当前，全球科技竞争已成为大国博弈的战略焦点。然而，这场竞争的内涵已发生深刻质变——它不再是单一技术或产品性能的比拼，而是演变为以国家为依托的创新生态系统之间的全面较量。

　　创新生态全面竞争成为全球科技竞争焦点

　　纵观世界经济发展史，每一次科技革命都带来竞争范式的根本转换。在工业经济时代，竞争主要体现为企业层面的成本与质量竞争；在信息经济时代，竞争上升为产业链与价值链的竞争；而在以人工智能为代表的第四次工业革命中，竞争形态进一步升维为国家创新生态之间的整体博弈。

　　这种生态级竞争的本质在于：创新的成败不再取决于单个企业的研发突破，而取决于能否形成“技术突破—应用反馈—数据积累—算法优化—场景拓展”的增强回路，最终构建一个能够自我循环、迭代更新的复杂适应系统。在这个系统中，基础研究、核心技术、人才队伍、资本市场、产业应用、制度环境等要素相互依存、协同演化，形成整体竞争力。

　　当前，全球人工智能领域的竞争已清晰地呈现为中美“双生态”格局。美国依托其在信息革命中积累的体系性优势，占据从底层芯片、操作系统到算法框架的“全栈锁定”生态位；中国则凭借超大规模市场、丰富应用场景和“有效市场+有为政府”的协同机制，在应用融合与产业化速度上形成独特优势。这种“互补性竞争”意味着，中国必须在巩固应用层优势的同时，加快补齐基础层短板，构建完整、韧性的创新生态体系。

　　创新理论的演进深刻反映了创新实践的发展规律。从熊彼特开创的创新理论开始，学术界的认知经历了从关注单个企业“创新函数”，到强调“创新链”流程衔接，再到“国家创新体系”与“三重螺旋”理论的不断深化。而“创新生态系统”理论的兴起，标志着对创新规律的认识进入了一个新阶段。

　　借鉴生态学隐喻，创新生态系统将创新视为由多元异质主体通过竞争、合作、共生关系联结而成的复杂适应性系统。具体来讲：

　　其一，“土壤”——技术底座层。这是所有数字创新赖以生存的底层基础架构，包括操作系统、数据库、中间件等系统软件，以及与它们深度耦合的算力芯片硬件体系。

　　其二，“养分”——要素供给层。这是滋养生态系统运转的关键资源流，主要包括人才流、资金流和数据流。其中，数据作为AI时代的“燃料”，其市场化配置效率直接决定创新的“养分”充沛程度。

　　其三，“生物群落”——应用主体层。这是生长于技术底座上、汲取要素养分、通过价值创造构成的经济生命群落，包括平台型企业、科技型中小企业、数字化转型的传统企业等。其多样性、活跃度直接体现生态的繁荣程度。

　　其四，“气候”——制度环境层。这是影响生态系统兴衰的外部规则与条件总和，包括市场环境、法治环境、政策环境与文化环境。正如自然界的气候决定雨林的繁茂与否，制度环境决定着创新生态的健康度与可持续性。

　　一个健康强大的创新生态，不仅需要肥沃的“土壤”和充沛的“养分”，更需要多样化的“生物”在适宜的“气候”中竞相生长、相互依存。

　　中美创新生态比较

　　中美两种创新生态的形成，根植于截然不同的历史轨迹与制度逻辑。

　　美国创新生态源于信息革命以来的长期积累，呈现出“体系性优势与全栈锁定”的特征。从国家战略层面看，美国国防高级研究计划局等机构持续资助基础研究，形成了“战略引导+市场驱动”的创新模式。从产业层面看，英伟达凭借GPU硬件与CUDA软件生态构筑深厚护城河，谷歌的TensorFlow与Meta的PyTorch主导全球AI研发范式。这种从基础理论、芯片设计、软件框架到应用开发的全栈控制力，赋予了美国生态强大的向心力与规则制定权。

　　中国创新生态则经历了从“嵌入依附”到“自主突围”的艰难演变。值得关注的是，顶层设计持续发力，华为海思“备胎转正”、昇腾AI芯片性能达到国际先进水平、鸿蒙操作系统成为全球第三大移动操作系统生态。更值得关注的是，中国在智能制造、智慧城市、智能网联汽车、无人机等领域涌现出极为丰富的应用主体，形成了“场景需求—技术迭代—产业升级”的良性循环。中国创新生态正在形成鲜明的自身特色：新型举国体制超越政府与市场的简单“二元论”，强调“战略预期引导+市场要素配置”的协同机制；国家大基金以“耐心资本”支持长周期、高风险的硬科技攻关；“揭榜挂帅”机制激发创新活力；“数据二十条”探索数据要素市场化配置；“场景驱动创新”成为重要的创新范式。

　　构建独立自主创新生态的战略路径

　　中国需要发挥新型举国体制优势，实施系统性的生态构建战略。

　　第一，筑牢技术底座，攻克“根技术”瓶颈。要将鸿蒙、欧拉操作系统的生态建设上升至国家战略层面，瞄准万物智联的时代需求，打造性能卓越、安全可信的下一代操作系统标杆。围绕高端算力芯片、存储芯片等战略核心，组织跨学科、跨行业的体系化攻关。同时前瞻布局Chiplet、RISC-V开源架构、存算一体等颠覆性技术，争取“非对称”赶超。

　　第二，畅通要素循环，汇聚创新资源。人才方面，要加大顶尖人才引进力度，同时通过教育改革培养更多基础算法与架构人才。资本方面，构建“战略导向+市场活力”的科技金融体系，以“耐心资本”支持硬科技攻关。数据方面，加快建设全国统一的数据要素市场，落实“数据二十条”，推动数据产权登记、评估定价、合规流通等基础制度落地。

　　第三，深化“人工智能+”行动，以场景锻造新质生产力。将制造业作为AI融合的主战场，支持龙头企业开发行业专用大模型和解决方案。重点在智能网联汽车、人形机器人、生物制药、低空经济等战略性新兴产业打造示范应用。支持平台型科技企业与专精特新中小企业在垂直领域形成深度整合能力，快速将市场需求转化为技术创新优势。

　　（作者系暨南大学荣休教授）