预见2023：《2023年中国人工智能行业全景图谱》(附市场规模、竞争格局和发展前景等)
当前位置：前瞻产业研究院»经济学人»研究员专栏预见2023：《2023年中国人工智能行业全景图谱》(附市场规模、竞争格局和发展前景等)UVc分享到：刘甜•2022-12-0414:00:40来源：前瞻产业研究院E28766G02023-2028年中国人工智能行业发展前景预测与投资战略规划分析报告2023-2028年全球人工智能芯片（AI芯片）行业市场调研与发展前景研究报告2023-2028年中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告2023-2028年中国云计算产业发展前景预测与投资战略规划分析报告2023-2028年中国生物识别技术行业市场调研与投资预测分析报告目前国内人工智能行业的上市公司主要有：百度百度(BAIDU)、腾讯(TCTZF)、阿里巴巴(BABA)、科大讯飞(002230)等。
本文核心数据：人工智能企业核心技术分布情况、中国人工智能市场规模、中国人工智能行业投融资情况、中国人工智能行业投融资轮次分布、人工智能各技术方向岗位人才供需、人工智能本科新专业高校名单、人工智能科技产业区域竞争力、人工智能行业代表性企业区域分布、中国人工智能行业竞争派系、人工智能发展趋势、中国人工智能产业规模预测
行业概况
1、人工智能定义
人工智能作为一门前沿交叉学科，研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，将其视为计算机科学的一个分支，指出其研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能行业属于战略新兴产业，根据国家发展改革委发布的《战略性新兴产业重点产品和服务指导目录(2016)》来看，我国人工智能可分为三个下属行业，分别为人工智能软件开发、人工智能消费相关设备制造和人工智能系统服务。
2、产业链剖析：产业链涵盖行业庞大
人工智能产业链包括三层：基础层、技术层和应用层。其中，基础层是人工智能产业的基础，主要是包括AI芯片等硬件设施及云计算等服务平台的基础设施、数据资源，为人工智能提供数据服务和算力支撑;技术层是人工智能产业的核心，以模拟人的智能相关特征为出发点，构建技术路径;应用层是人工智能产业的延伸，集成一类或多类人工智能基础应用技术，面向特定应用场景需求而形成软硬件产品或解决方案。
行业发展历程：行业处在突飞猛进阶段
人工智能概念的提出始于1956年的美国达特茅斯会议。人工智能至今已经有60多年的发展历史，从诞生至今经历了三次发展浪潮。分别是1956-1970年、1980-1990年和2000年至今。
1959年ArthurSamuel提出了机器学习，推动人工智能进入第一个发展高潮期。此后70年代末期出现了专家系统，标志着人工智能从理论研究走向实际应用。
80年代到90年代随着美国和日本立项支持人工智能研究，人工智能进入第二个发展高潮期，期间人工智能相关的数学模型取得了一系列重大突破，如著名的多层神经网络、BP反向传播算法等，算法模型准确度和专家系统进一步提升。期间，研究者专门设计了LISP语言与LISP计算机，最终由于成本高、难维护导致失败。1997年，IBM深蓝战胜了国际象棋世界冠军GarryKasparov，是一个里程碑意义的事件。
当前人工智能处于第三个发展高潮期，得益于算法、数据和算力三方面共同的进展。2006年加拿大Hinton教授提出了深度学习的概念，极大地发展了人工神经网络算法，提高了机器自学习的能力，随后以深度学习、强化学习为代表的算法研究的突破，算法模型持续优化，极大地提升了人工智能应用的准确性，如语音识别和图像识别等。随着互联网和移动互联的普及，全球网络数据量急剧增加，海量数据为人工智能大发展提供了良好的土壤。大数据、云计算等信息技术的快速发展，GPU、NPU、FPGA等各种人工智能专用计算芯片的应用，极大地提升了机器处理海量视频、图像等的计算能力。在算法、算力和数据能力不断提升的情况下，人工智能技术快速发展。
行业政策背景：行业发展从技术过渡到产业融合
人工智能是国家战略的重要组成部分，是未来国际竞争的焦点和经济发展的新引擎。近年来，中国人工智能行业受到各级政府的高度重视和国家产业政策的重点支持，国家陆续出台了多项政策，鼓励人工智能行业发展与创新，《关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知》《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》《新型数据中心发展三年行动计划(2021-2023年)》等产业政策为我国人工智能产业发展提供了长期保障。
2017年之前，人工智能相关政策主要集中在人工智能技术研发突破方面。从2017年开始，政策的重点已经从人工智能技术转向技术和产业的深度融合，特别是2017年7月国务院印发的《新一代人工智能发展规划》明确指出要“加快人工智能深度应用”。
从2018年两会发言的不完全汇总也可以看出，人工智能+产业的融合将是未来的重点，包括科技部、工信部、民政部等官方部门和百度、腾讯、联想等民间代表，均提出了人工智能+产业、人工智能+医疗等。
2019年，两会更是将“智能+”写入政府工作报告，人工智能技术对于社会的赋能被给予最高层次的期待。在工业经济由数量和规模扩张向质量和效益提升转变的关键期，“智能+”的理念给人工智能等数字技术提供了最广阔的落地空间和回报想象。通过智能化手段把传统工业生产的全链条要素打通，可以更好地推动制造业的数字化、网络化和智能化转型，更能反向助推技术自身的迭代和进步。
2020年，明确人工智能作为“新基建”建设重要一环，“十四五”指出要推动互联网、大数据、人工智能等同各产业深度融合。并且各省市也在大力推动人工智能与产业融合，打造应用场景，示范项目。
行业发展现状
1、大数据和云计算为占比最高的核心技术
从人工智能企业核心技术分布看，计算机视觉技术占比最高，达到34%;其次是数据挖掘与机器学习，占比分别为18%和17%;智能语音技术、自然语音处理、知识图谱等技术的热度也较高，分别占比8%、8%和7%。
2、行业呈现快速增长趋势
注：人工智能产业作为典型的融合交叉产业，对产业统计口径的不同会带来市场规模数据上的出入。下文整理了统计口径不同的三大研究机构关于人工智能产业市场规模的测算数据，以期展现多方视角。其中：中国信通院统计口径>中国人工智能学会统计口径>中国电子学会统计口径，三大研究机构的统计口径在图表下方注明。
2017年7月，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》，将人工智能上升到国家战略层面，受益于国家政策的大力支持，以及资本和人才的驱动，我国人工智能行业的发展走在了世界前列。根据中国信通院公布的测算数据显示，2021年中国人工智能产业规模为4041亿元，同比增长33.3%。
注：中国信通院对人工智能产业市场规模测算口径包括人工智能核心产业市场规模及带动产业市场规模，即包括人工智能硬件、软件及服务市场
人工智能核心产业市场规模方面，根据中国电子学会测算数据显示，2021年中国人工智能核心产业市场规模为1300亿元，同比增长38.9%。
注：中国电子学会对人工智能核心产业市场规模测算口径包括：计算机视觉、智能语音、对话式AI、机器学习(含自动驾驶)、知识图谱、自然语言处理等核心技术软件、AI芯片等核心硬件
从中国人工智能学会公布的人工智能产业市场规模测算数据来看，2020年中国人工智能行业市场规模约为1858.2亿元，同比增长35.4%，总体上看，当前人工智能核心产业(主要包括软硬件)市场规模增速大于整体产业市场规模增速，人工智能应用服务市场发展相对缓慢。
注：①中国人工智能协会关于人工智能产业市场规模统计范围包括：人工智能软件和硬件市场，不包括服务市场规模;②2021年中国人工智能学会尚未发布最新的人工智能市场规模测算数据
3、下游应用主要集中在政府城市治理和运营
2020年，中国人工智能市场主要客户来自政府城市治理和运营(公安、交警、司法、城市运营、政务、交运管理、国土资源、监所、环保等)，应用占比达到49%，互联网与金融行业紧随其后，占比分别为18%和12%。
企业和政府对人工智能的应用逐渐升温。在决定企业产生经济效益的各个环节，都已能够看到人工智能的身影：AI核身帮助人们安全生活、远程交易、便捷通行;深度学习和知识图谱帮助企业在生产过程中分析预测、科学决策;人机对话提升了拜访登记、服务响应中的用户体验。人工智能将催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式，实现社会生产力的整体跃升，推动社会进入智能经济时代。前瞻估算，目前中国大型企业基本都已在持续规划投入实施人工智能项目，而全部规上企业中约有超过10%的企业已将人工智能与其主营业务结合，实现产业地位提高或经营效益优化。
4、资本更倾向于人工智能企业的早期投资
截止2022年10月9日，中国人工智能行业总计共有6486起投融资事件发生，总计融资金额为9994亿元。其中2014-2018年在融资事件及融资规模均呈现持续增长态势，2018年融资金额达1366亿元，融资事件1049起。2019-2020年，我国人工智能行业市场相较之前冷静不少，融资事件有所下降但是融资规模有所上升。2021年，我国人工智能资本市场再次迎来增长大潮，投融资事件数量及规模均达到历年峰值，分别增长至1066起和3062亿元。截止2022年10月9日，2022年人工智能行业共有投融资事件532起，融资金额达到1008亿元。
注：2022年数据截至10月9日，下同，不再赘述。
从我国人工智能行业融资轮次分布情况来看，由于初创型企业融资金额与估值相对较合理，泡沫较小，因此资本更倾向于人工智能企业的早期投资，2014-2019年，人工智能行业天使轮和A轮占比最高。随着人工智能市场板块的逐渐成熟，早期的投资占比逐渐降低，人工智能投资轮次逐渐后移。2021年，人工智能行业A轮融资占比下降至37.9%，C轮融资占比则上升至11.37%。
5、技术方面人才不足，高校开设相关专业
根据工信部发布的相关数据，人工智能不同技术方向岗位的人才供需比均低于0.4，说明该技术方向的人才供应严重不足。从细分行业来看，智能语音和计算机视觉的岗位人才供需比分别为0.08、0.09，相关人才极度稀缺。
注：岗位人才供需比=意向进入岗位的人才数量/岗位数量。
相对国外，我国高校人工智能培育起步较晚，但近年来我国人工智能学科和专业加快推进，多层次人工智能人才培养体系逐渐形成。2018年4月，教育部发布的《高等学校人工智能创新行动计划》提出，到2020年建立50家人工智能学院、研究院或交叉研究中心。
2019年，教育部印发了《教育部关于公布2018年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知》，全国共有35所高校获首批建设“人工智能”本科专业资格。
行业竞争格局
1、区域竞争：北京人工智能竞争能力遥遥领先
从1990年至今，我国人工智能产业发展的城市格局几经变化，目前北京、上海、深圳、杭州等城市变现稳定，这些城市都将电子信息产业作为支柱产业之一，在互联网业发展中也排名靠前。这些城市均强化科研与人才优势、加速补充完善人工智能自身及面向行业落地的产业链、建设示范性智能应用场景、前瞻性布局人工智能相关标准体系、推动公共资源共享、提升城市环境与宜居性、支持系统性超前研发布局等措施将成为城市把握人工智能发展重大历史机遇的谋划方向。
在2021年中国新一代人工智能科技产业发展区域竞争力排名中，排名前五的省市分别是北京、广东、上海、浙江和江苏，属于第一梯队;排名第六至第十的省份分别是山东省、四川省、安徽省、辽宁省和湖南省。
在四大都市圈排名中，排名第一的是长三角，排名第二的是京津冀，排名第三和第四的分别是珠三角和川渝地区。
2、企业竞争：参与者众多，主要分为三个派系
从企业的竞争来看，我国人工智能企业主要可以分为三个派系，分别是头部平台代表企业、融合产业活跃企业、技术层面代表企业。
人工智能平台的代表性企业主要有百度、阿里云、腾讯、华为、京东和科大讯飞;而小米、平安科技、苏宁、滴滴是融合产业较活跃的企业;技术层企业代表有商汤科技、旷视科技、云从科技和依图科技作为独角兽公司。
从人工智能独角兽企业来看，根据胡润排行榜，商汤科技以500亿元的价值位列2021年胡润中国人工智能行业独角兽排行榜首位;其次，旷视科技、云从科技、地平线机器人与明略科技也具备较大的市场潜力，价值均超200亿元。
行业发展前景及趋势预测
1、“十四五”建设继续推进，高质量、现代化、智能化发展
近年来，人工智能在经济发展、社会进步、国际政治经济格局等方面已经产生重大而深远的影响。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》对"十四五"及未来十余年我国人工智能的发展目标、核心技术突破、智能化转型与应用，以及保障措施等多个方面都作出了部署。
2、“十四五”期间核心产业规模达到4000亿
根据《新一代人工智能发展规划》，到2025年,我国人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平，人工智能成为带动我国产业升级和经济转型的主要动力，智能社会建设取得积极进展，人工智能核心产业规模将超过4000亿元，带动相关产业规模超过5万亿元;到2030年，我国人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平。
此外,为加快落实《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》,科技部于2019年8月印发《国家新一代人工智能创新发展试验区建设工作指引》,旨在有序推动国家新一代人工智能创新发展试验区建设。截至2021年3月末,我国已有14个市+1个县获批建设试验区;至2023年,试验区数量预计将达20个左右。
以上数据参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》，同时前瞻产业研究院还提供产业大数据、产业研究、政策研究、产业链咨询、产业图谱、产业规划、园区规划、产业招商引资、IPO募投可研、IPO业务与技术撰写、IPO工作底稿咨询等解决方案。
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这里很多学者强调的其实是强人工智能，百度词条解释强人工智能：能推理和解决问题的智能机器，并且，这样的机器将被认为是有知觉的，有自我意识的，可以独立思考问题并制定解决问题的最优方案，有自己的价值观和世界观体系。有和生物一样的各种本能，比如生存和安全需求。在某种意义上可以看作一种新的文明。但现阶段我们所使用的人工智能实际上只是弱人工智能，没有自我意识，是可以从数据中去挖掘学习的自动化程序。
AI+万物生现阶段的人工智能技术在商业化落地方面已经越来越垂直和广泛，从AlphaGo以四比一战胜棋王李世石起，人们第一次意识到人工智能真的可以超越人类，也对AI的未来前景充满期待。每个行业中也都在涌现以人工智能为驱动的智能工具，这些工具协助人们提高工作效率的同时，也可能会创造出更有创新性的工作。
如在计算机视觉领域，作为第一家IPO成功上市的人工智能企业，商汤科技的OpenMMLab是迄今为止最完备的计算机视觉算法体系和框架“人工智能算法开放体系”，涉及超过10种研究方向，开放超过100种算法、600种预训练模型。现如今OpenMMLab逐渐从单点单个方向的开源和单篇论文的开源走向日趋蓬勃的开源体系，成为底层训练框架、计算平台与科研、教学和算法生产的重要桥梁和纽带，极大加速了AI科研和产业化的进程。
在医疗领域，人工智能技术正在并将持续驱动医疗健康领域的一系列变革，因此，在"十四五"时期，医院智慧化建设如何实现进阶之路，如何借用技术加持在医院智慧建设赛道上实现弯道超车，如何让医院的信息化、智慧化、现代化、规范化、精细化管理建设拥有自我进化的能力，是未来医院现代化建设的重点，也是AI+机器人技术持续深耕的方向。
在无人驾驶领域，技术不断突破的算法层面，让无人驾驶汽车的L4场景落地日益成熟，掌握自动倒车、抢道行驶等众多接近人类驾驶的行为。IBM与海洋研究组织ProMare共同打造的自动驾驶船舶“五月花”号的人工智能船长MAS具备侦测、思考与决策的能力，可以根据实时数据更换航线。自动驾驶不只是车或船的附属品，与自动驾驶相关的算力、算法、感知、执行乃至数据可以成为AI打通更多垂直领域的核心能力。
不仅仅是计算机视觉、医疗、无人驾驶，智慧金融、智慧教育、数字政务、智慧零售、智慧城市、智慧文旅等各行各业，都因AI的加入而迸发新的活力，同时促进新兴产业与传统产业之间以及技术和社会之间的跨界融合发展。
重新定义2022年3月中国信通院发布《2022年人工智能白皮书》指出，人工智能逐步进入新的阶段，下一步的发展方向将由技术创新、工程实践、可信安全“三维”坐标来定义和牵引。第一个维度突出创新，围绕算法和算力的创新仍会不断涌现；第二个维度围绕突出工程，工程化能力逐渐成为人工智能大规模赋能千行百业的关键要素。第三个维度突出可信，发展负责任和可信的人工智能成为共识，将抽象的治理原则落实到人工智能全生命流程将成为重点。
2021年10月，中国科学技术大学潘建伟、陆朝阳、刘乃乐等人组成的研究团队与中国科学院上海微系统与信息技术研究所、国家并行计算机工程技术研究中心合作，构建了113个光子144模式的量子计算原型机“九章二号”，完成对用于演示“量子计算优越性”的高斯玻色取样任务的快速求解，求解速度比目前全球最快的超级计算机快10的24次方倍（亿亿亿倍）。我们正处在人类技术爆炸时期，相信中国在人工智能赛道也将独占鳌头。
AI作为一种新型技术手段，能够解决过去很多场景里解决不了的问题，其中工业AI和AI-on-5G物联网将成为主流，人工智能和工业物联网解决方案的结合让工业生产安全性更高、质量更好。在人工智能技术覆盖下的制造业，在一端装入材料，在另一端取出部件，“盒装工厂”的构想让人们只需要对系统进行维护。
人工智能在蓬勃发展的同时，仍旧面临诸多问题。人工智能呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征，黑箱模型就会导致人类无法理解、难以确定事故责任主体，数据滥用导致隐私泄露、算法偏见，人工智能对就业稳定、社会公平、国际政治经济格局均带来重大风险。
结语人工智能的滔滔巨浪终将走进人类的科技史册，然而人工智能想要有里程碑式的发展还需要更多时间进化和知行变迁。新兴的行业市场首先需要的是改变人们的价值认知，改变原有的基础设施。人工智能三要素算法、算力、数据的技术创新仍然是主旋律，革新算法、加大算力、累积数据，行业发展缺一不可。
看似繁荣的背后这些隐藏的沟壑仍然需要跨越，聚焦行业客户真实的业务问题，打磨产品，提高业务质量，实现客户价值，才是永恒的底层逻辑。方向对了，路就不怕远。
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投稿信箱：tougao@enet16.com科技领军企业如何培育
➤市场是科技领军企业创新成长的主要推动力
➤积极发挥政府的战略导向与市场弥补作用，进一步发挥市场机制主导作用，促进科技领军企业加速发展
➤要立足技术创新链设计系统性培育政策体系
文 | 张赤东 康荣平 彭晓艺
科技领军企业是企业发挥技术创新主体作用的关键力量。
面对国内外环境发生的深刻复杂变化，加快科技成果转化，打通产学研用通道，都需要科技领军企业积极发挥创新主导作用。党中央已经明确将科技领军企业与国家实验室、国家科研机构、高水平研究型大学并列，作为国家战略科技力量的重要组成部分。这是一个重要的战略研判，不仅直接影响着国家实现高质量发展、实现高水平科技自立自强的中长期发展目标，更直接指导了“十四五”时期国家实施创新驱动发展战略的规划制定与政策实施。
6月21日，四川雅中到江西鄱阳湖±800千伏特高压直流输电工程正式投运。
该工程是国家电网服务“西电东送”能源战略的重大项目万象摄/本刊
中国科技领军企业快速崛起
在世界产业变革史上，科技领军企业在其中作为主要科技力量发挥着决定性作用，是保证产业安全的主要技术供给者，更是提升国家竞争力的主要任务承担者。
中国科技领军企业发展起点相对较低，是在改革开放条件下孕育成长、在全球竞争环境下高速增长获取发展优势的。它们从技术引进起步，在长期的代工生产中不断学习并积累技术能力，坚持自主投入R&D经费，潜心开发配套技术、整套技术到钻研关键技术、核心技术，再到紧跟国际领军企业研发前沿新兴技术，研发投入增长速度快，从而在近些年涌现出若干专利申请与授权数量大的科技领军企业。
特别是党的十八大以来，中国高举自主创新旗帜，开启了建成世界科技强国的新征程。以华为公司为代表的一批民营科技领军企业快速涌现，成为我国战略新兴产业创新发展的领跑者，在5G、人工智能、物联网、云计算等领域的国际竞争中不断提升我国创新竞争力；同时，也有以国家电网、中国中车、中国航天科技集团为代表的一批国有科技领军企业，在电力、运输、空间探索等国计民生领域发挥骨干作用。
随着国家创新驱动发展战略的深入实施，我国科技领军企业加速成长，不仅企业数量快速增加，企业技术创新能力也快速提升。
在欧盟委员会联合研究中心(JRC)以企业R&D投资为衡量指标的全球企业研发千强榜中，2004年榜单的1000家企业中，中国企业只有2家。而2020年该榜单的2500家企业中，中国企业已有537家，中国入榜企业呈现快速增长态势。尤其是在该榜单的前100名企业中，中国入榜企业在2015年还只有4家，至2020年便提高至10家，不仅进入前100名的中国企业数量增加了1.5倍，而且在前100名中的中国企业R&D投资额平均值也从24.7亿欧元提升至40.9亿欧元，增长了65.5%，相应地占前100名企业R&D投资总额的比例也由3.1%快速增长至8.7%，提高了近2倍。
以专利指标来衡量全球创新能力的《2021年度全球百强创新机构报告》结果也表明，中国入榜的企业在2015年后开始稳步增加，尤其是在2019年开始每年增加1家，2021年有4家中国企业入榜。
在上述研发排行榜或专利排行榜上，入榜的中国企业在行业分布上都呈现出显著的集中特征，主要由通信设备、互联网等企业构成。
正视创新差距
中国科技领军企业发展较快，但与美日德等发达国家相比，我们无论在数量还是在竞争能力上都还存在较大差距。
如果以JRC的全球研发投资千强榜前100名企业为例进行分析，中国科技领军企业的创新差距体现在如下几个方面：
第一，科技领军企业数量少。至2020年，中国入榜前100名企业数量为10家，而德国有12家、日本有15家、美国有35家。
第二，企业R&D经费支出额相对较低。按各国企业平均研发投资额排序，这10家中国企业平均为40.9亿欧元，在入榜前100名企业所在的15个国家中排在第六位，与前五位国家企业的平均56.6亿欧元水平相比还存在较大差距。中国企业中，华为1家企业占据很大份额，若不考虑华为，其余9家企业平均支出额则下降至26.9亿欧元，不足前五位国家平均水平的一半。
第三，企业R&D经费投入强度低。2019年前100名企业研发经费占净销售额的比例平均为11.1%，而我国企业研发经费投入强度平均为7.1%，排在第十四位。
第四，行业分布失衡，重点产业科技领军企业缺失。在未来市场前景广阔的制药、技术硬件、软件等重点产业以及电气设备、航空、工业机械、化工等主导产业中缺少科技领军企业；前100名企业中，汽车企业有20家，平均研发经费投入强度是5.8%，中国企业只有1家，研发经费投入强度为1.9%。
第五，企业国际化程度低。在上述千强企业中，美国企业拥有的国际下属公司占比达到50.5%，欧盟的达到60.0%，日本的更高达76.2%，而我国企业拥有国际下属公司的占比仅为18.2%。
以上这些创新差距与我国企业缺乏产业技术国际话语权密切相关，制约未来产业创新竞争力的提升。
系统性培育科技领军企业
实现高质量发展，实现高水平科技自强自立，把握科技革命与产业变革机遇，应对国际竞争，需要加快培育科技领军企业，在战略上认识培育科技领军企业的重要性和急迫性。
首先，厘清政府与市场作用的关系，明确市场是科技领军企业创新成长的主要推动力。深入研究科技领军企业的成长规律，把握驱动其能力成长、竞争力提高的市场机制及其作用方式；同时发挥政府在科技领军企业培育中的推动作用。不宜单独为“科技领军企业”出台政策进行“重点培育”，而应借鉴后发国家推动创新发展的国际经验，积极发挥政府的战略导向与市场弥补作用，进一步发挥市场机制主导作用，促进科技领军企业加速发展。
其次，立足技术创新链设计系统性培育政策体系。一方面，树立教育—科技—经济—社会大创新格局，优化创新环境。科学研判阻碍科技领军企业成长的瓶颈，特别是给那些真正坚持长期自主研发的企业以持续的研发支持与服务配套、足够的市场机会和社会认可，促其成长；另一方面，面对逆全球化与技术封锁的特殊发展环境，保障产业链供应链安全稳定、突破发展“卡脖子”瓶颈，需要政府立足国家安全与发展战略，以应急性手段与系统性政策相结合，加速培育科技领军企业，提高国家创新体系整体效能。
还需注意的是，作为国家战略科技力量重要组成的科技领军企业，其技术能力代表国家竞争力，其研发方向代表产业未来趋势，其创新目标常与国家战略相吻合，因此其培育政策及实施皆应在中央政府部门层面，仅在一定条件下按需要联合有条件的地方政府共同培育，并与当前各省区市所开展的类似高新技术企业认定等工作相区分。□（张赤东：中国科学院科技战略咨询研究院创新发展政策所副所长、研究员；康荣平：中国社会科学院研究员；彭晓艺：北京大学博士生）