新基础产业建设“跨越模式”的本质是从产业高新、高端、高效入手，形成在全球价值链控制力、自主创新发展能力及产出高效率能力等三个方面均领先的具有国际竞争力的新型基础产业，目的是推动实现从现行产业结构到现代产业结构的全面转变，实现从现行产业体系向现代产业体系的全面升级，实现我国经济社会的可持续高质量发展。

近期，中央多次提出加快新型基础设施建设。发展建设新基础产业已经成为我国在抗击新冠肺炎疫情取得决定性胜利后恢复经济稳定增长的重要的产业发展议题。

新基础产业，即支持未来社会高质量发展，满足人们美好生活需要，支持传统产业转型升级、新型智能产业发展的现代基础产业。新基础产业可以从“硬、软、联”三个方面来说明，一是以5G通讯、新材料、新能源、新交通等为代表的所有产业发展的“硬基础”；二是以大数据、人工智能、IT软件等为代表的产业发展的“软基础”；三是以工业互联网、智能物联网、智慧电网等为代表的“互联性基础产业”。

对其他产业起到基础支撑作用

新基础产业发展应该成为现在与未来具有全球领先性、强大国际竞争力的产业。具体来说，我国新基础产业发展建设的目标应该是培养这些产业成为我国产业结构调整与升级的战略性引领性产业，成为未来产业体系中基础性支柱产业，同时也能够在现在与未来全球新基础产业群落中成为领先的产业门类，有比较强大的国际竞争力。

同时，新基础产业应该对其他产业起到真正的基础支撑作用，使我们现行许多传统产业实现转型升级、实现技术进步价值增值，同时对目前的战略新兴产业如智能制造、智能装备、医疗设备、互联网信息、机器人、内容产业等进行支撑与融合，使之不断迭代创新，领先发展。唯有这样才能够使我国摆脱是工业大国而不是工业强国的状况，摆脱产业体系相对完整，却有许多关键产业环节、技术标准、核心部件还不能制造的尴尬。

三方面举措实现“跨越模式”

新基础产业发展建设不能再走过去产业发展“价值链低端入手、海量粗放投资发展”的老路，新基础产业高质量发展建设需要有新的发展模式。这就是通过自主创新与协同创新的融合直接把握新基础产业的技术前沿和价值链高端，掌握产业技术标准和核心技术，发展附加价值高、收益大的环节，形成自己的核心竞争力，从而成为该产业价值链的控制者，同时协同产业生态圈，构建应用领域能够支持与引领其他产业转型发展的新模式。这个模式我称之为“跨越模式”。

在抗击疫情稳经济稳增长的过程中，本轮新基础产业的发展应该采取跨越式发展新模式。新基础产业建设“跨越模式”的本质是从产业高新、高端、高效入手，形成在全球价值链控制力、自主创新发展能力及产出高效率能力等三个方面均领先的具有国际竞争力的新型基础产业，目的是推动实现从现行产业结构到现代产业结构的全面转变，实现从现行产业体系向现代产业体系的全面升级，实现我国经济社会的可持续高质量发展。如此重大的事项，一定需要全社会、政府与企业共同努力，齐心合力。具体来说，需要关注以下三个方面的对策举措：第一，顺应发展范式变革，构建产业互联的新型生态；第二，加强科技体制改革，完善“产学研”机制设计；第三，完善产业安全标准的规则制定。

构建产业互联的新型生态

新型基础产业建设需要模式和思路上的转变，重视产业融合的新型生态构建，形成“从核心技术到应用场景”“从技术研发到商业模式”的良性循环。

1.培育创新创业，形成企业“森林生态”。需要转变传统的“土地融资-园区建设-招商引资”的发展模式，聚焦未来产业机遇，形成新基础产业的良性生态系统。灵活运用基金和闲置土地，降低创新创业企业和小微企业的融资成本和土地成本。

2.抢占网络区位，实现互联升级新引擎。新基础产业的发展将实现产业链各个环节的互联互通。一方面，应基于大数据和AI技术，实现产业的数据化；另一方面，应打破产业上下游的信息壁垒，为企业提供更为灵活的融资渠道。

“产学研”合作的利益机制设计

建设国际科技创新中心，必须在核心技术层面拥有领先优势。如何进行科技体制改革，实现利益共享，促进产学研有效合作，是核心技术研发的关键。

1.明确利益分配，完善技术转化机制。美国斯坦福大学和硅谷的合作是产学研合作经典案例。上海可参考斯坦福大学的产学研合作模式，成立技术授权办公室和工业合同办公室，负责技术转化的全过程管理，明确科研收益在科研人员、学校和院系的分配比例。

2.制定准入清单，建立共生合作机制。对于科研人员是否能在企业任职或自主创业、收益如何分配、科研机构如何参与企业的经营投资，还需制定更为清晰的“准入清单”或“负面清单”，明确权责。研究成果的商业化仅仅是其中的一部分，还应建立合作研究、委托研究、人才合作培养、企业咨询、数据共享、设备租赁等多形式、多主体的协作机制。

产业安全标准的规则制定

新基础产业发展中可能存在诸多安全问题，亟需制定更加完善清晰的标准。

1.严格把控数据控制者的使用权力。需要严格界定数据控制者的数据权限，对数据过度获取、使用的行为进行有效约束和严厉惩罚。

2.加强构建智能技术的安全评估。AI技术可能存在算法失误、算法黑箱等问题，信息传播也更为隐蔽。因此，必须加强监管，进行更为具体、完善的安全评估。对于自动驾驶等智能技术应用，要建立统一的安全评测标准体系；对于信息精准传播和AI合成技术，要深化人工智能安全防控技术研究，构建安全防护技术体系。同时，考虑建立第三方评测认证机构，为市场准入和运行监管提供技术支撑。

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