科研成果转化：别让好技术烂在论文里

上周六，被一个在高校做科研的老同学约出去撸串。三杯啤酒下肚，他开始大倒苦水。 “我们实验室，你知道吧，去年搞出了一个新材料，性能绝对是顶尖的。发了几篇顶刊，业内也认可。但然后呢？没有然后了。企业来谈了几次，一看还需要砸几千万建中试线，全跑了。” 他说这话的时候，表情特拧巴——那种不甘心，又无可奈何的劲儿，太熟悉了。说实话，这年头，科研成果这四个字，背后藏着多少一言难尽啊。

发出来的论文，和能用的成果，中间隔着一个太平洋

我们现在评价体系有个特别拧巴的地方。评价一个教授厉不厉害，看什么？论文。看发表在什么级别的期刊上，影响因子多少。可是，发一篇Nature就代表这个成果能造福社会了吗？未必。说句不好听的，很多实验室里惊为天人的数据，一放大到工业级别就死得透透的。原因很简单，实验室追求的是极限性能，产业要的是稳定、便宜、能规模化。这两者的逻辑压根不一样。就像你非让一个百米冲刺的选手去跑马拉松，不垮才怪。 实验室科研成果与工业生产需求对比图 而且吧，现在的考核机制逼着大家拼命刷论文。年轻老师非升即走，哪有心思去琢磨什么成果转化？我朋友说，他们院里有个规矩，一篇Science子刊奖励50万，但一个专利如果只是搁在那儿，一分钱没有。这么搞，谁还有动力去做那又苦又累的转化活儿？对吧。

从烧杯到产线，那堵看不见的墙，谁来拆？

科研成果转化最难的是啥？“死亡谷”——这个比喻真是再贴切不过了。从实验室小试到中试放大，这个阶段最烧钱，也最没人愿意投。企业觉得风险太高，政府资助往往又偏好那些已经成型的项目。结果呢，大量成果就烂在这个谷底。 我采访过一个做生物医药的投资人，他跟我说了一句话，我记到现在：“在中国，不缺聪明的科学家，缺的是能把技术翻译成产品的‘翻译官’。” 这个翻译官，就是既懂技术又懂市场、还得懂生产工艺的复合型人才。这种人太少了。为什么少？因为我们的教育体系没有培养。搞科研的觉得搞产业是“不务正业”，搞产业的又觉得科研成果都是“花瓶”，互相看不上。 科研成果转化死亡谷中试阶段示意图 还有个事儿特让人无语。去年一个做固态电池的团队，技术确实牛，但核心材料的合成方法还是几十年前的路径，效率极低。问他们为什么不改进工艺？答：改进工艺又发不了文章。我当时真想拍桌子。这种为了科研而科研的心态，不改，永远出不了真正能打的产品。

最近有些“炸裂”成果，到底成色几何？

最近有些“炸裂”成果，到底成色几何？ 当然，并不是所有科研都停留在纸面上。这两年，有些领域的突破还是让人眼前一亮的。比如，基因编辑疗法正式获批上市，治疗镰刀型细胞贫血症。这可是划时代的。一个曾经得了就活不过成年的病，现在有望一次治愈。虽然价格贵得离谱，但技术本身的意义，怎么说都不为过。 还有AI制药。前几年还在讲概念，现在真的筛选出候选药物，进入临床了。速度比传统方法快了好几倍。这算不算科研成果？算。而且是那种能直接改变游戏规则的。 不过，也有些所谓的“炸裂”成果，要打个问号。去年那个室温超导的传闻还记得吧？一时间全世界都高潮了。结果呢？复现不了。韩国的团队，最后搞得一地鸡毛。我不是说质疑不对，但那种为了博眼球、抢发不成熟成果的风气，真的挺坏的。科学需要激情，但更需要严谨。

也许，我们缺的不是科学家，是“场景”

说实话，最近我观察到一些好的苗头。很多地方政府开始搞“概念验证中心”，专门给早期成果提供一笔小钱，验证一下产业化的可能性。还有，一些大企业开始设立内部的风险投资部门，专门盯着那些前沿的实验室技术，给资源、给场景。 什么是场景？就是你得让技术去真实的环境里跑一跑。比如，一个做机器视觉的团队，算法在实验室准确率99%，但一到工厂照明乱七八糟的环境里，直接掉到70%。怎么办？你只能在那个场景里去迭代。以前没人提供这个场景，现在有些企业愿意开放产线给你试，这种合作才有意义。 我一直觉得，一个好的科研成果，就像一个种子。你得有合适的土壤、阳光、水分，它才能长出来。 我们现在不缺种子，缺的是整个配套的生态。而且这个生态不能光靠政府倡导，得让参与者都有利可图。科学家能从转化里堂堂正正拿到回报，企业愿意承担点风险尝试新技术，资本有耐心等待更长的周期。这些，说起来容易做起来难啊。 最后讲个小故事收尾吧。我认识一个老教授，做了一辈子催化研究，退休前终于把一项成果推向了产业化。公司上市那天，他喝醉了，哭着说：“我这一辈子，就做成这一件事，值了。” 你看，这条路虽然难，但只要走通了，那种喜悦也是最真实的。只是，我们能不能让这种喜悦来得更频繁一些？这问题，没人能给出标准答案。但至少，得先大声喊出来：别让有价值的科研成果，再躺在论文库里吃灰了。 科研成果转化生态系统示意图