实总结规律，比原来做的更好些，比较适合做渐进式改进，但很难创造出颠覆性创新产品。“第一性原理”思维是一种演绎法思维，通过不断追问“为什么”，找到本质原因，再重新思考该怎么做，而不是模仿别人的做法并稍微加以改进。

　　“第一性原理”五步工作法包括：第一步质疑，确认需求真实存在并且可行；第二步删除，简化流程；第三步优化，不断改进流程提高效率；第四步加速迭代，快速尝试和调整；第五步自动化，用机器或软件替代人工提效降本。

　　关键核心技术加快突破，需要直道追赶、弯道超车、换道超车三轨并行；突出以人为本，强化方法论和思维方式；通过制度型市场机会窗口引导，市场带技术，给本土品牌试错迭代的机会与时间；下大功夫培育自主可控的生态系统，形成自己的技术体系；以链主牵引联盟，建设自主创新产业联盟和命运共同体；构建社会主义市场经济条件下关键核心技术攻关新型制。

　　新加坡积极应对国际格局变化应对挑战。面对地缘政治紧张、供应链重组及全球规则转型，新加坡主动参与国际治理、深化区域合作，同时推动多边合作机制。强调提升国家抗压韧性，拓展全球伙伴网络，继续捍卫以规则为基础的国际秩序，以小国智慧维持战略灵活与生存空间。

　　新加坡通过高端制造与创新生态保持全球竞争力。制造业占新加坡GDP比重达约20%，涵盖电子、生物医药、精密工程等重点领域。新加坡是全球第四大高科技产品出口国，拥有世界级的产业园与创新平台。初创生态跃升至全球第7，形成了集研发、产业、人才和投资于一体的高质量创新生态系统。

　　以RIE2025为核心框架，加快科研转化与战略产业布局。“研究、创新与企业计划”（RIE2025）投入280亿新币，聚焦先进制造、人类健康、智慧国家与城市可持续发展。通过产学研合作、行业转型蓝图（ITMs）与绿色转型战略，加快基础科研成果向高附加值产业的落地，构建长期可持续的经济发展动能。

　　A*STAR推动构建本地化产学研融合平台，赋能企业技术升级。新加坡科技研究局（A*STAR）通过旗下17个科研院所及9个国家级科研平台，推动转化型科研、人才培育和技术商业化。A*STAR与其他政府部门及生态伙伴协作，通过公共资源与私营企业的灵活搭配，推动诸如联合实验室、企业技术提升计划和初创孵化等措施，加速技术商业化进程，将前沿科研转化为经济生产力。

　　新科研企业合作中心推动新中科技交流与商业化落地。配合新加坡的国际化定位与战略，A*STAR在中国设立了首个海外办事处——新科研企业合作中心。该中心位于苏州工业园区，搭建新加坡与中国之间的科技创新走廊，为新加坡科技企业提供加速器服务，并作为交流平台推动新中两地之间的科技联合创新。

　　在人形机器人产业中，创新多源自前沿实验室的基础研究突破，而非单一的商业技术优化，凸显“科学家创业”在连接科学发现与市场变革中的关键作用。

　　人形机器人产业的科学家创业企业相比其他企业没有显著的颠覆式创新优势。但在初创企业中，科学家创业展现出较强的颠覆式创新潜力和市场激活能力。

　　人形机器人初创企业的科学家创始人具有明星科学家特质。这类创始人拥有更高的个人生产力、智力人力资本具有很高的自然排他性、非凡的社会资本、以及非凡的智慧及洞察力。他们通过提供高价值智力资本、扮演知识中介、释放价值信号和共享社会关系网络推动初创企业发展。

　　科学家在初创企业中具备高度的战略控制权，并通过深度参与自下而上设计技术路径、产品形态与用户认知等，组织的范式重构创新空间动态扩张，有利于构成典型的知识驱动型颠覆路径。

　　科学家创业技术先进性与自主性优势不明显。主要有两方面原因：一是受资源约束与技术路径策略选择影响，科学家创业企业倾向于优先部署能最大程度发挥自身核心科研优势的技术设计；二是创始人技术优势单一，技术起点通常聚焦创始人擅长的特定研究方向，短期难以快速拓展至更广领域。

　　许多科普节目因为无法讲述真正深入的科学知识，所以变成空谈科学精神，《锚点》的口号是“

　　，为中文知识库提供真正深入的信息。为此首先要讲清楚访谈对象的科学成果，即这个人为什么很重要？为什么要花这么长时间听他讲话？然后在此基础上展望这个领域的发展趋势。

　　一个人该如何科普自己专业之外的科学知识？首先是去学习，为此应该知道自己知识的边界，应该懂得评估自己在每一个领域是什么样的知识水平。我把对知识的掌握分为五

　　个级别，最高级别是宗师级，可以开拓一个新的领域，或引领一个领域的发展；其次是专业级，可以在这个领域做科研，把知识向更前沿推进；再次是教师级，虽然掌握的知识不足以支撑科学研究，但是可以教别人，可以做比较系统的输出；再下来不是学生级，而是对

　　话级，即虽然自己不足以做系统的输出，但可以跟专家做深入的对话，激发、帮助专家对公众传播。

　　。如果把前面的四个问题都想清楚，那么以什么形式传递将是水到渠成的事情。

　　方面，以《锚点》节目为例，每次节目录制前，都对所普及的领域进行全方面的调研，搜集对谈嘉宾的相关报道、论文，如果这个领域有人获得诺贝尔奖，那么诺贝尔奖网站，尤其是获奖者的演讲就是这个领域最好的综述。当你要快速学习一个领域时，你经常会发现，看起来最慢的方法就是最快的方法。为了给别人一杯水，自己要有一桶水。这个学习的过程虽然很辛苦，但逐渐地你就会发现，这些领域普遍联系起来，组成了一个“《锚点》宇宙”。

　　科学不只是探索知识的工具，更是反映现实、指引方向的力量。因此，我们不能以单一维度看待科研。基础研究固然重要，但同样关键的，是科学的转化能力、应用价值与社会意义。真正有影响力的科研，不只是发表论文，而是能让知识与现实对话，回应社会关切，改善人们生活。只有当科学融入社会，体现公共价值，它才能真正发挥时代使命。

　　从宏观角度看，FAPESP的主要资助机制可归纳为三大支柱：知识发展、创新推动与国际合作。知识发展涵盖常规项目、主题研究和青年学者支持；创新推动包括对中小企业的资助、产学合作和应用研究中心建设；国际合作则通过交流项目、联合招标和多边科研计划不断拓展全球网络。这三者虽有侧重，却并非分割，各领域常常交织融合。

　　在讨论“服务社会的科学”时，衡量标准不应仅限于论文数量或学术影响力。虽然学术卓越是基础，但更重要的是科研成果是否能够转化为现实应用，切实回应社会需求、创造实际价值。专利在这一过程中不应被视为学术奖杯或财政负担，而应是一种谈判工具，是实现“运营自由”的关键资源。

　　FAPESP的创新导向科研治理模式，建立在严谨、分层的评估体系之上。流程从行政合规性审查开始，随后由项目协调团队评估科学价值、战略契合度和整体可行性。通过初筛的提案将提交给具有专业声誉的外部评审，进一步评估技术可行性与创新潜力。最终决策由集体评议作出，通常还包括技术访谈或尽职调查，确保评审过程公正、一致且透明。

　　许多研究计划源于现实需求，体现了“自上而下”与“自下而上”两种科研路径之间的动态关系。在学术成熟、以卓越为导向的环境中，自下而上的探索尤为关键，它源自研究者的自主发现与创新潜能，是颠覆性想法的重要源泉。而自上而下的机制则有助于科研与产业、政府形成有效联动，回应具体战略需求。两种路径各有价值，且并非对立，而是互为补充。

　　开展生命科学教学研究的核心任务之一就是了解蛋白质的空间结构，国家蛋白质科学研究（上海）设施是国际上第一个生命科学领域的综合性研究设施，是研究蛋白质结构的“三甲综合型医院”。

　　2022年，继美国、欧盟和日本之后，中国打造的蛋白质数据库成为世界蛋白质数据库的第四个成员，点亮了中国坐标。我国产出的结构生物学新数据占全世界19%，占亚洲65%，实现我国产出的实验结构数据中有80%由PDBc审校注释。

　　科学形态正在发生改变，化学领域不是只有拿试管的人才能获得诺贝尔奖。建立在对数据采集分析和利用之上的信息，是现在科学的一种方式。因此，科研范式的转变是由大科学驱动的，也可以说是由大数据驱动的，与传统的小科学或者假设驱动是有本质区别的。

　　每当我们解决了一个重大问题的时候，也会迎来更加重大的挑战。生命科学领域面临重大科学挑战之一就是蛋白质动态结构研究，而传统算力已经难以胜任蛋白质分子动力学研究。

　　国家蛋白质科学研究（上海）设施建设蛋白质动态结构研究“闭环”，与思朗公司共建了高性能蛋白质动态科学计算中心，围绕线站、核磁、质谱、电镜等方面，搭建蛋白质结构研究技术系统。同时，建设蛋白质智造“闭环”，基于中国蛋白质科学数据库，结合康码公司无细胞表达系统，打造高通量蛋白质智造平台。

　　产业领域的颠覆式创新带来全新增长动力。近年来全球科学前沿突破趋缓，但是技术端的交叉融合加速演进，以人工智能、量子科技、基因医疗等为代表的前沿领域技术迭代持续加速，为未来产业的发展创造了重要的历史机遇。世界主要国家积极面对变化和挑战，努力引导科技进步的方向，提高科技创新的效率，促进产业领域加速颠覆式创新，形成新的经济增长动力源。

　　未来产业的“不确定性”与“确定性”。未来产业之所以为“未来”，是因为其不确定性。在技术可行性、技术路线、实现实践、商业化过程和产生影响等方面，未来产业都存在着高度的不确定性。但由这些不确定性中又造就了相对确定的全球产业转型大趋势：科技创新要素在产业领域的加速汇聚，世界级未来产业生态集群的蓬勃崛起，为全世界带来了确定的重要发展机遇。

　　未来产业的发展动力来自“三螺旋”。技术创新驱动力、市场需求牵引力、治理生态推动力三种力量，共同形成未来产业的发展动力。其中，前沿和颠覆性技术创新是未来产业的核心驱动力；市场需求牵引未来产业的价值目标，也是产业创新资源的重要来源；政策制度与社会文化是未来产业发展的重要催化剂和支撑条件。三种力量相互作用，缺一不可，形成推动未来产业的强大合力。

　　政府治理在未来产业发展中起到关键作用。政府需要为未来产业提供指引，通过经济社会发展规划为产业发展明确目标、凝聚信心、举旗定向。政府通过建设未来产业规模化示范应用的场景和完善法规制度保障，帮助产业顺利得到社会接受，为产业创造可持续发展的愿景。政府还要弥补市场的不足，通过强有力的公共资源投入，大力推动未来产业发展所需的前沿和共性技术创新。

　　科学学要回答好未来产业提出的时代命题。今天，新的未来产业正在孕育形成，也带来了诸多治理领域的新挑战，如未来产业无限价值潜力和有限现实资源投入能力之间的矛盾、鼓励竞争和促进合作之间的平衡、加速创新与有效监管之间的兼顾等。发展未来产业是当下科学学研究的关键命题，寻求未来产业高效率、可持续健康发展的解决方案，是我们新一代科学学人的重大历史使命。

　　颠覆性创新的“颠覆”程度，需要事后判断。我们说一项创新是颠覆性创新，更多是在它产生实际影响之后的一个事实判断，很难。

　　创新治理主要有两个目的，一是追求更快的创新，即通过改善治理，让创新更快出现；另一个是获得更好的创新，即通过改善治理让创新更加符合社会发展需要，更符合伦理原则和要求。

　　负责任创新需要各类创新主体乃至全社会都能对创新目标、创新过程和创新结果进行持续性的反思，时刻保持一种开放、反思的状态。

　　实现负责任创新既需要技术知识，也需大量的社会知识。科技智库研究者在促进社会知识的生产和传播方面能够发挥重要作用。

　　颠覆性创新具有很强的不确定性。一个社会如果希望产出更多颠覆性创新，就需要努力形成乐于接受不确定性、鼓励探索、宽容失败的创新文化。

　　潜在的颠覆性创新应该具备两个特征，一个是“非延长线”上的创新，另一个是“十倍好”，具备以上特征的创新极有可能产生颠覆性影响。

　　无序孕育未来，有序建构未来，颠覆性技术实现颠覆是一个从无序到有序的收敛过程。因此颠覆性技术预见的核心思路不是选哪项技术是最正确的，而是做对什么才能拥有未来。

　　技术是人类利用知识、工具和技能解决问题、达成目标或满足需求的方式。不能脱离问题或目标来谈技术。技术实现是一个拼拼图的非线性过程。因此颠覆性技术预见包括三层次，一是“碰愿景”明确要达到长期目标；“绘地图”绘制当下最新的科技知识地图、“试路径”不同主体围绕目标不断现有试验现有科技知识组合，通过试错迭代出收敛处颠覆性技术方向。

　　颠覆性创新是指这项创新工作可以大幅缩短原有科技成果商业化周期的进程，从而在短时间内集聚大量的财富，颠覆性创新可以让前沿的参与者在短时间内实现财富自由。

　　我们主要从四个方向去跟踪长三角科技创新要素的流动：一是技术要素，主要关注技术专利、技术合同在三省一市的流动；二是主体要素，主要跟踪企业在三省一市的迁徙，我们发现，许多外资的研发部门以及市场部门会基于创新合作或商业版图拓展的需要，在特定时间段进行频繁的搬迁；三是资本要素，我们一直跟踪长三角一体化是否真正可以为好的技术项目在短时间内积聚了大量的资金，主要监测VCPE，甚至跟踪金融投资公司的投资情况；四是人才要素，我们主要通过大数据清洗，对科技人才在三省一市空间上的转移变动，以及柔性流动的情况进行了监测。

　　相较于美国，我国大量的人才集聚在高校、科研院所。高校、院所、企业对人才的评价标准存在差异，高校、科研院所往往侧重评价人才发表的论文，而企业更看重盈利能力。因此，“旋转门”畅通的问题实质上是科技人才在创新主体间流动时的评价机制问题。如果高校、院所、企业对人才的评价标准相对一致，那么“旋转门”就能畅通。解决“旋转门”问题，需要进一步提升我国企业的创新能力，同时还需要更好地制定一些能够综合评估科技人才能力的指标。

　　在非共识的技术手段尝试中，可以成功的就是颠覆性创新。共识性的技术路线所有人都会认为一定可以成功，而非共识性的创新往往更具有颠覆性，每时每刻都有人在尝试颠覆性创新，大家觉得不是创新的原因是因为失败了。

　　2. 人工智能领域特别鼓励开源，但是开源后很难界定它的知识产权。我认为，人工智能应该鼓励开源，同时，知识产权一定要得到尊重，任何形式的开源不应当侵犯知识产权，开源人工智能的知识产权保护应当先在顶层设计上形成有效的知识产权管理制度。

　　科研项目是科研组织模式，当前科研项目的管理要先能够保证成功，需要对技术路线的可行性进行论证，太具颠覆性的成果往往难以立项。而验证技术路线是否可行，又必须进行一些早期投入才能验证，这就形成了一个“怪圈”。这导致，目前能观察到的颠覆性成果，在早期研发阶段的资金投入往往需要科技人才自行解决。

　　颠覆性创新的关键不在于技术有多先进，而在于他是否打破了主流的创新方案，重构现有的系统规则，它的本质是结构性的，而不是技术性的。

　　我们过去的技术跟踪工作，主要是基于论文、专利这些科技出版物，有的还会结合科研经费、人员投入等指标，用各种模型去做趋势判断。但是这套模式真的行得通吗？传统模式并没有成功预测到生成式人工智能的突起。

　　传统模式未能成功预测生成式人工智能兴起的原因主要有两个方面的原因。一是过去的技术是“并行前进”，现在越来越多的技术围绕互联网、大数据、人工智能这样的数字技术展开，而在数字领域，知识往往是通过GitHub这样的开源社区、技术论坛甚至是在企业内部渠道流通的，传统的监测渠道覆盖不到。二是原来万尼瓦尔布什的创新三角结构发生了显著的变化，私营部门、特别是初创企业开始主导前沿的突破。我们技术跟踪工作还在盯着论文、专利、科技指标，但越来越多技术进展已经沉入缄默知识和非正式实践中，而不是发表在传统科技出版物。

　　既然今天传统的科技出版物无法表征前沿技术，那我们该如何跟踪呢？我觉得可以学习马斯克的第一性原则，既然创新越来越多地来自私营企业尤其是初创企业，那我们就直接去监测这些初创企业在干嘛，在做什么项目，招聘了哪些科学家和企业家。