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    光明日报 2018年01月17日 星期三

    用创新政策应对新一轮生产革命浪潮

    作者:刘润生 《光明日报》( 2018年01月17日 14版)

        创意图片:云计算 光明图片/视觉中国

        创意图片:数据分析指导科技决策 光明图片/视觉中国

        图为初创公司在研究3D打印技术 光明图片/视觉中国

        【环球科技】

        许多技术变革将在未来10至15年深刻影响生产方式,技术融合将引发新一轮生产革命。这些技术涵盖了从各种数字技术(如3D打印、物联网、先进机器人)到新材料(如基于生物或纳米技术的新材料)和新流程(如数据驱动型生产、人工智能、合成生物学)的方方面面。

        经合组织(OECD)日前发布了题为《新一轮生产革命》的报告。报告指出,为提高本国竞争力,使本国保持繁荣昌盛,政策制定者应制定健全、前瞻的科技创新政策,促进多学科研究、公私合作和产学互动,加强技术扩散和教育培训,增进公众的理解信任,确保知识产权规则与技术变革相适应,通过有别于技术预测的未来预见分析提高政策制定水平。

        1.发力点:推进技术扩散

        提高经济增长率是大多数OECD国家政府的首要任务,而很多OECD国家近年来生产率增长停滞不前。新一轮生产革命的技术发明的开发与传播速度快于以往,而新技术在整个经济中得到扩散并对生产力全面产生影响还需很长时间。在最发达的经济体,技术扩散也可能是缓慢而局部的。2015年的一项德国企业调查发现,只有18%的企业熟悉“工业4.0”这个词,只有4%的企业实施了或计划实施数字化网络化生产过程。

        技术扩散受国家和国际层面的诸多条件影响。例如,全球贸易联系和外商直接投资、人才流动、产学联系、标准、企业知识资本投资。其中政策的影响是巨大的。

        当前,一些技术扩散新举措具有试验性。主要是推动机构改革、知识交流、能力发展和需求牵引。美国制造业创新中心以公私合作方式促进产学合作,以期在3D打印、数字化生产设计等领域制定标准,开发产品原型。合成生物技术开源标准制定工作促进合成生物元件的共享使用。公共创新采购获得更多国家关注,创新券等措施鼓励知识供需双方建立联系。

        今后,还应使技术扩散机构真正融入新一轮生产革命。目前,政策制定者往往在较高层面承认技术扩散的重要性,而后在注意力和资源分配上忽视技术扩散工作。随着下一代生产技术所处的环境快速变化,技术扩散机构会变得更加重要。一是技术扩散机构的目标和期限设定要现实。采用新方式集成和推广技术,需要时间和耐心。提升吸收新生产技术的能力需要五到十年或更长时间。然而,很多政府机构想要获得快速、无风险的结果。二是避免技术扩散机构的目的与现实运行情况相错位。最新先进技术的传播常会获得重视,但是许多企业仍未充分使用现有技术,并缺少吸收复杂技术的能力。三是完善政策证据,为政策试验做准备。要对有效的组织设计和实践增进认识。四是应避免错误的政策实践。技术扩散政策不应只面向跨国公司、高技术初创公司、参与技术开发的少数公司等早期的技术采用者,还应当关注更广泛的现有中小企业。

        2.保障网:健全的研发政策

        近年来,制造业成为国家创新战略的热门主题,支持先进制造的国家计划大量涌现。很多国家都开展了前瞻预见研究,制定了国家战略和路线图,以确定制造技术优先重点。但要在全球价值链上占据有利位置,更需要有健全的研发政策。

        第一,科研体系对生产力的影响由众多政策决定。除了对基础和应用研究的支持外,政策制定者还需注意:公共科研资金分配程序;促进科学成果开放的制度和激励措施;激励公司、公共研究人员和公共研究机构开展研究商业化并保护公共利益的框架体系;精心设计的公私合作关系;高效、透明、简单的高技能人才移民管理体制;促进研究人员建立国际联系的措施;利用供给侧和需求侧工具,形成富有智慧的政策组合。

        第二,应继续使创新支持职能超出基础研发范畴。在制造业领域,许多国家的政策制定者越发关注科技融合、新技术推广应用和经济价值获取能力,谋划了新计划和新倡议,建立了超出基础研究范畴的科技创新职能更广泛的机构(如美国制造业创新中心),注重使创新主体间加强联系,要求加强跨学科与跨机构合作,并提供新的工具、技术、设备等创新基础设施,以确保研究成果在产业中得到发展、示范和部署。

        第三,应支持跨学科研究和挑战导向型研究。技术融合和现代制造业复杂性的不断增加,使得确定制造业领域研究计划的重点越发具有挑战性。政策制定者须考虑制造业研究领域之间的边界日益模糊。对新一轮生产革命至关重要的许多科研挑战是多学科的,需要综合利用传统上相互独立的相关研究领域,如先进材料、生产工具、信息通信技术和运营管理。

        第四,应加强制造业研发基础设施建设。构建正确的工具和设施组合,包括先进计量技术、实时监测技术、材料表征技术、分析和测试技术、共享数据库、建模和模拟工具以及示范设施,如试验台、中试线和示范工厂。

        3.安全线:考虑公众的接受度

        公众关切会影响约束技术应用法规的制定,也会增强技术的安全性和可接受性。公众的担忧已阻碍了一些新技术的开发和实施,甚至在一项技术的技术和经济可行性得到验证、技术采用具有合理性、大规模投资已做出的情况下发生。公众对转基因生物的争论在很大程度上影响了欧洲对新作物的监管和审批。新一轮生产革命可能会引发前所未有的社会问题。例如,智能自治机器导致的问题由谁负责?如何实施管控?

        从公众接受度和新技术的发展来看,主要的政策考虑有:

        一是应对技术持有合乎现实的期望。必须避免对新兴技术进行不切实际的宣传,这有助于保持公众的信任。

        二是科学建议必须值得信赖。公众对新技术的抗拒与公众对科学机构和监管机构信任的瓦解紧密相连。政府必须通过鼓励与公众交流,明确传达造成不确定性的源头,使关键专业机构的职务任命和运作更负责,使专业体系更稳健。

        三是对技术的社会评估可为科技政策制定提供指导。许多经合组织成员的创新政策目前是在多种主体(包括国家伦理委员会)进行的各种技术社会评估的指导下制定的。

        四是把伦理与社会问题纳入主要研究工作。自人类基因组计划起,许多国家的科学资助机构把人文与社会科学工作纳入到可以享受资金支持的范围内,力图整合人们对伦理、法律和社会问题的关注。这些做法不是在技术传输管道的末端纳入社会考虑因素,而是使之贯穿于技术开发的全过程。

        五是公众评议有助于增进科学界与公众的互相理解,并应当为创新政策制定提供指导。公众评议可采取多种形式,如公众座谈、公众参政会议、国家咨询流程和公开调查方式。

        4.千里眼:重视未来预见分析

        大多数政府都在寻求以更好的前瞻性眼光看待科技。更准确的趋势预判将有助于政策制定和资源分配。预见分析过程能为技术和社会经济变革时代的政策制定提供支持。

        预见分析旨在思考和塑造未来,首要目的不是预测。预见分析是为了系统而清楚地识别和评估可能影响未来各方面的社会、技术、经济、环境和政策条件,有助于为多种可能的未来做好准备,树立长远思维。世界纷繁复杂,很多现象无法独立地理解,须多视角看待。技术预测的历史充斥着各种严重偏离实际的观点,这些错误凸显了多视角看问题的重要性。

        预见分析过程有助于调动和协调利益相关方。它是以行动为导向的参与式过程,参与者包括研究人员、商业人士、政策制定者和公民团体。大多数预见分析会寻求对理想的未来可能状态达成共识。这些愿景和相关的行动路线图将有助于围绕共同的行动议程聚集关键的参与方,有助于协商联合行动,加强利益相关方网络,并有可能实现横向和纵向的政策协调。

        政府可为有效的未来预见分析创造条件。预见分析须以适当方式融入决策过程,既应与决策过程足够紧密,以便发挥影响,又要保持足够距离,以确保思想自主。预见分析还应当与政策周期相协调,确保有及时的未来情报可用。建立预见分析制度,如实施常规的计划或建立专门的机构,对于树立未来预见文化十分必要。一次性的预见分析活动不太可能对政策制定产生最大影响,我们需要不断增强预见分析能力。

        5.利益链:维护知识产权体系

        虽然人工智能还远不具备人类的发明能力,但是一些软件已经会创作出足以申请专利的发明,。带来的问题是,配备适当软件的具有普通技能的人能否作出同等的发明,而按现行制度,这些没有体现人类“创造性”的发明是没资格申请专利的。

        3D打印技术会增强实体对象数字化趋势。3D打印不仅会导致与专利申请资格相关的问题,还会给商标和三维物体的版权带来冲击,而侵权行为会难以察觉。与此相关的政策挑战是,如何在保护知识产权的同时不妨碍3D打印技术推广和伴随的各类创新。

        物联网的发展也可能会推动形成关于互联设备创造的数据的所有权的共识。传感器可能由一家公司生产,运行着另一家公司开发的系统,在第三方环境(如人体)中使用。这就需要各方对传感器产出数据的归属达成协议。

        数字技术对就业的影响越来越引起担忧。最近几十年,发达国家劳动力市场上高收入和低收入职业的就业比例有所增加,而中等收入职业的就业比例出现下降。技术开发也通过多种渠道创造工作岗位,会带来具体什么类型的工作则往往难以预测。新职位对技能的要求会越来越高,对工业数据科学家的需求可能尤其旺盛,数字化工作技能越来越重要,对人与机器竞争的技能的需求可能会下降,而对与机器互补的技能的需求可能会上升。

        新技术会带来许多重要调整和冲击。劳动力替代可能会以前所未有的速度和规模发生;机器人的使用将极大地加剧当前收入分配的不公平;缺乏技能的劳动者的工资将会降低到低于社会预期水平。政策制定者要通过前瞻性的技能、劳动力流动、区域开发等政策应对这些调整。新的生产技术提升了跨学科教育与研究的重要性,需要使产学研部门加强交流互动,需要建立起有效的终身学习和公司培训体系,确保劳动者在必要时可获得再培训,通过数字化技术增进技能开发水平。

        (作者:刘润生,系中国科学技术信息研究所副研究员)

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