2022年，人工智能带给人类更多惊喜******
视觉中国供图
在世界人工智能大会上，用户输入文字，AI就能根据语意进行绘画创作。视觉中国供图
在国内首个乘用车无人化运营试点北京经济技术开发区，一辆“主驾无人、副驾驶配备安全员”的无人驾驶车在行驶中。新华社记者彭子洋摄
即将过去的2022年，对于人工智能来说是值得铭记的一年。大批人工智能相关应用走出实验室，向着大范围落地实践不断迈进。AI“黑科技”加持下的北京冬奥会异彩纷呈；无人驾驶开启多城试点，未来交通更进一步；AI绘画以假乱真令人着迷，艺术创作或许不再是人类专属……
无论是底层技术不断突破，还是各类应用百花齐放，在过去的一年，人工智能向我们展示了它的无限可能。我们相信这只是人工智能的冰山一角，未来它还有更多潜力等待我们去挖掘。
随着技术的不断成熟，落地应用不断创新，人工智能或将真正改变你我的生活。
AI“黑科技”照亮北京冬奥会
助力天气预报、比赛转播和手语播报等
2月4日，全球瞩目的2022年北京冬奥会正式拉开帷幕。人工智能等技术的应用为本届冬奥会增添了别样的“科技之美”。
在此次冬奥会上，由中国科学院院士、北京大学副校长、北京大学重庆大数据研究院首席科学家张平文领衔研制的人工智能MOML算法赋能天气预报模型，使冬奥会天气预报更加精准。人工智能算法在融合、处理信息中的先天优势，使其在一定程度上可以代替预报员在会商中进行信息整合、分析，通过数据挖掘与学习，将预报员的经验内化在算法中，在提高天气预报效率的同时，也进一步提高了预报的准确率。
在本届冬奥会自由式滑雪女子大跳台决赛中，中国选手谷爱凌以“逆天”的精彩表现获得个人首金。在比赛转播过程中，百度智能云通过“3D+AI”技术打造出的“同场竞技”系统，将单人比赛项目变成“多人比赛”，实现冠、亚军比赛画面的三维恢复和虚拟叠加，方便观众看到不同选手的实时动作；同时，通过技术手段对运动员动作进行量化分析，将滑行速度、腾空高度、落地远度、旋转角度等一系列运动数据与原始画面叠加起来，使观众可以更直观地从流畅性、完成度、难度、多样性和美观度等角度看懂选手之间的技术动作差异。
在北京冬奥会开幕的同一天，央视新闻AI手语主播也正式上岗，她在冬奥会新闻播报、赛事直播和现场采访中，为听障人士送上了实时手语翻译服务。凭借精确的手语翻译引擎，该AI手语主播可懂度达85%以上，可将冰雪赛事的文字及音视频内容，快速精准地转化为手语。
腾讯“混元”AI大模型登顶VCR榜单
展现了其在多模态理解领域的强大实力
5月31日，腾讯“混元”AI大模型在多模态理解领域国际权威榜单VCR（Visual Commonsense Reasoning，视觉常识推理）中登顶，两个单项成绩和总成绩均位列第一。这是继在跨模态检索领域大满贯、CLUE自然语言理解分类榜及CLUE总榜登顶后，“混元”AI大模型的又一重大突破，展现了其在多模态理解领域的强大实力。
与跨模态理解任务不同的是，多模态理解任务要求计算机除了能够做到识别层次的感知（如分类检测等），还需要达到认知层次的感知（如判断意图、逻辑推理等）。
此次登顶VCR榜首的“混元”AI大模型由腾讯广告多媒体AI团队自主研发，同时借助腾讯太极机器学习平台的图形处理器算力和训练加速框架，在预训练任务、训练方式上进行了诸多创新改进和设计，有效提升了模型性能。
截至目前，“混元”AI大模型在MSR-VTT、MSVD、CLUE、VCR等多个领域的AI权威榜单中取得了第一名的成绩，并刷新多项行业历史纪录。这意味着，“混元”在自然语言理解、多模态理解、跨模态理解等领域的技术实力已得到验证。
谷歌工程师闹乌龙，称AI存在意识
人工智能所谓的“人格”更多只是模仿人类罢了
谷歌AI工程师闹乌龙，称LaMDA语言模型有意识，引发业界对“AI是否拥有自主意识”的讨论。
今年6月，谷歌公司AI工程师莱莫因认为对话应用语言模型LaMDA具有了“自主意识”，并对此出具了长达21页的证据。莱莫因认为LaMDA具有意识的原因有三：一是LaMDA以前所未有的方式高效、创造性地使用语言；二是它以与人类相似的方式分享感觉；三是它会表达内省和想象——既会担忧未来，也会追忆过去。
LaMDA是谷歌在2021年开发者大会上公布的大型自然语言对话模型，它可以模拟任何带有知识属性的实体，通过“拟人”的方式，在与人类亲切自然的对话中为用户答疑解惑，传递更多知识。
莱莫因的观点和证据引起了业内的广泛关注。不久后，谷歌发表声明称，莱莫因违反了“就业和数据安全政策”，将其解雇。谷歌表示，经过广泛地审查，他们发现莱莫因关于LaMDA是有生命的说法是完全没有根据的。
专家普遍认为，当下人工智能具有的所谓“人格”，更多只是模仿人类的语言风格，有自我意识、有感知能力的AI应该具备能动性，并具有独特的视角看待人和事，但目前AI还只是人们设计的一个计算机系统，作为工具来做一些特定之事。
全球首个图、文、音三模态大模型诞生
“紫东太初”实现“以图生音”和“以音生图”
9月1日，在上海举办的2022世界人工智能大会上，由武汉人工智能研究院、中国科学院自动化研究所和华为技术有限公司联合研发的“紫东太初”多模态大模型项目获得了此次大会的最高奖项。“紫东太初”是全球首个图、文、音三模态大模型，开创性地实现了图像、文本、语音三模态数据间的“统一表示”与“相互生成”，实现了“以图生音”和“以音生图”，理解和生成能力更接近人类，为打造多模态人工智能行业应用提供创新基础，向通用人工智能迈出了重要一步。
“紫东太初”三模态间的相互转换和生成，其核心原理是视觉、文本、语音不同模态通过各自编码器映射到统一语义空间，然后通过多头自注意力机制学习模态之间的语义关联以及特征对齐，形成多模态统一知识表示；之后，再利用编码后的多模态特征，通过解码器分别生成文本、图像和语音。
“紫东太初”凭借四大突破，有效助力以多模态认知为核心的通用人工智能发展。一是首次提出多层次、多任务跨模态自监督学习框架，支持从词条级走向模态级、样本级的三级预训练自监督学习方式；二是首次完成弱关联多模态数据语义统一表示，减少数据收集与清洗代价；三是首次实现多模态理解与生成任务的统一建模，支持跨模态检索、多模态分类、语音识别、图像生成等理解与生成任务；四是首次实现无监督超越有监督方法，基于5%—10%的数据标注，实现100%的有监督学习效果。
AI打破矩阵乘法计算速度纪录
解决了50年来数学领域一个悬而未决的问题
10月，英国《自然》杂志封面以“矩阵游戏”为题，发表了人工智能公司“深度思维”团队的最新发现：AI可以解决矩阵乘法问题。这款名为“AlphaTensor”的AI系统能自行发现新算法，从而解决了50年来数学领域一个悬而未决的问题——找到两个矩阵相乘最快的方法。这是第一个可为矩阵乘法等基本任务发现新颖、高效且正确算法的AI系统。
数学在计算机编程中经常出现，通常作为描述和操纵现实世界现象表示的一种手段。例如，它可用于表示计算机屏幕上的像素、天气状况或人工网络中的节点。在这种情况下，使用数学的主要方式之一，就是对矩阵进行计算。矩阵越大，工作量也越大，计算机科学家开始花费大量时间和精力开发更加有效的算法来完成相关工作。
在此次最新成果中，“深度思维”团队研究人员探究了是否有可能使用基于强化学习的AI系统来创建新算法，从而使计算步骤比现有算法更少。
为了找到答案，他们从游戏系统中寻找灵感。在构建了一些初步系统之后，研究团队将重点转向了树搜索，这是系统在特定情况下查看各种方案的一种方法。
接下来，研究人员将允许系统创建自己的算法，进一步提高效率。他们发现，在许多情况下，系统选择的算法比人类创建的算法更好。“深度思维”团队希望，未来AI能更多地用来帮助攻克数学和科学领域的一些重要的难题。
2022中国人工智能创新发展指数公布
全面反映我国人工智能发展态势
11月18日，第五届世界声博会暨2022科大讯飞全球1024开发者节开幕式上，中国电子信息产业发展研究院（又称赛迪研究院）发布了2022中国人工智能创新发展指数（合肥指数）。
这是国内首个以地区冠名的全国性人工智能专题研究成果，旨在全面系统地反映我国人工智能的发展态势。中国电子信息产业发展研究院从发展环境、创新能力、基础配套、资本投入和产业实力5个维度，构建了中国人工智能创新发展指数，也就是“合肥指数”的评价体系。
近年来，我国人工智能步入与经济深度融合应用新阶段，智能化转型全面推进，人工智能产业在全球的影响力不断增强。2021年，我国人工智能的研发强度为19.4%，从业人数增加到31万人，占全球比重的5.3%。2017年至2021年，我国人工智能产业规模增长了2.6倍，占全球比重提升到16.8%。专利申请量占全球比重持续扩大，从2012年的13%增长到2021年的70.9%。创新能力上，我国人工智能研发投入力度不断加大，从业人数不断增加。
从总体指数来看，北京、广东和上海处于人工智能领域的领跑地位，安徽则紧随其后，排在全国的第6位。合肥已经成为人工智能领域、科技创新与产业发展最活跃的城市之一。
ESMFold预测六亿多种蛋白质结构
预测速度比“阿尔法折叠”快60倍
英国“深度思维”公司8月曾宣布，其开发的人工智能程序“阿尔法折叠”已预测出约100万个物种的超过2亿种蛋白质结构，几乎涵盖了科学界已编录的每一种蛋白质结构。但就在今年11月，元宇宙平台公司（Meta）研究人员利用人工智能模型ESMFold预测了来自细菌、病毒和其他尚未被表征微生物的6亿多种蛋白质结构。
在此次最新研究中，研究团队利用大型语言模型来预测这些蛋白质结构。据悉，语言模型通常需要大量文本进行训练，为将这一模型应用于蛋白质结构预测，研究团队利用已知的蛋白质序列来训练它，这些已知的蛋白质可由20个不同氨基酸组成的链来表达，每个氨基酸由一个字母表示。然后，ESMFold学会了用模糊的氨基酸比例“自动完成”蛋白质结构预测。
该团队负责人亚历山大·里维斯表示，这些训练让ESMFold对包含蛋白质形状信息的蛋白质序列有了直观了解。而且，与“阿尔法折叠”一样，这一模型能将这些了解到的信息与已知蛋白质结构和序列之间的关系信息结合，生成预测结构。
团队指出，ESMFold的预测虽然不像“阿尔法折叠”那么准确，但在预测速度上要快60倍，这意味着它可将结构预测数据库扩展到更大。
首创蛋白质动态结构AI建模方法
对理解生命过程、研发新型药物有着重要意义
12月8日，西湖大学公布了该校人工智能讲席教授李子青团队联合厦门大学、杭州德睿智药科技有限公司首创研发的能够刻画蛋白质构象变化与亲和力预测的AI模型——ProtMD。这是第一个尝试解析蛋白质动态构象的人工智能模型，可辅助药物化学专家更加精准地筛选出高活性小分子，从而加速临床前药物研发。
此前谷歌旗下公司研发的“阿尔法折叠2”能够利用人工智能准确预测蛋白质的三维结构，对结构生物学、药物设计乃至整个科学界都产生了巨大影响。但“阿尔法折叠2”只能预测蛋白质在一个瞬间的静态结构，尚未能解决蛋白质结构动态变化的预测。李子青团队此次开发的AI模型，在给定药物分子和靶点蛋白的情况下，可预测药物分子与生物体内靶点蛋白质结合（柔性对接）后蛋白质结构的变化过程，推断药物与靶标蛋白结合的稳定性，预测药物功能，从而提升AI药物设计的精度和效率。
李子青表示，预测蛋白质结构的动态变化对理解生命过程、研发新型药物都有着十分重要的意义。尤其在AI药物设计中，通过对药物分子与靶点蛋白结合后的动态结构变化进行预测，评估药物—靶点结合亲和力和药物效果，是提高AI药物筛选准确性和效能的重要思路。
多城市推动自动驾驶行业发展
我国自动驾驶行业正式向L3级迈进
2022年是自动驾驶行业具有里程碑意义的一年，有关政策密集出台，相关应用从研发测试走向大规模商业化试点。当前，全国近30个城市已累计为80余家企业发放了超过1000张道路测试牌照，允许高等级智能网联汽车在特定场景、特殊区域内开展规模化载人载物测试示范。越来越多的城市正在推进更高等级的自动驾驶商业化。
今年8月1日，《深圳经济特区智能网联汽车管理条例》开始实行，该条例提出L3级自动驾驶在行政区全域开放道路测试、示范应用，探索开展商业化运营试点，标志着我国自动驾驶行业正式向L3级迈进。
此后，重庆、武汉等地政府部门也先后发布了自动驾驶全无人商业化试点政策，并向百度发放全国首批无人化示范运营资格，允许车内无安全员的自动驾驶车辆在社会道路上开展商业化服务。
此外，为推动智能网联汽车产业健康有序发展，工业和信息化部会同公安部还组织起草了《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知（征求意见稿）》，拟遴选符合条件的道路机动车辆生产企业和具备量产条件的搭载自动驾驶功能的智能网联汽车产品，开展准入试点；对通过准入试点的智能网联汽车产品，在试点城市的限定公共道路区域内开展上路通行试点。
AI绘画火了，AIGC元年开启
未来预计能够产生万亿级经济价值
今年8月，在美国科罗拉多州举办的新兴数字艺术家竞赛中，参赛者杰森·艾伦提交的AIGC绘画作品——《太空歌剧院》，获得了此次比赛“数字艺术/数字修饰照片”类别一等奖。没有绘画基础的杰森·艾伦借用了一款名叫Midjourney的AI绘图工具，通过一个类似“文字游戏”的过程，输入题材、光线、场景、角度、氛围等有关画面效果的关键词后，得到了初始作品，并在反复调整和修改后最终完成了这组“太空歌剧院”数字艺术作品。
这一年，AI绘画小程序、网站等开始迅猛增长，而美图秀秀、抖音等软件也加入了AI画图功能。抖音平台数据显示，截至12月6日，已有超2428.4万人使用该特效，迅速飙升至特效潮流榜第一位。AI绘画的百度指数也从日均两三千上升到日均3万，火爆程度可见一斑。
AI绘画的火爆也让AIGC这一概念逐渐进入大众视野。
所谓AIGC（AI Generated Content），即基于人工智能技术自动生成内容的新型生产范式。其技术主要涉及两个方面：自然语言处理（NLP）和AIGC生成算法。其中，自然语言处理是实现人与计算机之间通过自然语言进行交互的手段。
最初，AIGC可生成的内容形式以文字为主，经过2022年指数级的发展，目前AIGC技术可生成的内容形式已经拓展到了包括文字、图像、视频、语音、代码、机器人动作等多种内容形式，2022年也因此被称为“AIGC元年”。生成式AI让机器开始大规模涉足知识类和创造性工作，未来预计能够产生数万亿美元的经济价值。（科技日报实习记者 都芃）
强化企业科技创新主体地位（认真学习宣传贯彻党的二十大精神）******
习近平总书记在党的二十大报告中指出：“加强企业主导的产学研深度融合，强化目标导向，提高科技成果转化和产业化水平。强化企业科技创新主体地位，发挥科技型骨干企业引领支撑作用，营造有利于科技型中小微企业成长的良好环境，推动创新链产业链资金链人才链深度融合。”这些重要论述，明确了强化企业科技创新主体地位的战略意义，深化了对创新发展规律的认识，完善了创新驱动发展战略体系布局，为新时代新征程更好发挥企业创新主力军作用指明了方向，我们要深入学习、深刻领会、全面贯彻。
充分认识强化企业科技创新主体地位的重大意义
（一）强化企业科技创新主体地位是实现高质量发展的内在要求。实现高质量发展，要牢牢把握创新第一动力，大力实施创新驱动发展战略，将关键核心技术掌握在自己手里，推动科技创新转化为现实生产力。企业是市场主体和经济社会发展的重要力量，企业创新已经成为我国科技创新事业的重要策源地，为国民经济发展、社会进步、国家安全和人民生活质量改善作出了重大贡献。要充分发挥科技创新在高质量发展中的引领作用，不断强化企业科技创新主体地位，持续提升企业创新能力，支撑发展方式从规模速度型向质量效益型转变，塑造发展新动能新优势。
（二）强化企业科技创新主体地位是构建新发展格局的迫切需要。构建新发展格局，要紧紧扭住创新这个牵动经济社会发展全局的“牛鼻子”，把握新一轮科技革命和产业变革的历史机遇，抢收新科技浪潮的“科技红利”。强化企业科技创新主体地位，提升企业创新能力，是提高产业链供应链现代化水平的需要，也是畅通国内国际双循环的需要。只有不断强化企业科技创新主体地位，才能增强工业体系和产业体系的活力和竞争力，不断催生新市场和新需求，培育形成完整内需体系，加快构建新发展格局。
（三）强化企业科技创新主体地位是提升国家创新体系整体效能的关键所在。提升国家创新体系整体效能，要始终坚持创新在现代化建设全局中的核心地位，把科技自立自强作为国家发展的战略支撑。企业在国家科技创新体系中占有十分重要的地位，加强企业主导的产学研深度融合，有利于加快科技成果向现实生产力转化，提升产业化水平，发挥创新要素集聚效应，构建协同高效创新体系。要完善科技创新体制机制，强化企业科技创新主体地位，优化创新布局，推动创新链产业链资金链人才链深度融合，更好把科技力量转化为产业竞争优势，提升国家创新体系整体效能。
准确把握强化企业科技创新主体地位的主要任务
企业是一大最活跃的创新力量，强化企业科技创新主体地位，关键在于实现创新体系协同高效、科技经济深度融合、创新生态优化完善，建设创新引领的现代产业体系。
（一）构建企业主导的产学研深度融合创新体系。深化科技体制改革，培育产学研深度融合的创新体系，解决好“由谁来创新”“动力在哪里”“成果如何用”等问题，促进创新主体充满活力、创新链条有机衔接、创新效率大幅提高。支持企业联合高校、科研院所等组建创新联合体，加快科技成果向现实生产力转化，打通从科技强到产业强、经济强、国家强的通道。打造关键技术自主创新的“核心圈”，构筑技术和产业的“朋友圈”，形成带动广泛的“辐射圈”，推动重点产业进入全球价值链中高端。
（二）塑造大中小微科技企业协同高效的创新格局。着力提升企业自主创新能力，全面建设创新型企业。科技型骨干企业要发挥引领支撑作用，更好履行高水平科技自立自强的使命担当，主动承担国家重大科技任务和关键核心技术攻关，加快建设世界一流企业。推动大企业积极开放供应链，以大企业为龙头，结合中小微企业的创新灵活性，形成协同、高效、融合、顺畅的创新生态。培育企业创新平台和基地，整合集聚优势资源，促进产业链上中下游企业合作对接。为中小企业发展营造良好环境，加大对中小企业支持力度，坚定企业发展信心，着力在推动企业创新上下功夫，激发涌现更多聚焦主业、精耕细作的专精特新中小企业。
（三）推动创新链产业链资金链人才链深度融合。强化企业创新资源要素集聚能力，促进各类创新要素向企业集聚，发挥市场在资源配置中的决定性作用，推动创新资源在更大范围内流动，营造充分释放企业创新活力的良好环境。坚持以科技自立自强为引领打造创新链，以提升韧性和竞争力为重点巩固产业链，以金融为纽带优化资金链，以人才队伍建设为抓手提升人才链。加快推动产业链完善升级，做好关键领域的固链、强链、补链、控链和融链，引领全链贯通和全要素融合创新，实现产业链供应链的稳定和自主可控。
强化企业科技创新主体地位的关键举措
党的二十大报告对强化企业科技创新主体地位作出全面部署，我们要坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，按照以习近平同志为核心的党中央的决策部署，面向世界科技前沿、面向经济主战场、面向国家重大需求、面向人民生命健康，重点围绕以下几个方面抓好贯彻落实。
（一）推动科技企业融通创新，全面提升创新链产业链水平。充分发挥企业市场主体和产业主体作用，强化企业科技创新主体地位，明确科技型骨干企业的主导地位，推动大中小微企业发挥能动作用，融通创新链产业链，全面提升创新链产业链水平。一是发挥科技型骨干企业引领支撑作用。科技型骨干企业要健全科技与战略管理职能，加强重大创新成果产出、行业共性技术研究、高端人才队伍建设等，成为原创技术策源地。聚焦产业重点领域、关键核心技术以及全链贯通、全要素融合的系统性创新和集成性创新，将知识创新与技术创新深度耦合，实现体系性突破。引导科技型骨干企业建设高水平研发机构和平台，超前布局产业前沿技术和颠覆性技术。开展前瞻性、储备性基础研究，以基础研究推动应用研究，在解决重大工程科技应用问题中总结归纳科学原理，以应用研究倒逼基础研究。推动科技型骨干企业向高校、科研院所以及中小微企业开放创新资源、提供技术牵引和转化支持，构建创新协同、产能共享、供应链互通的新型产业创新生态。二是推动科技型中小微企业成为创新重要生力军。要加强对科技型中小微企业创新的支持，加大科技项目、人才计划等开放力度，着力提高对科技型中小微企业赋能活动针对性、政策扶持精准性，健全准入规则和退出机制，积极培育新技术、新模式、新业态。科技型中小微企业要瞄准所属细分领域加大创新投入，掌握更多具有自主知识产权的重要技术，努力成为专精特新的创新主体，实现创新创富。三是推动产业链上中下游、大中小微企业融通创新。聚焦国家重大战略领域，大力推进服务型共性技术平台建设，增强对企业的服务支撑能力。培育大中小微企业融通创新平台和基地，促进产业链上中下游对接和大中小微企业之间的业务协作、资源共享和系统集成，形成良好的产业链知识技术流动机制。创新科技成果转移转化机制，推动各类科技成果转化项目库向企业开放，加快科技成果在企业转化和产业化。
（二）以企业为主导，打造产学研深度融合的创新体系。以企业为核心构建科技和产业之间互融互通的桥梁纽带，形成以企业为主体、市场为导向、产学研深度融合的创新体系。一是发挥企业产学研主导作用。促进科技成果更好由企业使用，逐步形成领军企业牵头、高校和科研院所协同推进的新局面。进一步强化企业作为出题人、主答题人和阅卷人的地位，推动更多任务由企业提出、企业成为研发主体。完善高校、科研院所与企业的协作机制，鼓励企业与高校、科研院所建立多形式合作关系，全面提升产学研协同创新效率，引导产学研等多方主体的协同联动和科研成果的贯通式转化。二是支持企业牵头组建创新联合体。立足社会主义市场经济条件下的新型举国体制，发挥集中力量办大事的制度优势，支持企业牵头组建创新联合体，承担国家重大技术攻关任务。围绕事关国家安全、产业核心竞争力、民生福祉的重大战略任务，持续推进科技项目的“揭榜挂帅”“赛马制”，鼓励更多企业牵头和参与创新活动。推动企业牵头或参与国家实验室、国家技术创新中心、国家工程中心等国家级创新平台建设。三是引导建立产学研深度融合的利益分配和风险控制机制。完善的利益分配和风险控制机制是实现产学研深度融合行稳致远的有力保障。要加快扭转我国高校、科研院所科技成果转化渠道不畅、转化动力不足、转化机制不健全、高质量专利数量不够多的现状。兼顾企业、高校和科研院所的利益诉求，充分考虑创新的贡献率，明确界定企业、高校和科研院所的责、权、利，探索通过成果权益分享等方式合理分配创新成果。建立健全风险控制机制，完善风险评估体系和风险共担机制，拓展多元化的投资主体和风险资金，有效应对成果转化风险、创新失败风险，提升创新容错率。
（三）加大财政金融支持力度，整体提升企业创新投入强度。构建以财政投入为引导、企业投入为主体、金融机构为支撑、社会资本为补充的多元化科技投入体系，整体提升企业创新投入强度。一是扩大税收优惠和财政补贴规模与水平。通过税收优惠、财政资金支持等方式组合，优化政府资金投入结构，建立多层次支持体系。在创新准备环节和研发环节增加或强化专门针对企业的税收优惠政策，引导税收优惠政策适当前移，推动普惠性政策“应享尽享”。细化财政补贴制度，对企业创新进行分环节分阶段补贴，重点加大初创环节补贴力度，培育扶持一批具有创新前景和商业潜力的科技企业。二是优化金融保障体系。进一步完善政策工具箱，货币政策工具定向支持科技创新，优化金融体系风险监管追责机制以及考核体系，提高科技金融风险容忍度。引导金融机构加大对企业创新的支持，探索利用数字技术为企业增信，解决科技型中小微企业融资难的问题。拓展优化首台（套）重大技术装备、新材料首批次保险补偿和激励政策。三是畅通科技企业市场融资渠道。完善多层次资本市场，促进科技企业全生命周期融资链衔接。持续推动创业板、科创板、区域性股权市场的制度创新，完善股权融资的资本市场体系。促进创业投资发展，鼓励更多社会资本参与，支持引导投资机构聚焦科技企业开展业务。支持科技企业通过债券市场融资，满足科技企业多样化融资需求。
（四）进一步优化政策与环境，促进各类创新人才向企业集聚。营造企业创新人才良好发展环境，畅通人才流通渠道，提升企业的吸引力、凝聚力和容纳力，促进创新人才向企业集聚。一是发挥企业家的重要作用。弘扬企业家精神，培养富有爱国情怀、勇于创新、诚信守法、承担社会责任、具有国际化视野的企业家。加强对企业家的战略引导和服务，支持企业家做创新发展的探索者、组织者、引领者，赋予企业家在重大科技创新项目立项、重大科技基础设施建设等决策方面的权利。鼓励企业家与科学家深度合作，加强技术经理人队伍建设，加快科技成果从实验室走向市场。二是推动企业培养一大批创新人才。鼓励企业、高校和科研院所成为应用型工程科技人才培养的共同体，围绕国家重大产业布局，加快推进产学研合作教育，大力培育工程技术人才、科学人才、引领人才。深化产教融合，完善校企联合培养机制，支持领军企业与高校联合办学育人，培养一大批卓越工程师和大国工匠。培养高素质技能人才，构建以企业为主体、各方面积极参与和支持的高技能人才培养体系。三是畅通创新人才流动渠道。破除人才流动中的体制壁垒和机制障碍，畅通科技人才在高校、科研院所与企业之间的流动渠道。推动人才跨领域、跨区域、跨部门一体化配置，促进城乡、区域、行业等之间人才顺畅流动，鼓励更多科技人才支持艰苦边远地区等地企业创新发展。搭建人才沟通交流平台，为高层次科技人才开设绿色通道，加速科技人才向企业集聚。
（五）营造良好企业创新生态，激发科技创新内生动力。加快建立协同创新机制，围绕产业链部署创新链，围绕创新链完善资金链，打造开放协同高效的创新环境。一是充分激发各类主体创新活力。进一步优化营商环境，深化科技领域“放管服”改革，赋予企业创新更大自主权。完善以创新能力、质量、实效、贡献为导向的企业科技评价体系，落实国有企业创新的考核、激励与容错机制，健全民营企业获得创新资源的公平性和便利性措施，形成“创新不问出身、英雄不论出处”的政策环境。优化评价、服务、支持、激励政策，赋予科研人员更大的人财物自主支配权。加强知识产权保护和核心技术人员权利保护力度，健全人力资本定价机制，完善知识产权、技术交易市场。大力弘扬科学家精神、工匠精神、企业家精神，培育科学精神、发展科学文化，塑造企业创新文化，营造尊重创新的社会氛围。二是统筹推进区域科技创新能力发展。优化全国范围内科技创新的空间布局，重点打造以北京、上海、粤港澳大湾区国际科技创新中心为代表的世界主要人才中心和创新高地，增强科技创新的国际集聚带动能力。地方政府立足当地产业优势，以领军企业为中心整合高校、科研院所等创新资源，承接以产业为导向的科技计划任务，建立特色化协同创新的产业链和产业集群。构建区域创新合作与交流平台，破除行政壁垒和垄断，加强各区域间交流合作，促进创新要素集聚水平的整体提升。三是提高企业创新国际化水平。鼓励企业主动融入全球科技创新网络，深度参与全球科技治理，积极参与“一带一路”科技创新合作，与沿线国家和地区共享科技成果和科技发展经验。促进企业利用好全球科技成果、智力资源和高端人才，鼓励国内国际双向有序流动。支持有条件的企业牵头成立产业创新领域的国际性科技组织，参与制定国际标准。鼓励外资企业设立研发中心和参与承担国家科技计划项目，吸引国际知名企业设立分支机构，推进开放型产业创新。(李晓红)
