两会丨清华大学技术创新研究中心主任陈劲:完善科技成果评价机制,要让市场评价成为主要“阅卷人”

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2026月03月12日

(原标题:两会丨清华大学技术创新研究中心主任陈劲:完善科技成果评价机制,要让市场评价成为主要“阅卷人”)

两会丨清华大学技术创新研究中心主任陈劲:完善科技成果评价机制,要让市场评价成为主要“阅卷人”
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政府工作报告在部署“加快高水平科技自立自强”这一重点任务时,提出要弘扬科学家精神,深化科技评价体系改革,优化有利于原创性、颠覆性创新的环境。当前,科技评价体系改革还存在哪些难点?最难啃的“硬骨头”是什么?评价系统是否需要引入“市场评价”?2026年全国两会期间,清华大学技术创新研究中心主任陈劲在接受证券时报记者专访时,对上述问题进行了详细解读。

两会丨清华大学技术创新研究中心主任陈劲:完善科技成果评价机制,要让市场评价成为主要“阅卷人”
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“作为长期深耕技术创新管理领域的研究者,我认为科技评价体系改革已进入‘深水区’,最大的‘硬骨头’不在于技术层面的指标调整,而在于评价权力结构的深层重塑与评价逻辑的根本转向。”陈劲向证券时报记者表示。

科研人员要走出“学术舒适区”

具体来看,陈劲认为,改革的难点在于打破高校、科研院所长期形成的“自我循环”式评价惯性,建立与国家战略需求、产业实际贡献精准对接的“价值闭环”。

陈劲进一步分析,过去数十年间,“唯论文、唯帽子、唯职称、唯学历、唯奖项”的“五唯”体系之所以顽固存在,是因为它在科研系统内部形成了一套相对稳定、便于操作的“内部通货”――论文发表即可获得职称晋升、资源分配,这套评价体系与产业界的“外部市场”长期处于脱钩状态。

基于此,改革的深层阻力在于――它要求科研人员走出“学术舒适区”,去面对充满不确定性的市场检验和技术攻关的真问题。陈劲表示,从具体表现来看,当前评价体系存在三个维度的“不匹配”:评价标准与战略需求不匹配,短期量化指标在客观上抑制了科研人员深耕原始创新的动力;评价主体与责任主体不匹配,当前项目评审多以学术界专家为主导,侧重技术前沿性,而对技术的市场前景、产业化路径关注不足;评价周期与创新规律不匹配,人工智能、生物医药等领域的原创性突破往往需要长周期积累,而短周期的考核惯性容易使科研趋向“短平快”,对高风险、高价值的颠覆性创新缺乏应有的包容与耐心。

市场评价要成为主要“阅卷人”

高校和科研院所的创新评价,是否要引入更多来自产业界的“市场评价”?面对这样的提问,陈劲给出了非常明确的答案。

“不仅应当引入,而且要让市场评价方成为应用研究和技术开发类成果的主要‘阅卷人’。”陈劲强调,这并非否定学术评价的独立价值,而是分类评价改革的必然要求。

国务院办公厅发布的《关于完善科技成果评价机制的指导意见》已明确指出,应用研究成果以行业用户和社会评价为主,技术开发和产业化成果以用户评价、市场检验和第三方评价为主。

陈劲认为,这一政策导向的底层逻辑是朴素而深刻的――谁使用成果,谁最有权评价成果。

“谁最了解技术能否落地、成本是否可控、供应链是否匹配?无疑是产业界。”陈劲表示,从这个角度来说,引入产业界的“市场评价”,实质上是让创新的“阅卷人”从学术同行走向最终用户。

具体到操作层面,这一转向需要在三个环节“动真格”。一是在立项环节引入“企业出题”机制,改变过去科研人员“想干什么就干什么”的惯性,转向“产业需要什么就攻坚什么”;二是在评审环节赋予产业界实质性话语权,对于产业化目标明确的科研项目,评审专家组中应大幅提高产业界和投资界专家的比例;三是在应用端建立“以转化为导向”的评价机制,将技术成熟度、市场份额、经济效益等实质性产业贡献纳入验收标准,探索项目后评估和长期跟踪机制。

陈劲表示,归根结底,深化科技评价体系改革的终极目标,是构建一个“学术价值”与“产业价值”双轮驱动、相互赋能的创新生态。对于基础研究,要突出原创贡献与学术引领力,推行长周期、代表作评价;对于应用研究,则要强化成果落地的经济社会价值,让“市场检验”成为关键标尺。

“十五五”规划建议中明确提出“以创新能力、质量、实效、贡献为评价导向”,陈劲认为,这当中,“实效”与“贡献”正是产业界最关切的维度。当高校院所的科研人员能够像重视论文发表一样重视技术能否为企业解决真问题、能否在产业链上创造真价值,我国从“科技大国”迈向“科技强国”的步伐必将更加坚实而有力。评价是指挥棒,也是风向标。让最懂创新价值的人来评价创新,让最需要创新成果的人来引领方向,这正是改革的核心要义所在。

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2024年OCR产业链上下游结构及发展趋势分析_人保财险政银保 ,人保服务

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人保财险政银保 ,人保服务_2024年OCR产业链上下游结构及发展趋势分析 2024年5月14日 来源:互联网 849 52 OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别),是一种利用光学技术和计算机技术将印制或书写在纸张上的文字读取出来,并转换成计算机可读取、人可以理解的格式的技术。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别),是一种利用光学技术和计算机技术将印制或书写在纸张上的文字读取出来,并转换成计算机可读取、人可以理解的格式的技术。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 具体来说,OCR技术是通过扫描、拍照等光学输入方式将各种票据、报刊、书籍、文稿及其它印刷品的文字转化为图像信息,再利用文字识别技术将图像信息转化为可以使用的计算机输入技术。简单来说,就是将图片上的文字内容,智能识别成为可编辑的文本。OCR技术的原理包括文本检测和文字识别两大关键技术,先将图像中的特征进行提取并检测目标区域,之后对目标区域的字符进行分割和分类。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 OCR技术被广泛应用于文书管理、银行、图书馆、档案馆、机关、企事业单位等行业和领域,为这些行业提供了文档搜索、内容识别、转换等功能,实现对文档的快速检索和管理。OCR行业的产业链涵盖从硬件设备、OCR软件到应用系统的一整套解决方案,产业链由下至上分为硬件设备供应商、OCR技术服务商、OCR软件技术供应商、行业应用开发商、行业应用提供商等环节。预测到2026年,全球OCR软件收入预计将从2020年的692.6百万美元增长到987.9百万美元,年复合增长率为9.3%。 根据中研普华产业研究院发布的分析 OCR产业链上下游结构 OCR产业链的上游主要包括图像采集、图像预处理、特征提取、识别算法、语言模型等关键技术和环节。这些技术共同构成了OCR系统的基础,为文字识别提供了坚实的技术支持。其中,算法和数据集是核心要素,而芯片、摄像设备、传感器等硬件则是实现OCR技术的必要工具。 中游主要是OCR技术的开发和应用。在这一环节,各类OCR技术和服务供应商提供包括文字识别、表格识别、图像分类、目标检测等在内的技术解决方案。这些技术通过对图像进行预处理、特征提取和分类识别等操作,实现文字信息的快速录入和提取。中游的代表性企业包括百度云、腾讯云、阿里云、Google Cloud、ABBYY、合合信息等。 下游则是OCR技术的应用领域,涉及多个行业和场景。这些应用场景和产品服务为OCR技术的商业化应用提供了广阔的空间和机遇。具体来说,OCR技术被广泛应用于文档管理和数字化服务、电子商务和金融服务、智能设备和物联网应用、人工智能应用开发等领域。在金融业中,OCR技术更是被广泛应用于单据录入、凭证管理、合同管理等方面,提高了信息处理效率和准确性。 技术进步推动性能提升。深度学习、人工智能等技术的快速发展将进一步提高OCR的识别准确率和效率。特别是在处理复杂背景、模糊文字、手写字体等难点问题时,OCR技术将不断优化,提高识别的精度和稳定性。 OCR技术将更加注重多语言的支持,满足全球不同国家和地区的语言需求,从而在全球范围内得到更广泛的应用。OCR技术将在更多领域和场景中得到应用,如零售行业的自动化结算和库存管理、智能驾驶领域的交通标志和车道线识别、医疗行业的病历和医学影像识别等。 OCR技术将更加注重实时识别,实现对图像信息的快速处理和分析,以满足移动支付、自动驾驶、实时翻译等领域的需求。 更高的处理速度和识别精度。随着硬件技术的不断发展,OCR技术将更加注重优化算法和模型,以实现更高的处理速度,满足更广泛的需求。OCR技术的识别精度也将继续提升,通过深度学习等技术的应用,进一步提高识别的准确性和稳定性。 更加智能化。未来的OCR技术将更加智能化,能够自动识别、分类和提取文本信息。例如,在文档管理领域,OCR技术将能够自动识别文档中的各种元素,并将其归类和存储,以提高工作效率和减少人工成本。OCR技术将与其他技术如语音识别、自然语言处理等深度融合,形成更为综合和高效的解决方案,为用户提供更为便捷和智能的服务。 数据安全和隐私保护。随着OCR技术的广泛应用,用户隐私和数据安全问题将受到越来越多的关注。未来,OCR技术将更加注重用户数据的加密和保护,防止数据泄露和滥用。通过区块链等技术实现数据流转的追溯和监管,确保用户数据的安全性和可信度。 个性化定制服务。根据不同领域和场景的需求,OCR技术将提供个性化的解决方案和服务。这将使得OCR技术更加贴近用户...