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2024.06.29
关于未来产业发展的思路和模式方法
远望智库高级研究员孙海鹰
未来产业是指那些基于前沿科技和新兴产业而发展起来的，具有广阔市场前景和强大增长潜力的产业。这些产业通常融合了多个领域的创新技术，以全新的结构和方式推动社会经济发展。
未来产业是新时代的新需求下的新知识、新原理、新技术、新结构、新产业。
未来产业不同于传统产业和其它产业，必须有新的发展路子和模式。
目前国家和各地方都开始着手制定未来产业发展方案或规划。
一、未来产业的涵义和特点
科技部火炬中心2023年1月印发的《国家未来产业创新试验区建设工作指引》定义的未来产业，是指由重要科学发现或重大技术突破为基础，代表未来科技和产业发展方向，有望成为主导产业，并对经济社会发展带来重大引领变革，且当前处于萌芽期或产业化初期的产业形态，主要特征是原创性，颠覆性，不确定性，先机性。
工业和信息化部、教育部、科技部等七部门2024年1月联合印发《关于推动未来产业创新发展的实施意见》。未来产业由前沿技术驱动，当前处于孕育萌发阶段或产业化初期，是具有显著战略性、引领性、颠覆性和不确定性的前瞻性新兴产业。重点推进未来制造、未来信息、未来材料、未来能源、未来空间和未来健康六大方向产业发展。引导地方结合产业基础和资源禀赋，合理规划、精准培育和错位发展未来产业。
（一）主要特征：
1、技术前沿性及创造性和颠覆性。未来产业涉及最新的科技进展和新原理技术。
未来产业具有知识的创造性和技术的颠覆性。技术的颠覆性意味着未来产业的换代和技术更新迭代速度更快，技术变革对产业的影响也更加深远。
未来产业属于以新原理为主体的产业。具有高科技、高效能、高质量特征，有重大科技突破，是生产要素创新性配置。
2、高增长潜力。由于未来产业涉及新兴领域，市场需求巨大且增长迅速，因此这些产业往往具有非常高的增长潜力。它们可以迅速崛起并成为经济的重要增长极。
未来产业通过深化新技术的应用和释放数据要素潜能，为经济社会发展提供新动能，推动生产力的价值创造能力跃升。这种效能的提升往往基于对新科学原理的探索、发现和实践。
“技术数据”双轮驱动带来的资源利用效率、产品与服务质量和社会可持续发展能力的整体提升，推动了传统产业的转型、换代、升级。
3、跨界融合性。未来产业往往融合了多个领域的创新技术，形成跨界融合的发展态势和组织模式。这种融合不仅促进了技术的交叉创新，也从结构上推动了产业的协同发展。
未来产业强调技术的融合以及深层次的科学融合。这就要求人才具备跨学科的知识背景和综合能力，能够理解和运用不同领域的知识来解决复杂问题。教育体系应当加强跨学科教育，推动不同学科之间的交流和合作，培养具备综合素养的复合型人才。
包括：技术的融合（跨学科技术融合）、深层次的科学融合、数理科学与工程技术的融合、科学与哲学的融合、教育与产业的融合。
未来产业的发展将更加依赖于跨学科的整合能力和深层次的创新思维，这对于推动科技进步和社会发展具有重要意义。
4、可持续发展性。未来产业注重环境保护和可持续发展，通过采用清洁能源、生态经济等方式，从源头起始就避免了对环境的影响，实现经济与社会的协调发展。
（二）未来产业发展是一个复杂巨系统
未来产业发展是一个复杂巨系统，教育是基础系统，企业技术创新是关键系统，人才是核心系统，它们之间的相互作用是巨系统的本质，涌现出的超强的自组织和协同效应，随之产生的巨大产业能量和新结构、新原理、新技术、新产品，新质生产力。未来产业具有知识的创造性和技术的颠覆性，这种特性使得未来产业在对企业、高校、人才的要求更加独特和深入。
首先，知识的创造性要求未来产业的从业者具备创新思维和创新能力，能够独立思考、质疑批判、发现问题并提出创新解决方案。
其次，技术的颠覆性意味着未来产业的技术更新换代速度更快，技术变革对产业的影响也更加深远。因此，未来产业的企业必须增强创造力，尤其是原创力。从业者需要具备快速学习和适应新技术的能力，以及跨界整合不同领域技术的能力。
此外，未来产业还强调技术的融合以及深层次的科学融合，包括数理科学与工程技术的融合、科学与哲学的融合等。这就要求企业、高校和人才具备跨学科、跨领域的知识背景和综合能力，能够理解和运用不同领域的知识来解决复杂问题。
（三）未来产业是产业创新生态系统
未来产业是一个创造新知识、新原理和新产业为目标，企业、教育、科技和人才的各主体、要素和环境相互作用的生态系统。
未来产业的发展不仅仅依赖于单一的技术或原理，而是一个综合性的、多维度的创新过程。在这个过程中，企业、教育、科技和人才子系统扮演着至关重要的角色。教育为创新和发展提供了知识基础和人才支持；企业的科技和创新则是实现创新的核心驱动力，推动着新技术和新原理的发现和应用；而人才是未来产业发展的核心力量，他们的智慧和创新力是推动整个生态系统向前发展的关键。
企业、教育、技术和人才的协同共生是未来产业创新生态系统的主要特征，也是推动整个系统向前发展的动力源泉。
二、未来产业的主要领域
1、人工智能（AI）和机器学习。这些技术正在改变各行各业，从自动驾驶汽车到智能医疗诊断。
2.、生物技术。通过基因编辑等技术，科学家们可以治疗遗传疾病，甚至可能实现个性化医疗。
4、虚拟现实（VR）和增强现实（AR）。这些技术正在改变娱乐、教育、医疗等领域，提供沉浸式体验和交互式学习。
5、量子计算。量子计算有潜力解决传统计算机无法解决的问题，从而推动科学研究和加密技术的发展。
6、无人驾驶和无人机技术。这些技术正在改变交通、物流和农业等行业，提高效率和安全性。
7、5G、6G和下一代通信技术。5G网络将提供更快的速度和更低的延迟，为物联网、远程医疗和智能城市等应用创造更多可能性。
8、新材料。如石墨烯、纳米材料等，这些材料具有独特的性能，有望改变能源、电子和航空等领域。
9、金融科技。区块链、加密货币和数字支付等技术正在改变金融行业，提高安全性和便捷性。
10、健康科技和远程医疗。通过可穿戴设备、远程监测和电子健康记录等技术，医疗服务正变得更加智能化和个性化。
11、生态产业。生态工业、生态农业等从源头治理，不排放污染物和二氧化碳。
申报国家未来产业创新试验区的14个地方提出的未来产业是：前沿信息、生命健康（3）、新型生物治疗、脑机交互、未来智能（2）、未来网络、量子科技（2）、脑科学、先进制造业、深海空天开发（2）、集成电路、光电子、新材料、光电与医疗装备、洁净能源、透明海洋。
三、未来产业的生产力类型和特点
图1：Ackoff（1989）提出了DIKW模型
数据——信息——知识——智能生产力是新质生产力。
数据生产力是数字经济时代下，通过数据的搜集、加工、分析、挖掘过程中释放的生产力。它已成为推动经济社会变革和产业转型发展的新质生产力。随着计算机与互联网技术的飞速发展，人类处理信息的能力实现了飞跃，数字经济时代加速到来，数据作为生产要素进入生产过程，大幅提升了生产力，为经济社会发展带来了翻天覆地的影响。
信息生产力是指通过信息技术的应用，将原始素材转化为有用、可利用的信息资源，并以此为基础提高生产效率和创造力的能力。它涵盖了信息技术与生产要素（如劳动、资本、自然资源等）的结合，使得信息的获取、处理、传输和应用成为一种有效的生产工具。
信息生产力包括：信息技术应用、信息资源开发（对原始素材进行加工、整理、分析，将其转化为有价值的信息资源，为生产活动提供决策支持、知识服务等）、提升生产效率、提升创新能力。
信息生产力起到推动经济增长，促进社会进步，增强国际竞争力的作用。
邬焜教授（2014）提出“信息社会生产力内核结构模型”，强调了信息要素、知识要素、技术要素、管理要素的相互关联、相互作用，共同构成了信息社会生产力的内核结构。
知识生产力指的是将人类的知识运用于生产过程而产生的生产力，它通过劳动者的知识素质、知识产品、智能化生产设备等表现出来。这种生产力有两种形态，一种是间接发生作用的潜在生产力，主要存在于教育、科研、设计等领域；另一种是直接在生产过程中发生作用的生产力，以信息技术和网络技术为基础，依靠智能化生产工具而进行生产。
智能生产力，是指通过人工智能、大数据、物联网等先进技术的应用，实现生产过程的智能化、自动化和信息化，从而提高生产效率、降低成本、优化资源配置的新质生产力。它是生产力理论的创新发展，是人工智能作为时代主导性技术与社会生产深度融合的产物，也是人类为了实现自我解放而不断深化对自然力运用的结果。智能生产力具有先进性、快速迭代性、普惠性、通约性和绿色性等特点。其中，先进性体现在以人工智能生产力要素化为引擎，快速迭代性则是以生产力要素智能化为依托，普惠性满足多样发展需求，通约性使各领域联系日益紧密，而绿色性则推动可持续发展。
四、建设未来产业的场景开放服务平台
建设未来产业的需求场景、应用场景、供给场景和项目场景的开放服务平台是一个涉及多个步骤和考虑因素的过程，发展未来产业必须做好场景分析。
1、需求场景
市场调研。通过市场调研，收集行业内外的需求信息，了解目标用户群体的特性和需求。
用户访谈与分析。深入政府、社会组织、消费者、用户，了解他们在实际应用中的具体需求和痛点。
趋势分析。研究市场和技术趋势，预测未来可能的需求变化。
2、应用场景
用例开发。在未来产业研究和试验中，基于需求场景，开发具体的应用场景用例，描述产品或服务在特定情境下如何被使用。
原型设计。设计原型或模拟场景，通过用户测试和反馈迭代改进。
场景模拟。利用虚拟现实、增强现实等技术，创建沉浸式的场景模拟，以更好地展示、测试应用场景。
3、供给场景
资源整合。整合内部和外部资源，包括资金、技术、人才等，构建供应链和合作伙伴网络。
能力映射。将供应链和合作伙伴的能力映射到需求场景和应用场景，确保供给侧可以满足市场需求。
弹性供给。建立灵活可扩展的供给体系，以适应市场需求的快速变化。
4、项目场景
项目管理。采用敏捷项目管理方法，管理项目的进度和资源。
合作机制。建立跨部门、跨领域的合作机制，促进知识和资源的共享。
风险管理。识别项目中的潜在风险，制定相应的风险缓解和应对策略。
5、开放服务平台建设
平台架构设计。设计一个可扩展、安全、稳定的平台架构，支持各种场景的集成和服务的提供。
开发应用程序接口API（ApplicationProgrammingInterface）和软件开发工具包SDK（SoftwareDevelopmentKit）开发。使第三方开发者和合作伙伴能够轻松接入和开发新的应用。
用户界面设计。设计直观、易用的用户界面，确保用户能够轻松访问和使用平台提供的服务。
数据和分析。收集平台的使用数据，进行分析，以优化服务并提供个性化体验。
合作和生态建设。与行业内外的合作伙伴建立合作关系，共同构建一个健康的生态系统。
6、持续迭代与优化
反馈机制。建立有效的用户和合作伙伴反馈机制，收集意见和建议。
持续改进。根据反馈和市场变化，持续改进平台的功能和服务。
技术和标准更新。跟踪最新的技术发展，定期更新平台的技术和标准。
7、安全与合规
数据安全。确保平台的数据安全，采用加密、访问控制等措施保护用户数据。
8、推广与市场营销
品牌建设。建立强有力的品牌形象，提升平台的知名度和信誉。
市场营销。通过线上线下活动、合作伙伴关系和数字营销策略，推广平台和服务。
建设这样一个开放服务平台需要跨学科的知识，强大的技术基础，以及对用户需求的深刻理解。同时，它还需要良好的项目管理、合作机制和持续改进的文化。
五、未来产业的创新发展路径和模式
过去我们以引进消化吸收再创新为主，是一条跟随学习模仿之路。而未来产业是新需求和原创技术产业。这有质的不同。
过去在产业发展中，政府比较重视招商引资、大企业建立研发中心、建立新型研发机构等方式。传统的招商引资、高校成果转化的模式已逐渐显示出其局限性。
发展大批研发服务的中小企业，可以作为推动技术创新和产业发展的一种有效途径。与新型研发机构相比，中小企业在细分技术和细分市场方面往往具有更大的灵活性和适应性。大企业整合创新资源，形成优势产业，是未来产业发展的道路选择。
新型研发机构在推动技术创新方面作了有益的探索，但实践中也面临着一些挑战和问题。如有些沿用了传统研究院所的管理模式，导致管理体制僵化；缺乏和企业结合，致使难以有效地将研究成果转化为实际应用；单纯线性转化的方向与市场脱节；有些新型研发机构过度依赖政府的资金支持，可能会降低其自主性和市场竞争力。
发达国家的产业发展模式是产学研深度融合的结果，这种模式强调从市场需求出发去研发新技术和新产业。一是需求导向的研发。在发达国家，科技研发往往是由市场需求驱动的。高校和研究机构创造新知识、新技术，企业运用新技术产生新产品。这种需求导向的研发模式有助于确保研发活动的成果能够更好地引导和满足市场的需求，提高研发的效率和效果。二是发达国家的产学研深度融合模式建立在一个成熟的创新商业生态系统之上。这个系统包括了政策支持、资金投入、人才培养、知识产权保护等多个方面。这些要素相互作用，为科技创新提供了良好的环境和条件。三是在发达国家，技术转移和成果转化机制相对完善。研究成果可以通过专利许可、技术咨询服务、创业孵化等方式转化为实际的生产力。同时，政府也通过制定相应的政策和措施来鼓励和支持技术转移和转化活动。在这种发展模式中，企业扮演着主导角色。它们直接面对市场，了解国家、社会和消费者的需求和行业的发展趋势。因此，企业在研发投入和创新决策上更具前瞻性和针对性。
六、未来产业的设计和规划
未来产业的设计和规划是一个复杂的过程，涉及对市场需求、科技趋势、社会变迁和环境因素的深入理解。以下是一些关键步骤和方：
1、需求分析
市场调研。通过调查问卷、访谈、焦点小组等方式收集目标市场的需求信息。做好国家需求、社会需求、民用需求分析。
消费者行为研究。分析消费者的习惯、偏好和行为模式，尤其是没有被满足的需求和未来的新需求。
竞争分析。研究竞争对手的产品、服务和市场策略。
2、科技发展远景分析
技术预测。利用专家咨询、德尔菲法、趋势分析、基础理论动向等方法预测关键技术的发展轨迹。
创新监测。跟踪科研机构、初创企业和行业的创新动态。
3、场景分析
情景规划。构建不同的未来情景（如乐观、悲观、最可能等），分析每种情景下的市场、技术发展和评估。识别不同情景下的风险和不确定性，并制定应对策略。
4、地方基础分析
资源评估。分析地区的自然资源、人力资源、基础设施和政策环境。
swot分析。评估地区的优势、劣势、机会和威胁。
产业链分析。研究地区内外部供应链的完整性和效率。
5、战略规划
目标设定。根据分析结果设定清晰的长期和短期目标。
工程设计和承担单位。
资源配置。确定所需的资金、技术和人力资源，进行优化配置。
保证措施。
6、实施与监控
行动计划。制定详细的行动计划，包括责任分配、进度管理和质量控制。
监控和风险评估。定期检查项目进展，评估实施效果，并根据反馈进行调整。
7、持续学习和适应
学习机制。建立机制以从实践中学习，不断更新知识和技能。
灵活适应。对外部环境的变化保持敏感，及时调整战略和计划。
未来产业在发展整个过程中，跨领域、跨学科合作、数据分析能力和创新思维是至关重要的。同时，与政府、学术界、行业领袖和公众的沟通和协作也不可或缺，以确保规划和设计的未来产业能够满足社会的广泛需求，并具有可持续性和竞争力。
参考文献：
[1]科技部火炬中心.关于印发《国家未来产业创新试验区建设工作指引》的通知.国科火字[2013]30号，2023年1月17日
[2]工业和信息化部、教育部、科技部等七部门联合印发《关于推动未来产业创新发展的实施意见》.工信部联科[2024]12号，2024年1月18日
[3]Ackoff,R.L.,1989,“FromDatatoWisdom”,JournalofAppliedSystemAnalysis[J],16:3-9.
[4]邬焜.哲学与哲学的转向——兼论科学与哲学内在融合的统一性[M].北京：人民出版社，2014