CGI宏观视点 | 迎接科研工业化——从经济学视角读《科学：新黄金时代》
中金点睛 · 财经与投资
周子彭 2026-11-06 08:45 上海 以下文章来源于：中金研究院 中金研究院 中金研究院 (CICC Global Institute，缩写 CGI)作为中金公司一级部门，定位为新时代、新形势下的新型智库，服务于中国公共政策研究与决策，参与国际政策讨论和交流，并为中国金融市场尤其是资本市场发展建言献策。 当科研要素的稀缺性发生迁移，组织结构的变化将是一种必然。 宏观视点 白宫《科学：新黄金时代》报告试图重塑战后科研框架。报告发布三个月来，行动计划到期、峰会承诺兑现与AI应用进展，为评估其能否重构美式科研体系提供了依据。“科研工业化”，是指科研能力的扩展从依靠人力转向依靠算力、模型与自动化设施，科研或由课题组“作坊”走向“规模化生产”。从经济学视角看，核心要素的相对稀缺性驱动了现代科研架构的更迭，并大致经历了三代。当前，认知推演可以由机器系统批量完成，科研稀缺环节转向问题定义、实验反馈与验证复现，将推动设施共享与分散探索并存的第四代框架的形成。美国围绕间接费用、同行评议与平台权力的争论依然激烈，但在破除行政冗余、强化科产互补与顺应AI趋势方面已近共识。我国科研体系与美第三代架构有相似点，变革同样具有迫切性，我国可以在项目期限与尽责免责、实验服务置换数据权益、成果可核验及跨学科人才培养上采取匹配科研工业化的措施，将制造与工程优势转为新的科研优势。 关键词 | 科研工业化 人工智能 科研组织 创新体系 研究员 | 周子彭 正文 2026年7月21日，美国白宫科技政策办公室主任迈克尔·克拉齐奥斯向总统提交《科学：新黄金时代》[1]。在特朗普政府推动科研体系重组的政策语境中，这份报告试图重新回答1945年范内瓦·布什《科学：无尽的前沿》留下的问题：国家应当如何组织和支持科学探索。八十年前，布什报告确立了二战后美国科技领先的制度基础，联邦政府提供长期资金，研究型大学承担基础研究与人才培养，学者共同体通过同行评议筛选项目、确立声誉。然而新报告认为，那套建立在二十世纪中叶的制度架构不仅内部陷入了行政冗余、意识保守与效率低下的泥潭，其赖以成立的现实前提也已发生改变：私人部门正成为研发投入的主力（图表1），科学发现与先进制造的双向联系日益紧密，AI也开始进入过去高度依赖专业训练与个人经验的认知活动。 图表1：1953-2024年美国研发投入的资金来源变化 注：按资助方统计各类研发支出占GDP的比重，反映整体研发的资金结构，基础研究的资金结构与此不同。2024年含估算。 资料来源：美国国家科学基金会国家科学与工程统计中心（NSF NCSES），中金研究院[2] 报告据此主张在每年约两千亿美元的美国联邦研发预算之上，推动一场扩大资助对象、改造拨款机制、连接公私科研设施并加强成果可靠性检验的系统性改革。这些改革包括四个方面：一是让更多资金直接支持研究者，并随个人流动；二是通过快速拨款、“金票”推荐[3]和项目官员主导的任务研究，为高风险探索打开新的资助通道；三是扶持X-Labs[4]等跨学科组织，以元科学[5]试验检验资助制度本身；四是通过创世纪任务（Genesis Mission）[6]，把企业的AI能力与公共科学数据、算力和实验设施连接起来。这些改革触及了大学在科研体系中的地位、同行评议对经费配置的影响，以及企业在下一代科研基础设施中的权力，在美国引发了激烈的讨论。支持者看到的是打破制度僵化的机会，批评者则担心长期积累的科研基础受到侵蚀。 《科学：新黄金时代》发布三个多月来，政策推进、AI技术突破与各方利益博弈相互交织，勾勒出美国科研体系重构的初期轮廓。从经济学视角看，AI推动的“科研工业化”正在改变认知能力的供给方式及科研要素的相对稀缺性，推动战后美国形成的第三代科研架构向第四代演进。我国科研体系立足国家发展需要，吸收多国经验，逐步形成了自身的组织架构与治理逻辑。竞争性科研资助、产学研合作和成果转化等机制，也在服务国家战略、推动产业发展和开展自主探索的过程中不断调整。科研工业化带来的变化同样要求我国重新审视人才、资金与设施的配置方式。剖析美国转型的经济动因与现实阻力，有助于我们结合自身制度条件和制造、工程优势，探索适合中国的科研组织路径。 一、 AI加速演进验证构想，政策节点如期兑现 《科学：新黄金时代》试图重构美国战后八十年的科研体系，这一目标无疑会面临巨大阻力。但过去三个月的进展表明，这场变革并非纸面文章。AI在科研一线的应用不仅印证了报告预判，实际进展甚至更为迅猛。与此同时，报告设定的行政节点与资源承诺均已按期兑现，政策推进节奏符合预期 。 （一）AI科研应用超预期落地 报告主张打破“基础研究到应用转化”的单向模式，建立以AI为核心、计算模拟与工程制造持续互动的“AI原生组织”（即围绕AI重新安排流程、分工与资源配置）。过去三个月