八步築路破壁壘 山東多舉措推動原創性颠覆性技術突圍

　　強化原始創新能力，作為經濟大省、工業大省、人口大省的山東，正以“走在前、挑大梁”的擔當，構建起“發現預測—項目遴選—AI賦能—學科融合—人才發展—科産融合—場景驅動—體制改革”的八步科技創新路徑，系統性破解原創性颠覆性技術突破難題，搶占科技競争制高點。

　　(作者系山東省科技廳黨組成員，山東省創新發展研究院黨組書記、院長 劉峰)

　　第一步：建“技術瞭望塔”，精準錨定前沿方向

　　原創性技術突破的前提，在于對全球創新前沿的精準洞察。山東正着力構建政府、智庫、科學家、企業家、投資人多方協同的技術預測機制，打造集監測、評價、預見于一體的“技術瞭望塔”綜合平台，持續跟蹤人工智能、量子信息、腦機接口等全球前沿領域動态。

　　這一機制已展現實踐價值：在農業育種領域，平台通過跟蹤全球生物育種技術進展，識别出“AI+精準育種”的核心突破方向，為後續BreedGPT育種大模型的研發立項提供了關鍵決策支撐。該平台不僅監測技術趨勢，更聯動産業端需求，形成“前沿技術圖譜+産業需求清單”雙輪驅動的選題生成機制，确保技術研發不偏離國家戰略與市場需求。

　　第二步：破“共識陷阱”，為非共識項目松綁護航

　　颠覆性技術往往源于“異想天開”的非共識探索，山東正通過制度創新為這類探索容錯托底。省内已探索設立“颠覆性技術創新支持專項”，建立“小額初試、動态調整、寬容失敗”的經費管理機制，改變傳統“重結果、輕過程”的評價邏輯。

　　在具體操作中，專項采用“同行評議+産業專家評議”雙軌評審模式，弱化短期成果要求，側重技術原創性與長期潛力評估。對高校院所建設的早期試驗場景，給予最高500萬元的概念驗證資金支持，構建從原理構思到場景試用的全鍊條支撐體系。這種機制讓更多“冷門”探索獲得機會，例如某高校團隊研發的“量子點柔性顯示”技術，初期因應用前景不明遭質疑，通過專項小額資助完成原理樣機後，現已吸引企業億元級投資。

　　第三步：借AI“超級算力”，重構科研創新範式

　　山東正以“AI for Science”專項行動為抓手，讓人工智能成為科研攻關的“超級助手”，推動科研範式從“經驗驅動”向“數據智能驅動”轉型。在基礎學科與重點領域布局的“AI for Science”研發體系，已孵化出多個标杆成果。

　　濰坊現代農業山東省實驗室、北京大學現代農業研究院等四方聯合研發的BreedGPT育種大模型，正是這一戰略的典型實踐。該模型依托中國移動AI4S科學裝置的強大算力，整合245年來全球2835萬篇生物專業文獻與10TB農業數據庫，開發出科研文獻理解、基因序列解讀等三大專業模型，将傳統育種中的基因解析周期從數月縮短至數小時，實現從“經驗育種”向“精準設計育種”的跨越。此外，在新材料研發領域，AI模型已能模拟材料分子結構演變，将新型儲能材料的研發周期壓縮60%以上。

　　同時，山東深入推進“人工智能+”行動，支持垂直領域大模型研發，打通“AI+産業場景”轉化路徑。中移齊魯創新研究院構建的“AI+”技術平台，已為12個重點産業提供定制化AI解決方案，推動AI賦能從科研端延伸至産業端。

　　第四步：促“跨界碰撞”，激活交叉創新活力

　　前沿技術的突破往往發生在學科交叉地帶。山東圍繞人工智能、量子信息等重點領域，聯合國内外頂尖力量打造國際研發中心，建立“首席科學家”制度，組建跨學科攻關團隊，打破科研資源“條塊分割”壁壘。

　　BreedGPT的研發過程正是跨領域協作的典範：山東移動提供AI算力與技術平台支撐，濰坊現代農業山東省實驗室與北京大學現代農業研究院輸出育種專業知識，四方成立聯合研發中心，實現AI技術與農業育種的深度融合。這種模式已在多個領域複制推廣，例如在腦機接口領域，省内高校聯合醫療企業、電子信息企業組建攻關團隊，将神經科學、臨床醫學與人工智能技術結合，研發出國内領先的癫痫病竈定位腦機設備。

　　為促進資源流動，山東建立跨學科資源共享平台，推動130餘台(套)大型科研儀器向社會開放共享，年服務科研團隊超5000個，通過數據、設施、人才的開放流動催生創新火花。

　　第五步：育“創新梯隊”，構建人才發展閉環

　　技術突圍的核心是人才突圍。山東推動高校、科研機構與企業共建200餘個高水平協同育人平台，構建“教育培養人才、人才驅動科技、科技反哺教育”的閉環體系，精準培育颠覆性技術領域急需人才。