跑得多与开新路——回应兰德报告系列之四

作者：赵晓

一、一颗卫星与一位农学家

1957年10月4日，苏联把人类第一颗人造卫星“斯普特尼克”送上了轨道。这颗直径不到六十厘米的金属球，每隔九十多分钟绕地球一圈，发出“嘀、嘀”的无线电信号。全世界的业余无线电爱好者都能收到它，美国人仰望夜空，感到的是一种前所未有的恐慌。

美国的反应快得惊人。不到一年，国会通过了《国防教育法》，向数学、科学和外语教育大规模投钱；国防部成立了高级研究计划局，也就是后来的DARPA；国家航空航天局（NASA）随之诞生。十多年后，美国人登上了月球；DARPA资助的一个计算机联网项目，后来长成了互联网。

斯普特尼克证明了一件事：苏联的科学并不只是数量上的庞大，它能在最前沿做出世界第一。苏联的数学、物理、航天，在那个年代都是一流的。

可是，同一个苏联，在九年前刚刚经历过另一件事。1948年8月，在全苏列宁农业科学院的会议上，农学家李森科（Trofim Lysenko）宣布，他的学说得到了党中央的批准。孟德尔与摩尔根的遗传学被定为“资产阶级伪科学”，大批遗传学家被撤职，有的被捕，有的死于狱中。苏联的生物学由此倒退了整整一代人，而那恰恰是DNA双螺旋结构即将被发现、分子生物学即将兴起的时代。

一边是能把卫星送上天的科学，一边是能把一门科学一夜之间判为非法的体制。苏联的科学体系有过两张面孔：在国家集中资源攻关的地方，它能跑得极快；在真理需要服从权威的地方，它会自己把路堵死。而它最终没能把一流的科学转化成有活力的民用经济，到1980年代，在计算机与信息技术上已经远远落后于西方。

讲这个故事，是为了读兰德报告里最让中国读者振奋的那组数字。

二、兰德怎么说：66比74

兰德在第三章引用了澳大利亚战略政策研究所（ASPI）的“关键技术追踪器”：在74项关键技术中，中国在66项上领先。它还配了一张图，显示在技术领域被引用最多的前10%论文中，中国的份额从2005年的约6%升到2025年的约48%，美国则从约43%降到约10%，两条曲线在2016年前后交叉，此后再没有回头。

图5｜高影响力研究份额。数值据兰德报告图3.4（澳大利亚战略政策研究所《关键技术追踪器2025》）读图近似

兰德接着列出了更多事实：中国每年培养超过350万名理工科本科毕业生，美国约82万，而美国理工科的硕士和博士毕业生中，大约一半是外国留学生；2025年，世界知识产权组织的全球创新指数，第一次把中国排进了前十名。

兰德的判断很清楚：中国的工业与技术进步，主要不是靠“作弊”，而是靠大规模投资、几百万人的辛勤劳动、精明的商业战略和世界级的工程能力。在全报告的结论部分，它把科技列为两个“基础领域”之一，认为美国最需要投入的“绝不能失手”的领域，大多在科学、技术和关键产业上。

三、第一条线索：这个数字量的是什么

侦探见到一个惊人的数字，第一件事是问：它量的是什么？

ASPI自己说得很清楚：这个追踪器衡量的是研究表现，而不是一个国家在关键技术上的整体实力。它统计的是高被引论文，取2020到2024年五年的数据，作为未来科技能力的一个“先行指标”。所以，“中国在74项技术中的66项领先”，准确的说法是：在这66项技术的高影响力研究上，中国领先。

那么，能不能说这不过是论文数量，不足为凭？过去几年，确实有学者这样批评：论文产出不等于创新能力；引用指标偏向大机构，尤其是计入自引的时候；中国高校的研究成果真正转化为产业应用的，比例很低。这些批评有道理，但它们正在失去说服力。按《自然》杂志精选的顶级期刊来统计的“自然指数”，2026年全球学术机构的前十名里，中国占了九个，哈佛大学失去了自2015年以来一直保持的榜首位置。如果说高被引论文还可能被引用网络放大，顶级期刊的发表就很难用数量来解释了。

所以第一条线索的结论是：中国在知识生产上的领先是真的，不是统计的幻觉。用“论文灌水”来安慰自己，是一种危险的轻视。

四、第二条线索：从论文到产业，隔着一条河

但知识生产只是科技竞争的第一层。

兰德发布这份报告一周之后，又发布了另一份报告，专门评估中美两国的“技术扩散能力”，也就是把技术进步转化为全社会生产率的能力。结论是：美国总体占优，但中国的体系并不弱。在十一项指标中，美国在六项上领先，包括研究机构、企业活力、研究与企业之间的联系、吸收新技术的能力、技术中介组织和法律商业制度；中国在两项上领先：研究机构之间的联系和国家政策协调。报告说，中国的扩散靠国家协调，能迅速调动资源、在战略行业大规模部署，但采用的质量参差不齐，有时流于表面、为达标而达标。

斯坦福大学2026年的人工智能指数，提供了另一组对照。2025年，美国产出了50个重要的人工智能模型，中国30个，比前一年翻了一番；两国最好的模型之间，性能差距已经缩小到2.7%，而2023年还有十几到三十个百分点。可是在私人投资上，美国是2859亿美元，中国是124亿美元，相差二十多倍，尽管中国的数字可能没有算进国家主导的投入。另一方面，2025年中国安装了29.5万台工业机器人，美国是3.42万台；全球人工智能专利申请中，中国占了近七成。

表1｜人工智能竞赛的几组对照（2025年）

指标（2025年）	美国	中国
重要人工智能模型数量	50个	30个
人工智能私人投资	2859亿美元	124亿美元
工业机器人新增安装	3.42万台	29.5万台
全球人工智能专利申请占比	—	约70%

数据说明：两国最佳模型的性能差距已缩小到2.7%。数据来源：斯坦福大学《人工智能指数2026》，据 The Next Web 报道整理；中国私人投资数字可能未计入国家主导的投入。

把这些数字放在一起，可以看到科技竞争至少有三层。第一层是知识生产，中国已经领先。第二层是转化与扩散，美国仍然占优，但优势在缩小：美国的强项是市场化、网络化的转化，中国的强项是举国动员下的大规模部署。第三层是原创前沿，即开辟全新方向的能力，美国仍然领先，但这一层最难量化，也最容易被追上。

五、第三条线索：兰德主笔的一篇短文

真正耐人寻味的线索，不在这份报告里，而在报告主笔马扎尔（Michael J. Mazarr）2026年1月发表的一篇短文里。

文章题为《以网络化跨越战略夺回技术领导地位》。标题里的“夺回”二字，已经说明了作者的判断。马扎尔认为，中国的国家主导模式、规模和制造业实力，使美国在现有技术上与中国正面竞争成为一种必输的打法；中国的规模优势无法直接匹敌。他给出的建议是：美国与日本、欧盟、韩国等盟友联手，像欧洲核子研究中心那样，在下一代技术上下大赌注，跳过现有的技术，开辟全新的范式。

这是一个相当坦率的承认：在已知的赛道上，美国已经跑不过中国了；美国唯一的出路，是开辟新的赛道。

这就把整场科技竞争的本质说穿了。论文、专利、机器人、产能，都是已知赛道上的里程数。在已知的赛道上，比的是投入、规模和组织，中国的体制在这里如鱼得水。可是新赛道不是计划出来的。它往往诞生在意想不到的地方：一个车库，一次失败的实验，一个被主流忽视的异端想法。开辟新赛道需要的，是允许试错的资本、允许异见的学术、允许失败者重来的社会。

这正是斯普特尼克与李森科的故事要说的。苏联能在国家确定的目标上跑出世界第一，却在需要自由探索的地方自己堵死了路。跑得多与开新路，靠的是两种不同的能力，前者靠组织，后者靠自由。

但公平地说，这个推论也有它的边界。第一，跑得多本身会生出新东西。经济学家阿罗（Kenneth Arrow）早在1962年就指出“干中学”的力量：大规模的生产与部署，会在实践中积累出新的知识。中国在电动汽车和电池上的突破，很大程度上就是这样跑出来的。第二，美国开新路的能力也在流失。斯坦福的报告显示，自2017年以来，流向美国的人工智能学者减少了89%，其中八成发生在最近一年。一个依靠全世界人才开辟新赛道的国家，如果关上了门，它最大的优势也会枯竭。第三，中国自己也看到了“唯论文”的问题，近年推行“破五唯”的评价改革，试图扭转只看数量的导向。

所以，这场竞赛不是“中国只会跑、美国才会开路”那么简单。它是一场双方都在补短板的竞赛：中国要补原创与转化，美国要补规模与人才。

六、判词

跑得多，不等于开新路；但开不出新路的人，终会被跑得多的人追上。已知的赛道靠组织，未知的赛道靠自由。谁能兼得，谁就赢下下一程。

ASPI的数字是真实的，它告诉我们中国在知识生产上已经领先，任何轻视都是危险的。但这个数字量的是已知赛道上的里程，量不出开辟新赛道的能力。而兰德的主笔已经承认，美国在已知赛道上跑不赢了，必须另开新路。

于是，科技竞争的胜负，最终又回到了本系列反复出现的那个问题：谁的体制能够容纳试错、容纳异见、容纳失败？这不是一个科技问题，而是一个文明问题。

七、对决策者的含义

对经营者。在应用技术领域，中国企业已经是全球最强的竞争者之一，在新能源、制造业自动化、人工智能应用上尤其如此。出海的中国企业，技术不再是短板，短板在于信任、标准与合规。同时，中美技术体系的分化会持续加深，从芯片到数据，从标准到供应链，企业需要为“一个世界、两套体系”做准备。对人工智能这样的通用技术，最大的机会不在模型本身，而在扩散：谁能把技术用进千行百业，谁就能分到最大的一块蛋糕。

对施政者。中国科技的短板，不在投入，而在转化与原创。转化需要研究与企业之间更深的联系，需要能为高风险创新定价的资本市场，需要稳定可预期的产权保护；原创需要宽容失败的评价体系，更需要学术探索的自由。李森科的教训告诉我们，当真理需要服从权威的时候，再多的投入也会白白流失。“破五唯”是一个好的开始，但真正的考验，是能否允许科学家沿着自己的好奇心，走到没有人批准过的地方去。

下一篇，本系列要做一件不太寻常的事：审判我自己。前四篇反复以“纠错能力”为判据，这个判据会不会错？中国的举国体制、规模与速度，是不是一种我低估了的力量？

注释

本文所引兰德报告，均据英文原文：Michael J. Mazarr et al., The Scope and Nature of the U.S.-China Competition, RR-A4254-2 (Santa Monica, CA: RAND Corporation, 2026)。页码为报告正文页码。

1. ASPI的66/74数据及中国的成功并非主要靠“作弊”的判断，见第16页；高被引论文份额见第18页图3.4；理工科毕业生人数、留学生比例与全球创新指数，见第18页；科技作为“基础领域”及“绝不能失手”的领域，见第72页、第78页。

2. ASPI关于追踪器衡量“研究表现而非整体实力”、数据时段与方法的说明，见 ASPI, “ASPI’s Critical Technology Tracker: 2025 updates and 10 new technologies,” The Strategist, 2025。

3. 对ASPI方法的批评，参见 Marina Zhang, “Chinese tech dominance more myth than reality,” East Asia Forum, 2023年4月。

4. 自然指数2026年排名，见 Nature Index, “Harvard loses first place,” 2026年6月。

5. 中美技术扩散能力的比较，见 Francesca Ghiretti et al., Assessing Chinese and U.S. Technology Diffusion Capacity, RR-A4571-1 (RAND Corporation, 2026)。

6. 斯坦福人工智能指数2026年数据，据 The Next Web 对该报告的报道（2026年4月）。

7. Michael J. Mazarr, A Networked Leapfrog Strategy to Recapture Technology Leadership, PE-A3365-1 (RAND Corporation, January 2026)。

8. Kenneth J. Arrow, “The Economic Implications of Learning by Doing,” Review of Economic Studies 29, no. 3 (1962)。

9. 斯普特尼克卫星、《国防教育法》（1958年）与DARPA、NASA的成立，以及1948年8月全苏列宁农业科学院会议，均为公认史实，此处为作者概述。

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