駕馭技術浪潮：企業基礎研究的現狀與對策

企業基礎研究，是指企業為了解決未來產業關鍵問題、搶占技術制高點、探索全新技術路徑，而開展的以探索科學原理、揭示自然規律、拓展知識邊界為目標的研究活動。企業基礎研究通常具有較強的不確定性和長期性，不以短期商業化為直接目的，但對企業的中長期技術積累和創新能力具有決定性意義。企業基礎研究與傳統“應用研究”“產品開發”在目標、產出、時間跨度、風險等維度上都有較大的區別（見表1）。

"基礎研究致力于探索未知領域的科學原理，而非直接解決具體問題。這種“無目的性”的創新往往能孕育出顛覆性技術。

企業基礎研究的戰略價值

基礎研究致力于探索未知領域的科學原理，而非直接解決具體問題。這種“無目的性”的創新往往能孕育出顛覆性技術。回顧領先企業的崛起史可以發現，那些真正具備全球影響力的企業，無一不是在基礎研究上持續投入、深耕多年，才得以在技術浪潮中立于不敗之地。企業開展基礎研究具有六方面的戰略價值。

戰略價值1：搶占未來技術主導權

基礎研究是新技術革命的起點。率先掌握關鍵科學原理和底層技術路線的企業，往往能在尚未成型的市場中確立先發優勢，形成壟斷性技術主導地位，主導未來產業格局。例如，臺積電早在2 0 0 0年代就開始投入極紫外光刻（EUV）技術的基礎研究，與ASML、IMEC等科研機構和設備商展開聯合開發。雖然當時該技術尚未成熟，極高的成本和技術復雜性令許多企業望而卻步。然而正是這一長期投入，使臺積電在進入3nm、2nm時代時掌握全球最領先的工藝能力，領先三星和英特爾一步，確立了在高端芯片制造領域的主導地位。

戰略價值2：構建技術護城河

基礎研究能夠形成企業專屬的技術體系或底層平臺，使企業在長期內保持不可替代性，降低被模仿的風險。這是區別于短期產品創新的深層次壁壘。自2000年代起，華為持續投入“2012實驗室”，專注于基礎通信原理、無線算法、芯片架構等底層研究，這使華為在5G通信中不僅是設備制造商，更是標準制定者和核心算法擁有者。即便在受到全球供應鏈限制時，華為依靠基礎研究支撐的自研芯片架構、操作系統等能力，仍保持了技術的“自給自足”和一定程度的獨立自主。

戰略價值3：掌握供應鏈核心知識

基礎研究能幫助企業了解關鍵材料、元器件或算法的根本機制，避免“被供應商卡脖子”，在供應鏈安全和優化方面占據主動。特斯拉在電池與AI芯片方面的基礎研究便是一個很好的例子。在電池領域，特斯拉通過與學界合作（如與Jeff Dahn教授團隊），研究電池化學、電解質材料、壽命機制等基礎問題，奠定其在電池性能與制造成本方面的領先地位。在自動駕駛芯片方面，特斯拉自研“Dojo”超算架構，從芯片指令集到神經網絡結構進行基礎性探索，確保其AI訓練系統不依賴第三方GPU供應鏈。這類基礎研究，雖然初期無法盈利，但在長期內幫助其形成了獨特的電動智能汽車生態。

戰略價值4：塑造行業標準

誰掌握了基礎研究的原理與核心技術，誰就更有資格參與甚至主導行業技術標準的制定，從而鎖定上下游，并擴大自己的產業影響力。高通長期投入無線通信中信道建模、調制解調算法、多天線傳輸等基礎性問題的研究，正是這些研究成果，成為3G/4G/5G標準協議中不可或缺的一部分，高通因此在全球通信生態中擁有大量“標準必要專利”（SEP），即使不直接制造設備，也能從全球通信設備和終端中獲得高額許可收入。

戰略價值5：吸引頂尖科研人才與構建創新文化

優秀科學家和技術人才更傾向于選擇有長遠研究目標、科研自由度高、愿意投入基礎研究的企業。這樣的投入有助于形成高質量的技術文化與創新生態。谷歌旗下的DeepMind致力于人工智能基礎理論研究，如強化學習、圖神經網絡、通用智能等，短期內可能不會直接轉化為商業產品，但通過AlphaFold等基礎研究突破，DeepMind獲得全球頂級科學家青睞，同時提升了谷歌整體在AI領域的聲望與吸引力。這種科研文化也反哺了谷歌在搜索、語音、翻譯等核心產品中的持續技術升級。

戰略價值6：融入國家戰略，享受政策與資金紅利

近年來，國家層面對基礎研究的重視持續升級，釋放出明確而強烈的信號：誰能率先布局基礎研究，誰就可能掌握未來競爭的主動權。2023年2月，習近平總書記指出，“基礎研究處于從研究到應用、再到生產的科研鏈條起始端，地基打得牢，科技事業大廈才能建得高”——這不僅是對科研規律的精準把握，也為企業界指明了科技投入的戰略方向。進入2024年，國家在全國科技大會等重要場合進一步提出，要“加強國家戰略科技力量建設，提高基礎研究組織化程度，鼓勵自由探索，筑牢科技創新根基和底座”，強調基礎研究在整個創新體系中的“壓艙石”作用。而在2025年《政府工作報告》中，政府明確提出“推動科技支出向基礎研究傾斜”，并將“競爭性支持”和“穩定性支持”機制相結合，為企業開展基礎研究提供了更具確定性的政策環境與資源保障。對企業家而言，這不僅是政策層面的“風向標”，更是戰略布局的新窗口期。國家在資金、制度、資源配置等方面的持續引導，正在為企業介入基礎研究創造前所未有的土壤。那些有遠見、有能力的企業，如能順勢而為，不僅能在產業變革中搶占先機，更有望參與構建國家創新體系的核心支柱。

誰掌握了基礎研究的原理與核心技術，誰就更有資格參與甚至主導行業技術標準的制定，從而鎖定上下游，并擴大自己的產業影響力。

我國企業基礎研究具有數量優勢

為了明確我國在全球企業基礎研究中的地位，本文使用Scopus數據庫分析企業基礎研究的現狀，該數據庫由愛思唯爾于2004年推出，是目前全球最大的同行評議學術論文摘要和引文數據庫。筆者于2025年4月16日檢索Scopus數據庫發現，2019年至2024年間6 7 5 4家企業發表學術出版物（包括期刊論文、會議論文、專利、書籍等）共計1，007，408篇，平均每家企業出版149篇。學術出版物總數排名前10的企業如表2所示，從中可以看出全球企業在學術出版物數量方面有以下幾個特征：

中國企業在學術出版物數量方面表現突出。排名前10的企業中，中國有5家企業入圍，韓國和美國分別有1家和2家企業入圍，顯示了中國在學術出版物數量方面的強大實力。

我國一些企業在學術出版物數量方面達到領先優勢，但是出版物質量有待提高。

學術出版物數量較多的企業，其被引次數也相對較高。例如，三星的學術出版物數量為24，527，被引次數為384，360，均排名第二，但是中國企業的學術出版物被引次數相對較少。

作者數量與學術出版物數量有一定的相關性，但并非絕對。例如，谷歌母公司字母表公司（Alphabet）的學術出版物數量雖然不是最多的，但其被引次數最高，達到821，042次，作者數量為10，526。

整體來看，我國一些企業在學術出版物數量方面達到領先優勢，但是出版物質量有待提高。這些企業以國家電網、中國石油、中國石化、南方電網等大型央企為主，這是由于這些企業經濟實力相對雄厚，較早地成立了中央研究院等以研究為主的部門，因此具有較高的出版物數量，但是出版物質量相對國外大型企業仍然具有較大差距。

圖1展示了企業學術出版物總數排名前10的國家/地區，并顯示了每個國家/地區學術出版物的數量。美國企業學術出版物的數量遙遙領先， 中國排名第二，印度以14，712的數量進入前十名，其他國家均為發達國家。美國和中國在學術出版物數量上遙遙領先，日本、德國、英國等國家的學術出版物數量也較多，反映出這些國家在科技和經濟發展上的優勢，這些國家的企業在技術創新和研發方面具有較強的競爭力。同時，不同國家的產業結構和對科技的需求程度不同，技術密集型產業較多的國家，學術出版物數量通常較多，如韓國在半導體、顯示技術等領域的快速發展，推動了其學術出版物數量的增加。

我國企業學術出版物影響力亟需提高

FWCI是學科權重引用影響力（Field-Weighted Citation Impact），用于衡量某實體的出版物被引用次數與全球同類出版物的平均引用次數的對比關系。當FWCI值為1時，表示該實體的引用表現等于全球平均水平；高于1則表明引用影響力超過全球平均水平，低于1則說明未達全球平均水平。

為了降低學術出版物體量差異對FWCI值的影響，本文選取學術出版物總數大于5000的企業，并比較其FWCI。FWCI大于1的企業中，美國9家，中國3家（見表3）。字母表公司的FWCI以5.33的數值斷崖式領先，說明該公司在全世界范圍內的影響力最高，且學術界對其研究有較高的認可度。緊隨其后的是微軟公司，FWCI為3.94。我國騰訊和阿里巴巴的FWCI以3.17和2.97分別位列第3和第4名，華為公司位列第11名，FWCI為2.27。除3家中國公司和1家印度公司以外，其他FWCI超過1的企業均為發達國家的公司。

這些數據體現了不同國家與公司的研發投入與基礎研究的積累差異。美國頭部企業長期布局基礎研究，以字母表、微軟為代表的美國科技巨頭，持續投入AI、量子計算等前沿領域的基礎研究，其成果常發表于《自然》（Nature）、《科學》（Science）等高影響力期刊，形成學術引用正向循環。 中國企業側重應用型研發，騰訊、阿里巴巴等中國企業的研究多聚焦于商業化場景（如電商算法優化），而華為雖在通信技術領域有所突破，但其專利布局更偏向工程實現，基礎理論成果的全球學術影響力相對有限。

"我國企業間學術影響力存在較大差距

我國各個企業之間的學術出版物的影響力存在較大差距。表4顯示了出版物數量大于200的中國企業的FWCI排序。 曠視科技在學術出版物數量上并不是最多的，僅有241篇，但FWCI值最高，為7.44，這表明該企業在我國人工智能物聯網（AIoT）行業的影響力最大。 北京地平線機器人和字節跳動緊隨其后，分別有201篇和1745篇學術出版物，FWCI值分別為5.03和3.82。 百度和騰訊的學術出版物數量分別為2698篇和6079篇，FWCI值分別為3.39和3.17，顯示它們在學術界也有顯著的影響力。 阿里巴巴、滴滴出行、京東等企業在FWCI值方面表現也較為突出。 中芯國際、海康威視、藥明康德新藥開發有限公司等科技型企業也榜上有名，顯示它們在學術研究方面同樣具有影響力。

這些企業在科技創新方面投入巨大，因此也注重在學術出版物上發布研究成果，以提升其行業影響力和學術地位。高排名企業通常在研發方面投入較多，產生大量研究成果，并通過學術出版物進行傳播和分享。同時，這些企業與學術機構之間普遍存在廣泛的合作與交流，促進了學術研究成果的產出和影響。處于行業領先地位的企業往往有更多的資源和動力去進行學術研究，以維持其競爭優勢。

企業開展基礎研究的主要形式

企業可以根據自身情況開展不同形式的基礎研究，本文分析了不同形式基礎研究的動機、優勢與實施方式。

第一，自建研究院或實驗室。這種形式由企業出資、主導，研究主題與企業戰略深度耦合，通過聚焦核心技術方向，推動從基礎理論到原型技術的自主突破。其優勢是有較大自由度，可長期投入，能夠吸引頂級科研人才，典型做法如阿里巴巴成立達摩院。達摩院成立于2017年，專注量子計算、芯片、機器智能、基礎算法、自動駕駛等前沿領域，目標是為阿里未來10年提供科技基礎支撐，而非服務當前的電商業務。達摩院的量子實驗室研究糾纏態控制、量子誤差校正等基礎性課題，推動阿里在量子通信與安全計算等方面的布局。

第二，與高校、科研機構合作共建平臺。借助學術界的理論資源和前沿視野，企業提供問題、資金與轉化通道，通過設立聯合實驗室、研究中心、長周期研究計劃等開展合作研究，這種形式通常與國家政策協同（如重點實驗室、產學研平臺）。典型做法如騰訊與中科院共建“量子實驗室”探索量子通信與量子計算基礎理論，與清華、浙大共建AI+基礎算法聯合研究中心。

第三，投資基礎科研初創企業或設立研究基金。企業還可以通過資本手段間接參與基礎研究，把握前沿技術脈搏。這種形式靈活高效，可快速布局多個技術方向，適合捕捉“潛在爆發點”。如英特爾資本（Intel Capital）長期投資于材料科學、芯片架構、量子計算等前沿初創公司；谷歌“科學探索基金”設立谷歌研究學者計劃（Google Research ScholarProgram），支持全球高校和獨立科學家在AI、量子物理、生物信息等基礎學科上的研究，通過資助非商業化研究，提前接觸潛在顛覆技術和人才。

第四，參與國家或國際重大科研項目。企業還可以參與政府主導或跨國機構發起的大型科學計劃，承擔子課題或提供實驗平臺、產業化路徑。這種形式有助于融入國家創新體系，獲取政策與資源支持。如中興通訊參與“國家重大專項”——寬帶無線通信，在該項目中不僅承擔設備開發任務，還參與了信道建模、關鍵編碼算法等基礎研究工作，這些成果奠定了其在國內外無線通信標準中的一席之地。

表5總結了企業基礎研究的四種主要形式及優劣勢對比。

企業開展基礎研究的對策

本文從學術出版物的角度分析了企業基礎研究的現狀，可以看出我國企業的學術出版物數量已經上升到了全球第二的地位，但是學術影響力卻與之不匹配，這表明我國企業的基礎研究質量和影響力有待提高。具體來看，我國有些企業在本領域或本行業內具有較高的學術影響力，這說明有些企業已經成長為單項冠軍，但是有些大型企業的學術影響力卻相對較低。在當今快速發展的科技時代，企業若想在激烈的市場競爭中脫穎而出并保持領先地位，就必須不斷推動創新。為此，企業可以采取一系列積極策略來開展基礎研究。

鼓勵企業員工開展定向自由研究

企業可以設定一些寬泛但具有前瞻性的技術方向，例如“可持續能源存儲”。這一方向涵蓋了從新型電池技術到能量轉換系統的廣泛領域，為企業內部的科學家和研究人員提供了一個廣闊的探索空間。在這樣的框架內，科學家們可以充分發揮自己的想象力和專業知識，自由地探索各種可能的解決方案，而不用擔心受到過于嚴格的限制。這種自由探索的模式能夠極大地激發員工的積極性和創造力，為企業的技術創新注入源源不斷的動力。

建立完善容忍失敗的機制

創新之路從來都不是一帆風順的，失敗往往是成功之母。以谷歌X實驗室的“登月項目”為例，該項目允許高達90%的失敗率。這種看似冒險的策略實際上蘊含著深刻的智慧。因為即使有如此高的失敗率，只要剩余的10%項目能夠取得成功，就有可能徹底顛覆整個行業。例如，谷歌的自動駕駛汽車項目最初也是在這樣的環境下孕育而生的，雖然過程中經歷了無數的挫折和失敗，但最終卻為整個交通行業帶來了革命性的變革。企業通過建立容忍失敗的機制，不僅能夠為員工創造一個更加寬松和自由的創新環境，還能夠鼓勵他們勇于嘗試新的想法和技術，從而為企業帶來更多的創新機會。

積極開展產學研協同合作

產學研結合是推動科技創新的重要途徑之一。例如，微軟研究院與劍橋大學在量子計算領域的合作就是一個成功的典范。雙方通過緊密的合作，充分發揮各自的優勢：微軟在技術研發和工程實現方面的強大實力與劍橋大學在量子理論研究方面的深厚底蘊相結合，實現了理論突破與工程落地的完美銜接。這種合作模式不僅加速了量子計算技術的發展，還為企業和高校帶來了雙贏的局面。企業通過與高校的合作，能夠及時獲取前沿的理論研究成果，為自身的技術創新提供有力的支持；而高校則可以通過與企業的合作，將理論研究轉化為實際應用，推動科技成果的產業化進程。

企業通過建立容忍失敗的機制，不僅能夠為員工創造一個更加寬松和自由的創新環境，還能夠鼓勵他們勇于嘗試新的想法和技術，從而為企業帶來更多的創新機會。

構建“需求牽引—平臺支撐—全鏈條貫通”的產研協同創新生態

通過建立并完善戰略協同機制與體系化研究框架，加速基礎研究成果向產業應用轉化。例如，華為在其基礎研究體系中的“需求牽引”端，成立“2012實驗室”，聚焦ICT領域底層技術，聯合全球高校科學家、產業專家組建“藍軍團隊”，圍繞5G、光通信等產業痛點提出基礎研究課題（如突破香農定理極限）。在“平臺支撐”方面，華為參與鵬城實驗室等國家科研平臺建設，在數學、材料等領域設立九大研究院，形成“科學家主導、工程團隊驗證”的協同機制。在“全鏈條貫通”中，華為的光芯片研發形成了從光子晶體基礎理論（理論研究）、到納米壓印工藝機理（機理分析）、再到晶圓制造驗證（技術開發）的體系閉環，最終實現400G光模塊商用，較傳統研發周期縮短30%。

本文責任編輯：劉永選