当前，我国人工智能正处于从感知智能向认知智能转型突破的关键阶段。然而，传统的科研创新机制逐渐显现出对人才激励力度不足、研发灵活程度不高、市场适应能力不够等弊端，难以满足人工智能产业高速迭代和深度融合的产业发展诉求。近年来，推动新型研发机构健康有序发展，支持发展新型研究型大学、新型研发机构等新型创新主体等政策措施频出，国家重点支持新型研发机构建设，正是为了适应人工智能等新兴产业发展的需求，既着眼当下，也布局未来。
新型研发机构的创新推动作用不断显现
新型研发机构开始形成人工智能人才汇聚引力场。之江实验室、图灵人工智能研究院、北京智源人工智能研究院、上海人工智能研究院、鹏城实验室等新型研发机构加速发展，汇聚了一批高水平人工智能人才。之江实验室“层次高端、领域专精、梯队有序”的人才队伍建设初见成效，人才总规模达2300人，研究序列博士学历占比超过90%；图灵人工智能研究院则在引进高端人才的同时加强人才培育，联合多方产业实体共同研发《AIoT入门实践》等课程，实施校企联合培养、共建实践平台，探索政校企研协同育人新模式。
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新型研发机构逐渐成为连接人工智能科研与产业的桥梁纽带。人工智能技术产业化的过程需要训练数据、计算能力、基础框架、开发平台等多要素共同支持。然而，作为底层支撑的基础资源平台建设技术要求高，需要大量的专业人员和成本投入，中小型人工智能企业难以支撑起从0到1的资源体系建立，而龙头企业的核心资源开放性不够、企业之间的兼容性不强。人工智能基础能力建设逐渐成为了人工智能产业的空心地带，在一定程度上制约了产业高速发展。新型研发机构则在科研技术与产业之间担任起桥梁纽带，一方面集中高水平研发团队打造技术产业化平台，另一方面聚焦产业需求提供开放共享的底层支撑。
新型研发机构不断成为世界级人工智能领域科技成果诞生地。我国人工智能领域一流科学家汇聚于新型研发机构，共同奋战，不断孵化出世界级科技成果。新型研发机构的科研创新推动力不断展现，多省市开始聚焦打造科技策源地，加大了新型研发机构科研攻关的支持力度，旨在推动人工智能产业加快迭代升级。
“四新”机制助力人工智能领域全面发展
当前，应强化新型研发机构的“四新”机制特征，不断优化新型研发机构功能，推动人工智能产业创新升级。
强化多元化资本新模式，助力激活人工智能产业创新动能。科技研发离不开资本要素的支持，对于需要持续高投入的人工智能产业来说，类似政府划拨科研经费的传统方式缺少了资金灵活性，在民用研发领域，科研机构自身难以支撑起高强度投入。新型研发机构的资本新模式则是联合多方资本，实现政府、高校、企业三方共建、共创、共享的混合所有制事业单位。通过引入科技企业资本，聚焦企业痛点问题进行核心技术攻关。多方资本参与的研发方式可以使新型研发机构在政府、产业和学术间保持中立，做到学术资源和科研成果开放共享。
强化现代化管理新制度，助力发挥人工智能人才自驱潜能。新型研发机构的现代化管理正在打破传统唯论文导向的考核评价标准，逐步建立起风险承担和成果分享的激励机制。新型研发机构现代化管理制度是基于统一的愿景之上，自下而上地形成目标共识，以目标为导向，基于人与人之间的信任。在考核评判方面，新型研发机构避免非行业专业人员评审考核不熟悉的研究和工作，成立专业领域的科学家委员会，综合研究素质、学术影响力等因素对研究质量进行评价。在薪酬激励方面，新型研发机构采用市场化激励机制，在生活待遇上为人才提供落户、住房、子女教育、医疗服务等综合支持，解决青年科学家待遇偏低的问题，提供全面的基础保障，先安身立业，再潜心治学，有效激发人工智能人才的研发潜能。
强化市场化运营新理念，助力凝聚人工智能资源协力攻关。新型研发机构是从传统科研单位项目审批的运营模式走出来，通过探索国际化治理结构和市场化运营机制，实现高等院校、政府单位、科研院所、龙头企业多方主体的资源有机整合，促进产业链、创新链、资金链的“三链”协同发力。新型研发机构的新运营理念是要联合多方优势力量，构建产业链生态，发挥从探索研究到应用试点再到规模化生产的产业桥梁作用。人工智能产业具有极强的学科融合性，需要打破传统模式下不同领域研发主体的行业鸿沟，将不断分工细化的科研力量凝聚一起，形成兵团作战；建立一套从前沿捕捉到科研立项再到成果孵化的流程化体系，逐步积累新型研发机构的优秀经验，完善人工智能创新链条上的配套要素，坚持市场需求为导向，不以盈利为目的，但以创造价值为准则。
强化灵活化用人新机制，助力实现人工智能国家战略实施有效落地。新型研发机构不拘泥于人才所属关系等外在形式，而更加注重人才基于创新载体能够发挥的更大价值。灵活的用人机制成为新型研发机构的优势所在，新机制在给予科研人员自由的同时，更加注重与目标导向相结合。
进一步增强新型研发机构对人工智能产业的推动作用
加强人工智能新型研发机构顶层设计，明确创新方向。目前，涉及人工智能领域的新型研发机构形式多元，标准尚不统一，容易导致各地方新型研发机构建设质量参差不齐。应从顶层设计出发，明确新型研发机构的功能定位，针对科研型、产业型、平台型等不同类型的机构制定适应性强的支持政策。科研探索要聚焦革命性技术，打造下一代人工智能技术的理论基础；产业落地要做好技术稳定性、准确性的提升，面向人工智能领域市场需求解决行业痛点；充分发挥新型基础设施的赋能作用，筑建人工智能产业发展基础底座。新型研发机构以保持自身非盈利为科研属性，方向定位不能仅局限于盈利周期短、获利快的领域，更应高瞻远瞩，潜心攻关智能化核心技术。
加强新型研发机构多要素协同，加速人工智能领域创新孵化。依托新型研发机构创新载体，汇聚产业资本、创新企业、科研机构等多方主体，激发人工智能领域生态协同功能。建立规范标准的成果收益分配制度，平衡各方建设主体的诉求，实现资源共享、成果共创的良性生态循环。在资本孵化方面，鼓励多元化资本注入，从初期科研探索到后期产业应用，实现创新资本全过程介入，建立专业化分工的成果转化机制。积极推进科研合作生态建设，与人工智能领域内顶尖学术机构联合攻关研发，不断孵化世界级人工智能科研成果。
增强新型研究机构资金渠道的稳定性，构建人工智能创新生态。优化新型研发机构主体的资金流结构，构建良性的资金循环体系。稳固资本方投入、政府补助、科研经费申请等多资金供给渠道，探索人工智能技术开发、技术转让、专利授权、平台服务等多维度收入路径。从单纯的政府“输血”运营模式向产业“造血”的生态模式转变。以市场标准检验技术产业化项目，将新型研发机构打造成为人工智能核心技术的“供给站”，集中全国优质人工智能科研资源，全力攻克技术难题，实现人工智能产业化的市场输出，逐渐构建人工智能领域新型研发机构的创新生态。
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