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媒体:中国和美国科技创新能力,到底差距有多大?(组图)

发布者: admin| 来自: 观察者网

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这其中,自然指数是近年来各项指标中颇受关注的一项,其排名根据由学者团体选出的、非常有代表性的145本各领域(涵盖物理、化学、生物、医学及前沿跨学科)的学术杂志在所选择的窗口期(一般一年为限)发表的论文数量、论文作者隶属机构的所属国家或地区占比进行矫正。

举例来说,假设上述杂志中发表的某篇论文,共有五位作者,一位隶属美国机构,另外四位隶属中国,则美国机构计为0.2,中国机构记为0.8。

按照这个方法统计,中国大陆及港澳(自然指数在统计计算中将台湾省单列)在2023年度发表的145本杂志中(2024年版的指数),取得的份额数量超过美国,首次排名世界第一(见表1),比2022年增长了13.6%。

排名第三的是德国,但所占份额与美国一样均有下降。排名前十的国家或地区,另外一个份额上升的国家或地区是印度,排名高于总人口不足九百万的瑞士。




表格1:2024自然指数国家排名(按2023年论文份额排名)

如果依照该指数对学术机构进行排名(见表2),排名前十的机构分属中国、美国、德国和法国。排名第一的中国科学院和第二的哈佛大学,都是断崖式地领先其后的学术机构。而中国表现最好的两所大学,分别是与中科院关系紧密的中国科学院大学和中国科学技术大学。其后的中国大学包括北京大学、南京大学、浙江大学和清华大学,彼此差距非常小。




表格2:2024自然指数机构排名(按2023年论文份额排名)

在自然指数的国家排名中首次拔得头筹,是可喜可贺的事情,这显示中国已经逐渐成为新的国际科技创新中心的一极。当然,评价科研产出,自然指数排名只是其中一项参考,除此之外,Clarivate(科睿唯安)推出的高被引学者排名(Highly cited researchers)也是学术界非常关注的统计排名。

此项统计方式不关注论文发表的期刊档次(类似于“英雄不问出处”的逻辑),而是关注论文作者即推动学科发展的具体的人——该方法通过追踪并统计特定年限中获得大量引用的论文作者,找出全球真正意义上千里挑一的高被引作者(这些人往往是对于学科发展具有引领性的人物,科睿唯安基于该排名每年会开展对新的诺贝尔奖获得者的预测),汇总各作者的所属机构和国家或地区进行排名。

在最新的2023年度高被引学者人数统计排名中,美国依然断崖式地领先其他国家或地区(见表3),高被引学者人数比第二名的中国大陆的两倍还多,但中国大陆也断崖式地领先其他国家或地区。值得注意的是单列的香港地区,世界排名高于第十的意大利,高被引学者人数达到了中国大陆地区的十分之一。




表格3:2023年全球千分之一的高被引学者人数国家或地区排名

在科睿唯安的高被引学者机构排名的榜单中(表格4),与自然指数类似的是,中国科学院也排名世界第一,领先于第二名的美国哈佛大学。但与自然指数大幅领先不同的是,中国科学院在高被引学者总人数的领先优势相对较弱。

这种差异性也体现在进入前十榜单的中国机构总数。例如在自然指数的前十机构榜单中,中国大陆地区十中有七,但在高被引学者总人数排名中,除去第一的中国科学院,能够进入该榜单的前十中国科研机构只剩清华大学。

结合表3中表现抢眼的香港地区,在香港八所高校年度总预算尚不及大陆地区清华大学一家的情况下(香港八校总预算在两百亿港币的规模,而清华大学的年度预算就达到了近四百亿人民币的规模,和哈佛大学相当),香港地区拥有120名高被引学者,大幅领先于清华大学的78名。此外,作为对比,中国科学院仅科学技术一项的年预算总额,就达到了超过一千亿人民币的规模。从产出投入比的角度来看,中国大陆地区的顶尖科研机构尚有更大的进步空间。




表格4:2023年全球千分之一的高引用学者人数机构排名

当然,综合评价一个国家的科技创新能力,也不能单看科研机构的情况,企业的研发投入也是非常重要的参考指标。

这里我援引美国非盈利性公共政策智库信息技术与创新基金会(Information Technology and Innovation Foundation)于2023年7月公布的报告《创新之战:中国如何在企业研发上取得对美优势》(“Innovation Wars: How China Is Gaining on the United States in Corporate R&D”)。该报告考虑了企业规模大小的差异以及中国企业劳动者相对低的工资收入水平,采用了根据欧盟统计的全球2500强企业研发投入数据,依照规模大小和工资水平矫正的归一化后的行业集中度参数,对比中国和美国在九个不同工业领域的企业研发投入,得到表5(原报告表2):




应该说,中国企业在软件和计算服务、药物和生物技术的研发投入相对少于美国,是符合我个人认知预期的。在国防工业上,美国投入远大于中国也不奇怪,这从两国国防开支占GDP的比值,也很容易得出类似结论。不过从产出来看,近些年我国国防科技突破很快,航天领域从实际表现(包括空间站建设、探月工程等方面的进展)上来看也明显领先于美国,因此这方面中国的经费投入相对较少显然没有限制我国持续进步。

近些年,我国企业加大了对半导体类的电子和电气设备的投入,相信未来若干年我们还会看到更大的进步。在汽车和配件领域,中国企业的投入已经超过美国,尤其是电动汽车领域,相信中国相对美国进一步扩大领先优势完全不是问题。在非传统能源方面,中国相对美国的领先优势应该不会是纸面上的1.2倍(0.6/0.5)。

工业领域方面,我国的主要劣势应该还是集中于软件、半导体技术和生物医药。在工业软件方面,我国还需要依靠持续长期的投入来逐渐追赶差距。在我个人更熟悉的光物理领域(尽管我已经不从事相关研究工作),我了解到长春光机所也推出了我国自主研发的通用光学设计分析系列软件——长光杂散辐射分析软件V1.0正式版,解决了国产光学设计软件有无的问题。因此我有信心,我国会在更多的细分工业领域逐步实现国产替代。半导体技术方面是我国重点投入的领域,我个人对此了解相对更有限,就不多说了,但整体上我看好国内的发展。

对于生物医药、生物和医学技术领域,我国相对竞争力较弱,在科学研究领域其实也是比较明显的。美国在这方面的领先优势,从美国国立卫生研究院仅凭这个相关方向就能够进入高被引学者人数全球前四,就可见端倪。

关于中美两国的科技竞争,一个颇受大家关注的热点领域就是人工智能了。在这方面,我援引中国科学院院刊最近发表的针对两国头部企业的一项比较研究《中美两国人工智能头部企业研发和创新的比较分析与启示》,来分析下中美两国的差距。

在专利方面,该研究收集了截止至2023年4月4日,在过去5年内两国头部企业获得授权的人工智能国际发明专利,基于专利总数、专利被引证的总次数、专利被转化的总次数、专利的海外同族专利总数和专利的权利要求总数五个指标进行综合评价(见下表6)。

从表6可以看出,中国对比美国头部企业在人工智能国际发明专利方面,除去断崖式领先的IBM,单纯从数量上来说并无明显劣势,但在专利要求总数上,尤其是专利平均被引证次数以及专利转化次数上存在劣势。该研究还对比了两国头部企业学术论文发表的相关情况(总体而言,在国际学术论文发表上,中国相对美国的头部企业也处于劣势),并分析了企业合作高校或科研机构的对比情况。考虑到对于企业技术研发而言,专利技术优先次序高于学术论文,这里就不一一贴出,感兴趣的可以自行点击给出的链接查阅(文章为开放获取)。

我个人认为,这项中美人工智能企业技术实力对比研究存在一个瑕疵,即忽略了产品本身。就企业而言,技术研发的目的是为了提供有竞争力的产品或者服务,申请专利授权的目的也是为了保护自身的产品或服务中所涉及的知识产权。尽管专利评价当中涉及所谓的专利转化的内容,但转化次数这种评价指标依然显得十分抽象。

作为对比,百度旗下的萝卜快跑已经在多个城市开始了自动驾驶出行服务的商业化运营。而美国乃至其他任何国家,尚无提供同类型商业化运营的人工智能产品问世。与之类似的,是波士顿动力开发的大狗机器人商业化一直不成功,而宇树科技的机器狗Unitree Go2在我国已经被纳入军备采购,在中柬2024联合军演中背着枪进行冲锋射击了。因此,我个人认为中国科学院院刊所发表的这篇对比研究论文,恐怕很难给公众展示真实反映两国企业技术实力对比的整体形态。




表6:中国和美国前十大人工智能企业获得授权的专利情况

最后,我打算稍微展开一点,简单讨论一下我国目前科研体制存在的问题。

从自然指数为代表的高影响因子杂志所代表的科研实力来看,我国已经具备跟美国直接竞争领头羊地位的能力,但从全球高被引学者人数的角度,我们的落后还比较明显。我个人认为,这和我国科研体制鼓励以杂志影响因子作为评价标准关系密切。这一点我在疫情期间回国从事学术工作的两年当中,也有直观的感受。

尽管破“五唯”(唯论文、唯帽子、唯职称、唯学历、唯奖项)的讲法听得很多,但实际操作中,论文发表所在杂志的影响因子是评职称、人才级别(所谓“帽子”)和奖项的基础。至于博士学历,几乎算是默认条件,至少对于新晋实验室负责人而言都一样,影响很小。

论文是否发表在高影响因子杂志上,以及这样的论文数量,是所有评价标准的重中之重。因此,选择去开拓荒野,走没人走过的路,做冷门研究是风险极大的,只有极少已经获得充裕的资源、功成名就的人才敢这样选择,无名小辈根本不敢,几乎想都不会想去尝试。但要改变这个现状极难,原因也很简单——如果你连在高影响因子的杂志上发表论文都做不到,谁能相信你能开拓一个新的、有价值的领域,引领全世界的学者跟在你屁股后面做研究呢?

我能想到的有助于打破这个局面的方式,是包括在资助申请时,偏向那些做出类似水平的工作,但明显掌握资源更差更少的人。比如A把论文发在高影响因子的杂志上,B也做到了,但B是在更不出名的小单位,职称更低,经费更少,缺少帮手和有名的合作者这样的条件下做到的,在A和B写了相似的课题经费申请书的情况下,评审人选择优先资助B而不是A。

而对于那些就职于知名度更高,有着更鲜亮名头的科研机构的学者,应该激励他们进入无人区,去解决更困难、挑战更大的问题——比方说武汉物理与数学研究所的周欣,花费10年解决传统核磁没法对肺部成像这类的问题(CT能对肺成像,但因为电离辐射存在一定的诱导癌症的风险),而不是把他们也吸引到但凡给钱给资源谁都能做得了,以至于需要拼人力多寡和速度就能发表高影响因子杂志的论文这条赛道上。但这意味着要打破现有的学术团体利益分配格局,谈何容易?

此外,眼下国内学术界还普遍存在论文署名混乱的现象,包括但不限于因为各种利益交换,把没有做出任何实际贡献的人列为作者甚至重要作者;把应该提供研究指导,但没有付出实际劳动的导师列为一作,而把实际付出最多劳动的学生放在二作或者共同一作位置上等等情况。这样的操作不利于形成良好的学术氛围,也不利于激励年轻人去挑战难题,反而容易让年轻人树立起科研工作不过是追逐个人利益工具的不良认识。

当然,即便不做任何改革,我个人认为,以中国现在的人才供给优势和奋斗精神,中国依然可以做到在引领性的各个领域研究取得更大的进步,逐渐成为世界无可争议的创新领头羊。是否对评价标准做出改革,更多的差异恐怕只存在于所需的时间和效费比上。
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