线上配资电话未来产业的内涵特征、核心要素与培育路径

未来产业作为驱动经济高质量发展的重要引擎，兼具复杂性和不确定性。从动态发展与产业生态两个维度重新界定未来产业的内涵线上配资电话，认为其是由前沿技术突破与颠覆性创新驱动、具有高动态演化性与生态依赖性的新兴产业。

首先，解构未来产业的技术—经济特征与动态演化特征，揭示其核心技术的前沿性与颠覆性、经济层面的高附加值及强关联性、发展路径的不确定性，以及主体间的协同演进性等核心属性。

其次，基于复杂适应系统理论（CAS）框架，提炼出技术、市场、生态、政策四大核心要素，构建“技术突破催生市场需求—市场需求驱动资源流动—生态问题引致政策规制—政策支持加速技术突破”的动态闭环系统，阐明要素间的非线性交互机制。

最后，提出“技术驱动—需求牵引—生态支撑—政策适配”四维协同培育框架：通过开放协同创新网络与基础研究攻坚突破技术瓶颈；依托场景试验机制与社会需求响应体系激活市场需求；以要素配置优化与产业集群建设完善产业生态；基于动态分层治理与国际标准协同实施精准政策调控。

引言

在全球新一轮科技革命与产业变革加速演进的背景下，以人工智能、量子计算、合成生物学、元宇宙等为代表的未来产业（Future Indus⁃tries）成为大国战略竞争的核心制高点。未来产业通常指能够引领技术创新、满足未来需求并对经济社会发展产生重大影响的新产业，往往具有技术密度高、市场潜力大、成长速度快的特点。随着科技的快速发展，尤其是信息技术、生物技术、新材料技术等领域的突破，未来产业正逐渐成为驱动全球经济和社会发展的重要力量。2024年1月18日，《工业和信息化部等七部门关于推动未来产业创新发展的实施意见》发布，提出全面布局未来产业，重点推进未来制造、未来信息、未来材料、未来能源、未来空间和未来健康六大方向产业发展。党的二十届四中全会提出要优化提升传统产业，培育壮大新兴产业和未来产业，促进服务业优质高效发展，构建现代化基础设施体系。全会通过的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》则进一步指出，前瞻布局未来产业，推动量子科技、生物制造、氢能和核聚变能、脑机接口、具身智能、第六代移动通信等成为新的经济增长点。这表明未来产业已成为现代化产业体系的重要组成部分和国家战略布局的重要方向。

目前，学术界对未来产业的研究多聚焦于产业生态、政策、集群等单一维度，或围绕产业生命周期演化、新质生产力培育、创新生态系统优化等单一视角展开分析，对未来产业内涵特征、核心要素和培育路径等的系统性探索仍显不足。具体来看：龙海波认为，未来产业创新生态系统由技术成长、创新扩散、产业演化三大子系统构成；曾宪奎提出，产业政策在未来产业发展过程中具有不可替代的作用，主张未来产业政策应在产业发展导向和政策着力点上实现转变；谢芬和杜坤伦从生命周期视角出发分析未来产业的演化规律，并识别出我国未来产业高质量发展的制约因素；刘新文和史占中在新质生产力框架下研究未来产业的形态演化机制和培育路径；刘云和张心同则基于创新生态系统视角，选取人形机器人产业作为研究对象，分析多元主体间的关系，进而总结出未来产业的培育模式。然而，传统的产业理论通常基于市场均衡、线性反馈和环境稳定等经典假设，难以适配未来产业发展的现实场景——其受市场需求、技术革新、政策调整等多种因素的共同影响，发展路径和趋势具有高度不确定性，呈现出非线性的演进特征。而复杂适应系统理论（Complex Adaptive Systems,CAS）作为系统科学的重要分支，聚焦系统内部的多样性、非线性和适应性，以及这些特性如何催生系统的集体行为和涌现现象，为理解和预测未来产业的发展动态、分析其核心要素及探索有效培育路径提供了新的视角。

本文以复杂适应系统理论为核心视角，突破传统研究的静态分析范式，从动态发展和产业生态两个维度重新界定未来产业的内涵，并解构其技术—经济特征与动态演化特征。在此基础上，运用CAS理论提炼出技术、市场、生态、政策四大核心要素，揭示其非线性互动关系，最终提出“四维协同”的培育路径。本文旨在为未来产业的理论体系构建提供新视角，同时为政策制定与企业实践提供系统性策略参考，从而助力我国在全球未来产业竞争中占据战略先机。

未来产业的内涵

未来产业的概念源于全球不同国家和地区的产业实践。作为一个新兴概念，其内涵在学术界尚未达成统一共识，但已有研究对其展开了多维度的探讨。在技术驱动维度，陈劲和朱子钦认为，未来产业是由前沿技术突破和颠覆性创新驱动的新兴产业形态，具有高风险性和高不确定性等特征，但同时也蕴含巨大的发展潜力，对经济社会具有深远影响。余东华认为，未来产业是具有新技术标准、潜在需求标准、产业成长性标准、未来竞争力标准和未来带动引领性标准的产业；这些产业不仅技术含量高，而且市场需求大，具有高市场成长潜力和高附加值，能够带动相关产业的发展，进而形成产业生态系统。在产业组织维度，王小林和谢妮芸认为，未来产业是由前沿科技和颠覆性技术创新引领的新兴产业形态，将推动产业组织从传统的“物质产品—人类社会”二元结构向“物质产品—人类社会—信息空间”三维结构转变，最终形成以“融合与共享”为核心的商业生态系统。在市场和经济影响维度，李晓华和王怡帆则认为，未来产业是受前沿技术推动，以满足经济社会不断升级的需求为目标，代表科技和产业长期发展方向的新兴产业；这些产业不仅能够创造新的经济增长点，还是提升国家综合竞争力的关键力量。

现有研究对未来产业的内涵界定维度较为多元，但大多侧重于技术驱动、产业组织、市场和经济影响等静态角度，忽视了未来产业的动态性和产业生态性。因此，本文从动态发展和产业生态两个维度对未来产业的内涵进行补充界定。

一方面，从动态发展维度来看，未来产业是一个持续演化的概念，其内涵随着技术突破、市场需求变动和政策导向调整不断迭代。以量子信息产业为例，量子计算技术的不断突破（如量子比特数量提升），极大提升了计算性能，改变了市场对量子计算的接受度和需求结构，倒逼企业及时调整研发与生产策略，加大对量子计算硬件和软件的投入。同时，政策层面同步调整，政府持续加大对量子信息领域的扶持力度，引导产业向更高水平迈进。此外，量子信息产业边界不断拓展，与人工智能、生物信息学等产业深度融合，企业间的合作模式和竞争关系也被重塑，进而推动整个产业生态系统演进升级。这种动态性充分展现了未来产业对前沿技术的敏锐捕捉和快速响应能力、对市场需求变化的灵活适应能力、对产业边界的持续拓展能力以及与政策环境的积极互动能力。

另一方面，从产业生态维度来看，未来产业的稳健发展依赖于完善的产业生态系统。该系统涵盖技术研发、生产制造、市场推广、政策支持等关键环节，各环节紧密关联、相互作用，直接影响未来产业发展的速度与质量。以生成式人工智能产业为例：在技术研发端，算法、模型相关创新成果不断涌现，为生成式人工智能应用提供了强大的技术支撑；在生产制造端，AI芯片、AI服务器、数据生产、数据标注加速了技术向产品转化；在市场推广端，生成式人工智能产品和服务向不同行业和消费群体渗透，应用场景得到进一步拓展；在政策支持端，数据安全法规、知识产权保护等制度设计，为产业发展营造了良好环境。在此过程中，生成式人工智能产业的核心技术和创新成果可迅速扩散至相关领域，带动整个产业链的升级与转型；同时，生成式人工智能产业的发展也离不开上下游产业的协同支持，如数据、算力等上游产业，以及智能硬件制造、行业应用开发等下游产业，共同形成良性循环的产业生态系统。这种生态依赖性揭示了未来产业与关联主体间的相互作用及协同进化关系，是其实现可持续发展的重要保障。

综上，未来产业的内涵可概括为：由前沿技术突破和颠覆性创新驱动，具有颠覆性、融合性、高风险性和不确定性，且蕴含巨大发展潜力，对经济社会具有深远影响的新兴产业。其发展既需要市场需求的有力拉动，也依赖完善的产业生态系统的全方位支持，更要在动态变化的环境中持续演进，不断拓展产业边界，强化与其他产业的协同发展。

未来产业的特征

未来产业的内涵不仅涵盖动态发展和产业生态两个维度，还包含其独特的技术—经济特征（静态维度）和动态演化特征（动态维度）。要正确理解其内涵和核心要素，必须深入分析这两类特征。

2.1 技术—经济特征

未来产业的技术特征集中体现为核心技术的前沿性与颠覆性。

前沿性表现为对新兴技术的高度依赖，如人工智能、量子计算、元宇宙等领域的突破性进展，已成为重构产业格局的核心驱动力。此类技术不仅推动传统产业实现跨越式升级，还催生出全新的产业赛道。例如，人工智能技术的迭代加速了制造业智能化转型，重塑了其生产流程与效率标准。此外，全球范围内技术研发投入的持续增加，促使未来产业成为创新要素的集聚载体，而产学研协同模式则显著提升了技术转化效率，形成“研发—应用—扩散”的良性循环。颠覆性体现为技术对传统产业范式与商业模式的根本性重构，且技术突破常引发连锁反应，形成跨领域协同效应。例如，量子计算不仅为解决计算机领域的经典问题提供了新的可能，更有望在密码破译、材料设计及人工智能等领域广泛应用，构建出多技术耦合的创新生态。

未来产业的经济特征体现为高附加值与强关联性。

高附加值源于技术创新对产品功能与服务的深度赋能。未来产业通过技术创新和产业升级，产出技术含量高、功能创新的产品与服务，既满足消费者日益多样化的需求，又推动企业盈利模式从规模经济向创新驱动转型，利用持续迭代的高附加值产品实现可持续增长。强关联性则表现为产业链的复杂性与协同性。未来产业涉及多领域、多环节，形成了复杂的产业链，且各环节相互依存、相互促进，共同推动产业发展。以量子信息产业为例，其发展依赖基础光电元器件、量子通信核心元器件、量子通信传输干线、量子系统平台等产业链各环节的高度耦合协同。此外，未来产业的发展会带动产业链上中下游企业集聚，强化产业协同能力，产生集聚效应和协同效应，提升产业竞争力和创新能力。

未来产业往往兼具技术特征与经济特征。

例如，基因编辑技术的突破为难治性疾病治疗提供了新方案。其具有颠覆性技术特征，通过精准编辑基因，可有效治疗遗传性疾病，既提升治疗效果，又降低成本，具有高附加值的经济特征；同时，基因编辑技术的发展还会带动基因测序、药物研发、临床试验等产业链环节协同发展，体现出强关联性的经济特征。

2.2 动态演化特征

未来产业的动态演化可从发展不确定性、协同演进性与产业构成动态性三方面阐释。

首先，发展不确定性源于技术路径与市场需求的双重波动。

一方面，未来产业的技术发展处于快速迭代阶段，技术路线尚未完全定型，且存在多种可能性；同时，未来产业的技术创新具有高风险性，新技术的研发和应用常面临技术不成熟、市场难适配等挑战。另一方面，新兴技术商业化面临需求端的不确定性等挑战。对于未来产业中具有创新性和前瞻性的产品与服务，难以准确预测其市场需求，消费者对新产品的接受程度及需求规模存在不确定性。例如，虽然人形机器人理论上可替代人工，但因实际投资回报率不明且单价较高，多数企业仍持观望态度；消费者对其期待值远超当前技术能力，也导致市场接受度分化。另外，技术应用的潜在风险（如医疗技术副作用）也进一步加剧了产业发展的不确定性。

其次，协同演进性强调多技术融合与跨领域协作。

未来产业的发展依赖多领域技术协同创新，包括信息技术、生物技术、材料科学等。这些技术相互交叉渗透，形成了复杂的技术体系。例如，人工智能与生物技术交叉催生了合成生物学、生物计算等新兴领域。技术协同创新产生的协同效应，可提升技术创新的效率和质量。产业链上下游协同亦至关重要：上游企业提供原材料和技术支持，下游企业反馈市场需求；二者协同合作，共同提高产业链的整体效率和竞争力。此外，未来产业的发展需要构建完善的产业生态系统，包含企业、高校、科研机构、政府、中介机构等多类主体。以脑机接口领域为例，政府出台支持政策，高校和科研机构提供科研成果，企业推进产业化，中介机构协调各方资源，多元主体协同合作，共同推动技术创新与产业化应用，加速脑机接口技术发展。

最后，产业构成动态性体现为新兴产业崛起与传统产业转型的双向互动。

技术进步和市场需求变化持续催生新兴产业，并使其成为未来产业的重要组成部分。例如，人工智能、大数据等技术普及推动了数据服务产业的爆发式增长，而传统制造业则通过工业互联网与智能制造实现价值链攀升。此外，产业链还呈现纵向延伸与横向拓展的双向趋势。纵向层面，企业通过整合上下游资源提升控制力。例如，车企不仅生产汽车，还涉足电池生产等领域，实现产业链的纵向延伸。横向层面，多元化经营策略推动跨领域协同。例如，一些科技企业除发展主营业务外，还布局金融与文化板块，实现产业链的横向拓展。

未来产业的核心要素

由上文可知，未来产业具有颠覆性、动态性、复杂性和生态依赖性，其发展受到技术、经济、市场和政策等多重因素的影响。这导致传统分析方法难以全面深入把握未来产业发展趋势，须开展系统分析。复杂适应系统理论认为，系统中的主体（如企业、研究机构、政府等）能根据环境变化调整自身行为，并通过这种方式与其他主体相互作用，共同影响系统演化；其强调系统中主体的适应性、非线性互动、动态演化和涌现性等特点，与未来产业的内涵特征高度契合。基于此，本文将未来产业的特征映射至CAS理论框架，提炼出未来产业的技术、市场、生态、政策四大核心要素，并分析其互动关系。

3.1 技术要素

技术群作为系统的“基因”，决定产业的可能性边界。未来产业以前沿科技和颠覆性技术创新为引领，包括元宇宙、脑机接口、基因技术、新型储能等；此类技术的深度融合将决定先导产业的发展方向，并影响颠覆性产业潜力。在CAS理论视角下，未来产业的技术突破根植于复杂适应系统的主体异质性与适应性学习。

一方面，跨学科团队作为异质主体，通过知识融合推动技术轨道跃迁。作为未来产业技术创新的关键力量，跨学科团队由物理学家、算法工程师、政策专家等多元背景人才组成，其知识技能相互融合，为技术创新提供了多维视角和解决方案。例如，合肥量子信息实验室汇聚了物理、数学与计算机等领域的学者，成功研制出“九章”量子计算机，突破了经典计算范式。

另一方面，开放式研发机制（包括分布式创新及多主体协作）推动技术快速迭代。分布式创新通过互联网和信息技术平台整合全球研发资源，实现多主体协作和知识共享，提升技术创新的效率和质量。在此过程中，技术主体通过试错反馈不断优化路径选择。例如，AlphaGo通过强化学习，从博弈失败中迭代升级，最终超越人类棋手。技术要素的颠覆性创新，本质是异质主体在动态环境中适应性互动的产物。技术要素的自适应性体现在其能够根据市场需求、政策环境等因素的变化，不断调整自身发展方向和创新路径。例如，当政策给予某一新兴技术支持时，相关企业和科研机构会加大对该技术的研发投入，以加速技术的突破应用；而当市场需求转向时，相关企业和科研机构也会及时调整应用场景和产品形态，以更好满足市场需求。

人才是技术的内生资源，属于技术要素的组成部分。未来产业的技术研发依赖高端人才，而人才流动机制则是其技术创新的重要保障，须建立高校—企业“旋转门”制度，促进人才流动与交流。以斯坦福大学与硅谷的深度互动为例，斯坦福大学的科研人员和学生可到硅谷的企业实习、就业，硅谷的企业也可到斯坦福大学直接吸纳人才。这种机制推动高校与企业之间实现资源共享和优势互补，促进技术创新和产业发展。

3.2 市场要素

市场是技术—生态—政策协同的“传感器”，通过非线性反馈与场景涌现，在未来产业这一复杂系统中实现需求牵引与场景驱动。

首先，未来产业的发展需要挖掘潜在需求，以满足社会和经济发展需要。例如，老龄化社会催生健康科技、养老服务等潜在需求，为未来产业的发展提供了重要的市场机会。此外，领先用户作为未来产业技术创新的重要参与者，其需求和反馈能够为技术迭代提供直接指引。例如，特斯拉用户通过反馈助力优化自动驾驶算法，提升产品性能和用户体验。

其次，市场需求信号通过非线性反馈机制，可放大技术价值。例如，老龄化社会持续释放对健康科技等的需求，该需求信号经市场传播放大，促使企业加大对健康科技的研发投入，并进一步推动技术的落地应用。

最后，试验场景与商业场景的协同演化，推动技术从实验室走向市场。试验场景为技术研发和测试提供真实的环境，商业场景则为技术的商业化和产业化提供市场需求和商业机会。例如，北京亦庄自动驾驶示范区作为试验场景，支撑自动驾驶技术的研发和测试；杭州“城市大脑”作为商业场景，推动智能城市技术的商业化和产业化。

市场需求和技术的协同发展是未来产业技术创新的关键：需求是技术创新的出发点和落脚点，技术是满足需求的手段和工具。只有二者有效匹配，才能推动未来产业持续发展。

3.3 生态要素

生态是系统的“土壤”，其核心在于通过主体互动降低交易成本，为未来产业发展提供协作基础。在CAS视角下，生态要素依托网络化协同与资源流动，构建未来产业的创新生态系统。

一方面，未来产业的发展依赖网络化协同的生态系统，需要政产学研等多主体深度协作。以杭州“城市大脑”为例，其由政府、企业、高校、科研机构等多主体共同参与，通过数据共享、技术合作等方式，实现城市管理的智能化和精细化。

另一方面，资源流动是未来产业生态系统的重要特征，数据、算力、资本等资源在生态系统中呈非线性传递且相互影响。例如，超算中心为AI训练提供算力支持，AI训练产生的数据又可为其他应用提供支持；同时，资本的投入也能促进算力和数据资源的发展。其中，算力集群是未来产业技术创新的重要基础设施，能够为AI、大数据、区块链等技术发展提供强大的计算支撑，如深圳鹏城实验室的“鹏城云脑”为AI大模型训练等提供支撑。数据作为未来产业发展的核心生产要素，贯穿技术创新、产品开发、市场决策等全环节。资本则是未来产业发展的必要条件，是生态协同的资源媒介；其本身虽不构成独立要素，却是生态系统的“血液”，通过市场机制推动技术商业化，因此被纳为生态要素。

3.4 政策要素

政策是系统的“调控器”，通过激励（如税收优惠）与约束（如反垄断）机制平衡创新与风险。在CAS理论视角下，政策要素通过动态适配与层级控制实现对未来产业的精准调控。在动态适配方面，政策根据技术成熟度和市场环境变化进行动态调整。例如，在新兴技术产业发展初期，政策多采取包容态度，通过负面清单管理等方式为产业发展营造宽松环境，如脑机接口领域的伦理沙盒；在产业发展中期，政策须加强引导支持，通过专项基金等手段，鼓励企业加大投入力度，促进技术的研发与应用；在产业发展后期，政策须强化反垄断审查等规制措施，确保产业健康发展，如AI平台的数据垄断预警。在层级控制方面，地方政策与国家战略协同，形成动态治理机制。例如，深圳“20+8”产业集群政策是地方实践的典型，其与“十四五”规划等国家战略协同配合，共同推动未来产业发展。此外，在全球竞合方面，中国牵头制定AI软硬件国际标准，强化全球竞争话语权；而跨境合作成为未来产业发展的重要趋势。例如，中欧量子通信网络共建，加强了中欧在量子通信领域的合作，推动量子通信技术的发展和应用，促进产业的国际化发展。

从CAS理论视角来看，未来产业系统中的技术、市场、生态、政策等要素并非孤立存在，而是相互作用、相互适应的（见图1）。这种相互作用并非简单的线性关系，而是呈现非线性、动态性和涌现性特征。各要素之间的互动催生新的特征与行为，且这些特征与行为并非单一要素所固有，而是整个系统涌现的结果。例如，技术突破可能引发市场需求变化，进而倒逼企业调整研发方向和资源配置，推动技术的进一步发展。在此过程中，各要素不断适应环境变化，通过试错和学习持续优化自身行为、策略，最终推动整个产业系统的演化。

图1“技术—市场—生态—政策”协同关系图

未来产业的培育路径

技术、市场、生态、政策四大核心要素相互交织、相互作用，共同推动未来产业发展。基于前文对未来产业技术—经济特征、动态演化特征及核心要素的解析，本文认为未来产业培育须遵循“特征驱动—要素适配”的逻辑。因此，本文结合CAS理论的自适应与涌现性特征，构建“技术—市场—生态—政策”四维协同的培育框架。

4.1 技术驱动：构建开放协同的创新生态系统

未来产业的技术特征体现为前沿性、颠覆性及技术群的自适应性，其核心为跨学科团队协作与开放式研发机制。技术突破依赖异质主体的知识融合与动态试错，须通过开放协同机制降低技术研发的路径依赖风险。因此，技术驱动维度下，未来产业培育路径可从基础研究突破与创新范式转型两个层面展开。

一是构建基础研究—颠覆性技术双轮驱动体系。基础研究与颠覆性技术创新构成未来产业发展的技术基座，须建立系统的攻关机制。

一方面，组建国家未来产业技术研究院作为战略科技力量，聚焦量子计算、基因编辑、脑机接口等战略必争领域，实施长周期定向基础研究计划。该机构可借鉴美国国家科学基金会“未来产业研究所”（Future Industries Institutes）的运作模式，通过学科交叉融合与建制化研究范式，突破知识生产与技术创新边界。

另一方面，推行“揭榜挂帅”新型科研组织模式，构建“需求导向—多元主体—动态调整”的攻关机制。例如，合肥市积极探索运用“揭榜挂帅”机制帮助企业攻克“卡脖子”技术难题；2020年以来，200多家有技术攻关需求的企业已通过第三方科技资源共享平台成功对接高校或科研院所“揭榜者”。在“揭榜挂帅”机制下，合肥市征集多个产业领域企业创新需求，通过设定条件筛选项目，使企业需求更清晰、技术方向更聚焦；同时，邀请专家对榜单进行“精炼”，在形成最终榜单后，组织发榜、路演、评榜、揭榜、挂帅、推广等一系列活动，完整体现了“需求导向—多元主体—动态调整”的攻关机制。

二是构建分布式协同创新网络。全球创新范式加速向开放协同转型，须重构创新生态体系。

一方面，构建多边科研共同体，依托国际大科学计划布局国际联合实验室。例如，由我国与欧盟、印度、日本、韩国、俄罗斯和美国等共同参与的国际热核聚变实验堆（ITER）计划，是目前全球规模最大、影响最深远的国际科研合作项目之一。此外，华中科技大学与美国德克萨斯大学奥斯汀分校合作共建的磁约束聚变与等离子体国际联合实验室的重要实验装置J-TEXT于2020年被ITER国际科技顾问委员会列为四大SPI破裂缓解技术研究装置之一。

另一方面，推动企业构建全球研发矩阵。例如，华为依托“天才少年计划”，通过建立慕尼黑、蒙特利尔等海外创新中心，形成全球化的人才流动和研发合作机制；其在5G领域的专利申请量一直位居全球前列，毫米波技术也取得显著进展。

4.2 需求牵引：培育场景驱动的市场试验机制

市场驱动维度下，未来产业培育可通过场景创新与需求共创，构建“需求识别—场景验证—价值共创”的动态循环机制，具体路径如下。

一是建立“场景试验—政策协同”双轮驱动机制。基于创新扩散理论与场景驱动创新范式，构建“原型验证—规模测试—商业转化”三阶递进机制。

首先，在原型验证阶段，新技术和新产品于特定场景中初步验证技术的可行性和市场潜力。例如，自动驾驶技术在特定区域进行小规模测试，收集数据和用户反馈，以优化技术性能。

其次，在规模测试阶段，在原型验证的基础上，进行更大规模的测试，以进一步验证技术的稳定性和市场接受度。例如，北京亦庄自动驾驶示范区的测试范围从160平方千米扩展至600平方千米，涵盖了更多的道路和交通场景，不仅实现了八大类应用场景的试点示范，还推动了北京大兴国际机场、北京南站、亦庄火车站等重点场站的自动驾驶接驳场景开放。

最后，在商业转化阶段，新技术和新产品在规模测试成功后，将被推向市场，实现商业化应用。例如，北京亦庄示范区内的企业已开始商业化运营：文远知行在全球范围内开展了自动驾驶的研发、测试及运营，且运营天数超1 800天；小马智行获得Robotaxi、自动驾驶卡车首批准许，并在亦庄常态化运营近百台Robotaxi。此外，北京亦庄发布智能网联汽车产业空间方案和专项产业政策，以全面建设汽车智造创新城；政策包括对测试里程的补贴以及对关键技术和产品攻关“揭榜挂帅”项目的支持等，进一步深化了“场景试验—政策协同”双轮驱动机制。

二是构建“需求挖掘—价值共创”动态演化体系。依据领先用户理论与社会技术系统框架，建立需求导向的产业孵化生态。

一方面，搭建“用户参与式创新”平台，通过数据中台整合用户行为轨迹与反馈信息，实现需求精准捕捉。例如，特斯拉Autopilot系统通过实时采集用户驾驶数据，建立了庞大的驾驶场景数据库；其FSD算法经过多轮的用户反馈优化后，显著提升了复杂路口通过率。

另一方面，聚焦社会重大挑战，布局新兴赛道，基于社会需求预测模型（SDPM）培育产业新增长极。例如，欧盟通过法规及碳交易配额、碳税等市场手段，缩小绿氢与化石能源制氢的成本差距，并持续加大对氢能技术研发的支持力度。据中国氢能产业联盟与石油和化学规划院统计，2019年我国氢气产能约4 100万吨，年产量约3 342万吨，仅占终端能源总量的2.7%；预计2050年氢能需求有望达6 000万吨，可减排7亿吨二氧化碳①。这印证了通过预测氢能需求培育氢能产业作为新经济增长点的可行性。

4.3 生态支撑：完善政产学研协同网络

未来产业的生态系统以数据、算力、资本等要素的高效配置为核心，通过产业集群聚合创新资源，依托数字化平台实现跨主体协同，具体路径如下。

一是优化要素配置，强化基础支撑能力。未来产业生态须打破要素流动壁垒，提升资源利用效率。

一方面，建设国家级算力基础设施。我国相继出台了《算力基础设施高质量发展行动计划》《关于深入实施“东数西算”工程加快构建全国一体化算力网的实施意见》等一系列政策文件，推动算力规模持续增长，算力网络架构初步成形。

另一方面，完善数据交易与产权机制，依托区块链技术实现数据确权与可信流通。2023年3月3日，大数据流通与交易技术国家工程实验室联合上海数据交易所正式启动国内首个数据交易链的建设工作。该交易链基于国内自主可控的开源区块链底链技术、智能合约开发技术、数据隐私保护技术、跨链信息互通技术等先进技术，依据统筹设计、分期实施的策略建设而成。借助区块链技术，数据交易系统的业务环节将更加安全、高效和透明，为数据确权与可信流通提供了有力支撑。

二是培育产业集群，推动技术—产业协同演进。未来产业须依托头部企业，构建“核心—辐射”式集群生态。

一方面，以技术融合驱动产业链延伸，打造跨领域产业集群。例如，杭州数字安防产业集群经历了“安防产业集群—数字安防产业集群—视觉智能产业集群—智能物联产业集群”四阶段跃迁，重构了数字安防、自动驾驶等七大领域的创新链和产业链，从“地理集聚”向“地理集聚+数字集聚”融合升级，成为国家先进制造业集群中数实深度融合的典范。

另一方面，搭建技术转化与共享平台。例如，清华大学联合天津市东丽区建设的清华大学天津高端装备研究院，通过整合市校资源，打造科技转化、产业孵化、技术服务和人才聚集平台，既提升了高校的社会服务能力，又助力了区域经济转型与产业升级，进而辐射全国。

4.4 政策适配：实施动态分层治理

未来产业政策须匹配技术生命周期与全球化竞争需求，通过分阶段精准施策与国际标准协同，实现创新激励与风险防控的平衡，具体路径如下。

一是分阶段精准施策，适配技术成熟度差异。

首先，技术孵化期实行宽容治理政策，建立未来产业“负面清单+伦理沙盒”制度。例如，江苏省人民政府发布的《省政府关于加快培育发展未来产业的指导意见》提出，探索构建鼓励创新、弹性包容的未来产业产品和服务市场准入、市场监管制度；探索“观察期”“包容期”等新型监管举措，在符合条件的领域试点“沙盒监管”制度，加强对智能、生物等重点领域安全、伦理规范及社会治理的实践研究。

其次，在技术扩散期采用引导支持政策，如提供补贴、税收优惠、技术支持等，降低企业采用新技术的成本，提高企业对新技术的接受度和应用积极性。

最后，在产业规制期，将风险防控作为保障产业健康发展的核心，通过构建风险评估模型、加强金融风险监测和预警等手段，有效应对科技创新和未来产业发展中的风险与挑战。

二是强化国际标准协同。

首先，推进多边政策协同，构建区域性标准互认框架。例如，《2024年全国标准化工作要点》提出，加快与《全面与进步跨太平洋伙伴关系协定》（CPTPP）、《数字经济伙伴关系协定》（DEPA）等相关规则协调对接，推动与国际高标准经贸规则相互衔接。

其次，完善人才跨境流动机制，建立“国际工程师”资格互认体系，促进我国工程技术人员的跨境流动，鼓励有条件的区域和行业对接国际规则先行先试，加快资格国际互认。

最后，突破数据跨境流通壁垒，依托隐私计算技术构建可信数据空间。隐私计算技术已在金融领域的风控及营销、医疗领域的临床科研等场景中形成成熟的解决方案，能够在不泄露原始数据的前提下进行数据分析和计算，从而保护数据隐私。国家数据局发布的《可信数据空间发展行动计划（2024—2028年）》明确指出，利用隐私计算、使用控制、区块链等技术，优化履约机制，提升可信数据空间信任管控能力。

结论与展望

本文通过探讨未来产业的内涵特征，结合CAS理论提炼出未来产业的核心要素，最终提出相应的培育路径，主要结论和理论贡献如下。

第一，界定了未来产业的内涵，明确了未来产业的特征。

从动态发展和产业生态两个维度对未来产业的内涵进行了补充界定，强调其动态演化性和生态依赖性；从技术—经济和动态演化两个方面，明确了未来产业的特征，包括技术的前沿性与颠覆性、经济的高附加值与强关联性、发展的不确定性、协同演进性与产业构成动态性，形成了对未来产业的创新性认识。

第二，基于CAS理论，提炼出未来产业的四维核心要素。

基于复杂适应系统理论，系统分析未来产业的四大核心要素——技术、市场、生态、政策，进一步揭示了这些要素之间的非线性互动关系，提出构建“技术突破催生市场需求，市场需求驱动资源流动，生态问题引致政策规制，政策支持加速技术突破”的动态闭环系统，拓展和丰富了未来产业的研究内容。

第三，提出了未来产业的“四维协同”培育路径。

基于对核心要素及其关系的分析，构建了“技术驱动—需求牵引—生态支撑—政策适配”的四维协同培育框架，提出基础研究攻坚、场景试验机制、政产学研协同及动态分层治理等关键策略，为未来产业的培育提供了兼具系统性和操作性的实践指引。

本文虽取得了一定成果，但仍存在研究不足与局限性，未来可从以下两方面深化探索。

其一，未来产业的微观机理研究。

本文从宏观和中观层面探讨了未来产业的内涵、特征、核心要素及其互动关系，但对企业内部微观创新过程、运行机制的研究相对不足。未来产业的发展高度依赖企业的创新实践，而企业技术选择、资源整合、创新决策等行为的驱动机制，仍须进一步深入研究。因此，从微观视角入手，运用案例分析、定量建模等方法，对企业的创新过程和运行机制进行系统研究，将有助于准确理解未来产业的发展机制，进而为企业的创新实践提供更具针对性的指导。

其二，未来产业的案例实证研究。

本文以理论分析和文献综述为主，缺乏对具体产业案例的深度实证研究。选取量子计算、生物医药等典型未来产业进行案例分析，可以更直观地验证本文所提出的理论框架及培育路径的适用性。例如，量子计算产业在技术突破、市场需求、政策支持和生态建设等方面的具体实践，以及生物医药产业在技术创新、产业组织和市场推广等方面的经验，均能为未来产业的理论研究提供丰富的实证依据。因此，未来应加强案例实证研究，通过深入分析具体产业的发展历程和实践经验，进一步完善理论框架，为政策制定和产业实践提供更具操作性的建议。

本文来源于《创新科技》2025年第10期。闫俊周线上配资电话，郑州航空工业管理学院商学院教授，硕士生导师；郭婧羽，郑州航空工业管理学院商学院硕士研究生。文章观点不代表主办机构立场。