駕馭技術(shù)浪潮：企業(yè)基礎(chǔ)研究的現(xiàn)狀與對策企業(yè)基礎(chǔ)研究，是指企業(yè)為了解決未來產(chǎn)業(yè)關(guān)鍵問題、搶占技術(shù)制高點、探索全新技術(shù)路徑，而開展的以探索科學(xué)原理、揭示自然規(guī)律、拓展知識邊界為目標的研究活動。企業(yè)基礎(chǔ)研究通常具有較強的不確定性和長期性，不以短期商業(yè)化為直接目的，但對企業(yè)的中長期技術(shù)積累和創(chuàng)新能力具有決定性意義。企業(yè)基礎(chǔ)研究與傳統(tǒng)“應(yīng)用研究”“產(chǎn)品開發(fā)”在目標、產(chǎn)出、時間跨度、風(fēng)險等維度上都有較大的區(qū)別（見表1）。基礎(chǔ)研究致力于探索未知領(lǐng)域的科學(xué)原理，而非直接解決具體問題。這種“無目的性”的創(chuàng)新往往能孕育出顛覆性技術(shù)?；仡欘I(lǐng)先企業(yè)的崛起史可以發(fā)現(xiàn)，那些真正具備全球影響力的企業(yè)，無一不是在基礎(chǔ)研究上持續(xù)投入、深耕多年，才得以在技術(shù)浪潮中立于不敗之地。企業(yè)開展基礎(chǔ)研究具有六方面的戰(zhàn)略價值。基礎(chǔ)研究是新技術(shù)革命的起點。率先掌握關(guān)鍵科學(xué)原理和底層技術(shù)路線的企業(yè)，往往能在尚未成型的市場中確立先發(fā)優(yōu)勢，形成壟斷性技術(shù)主導(dǎo)地位，主導(dǎo)未來產(chǎn)業(yè)格局。例如，臺積電早在2000年代就開始投入極紫外光刻（EUV）技術(shù)的基礎(chǔ)研究，與ASML、IMEC等科研機構(gòu)和設(shè)備商展開聯(lián)合開發(fā)。雖然當時該技術(shù)尚未成熟，極高的成本和技術(shù)復(fù)雜性令許多企業(yè)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(lǐng)先的工藝能力，領(lǐng)先三星和英特爾一步，確立了在高端芯片制造領(lǐng)域的主導(dǎo)地位。基礎(chǔ)研究能夠形成企業(yè)專屬的技術(shù)體系或底層平臺，使企業(yè)在長期內(nèi)保持不可替代性，降低被模仿的風(fēng)險。這是區(qū)別于短期產(chǎn)品創(chuàng)新的深層次壁壘。自2000年代起，華為持續(xù)投入“2012實驗室”，專注于基礎(chǔ)通信原理、無線算法、芯片架構(gòu)等底層研究，這使華為在5G通信中不僅是設(shè)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(yīng)鏈限制時，華為依靠基礎(chǔ)研究支撐的自研芯片架構(gòu)、操作系統(tǒng)等能力，仍保持了技術(shù)的“自給自足”和一定程度的獨立自主?；A(chǔ)研究能幫助企業(yè)了解關(guān)鍵材料、元器件或算法的根本機制，避免“被供應(yīng)商卡脖子”，在供應(yīng)鏈安全和優(yōu)化方面占據(jù)主動。特斯拉在電池與AI芯片方面的基礎(chǔ)研究便是一個很好的例子。在電池領(lǐng)域，特斯拉通過與學(xué)界合作（如與JeffDahn教授團隊），研究電池化學(xué)、電解質(zhì)材料、壽命機制等基礎(chǔ)問題，奠定其在電池性能與制造成本方面的領(lǐng)先地位。在自動駕駛芯片方面，特斯拉自研“Dojo”超算架構(gòu)，從芯片指令集到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進行基礎(chǔ)性探索，確保其AI訓(xùn)練系統(tǒng)不依賴第三方GPU供應(yīng)鏈。這類基礎(chǔ)研究，雖然初期無法盈利，但在長期內(nèi)幫助其形成了獨特的電動智能汽車生態(tài)。誰掌握了基礎(chǔ)研究的原理與核心技術(shù)，誰就更有資格參與甚至主導(dǎo)行業(yè)技術(shù)標準的制定，從而鎖定上下游，并擴大自己的產(chǎn)業(yè)影響力。高通長期投入無線通信中信道建模、調(diào)制解調(diào)算法、多天線傳輸?shù)然A(chǔ)性問題的研究，正是這些研究成果，成為3G/4G/5G標準協(xié)議中不可或缺的一部分，高通因此在全球通信生態(tài)中擁有大量“標準必要專利”（SEP），即使不直接制造設(shè)備，也能從全球通信設(shè)備和終端中獲得高額許可收入。優(yōu)秀科學(xué)家和技術(shù)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(chǔ)研究的企業(yè)。這樣的投入有助于形成高質(zhì)量的技術(shù)文化與創(chuàng)新生態(tài)。谷歌旗下的DeepMind致力于人工智能基礎(chǔ)理論研究，如強化學(xué)習(xí)、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、通用智能等，短期內(nèi)可能不會直接轉(zhuǎn)化為商業(yè)產(chǎn)品，但通過AlphaFold等基礎(chǔ)研究突破，DeepMind獲得全球頂級科學(xué)家青睞，同時提升了谷歌整體在AI領(lǐng)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(chǎn)品中的持續(xù)技術(shù)升級。近年來，國家層面對基礎(chǔ)研究的重視持續(xù)升級，釋放出明確而強烈的信號：誰能率先布局基礎(chǔ)研究，誰就可能掌握未來競爭的主動權(quán)。2023年2月，習(xí)近平總書記指出，“基礎(chǔ)研究處于從研究到應(yīng)用、再到生產(chǎn)的科研鏈條起始端，地基打得牢，科技事業(yè)大廈才能建得高”——這不僅是對科研規(guī)律的精準把握，也為企業(yè)界指明了科技投入的戰(zhàn)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(zhàn)略科技力量建設(shè)，提高基礎(chǔ)研究組織化程度，鼓勵自由探索，筑牢科技創(chuàng)新根基和底座”，強調(diào)基礎(chǔ)研究在整個創(chuàng)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(chǔ)研究傾斜”，并將“競爭性支持”和“穩(wěn)定性支持”機制相結(jié)合，為企業(yè)開展基礎(chǔ)研究提供了更具確定性的政策環(huán)境與資源保障。對企業(yè)家而言，這不僅是政策層面的“風(fēng)向標”，更是戰(zhàn)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(xù)引導(dǎo)，正在為企業(yè)介入基礎(chǔ)研究創(chuàng)造前所未有的土壤。那些有遠見、有能力的企業(yè)，如能順勢而為，不僅能在產(chǎn)業(yè)變革中搶占先機，更有望參與構(gòu)建國家創(chuàng)新體系的核心支柱。為了明確我國在全球企業(yè)基礎(chǔ)研究中的地位，本文使用Scopus數(shù)據(jù)庫分析企業(yè)基礎(chǔ)研究的現(xiàn)狀，該數(shù)據(jù)庫由愛思唯爾于2004年推出，是目前全球最大的同行評議學(xué)術(shù)論文摘要和引文數(shù)據(jù)庫。筆者于2025年4月16日檢索Scopus數(shù)據(jù)庫發(fā)現(xiàn)，2019年至2024年間6754家企業(yè)發(fā)表學(xué)術(shù)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(yè)出版149篇。學(xué)術(shù)出版物總數(shù)排名前10的企業(yè)如表2所示，從中可以看出全球企業(yè)在學(xué)術(shù)出版物數(shù)量方面有以下幾個特征：中國企業(yè)在學(xué)術(shù)出版物數(shù)量方面表現(xiàn)突出。排名前10的企業(yè)中，中國有5家企業(yè)入圍，韓國和美國分別有1家和2家企業(yè)入圍，顯示了中國在學(xué)術(shù)出版物數(shù)量方面的強大實力。學(xué)術(shù)出版物數(shù)量較多的企業(yè)，其被引次數(shù)也相對較高。例如，三星的學(xué)術(shù)出版物數(shù)量為24，527，被引次數(shù)為384，360，均排名第二，但是中國企業(yè)的學(xué)術(shù)出版物被引次數(shù)相對較少。作者數(shù)量與學(xué)術(shù)出版物數(shù)量有一定的相關(guān)性，但并非絕對。例如，谷歌母公司字母表公司（Alphabet）的學(xué)術(shù)出版物數(shù)量雖然不是最多的，但其被引次數(shù)最高，達到821，042次，作者數(shù)量為10，526。整體來看，我國一些企業(yè)在學(xué)術(shù)出版物數(shù)量方面達到領(lǐng)先優(yōu)勢，但是出版物質(zhì)量有待提高。這些企業(yè)以國家電網(wǎng)、中國石油、中國石化、南方電網(wǎng)等大型央企為主，這是由于這些企業(yè)經(jīng)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(shù)量，但是出版物質(zhì)量相對國外大型企業(yè)仍然具有較大差距。圖1展示了企業(yè)學(xué)術(shù)出版物總數(shù)排名前10的國家/地區(qū)，并顯示了每個國家/地區(qū)學(xué)術(shù)出版物的數(shù)量。美國企業(yè)學(xué)術(shù)出版物的數(shù)量遙遙領(lǐng)先，中國排名第二，印度以14，712的數(shù)量進入前十名，其他國家均為發(fā)達國家。美國和中國在學(xué)術(shù)出版物數(shù)量上遙遙領(lǐng)先，日本、德國、英國等國家的學(xué)術(shù)出版物數(shù)量也較多，反映出這些國家在科技和經(jīng)濟發(fā)展上的優(yōu)勢，這些國家的企業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新和研發(fā)方面具有較強的競爭力。同時，不同國家的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和對科技的需求程度不同，技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)較多的國家，學(xué)術(shù)出版物數(shù)量通常較多，如韓國在半導(dǎo)體、顯示技術(shù)等領(lǐng)域的快速發(fā)展，推動了其學(xué)術(shù)出版物數(shù)量的增加。FWCI是學(xué)科權(quán)重引用影響力（Field-WeightedCitationImpact），用于衡量某實體的出版物被引用次數(shù)與全球同類出版物的平均引用次數(shù)的對比關(guān)系。當FWCI值為1時，表示該實體的引用表現(xiàn)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(xué)術(shù)出版物體量差異對FWCI值的影響，本文選取學(xué)術(shù)出版物總數(shù)大于5000的企業(yè)，并比較其FWCI。FWCI大于1的企業(yè)中，美國9家，中國3家（見表3）。字母表公司的FWCI以5.33的數(shù)值斷崖式領(lǐng)先，說明該公司在全世界范圍內(nèi)的影響力最高，且學(xué)術(shù)界對其研究有較高的認可度。緊隨其后的是微軟公司，F(xiàn)WCI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，F(xiàn)WCI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(yè)均為發(fā)達國家的公司。這些數(shù)據(jù)體現(xiàn)了不同國家與公司的研發(fā)投入與基礎(chǔ)研究的積累差異。美國頭部企業(yè)長期布局基礎(chǔ)研究，以字母表、微軟為代表的美國科技巨頭，持續(xù)投入AI、量子計算等前沿領(lǐng)域的基礎(chǔ)研究，其成果常發(fā)表于《自然》（Nature）、《科學(xué)》（Science）等高影響力期刊，形成學(xué)術(shù)引用正向循環(huán)。中國企業(yè)側(cè)重應(yīng)用型研發(fā)，騰訊、阿里巴巴等中國企業(yè)的研究多聚焦于商業(yè)化場景（如電商算法優(yōu)化），而華為雖在通信技術(shù)領(lǐng)域有所突破，但其專利布局更偏向工程實現(xiàn)，基礎(chǔ)理論成果的全球?qū)W術(shù)影響力相對有限。我國各個企業(yè)之間的學(xué)術(shù)出版物的影響力存在較大差距。表4顯示了出版物數(shù)量大于200的中國企業(yè)的FWCI排序。曠視科技在學(xué)術(shù)出版物數(shù)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(yè)在我國人工智能物聯(lián)網(wǎng)（AIoT）行業(yè)的影響力最大。北京地平線機器人和字節(jié)跳動緊隨其后，分別有201篇和1745篇學(xué)術(shù)出版物，F(xiàn)WCI值分別為5.03和3.82。百度和騰訊的學(xué)術(shù)出版物數(shù)量分別為2698篇和6079篇，F(xiàn)WCI值分別為3.39和3.17，顯示它們在學(xué)術(shù)界也有顯著的影響力。阿里巴巴、滴滴出行、京東等企業(yè)在FWCI值方面表現(xiàn)也較為突出。中芯國際、?？低?、藥明康德新藥開發(fā)有限公司等科技型企業(yè)也榜上有名，顯示它們在學(xué)術(shù)研究方面同樣具有影響力。這些企業(yè)在科技創(chuàng)新方面投入巨大，因此也注重在學(xué)術(shù)出版物上發(fā)布研究成果，以提升其行業(yè)影響力和學(xué)術(shù)地位。高排名企業(yè)通常在研發(fā)方面投入較多，產(chǎn)生大量研究成果，并通過學(xué)術(shù)出版物進行傳播和分享。同時，這些企業(yè)與學(xué)術(shù)機構(gòu)之間普遍存在廣泛的合作與交流，促進了學(xué)術(shù)研究成果的產(chǎn)出和影響。處于行業(yè)領(lǐng)先地位的企業(yè)往往有更多的資源和動力去進行學(xué)術(shù)研究，以維持其競爭優(yōu)勢。企業(yè)可以根據(jù)自身情況開展不同形式的基礎(chǔ)研究，本文分析了不同形式基礎(chǔ)研究的動機、優(yōu)勢與實施方式。第一，自建研究院或?qū)嶒炇?。這種形式由企業(yè)出資、主導(dǎo)，研究主題與企業(yè)戰(zhàn)略深度耦合，通過聚焦核心技術(shù)方向，推動從基礎(chǔ)理論到原型技術(shù)的自主突破。其優(yōu)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(chǔ)算法、自動駕駛等前沿領(lǐng)域，目標是為阿里未來10年提供科技基礎(chǔ)支撐，而非服務(wù)當前的電商業(yè)務(wù)。達摩院的量子實驗室研究糾纏態(tài)控制、量子誤差校正等基礎(chǔ)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(gòu)合作共建平臺。借助學(xué)術(shù)界的理論資源和前沿視野，企業(yè)提供問題、資金與轉(zhuǎn)化通道，通過設(shè)立聯(lián)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(xié)同（如重點實驗室、產(chǎn)學(xué)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(chǔ)理論，與清華、浙大共建AI+基礎(chǔ)算法聯(lián)合研究中心。第三，投資基礎(chǔ)科研初創(chuàng)企業(yè)或設(shè)立研究基金。企業(yè)還可以通過資本手段間接參與基礎(chǔ)研究，把握前沿技術(shù)脈搏。這種形式靈活高效，可快速布局多個技術(shù)方向，適合捕捉“潛在爆發(fā)點”。如英特爾資本（IntelCapital）長期投資于材料科學(xué)、芯片架構(gòu)、量子計算等前沿初創(chuàng)公司；谷歌“科學(xué)探索基金”設(shè)立谷歌研究學(xué)者計劃（GoogleResearchScholarProgram），支持全球高校和獨立科學(xué)家在AI、量子物理、生物信息等基礎(chǔ)學(xué)科上的研究，通過資助非商業(yè)化研究，提前接觸潛在顛覆技術(shù)和人才。第四，參與國家或國際重大科研項目。企業(yè)還可以參與政府主導(dǎo)或跨國機構(gòu)發(fā)起的大型科學(xué)計劃，承擔子課題或提供實驗平臺、產(chǎn)業(yè)化路徑。這種形式有助于融入國家創(chuàng)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(shè)備開發(fā)任務(wù)，還參與了信道建模、關(guān)鍵編碼算法等基礎(chǔ)研究工作，這些成果奠定了其在國內(nèi)外無線通信標準中的一席之地。表5總結(jié)了企業(yè)基礎(chǔ)研究的四種主要形式及優(yōu)劣勢對比。本文從學(xué)術(shù)出版物的角度分析了企業(yè)基礎(chǔ)研究的現(xiàn)狀，可以看出我國企業(yè)的學(xué)術(shù)出版物數(shù)量已經(jīng)上升到了全球第二的地位，但是學(xué)術(shù)影響力卻與之不匹配，這表明我國企業(yè)的基礎(chǔ)研究質(zhì)量和影響力有待提高。具體來看，我國有些企業(yè)在本領(lǐng)域或本行業(yè)內(nèi)具有較高的學(xué)術(shù)影響力，這說明有些企業(yè)已經(jīng)成長為單項冠軍，但是有些大型企業(yè)的學(xué)術(shù)影響力卻相對較低。在當今快速發(fā)展的科技時代，企業(yè)若想在激烈的市場競爭中脫穎而出并保持領(lǐng)先地位，就必須不斷推動創(chuàng)新。為此，企業(yè)可以采取一系列積極策略來開展基礎(chǔ)研究。企業(yè)可以設(shè)定一些寬泛但具有前瞻性的技術(shù)方向，例如“可持續(xù)能源存儲”。這一方向涵蓋了從新型電池技術(shù)到能量轉(zhuǎn)換系統(tǒng)的廣泛領(lǐng)域，為企業(yè)內(nèi)部的科學(xué)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(nèi)，科學(xué)家們可以充分發(fā)揮自己的想象力和專業(yè)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(fā)員工的積極性和創(chuàng)造力，為企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新注入源源不斷的動力。創(chuàng)新之路從來都不是一帆風(fēng)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(yè)。例如，谷歌的自動駕駛汽車項目最初也是在這樣的環(huán)境下孕育而生的，雖然過程中經(jīng)歷了無數(shù)的挫折和失敗，但最終卻為整個交通行業(yè)帶來了革命性的變革。企業(yè)通過建立容忍失敗的機制，不僅能夠為