习近平总书记在参加十四届全国人大三次会议江苏代表团审议时，要求江苏“在推动科技创新和产业创新融合上打头阵”。省委十四届九次全会对“在推动科技创新和产业创新融合上打头阵”作出部署，提出“推动高新园区和高等院校‘双高协同’创新发展”。高校是科技创新的重要源头，高新园区是科技成果转化的核心载体。推动高新园区和高校“双高协同”创新发展，对江苏推动科技创新与产业创新深度融合、发展新质生产力具有重要意义。
高新园区和高等院校“双高协同”的现实逻辑
以高校为创新策源核心引擎，激发源头创新活力。高校汇聚大量顶尖科研人才和前沿研究成果，是创新资源富集之地。高校要基于多学科交叉融合特性，精准对接产业需求，充分发挥基础研究、原始创新和人才培养优势，攻克复杂技术难题，确保知识创造和人才供给与高新园区发展“痛点”和“增长点”高度适配，形成“科研—转化—再科研”的良性循环。江苏拥有众多高校，其中16所高校、48个学科入选国家“双一流”建设名单，数量分列全国第二、第三位，超过50%的优势学科与战略性新兴产业密切相关。
以高新园区为主阵地，筑牢产业创新协同根基。作为区域发展增长极，高新园区凭借产业集聚优势与全链条转化能力，通过建设概念验证中心、中试平台和产学研合作基地，与高校形成“技术研发—概念验证—产品中试—成果转化”的创新闭环，使创新成果从高校实验室走向园区产业化的周期大幅缩短。高新园区依托“研发在高校、生产在园区”的模式，通过与高校联合组建攻关团队对成果进行优化升级，将孵化成熟的技术成果借助产业链延伸、技术授权等方式向园区产业带扩散，形成“主阵地+辐射区”的创新网络，筑牢产业创新协同根基。
以“有组织科研+有组织转化”为路径，打通高新园区和高校协同创新链。“有组织科研”将高校科研选题与市场需求、园区产业痛点直接绑定，科研成果能更快速地转化为实际生产力，避免科研资源分散投入。“有组织转化”依托园区中试平台等载体，将科研成果按“实验室小样—中试放大—产业化量产”流程推进，解决高校“重研发、轻转化”的机制性缺陷。江苏正积极推进高校学科专业与“1650”现代产业体系紧密衔接，通过“双高协同”推动重大成果转化，主动服务重点产业集群。
高新园区和高等院校“双高协同”面临的挑战
创新要素耦合共生矛盾亟待破解。当前高新园区和高校在人才、技术、数据等要素跨主体流动上存在制度性障碍，高校科研重学术前沿，高新园区强调产业价值，导致要素流通存在供需错位与转化壁垒。同时，江苏先进制造业集群规模持续扩大，但相关学科人才供给还存在缺口。
价值链条延伸整合机制亟待完善。江苏高校科研选题与产业实际需求有脱节，缺乏有效对接机制，成果转化路径不畅，中试环节薄弱。高校与企业间人才双向流动较弱，资金支持乏力。“双高协同”合作呈现“三高三低”特征，即协议签约率高但实质性合作比例低，科研项目数量攀高但技术转化效率低，单项合作频次高但长效机制建设水平低。
创新生态协同效能亟待提升。技术转移、成果转化等服务体系尚不完善，激励机制与监管体系缺位，一定程度上制约了“双高协同”创新生态良性循环。同时产教融合响应市场需求速度较慢，平均周期比上海等采用产教联合体机制的地区长约1—2年。
加快江苏"双高协同"的推进策略
优化“双高协同”战略布局，构建高效融合发展体系。紧扣国家产业体系需求，结合高新园区定位与高校学科专业特色，将“双高协同”建设纳入科技创新布局，明确高校创新策源角色，以及高新园区主阵地作用，形成高校学科特色与园区产业布局双向联动创新格局。立足高校与企业联合研发、成果转化、技术许可等核心场景，制定精细化场景化知识产权权属界定细则，通过细化权益边界、强化过程管理，激发各方协同创新积极性。构建江苏“双高协同”动态监测评估体系，搭建“双高协同”发展监测平台，定期对合作项目、学科建设成效进行量化评估，并依据评估结果动态调整资源配置，对成果显著的合作项目和学科加大支持力度，对进展缓慢的及时优化合作策略。
畅通“双高协同”要素耦合渠道，促进资源高效流动。统筹高校重点实验室、园区中试基地等创新载体，打造协同创新载体矩阵，构建“高校基础研究平台—园区中试转化平台—产业应用示范平台”的联动体系，形成“研发—中试—量产”有序转化链条。建设产学研智能对接系统，开发集需求发布、成果匹配、项目管理、政策兑现于一体的产学研智能对接平台，形成“企业需求—高校成果—园区服务”线上闭环生态。建立人才供需匹配机制，整合高校科研、企业用人及产业规划资源，动态管理人才信息库与技术需求池，分析人才培养方向与岗位需求，提升人才供需匹配质量与效率。
完善“双高协同”价值链条整合，强化协同发展效能。建立“技术—市场”动态匹配模型，运用人工智能和大数据技术构建技术成熟度（TRL）与市场适配度（MRL）的双维评估体系，实时跟踪技术项目的发展动态，及时发现技术和市场间的匹配差异，并针对性调整。健全风险共担机制，联合高校、高新园区、企业及第三方机构，建立“双高协同”风险评估专家库，运用大数据分析、案例比对等方法，搭建风险监测预警平台，实时跟踪项目进度，通过设置风险阈值，对潜在风险进行分级预警。搭建“政府引导、社会参与”产业创新投资平台，通过税收优惠、投资风险补贴等政策，吸引风投机构、产业资本参与科技成果转化。
推进“双高协同”攻关模式重构，提高价值链融合能级。健全有组织科研管理体系，设立省内“双一流”高校科研组织协调机构，聚焦“卡脖子”技术领域，统一调配科研力量，统筹项目申报与资源分配，建立“企业出题—高校解题—园区答卷”的闭环机制。探索构建人工智能赋能研发的创新范式，依托人工智能与大数据技术，建设智能匹配、流程管理、协作服务等数字工具平台，在我省率先构建人工智能赋能科学研究、产业发展、知识产权、专业人才的创新范式，提升科研组织效率与协同管理水平。
加强“双高协同”创新生态建设，提升协同生态竞争力。立足高校优势学科集群，结合高新园区特色产业规划，推动人工智能、新能源等领域上下游企业向园区集聚，建设“高校基础研究+园区中试转化+企业产业化应用”的全链条跨界创新联合体。构建海外创新飞地和离岸孵化模式，在全球创新资源集聚区域设立创新飞地，构建“海外研发—国内转化”联动机制，引入当地顶尖资源开展前沿技术联合研发，探索离岸孵化模式，将高校优质项目于海外孵化成熟后引入国内转化。推动高校、企业联合制定创新行为准则和伦理规范，建立信任合作机制，打造线上线下融合的创新文化传播平台，将价值共同体理念融入科研、生产、管理等全流程。
（作者系南京理工大学数字经济研究院教授、江苏省苏科创新战略研究院研究员）
