Leveraging Disruptive Technology Advantages to Cultivate New Drivers for Future Industries

图为中原异构人形机器人“4S店”的人形机器人在踢足球。新华社记者 李嘉南 摄<br> &emsp;&emsp;新一轮科技革命和产业变革正处于加速突破阶段。人工智能、量子信息、生物技术、新能源等关键领域持续取得进展，多技术交叉融合使创新范式由“单点突破”加快向“系统重构”演进。在这一过程中，颠覆性技术正由潜在变量转变为关键变量，成为重塑产业结构、重构竞争格局的重要力量。<br> &emsp;&emsp;近年来，我国科技事业发生了历史性、整体性、格局性重大变化，成功进入创新国家行列。但依然存在科研成果尚未有效进入产业链、技术优势尚未充分转化为经济优势的情况。如何发挥颠覆性技术优势、加快培育未来产业新动能，成为推动经济高质量发展的关键问题。<br> &emsp;&emsp;颠覆性技术<br> &emsp;&emsp;驱动未来产业路径重构<br> &emsp;&emsp;未来产业的形成，既依赖政策推动，也受到技术体系演进的影响。从前沿技术到颠覆性技术再到产业形态，是一个由“蓝图”向“实景图”转化的过程。前沿技术提供方向，只有当新技术在工程化与商业化层面实现突破，并具备替代既有技术体系的能力时，方向性的前沿技术才会转化为颠覆性技术。颠覆性技术驱动未来产业往往需要较长时间的积累，中间包括关键核心技术攻关、产业链配套完善以及市场需求培育等多个环节。一旦技术成熟度跨越关键门槛，技术扩散速度将显著提升，并迅速改变产业运行方式。因此，未来产业在技术跨越临界点之后，会发生结构性变化，并显现出阶段性与突变性特征。<br> &emsp;&emsp;颠覆性技术具有“路径替代”特征，能够深刻改变产业格局。与渐进式创新相比，颠覆性技术并非是既有技术轨道上的局部优化，而是通过构建全新技术体系实现跨越式发展。一旦新的技术体系在成本、效率或性能上形成综合性优势，就会迅速对原有技术体系形成替代性压力。颠覆性技术体系对传统技术体系替代通常呈现出明显的非线性特征，即技术在早期发展阶段缓慢，但在突破关键节点后迅速扩散，新技术将在较短时间内推动产业格局完成重排。<br> &emsp;&emsp;显示产业的发展就是颠覆性技术推动产业格局变化的典型案例。从CRT（阴极射线管）到LCD（液晶显示）再到OLED（有机发光二极管），每一次技术更替都伴随着产业格局的深刻调整。20世纪末，我国“八大彩管厂”在CRT时代占据重要地位，但在液晶技术浪潮中迅速退出，其原因就是未能及时完成技术路径转换，造成企业经营问题；另一方面，部分企业则通过提前布局新技术，实现逆势崛起并在新的产业赛道建立起竞争优势。这一过程表明，在颠覆性技术的影响下，产业竞争的决定因素会由原有的规模与经验优势转向对技术趋势的判断与前瞻布局能力。同时，显示产业的发展案例说明，一旦错过技术转换的机会窗口，企业在新一轮竞争中也难以维持竞争优势和地位。<br> &emsp;&emsp;与之相似，新能源汽车和人工智能领域也受到颠覆性技术冲击。新能源汽车通过“电动化+智能化+平台化”重构了整车体系，使竞争焦点从传统制造能力转向系统集成能力与软件能力，产业价值链也随之发生重构；人工智能通过大模型实现平台化供给，大幅降低技术应用门槛，使更多企业能够基于统一平台开展创新。这些变化说明，颠覆性技术不仅改变单一产品形态，也在重塑产业运行规则。从长期看，未来产业竞争的关键，在于打破技术路径依赖，并构建与颠覆性技术相适应的技术体系。谁能够在这一过程中占据主动，谁就能够在产业格局重构中赢得先机。<br> &emsp;&emsp;应用场景与产业生态协同<br> &emsp;&emsp;促进技术转化<br> &emsp;&emsp;实验室技术向产业的转化，需要通过持续迭代与现实环境相契合。颠覆性技术通常具有较高不确定性，其性能、成本与适用边界都需要在实际应用中进行验证和调整。如果缺乏稳定的应用场景支撑，技术往往只能停留在理论或试验阶段，难以跨越规模化应用门槛。因此，应用场景作为技术落地的载体与技术成熟的孵化器，为推动技术从“可行”走向“可用、好用”提供了支撑。场景不仅提供需求侧牵引，还通过持续反馈机制推动技术优化，推动了与市场之间的动态适配。<br> &emsp;&emsp;我国的超大市场规模和丰富应用场景为移动支付、电子商务等领域的全球领先优势提供了条件。丰富的应用场景使技术能够在真实环境中快速试错，结合用户行为数据的反馈不断优化，显著缩短技术成熟周期。例如，移动支付技术是在安全机制、支付流程、风控体系等方面经历多轮迭代，逐步形成高效率、高可靠性的应用体系。因此，场景不仅是需求来源，更是技术演进的重要驱动力。<br> &emsp;&emsp;与之相对，缺乏规模化应用环境会阻碍技术从原型到产品的跃迁。例如，在智能医疗、高端制造、自动驾驶等领域，AI视觉方案相关技术虽已具备一定基础，但由于缺乏可持续的验证环境，产品数量依旧有限。因此，需要通过制度安排主动释放应用场景，在重大工程、公共服务、城市治理等领域中嵌入技术试验场，为新技术提供可持续验证空间，是促进技术转化的可行路径。同时，试点示范、监管沙盒等方式，也可以加快推动技术从实验阶段向产业阶段过渡。<br> &emsp;&emsp;与此同时，产业生态对技术转化具有显著的放大效应。复杂技术的产业化通常涉及研发、制造、应用等多个环节，单一主体难以独立完成。通过构建开放生态，将科研机构、企业与市场需求有效连接，可以显著提升技术转化效率。部分龙头企业通过整合产业链与科研资源，形成协同创新体系，使技术能够更快进入应用阶段，并在生态内部实现扩散与放大。这说明，应用场景解决“能不能落地”的问题，而产业生态决定“能不能做大”的问题。两者相辅相成，共同推动颠覆性技术的规模化应用，并加速未来产业的形成与发展。<br> &emsp;&emsp;工程化能力与体系协同机制<br> &emsp;&emsp;支撑产业持续发展<br> &emsp;&emsp;工程化与规模化扩展能力对技术驱动产业发展具有重要影响。工程化阶段是连接科研与市场的关键环节，在此阶段，技术最容易出现“断点”。从技术逻辑看，实验室成果往往侧重原理验证，而工程化则要求在复杂环境中实现稳定运行，并兼顾成本、效率和可复制性。许多技术并非不可行，而是工程化过程中难以在性能稳定、规模生产与成本控制之间形成平衡，阻止了技术的产业化。换言之，工程化阶段既是技术转化的必要条件，也是“样品”变为“产品”的关键环节。<br> &emsp;&emsp;当前，我国在工程化环节仍面临阻碍。科研成果停留在实验室阶段，依然缺乏中试平台进行放大验证，导致技术难以实现从“小规模试验”向“大规模应用”的过渡。在一些领域，由于缺乏工程化支撑，企业在转化过程中面临较高风险，导致新技术难以及时进入市场。相比之下，部分发达国家在历次工业化进程中已经形成了比较成熟的中试服务体系。完善的工程化平台，使技术能够在产业化前完成充分验证，从而显著降低不确定性。工程化能力差距不仅影响技术转化效率，也在一定程度上制约了产业竞争力。<br> &emsp;&emsp;从实践看，工程化能力不足反映了技术体系与产业体系之间的衔接问题。一方面，科研侧更关注技术突破，缺乏对工程化与应用需求的系统考虑；另一方面，企业侧由于缺少经中试验证的技术，承担了较高的试错成本，缺乏技术转化意愿。因此，补齐工程化能力短板，不仅要建设中试平台，还要在技术研发阶段考虑技术的工程导向，让新技术从源头上具备可转化性。<br> &emsp;&emsp;加快建设中试平台与共性技术平台，能为技术从科研到产业的转化提供连续支撑。相关平台可以通过集中资源，提供标准化验证环境，降低单个企业的试错成本，从而使更多技术顺利完成工程化过程。同时，还应完善相应的制度安排，如财政支持、风险分担机制等，引导社会资本参与中试体系建设，从而形成产业创新的多元化投入格局。通过制度与平台的协同，有效缩短技术转化周期，提高整体创新效率。<br> &emsp;&emsp;需要强调的是，企业在产业化过程中发挥着核心作用。科研机构提供技术源头，企业负责将技术转化为产品并推向市场。在这一过程中，企业不仅是技术应用者，更是构建技术路径的参与者。从新能源汽车到人工智能，企业通过市场反馈不断调整技术路线，并通过资源整合与生态构建推动产业发展。可以说，工程化能力与企业主体相结合，是新技术真正转化为现实生产力的必要条件。<br> &emsp;&emsp;综上所述，未来产业发展呈现出“技术跃迁—场景转化—工程化扩张”的基本路径。这一路径能否顺畅运行，取决于制度环境与创新体系的整体路径。只有在政策引导、市场机制与产业体系之间形成协同，构建覆盖技术研发、工程化验证与产业化应用的完整链条，才能实现科技创新与产业创新深度融合，并在全球竞争中形成新动能。从这个意义上看，发挥颠覆性技术优势，不仅是技术问题，更是决定未来产业发展质量与速度的关键变量。<br> &emsp;&emsp;（黄璟怡 作者系上海市国资国企改革发展研究中心副主任、副高级经济师）