本文来自微信公众号： 清华管理评论 ，作者：孙黎 等
在过去半个世纪的全球科技史上，AT&T麾下的贝尔实验室（Bell Labs）一直被视为企业研发领域的典范。作为一个拥有极高自主权、资金充裕且与短期商业利益相对隔离的研究机构，贝尔实验室诞生了晶体管、激光、信息论等奠定现代文明基石的核心成果。对于渴望从“中国制造”攀升至“中国创造”的中国科技巨头而言，建立一个类似于贝尔实验室的中央研究院曾是其终极愿景。21世纪10年代，这一愿景似乎正在变为现实：百度的深度学习研究院（IDL）、腾讯的AI Lab及阿里巴巴的达摩院相继成立，它们不仅承载着企业的技术野心，更寄托了中国商业力量在基础科学领域争夺话语权的期盼。
然而，在2024年前后，中国互联网巨头在硬科技基础研究领域相继“撤退”。阿里巴巴宣布将达摩院量子计算实验室整体捐赠给浙江大学，百度将量子计算部门捐赠给北京量子信息科学研究院。这一系列标志性事件引发了业界的深刻反思：在当前内卷的经济环境与复杂地缘政治格局下，传统的“中央实验室模式”对于中国企业而言是否不再具有可行性？美国企业的研发模式对中国企业有什么启发？中国企业最有可能学习和采纳的研发模式将是什么？
美国企业研发模式的演进
美国企业的研发模式经历了三个阶段的演进，分别以贝尔实验室的强制性知识溢出，施乐PARC的开放式创新，以及DeepMind/Isomorphic高度集成的价值捕获为代表。研发模式的演进，既反映了从真空管到神经网络技术的更迭，也折射出资本与科学，以及各国关系的变迁与重构。
第一阶段代表：AT&T贝尔实验室
20世纪中期，美国电话电报公司（以下简称AT&T）凭借独特的市场地位，推动了晶体管的发明及其早期的产业化。与现代科技巨头在竞争性市场中运作不同，AT&T是一个政府特许的垄断企业。通过“贝尔系统”，AT&T控制了整个电信产业链——从基础研究（贝尔实验室）到设备制造（西部电气），再到最终消费者家中的电话终端（贝尔运营公司）。垂直整合的垄断地位为AT&T麾下的贝尔实验室提供了两项现代竞争性企业难以获得的关键资产：无限的时间和有保障的收入流。
在一个受保护的商业环境中，贝尔实验室基于独特而高效的系统，巧妙融合了看似矛盾的自由探索与目标导向，从而创造出堪比顶尖大学的创新生态。贝尔实验室的成功，首先得益于AT&T长期稳定的战略投入。在政府的利润管制政策下，AT&T有强大动力将丰厚的垄断利润持续反哺于前瞻性研发，使得实验室能够摆脱短期盈利压力，专注于可能改变行业未来的基础科学。此外，在组织结构上，实验室构建了基础研究、系统工程、产品开发三层紧密联动的闭环：顶尖科学家在最前端进行自由探索，追求与通信相关的物理、数学等领域的根本性突破；系统工程团队将理论成果转化为可行的复杂系统架构；应用开发部门最终将其落地为具体产品。三者通过顺畅的知识流动与高效协作，实现了从理论到应用的无缝衔接。支撑这一闭环高效运转的核心是专家治院与无为而治的人才与文化氛围。实验室以极高标准遴选充满好奇心与内驱力的精英，赋予他们极大的自主权，鼓励其追随科学直觉。扁平化的管理、对声誉而非指标的追求，以及刻意促成的跨学科碰撞，营造了一个激发艺术家般创造力的伊甸园。为确保这种自由探索最终服务于长远的技术愿景，AT&T设立了“桥梁”角色（如市场工程师），负责洞察根本性技术挑战，并在科研与业务之间进行“翻译”，形成了瞄准革命性革新的成果转化机制。
然而，贝尔实验室的模式也内含脆弱性。其成功往往需要依赖长达数十年的投入以及极大的战略耐心，而许多颠覆性发明的巨大社会效益难以被投资者在专利期内完全捕获。当AT&T被拆分，稳定的资金与战略耐心不复存在后，这种精心构筑的生态便难以为继。贝尔实验室的模式是一个历史典范，蕴含着关于如何平衡科学理想、商业现实与组织设计的深刻启示。
第二阶段代表：施乐PARC
20世纪70年代，普通纸复印技术的绝对垄断者施乐公司拥有如印钞机般的现金流。为了对冲无纸化办公可能带来的生存威胁，总部位于东岸的施乐于1970年在西岸加州帕洛阿尔托成立了施乐帕罗奥多研究中心（Xerox PARC，以下简称PARC）。在鲍勃·泰勒（Bob Taylor）的领导下，PARC聚集了当时世界上最顶尖的计算机科学家，其人才密度至今罕见。
PARC的研发哲学与贝尔实验室有所不同。贝尔实验室是从物理学推导工程，PARC则是通过构建工具来定义未来。艾伦·凯（Alan Kay）、巴特勒·兰普森（Butler Lampson）等人并没有试图开发即刻可售的产品，而是致力于构建他们自己想要使用的工具。这种递归式的研发—用今天的超级计算机模拟明天的个人电脑—催生了第一台联网个人电脑Alto、以太网、激光打印机和图形用户界面。
然而，这一传奇模式的背后，也伴随着深刻的遗憾。施乐公司主业为复印机，管理层对PARC的许多颠覆性技术缺乏足够的理解和商业化决心，加之受当时盛行的封闭式垂直创新范式限制，导致大多数突破性技术最终由苹果、微软、Adobe等公司成功推向市场。据哈佛商学院教授亨利·切萨布鲁夫（Henry Chesbrough）研究，PARC流出的项目中，有11个关键的创业项目通过外部融资和分拆取得了巨大成功，其中最著名的包括Adobe Systems（页面描述语言技术PostScript）、3Com（以太网）、SynOptics（局域网）、Documentum（企业级内容管理系统ECM）、Metaphor Computer Systems（GUI工作站）、Stratacom（异步传输模式ATM）、Spectra Diode Labs（高性能激光二极管）。这11家成功分拆公司的总市值是母公司施乐市值的两倍以上。
为了挽回损失，施乐后来成立了施乐技术风险投资公司。这是大企业主动采用开放式创新模式的早期尝试，旨在通过投资自己内部流出的项目来获取财务回报，而不是简单地将其扼杀或放任流失。PARC因此成为一个经典案例，它完美展示了如何为顶尖天才打造一个激发突破性创新的乌托邦，同时也警示大企业，卓越的研发能力必须配以敏锐的商业洞察力和灵活的创新机制，这样才能将伟大的创意转化为持久的市场成功。
第三阶段代表：DeepMind及Isomorphic Labs
进入21世纪20年代，谷歌母公司字母表公司（Alphabet）通过深度思维（DeepMind）和新成立的同构实验室（Isomorphic Labs）构建一种融合贝尔实验室的规模效应与PARC的开放式创新，但在价值捕获上完全不同的新范式。
DeepMind最初成立于2010年，其使命极其宏大：“解决智能，然后用它解决一切”。在被谷歌收购后的很长一段时间里，它运作得像一个准学术机构，专注于发表《自然》封面论文。然而，随着ChatGPT的崛起和生成式AI竞赛的白热化，这种“象牙塔”模式变得不可持续。2023年4月，Alphabet将谷歌大脑（Google Brain）与DeepMind合并为谷歌深度思维（Google DeepMind）。这一举动标志着AI研发从纯粹的探索转向以产品为导向的工程化。在这一宏大的重组中，Isomorphic Labs的独立运作显得尤为关键。它代表了DeepMind理念在生物医药这一特定垂直领域的落地，是“解决一切”使命的具体化和商业化尝试。Isomorphic Labs的核心假设是：生物学本质上是一个信息处理系统。如果这一假设成立，那么生物学问题就可以转化为计算问题。
2024年上映的纪录片《思维博弈》（The Thinking Game）详细记录了DeepMind团队如何从攻克围棋（AlphaGo）转向攻克蛋白质折叠（AlphaFold）这一生物学终极难题的全过程。透过这一叙事表象，我们目睹了一种全新研发模式的诞生：工业化智能科学（Industrialized AI Science）。这一研发模式不依赖个别科学家的灵感，也不完全依赖基础物理的突破，而是依赖大规模算力与数据的暴力美学。《思维博弈》所展现的DeepMind，既不同于自由松散的高校实验室，也异于以产品快速迭代为核心的互联网公司，它代表了一种被称为“混合型”的新型科研组织架构，这种架构致力于融合贝尔实验室的深度与初创公司的速度，走出了一条独有的科研发展路径。
在传统的学术界，生物学家、物理学家和计算机科学家通常隶属于不同的院系，物理空间的隔离和学术语言的壁垒使得跨学科深度协作极其困难。为了攻克AlphaFold这一难题，DeepMind组建了一支高度协同的“特种部队”。在这个团队中，领域专家的角色发生了微妙的变化，他们不再是实验的设计者，而是AI系统的“教师”和“评估者”。他们负责定义问题的约束条件，并评估AI生成结果的生物学合理性。除了人才结构，纪录片隐晦但强力地展示了另一个关键要素：超大规模算力。在被谷歌收购后，DeepMind获得了对其TPU（张量处理单元）集群的无限访问权，这使得DeepMind能够并行推进多个高风险项目。除了AlphaFold，纪录片和相关资料还提到了AlphaStar（星际争霸）、AlphaCode（编程）等项目。这种“流水线式”的创新能力，预示着科研将进入一个资本密集型的新时代。未来的重大科学发现，可能不再诞生于车库或小型实验室，而是诞生于拥有吉瓦级数据中心的科技巨头之中。
DeepMind所代表的研发模式具有三个典型特征。第一，科学的预测化。理解自然不再局限于用公式描述它，还要能够用神经网络模拟它。第二，研发的资本化。科学发现的门槛被极度拔高，算力和数据成为新的生产资料，拥有这些资源的企业或国家将主导未来的技术方向。第三，智能的工具化。通用人工智能即便尚未完全实现，其阶段性成果已经足以作为一种超级工具，重塑人类探索未知边界的速度和方式。
贝尔实验室表明垄断企业可以成为国家基础科学的引擎，但其商业化受到反垄断法的严格限制，导致价值外溢，造福了整个社会但牺牲了股东利益。施乐PARC展示了当企业战略与技术愿景脱节时，创新如何失控并流向竞争对手，导致“为他人作嫁衣”的结局。DeepMind和Isomorphic Labs是现代科技巨头在深刻总结前两者教训的基础上建立的独立商业化实体。通过垂直整合算力、数据和算法，Alphabet试图在保持科学探索的同时，建立一个严密的价值捕获机器。
我们正处于一个数字垄断主导科学发展的新时代开端。与贝尔实验室受制于政府不同，今天的AI巨头受制于算力领域的军备竞赛。Isomorphic Labs的盈利路径表明，未来的科学发现——无论是新药、新材料还是清洁能源——可能不再像晶体管那样，成为可被广泛共享的公共知识财富，而是演变为一种昂贵的、按次计费的云端服务。这不仅会使商业模式发生改变，也可能从根本上改变社会分配机制。
中央实验室模式在中国的实践与困境
量子计算作为典型的“长周期、高投入、高风险”领域，是检验企业基础研究决心的试金石。2017年，阿里巴巴成立达摩院时曾豪言“三年投入1000亿元人民币”，并招募了施尧耘等世界级科学家，旨在打造中国的贝尔实验室。然而，2023年11月，阿里巴巴达摩院突然宣布关闭其量子实验室，并将实验室及设备捐赠给浙江大学。紧随其后，百度也将其量子计算部门捐赠给北京量子信息科学研究院。这两起事件并非孤立的个案，而是标志着中国民营企业独立探索“中央实验室”模式的阶段性终结。通过分析，我们可以发现这一模式在中国当前环境下存在难以克服的结构性障碍。
财务与时间周期的错配
贝尔实验室之所以成功，是因为AT&T作为受监管的垄断巨头，拥有稳定的超额利润来“供养”庞大的科学家团队，且不需要对短期股价波动负责。相比之下，中国的科技巨头虽然体量巨大，但身处竞争极其激烈的互联网与消费电子市场。随着反垄断监管的加强以及流量红利的见顶，中国互联网企业的利润率在过去几年显著回归常态。在核心电商与广告业务增长放缓的背景下，维持一个每年消耗数亿甚至数十亿且十年内无法产生正向现金流的量子实验室，在财务上变得不可持续。上市公司的每一笔研发投入都需要在财报季向投资者解释其回报预期，量子计算的商业化前景普遍预测在2030年甚至更晚，这种时间跨度远超任何CFO的容忍极限。
“死亡之谷”的难以逾越
中国企业在尝试中央实验室模式时，遭遇了更为严峻的“死亡之谷”挑战。基础研究部门产出的专利和原型，往往因为缺乏工程化能力和制造工艺的支撑，无法转化为业务部门需要的产品，也就无法盈利。在传统的KPI考核体系下，业务部门背负着沉重的营收压力，往往倾向于采用成熟、低风险的技术，对企业研究院提出的前沿技术持排斥态度。这种不仅不支持，反而视之为累赘的现象，导致了大量高质量科研成果在企业内部被束之高阁，最终造成资源的巨大浪费。无论是生物医药领域还是新材料领域，从实验室烧杯的基础研发，到工厂反应釜的规模化生产，这一放大过程往往需要昂贵的中试线设备投入。中央实验室模式往往只覆盖了前端的原理验证，漫长的中试和产业化阶段还需要大量资源投入，很多企业缺乏资金与动力去进一步发展。
地缘政治与人才获取的阻碍
中央实验室模式高度依赖全球化的知识流动和顶尖人才的自由迁徙。贝尔实验室的辉煌很大程度上归功于其全球科学交流中心的定位。随着中美科技竞争的加剧，中国企业建立世界级中央实验室的外部环境发生了质变。量子计算、先进制程芯片等领域的研究需要极其精密的高端仪器，美国及其盟友的出口管制使得中国民营企业难以获取这些关键设备，导致科研进程受阻。此外，尽管中国加大了人才引进力度，但日益复杂的国际环境使得海外顶尖科学家在加入中国企业实验室时面临更多障碍，甚至法律风险。
面向未来，中国企业的实战措施
中国企业的研发模式正经历一场从追随者到探索者的范式转移。无法复制贝尔实验室的垄断红利，中国企业便转向更贴近市场、更注重效率或更依托国家力量的多条路径并行发展，形成具有中国特色的研发格局（见表1）。
华为模式
华为的研发模式是一种深度融入业务、以生存安全为核心驱动力的嵌入式创新体系。核心机构“2012实验室”并非追求纯理论研究的象牙塔，而是旨在应对极限生存挑战的发动机。
华为模式强调业务导向的基础研究，将研究严格定义为应用基础研究。例如，华为在俄罗斯和法国设立的数学研究所并非研究抽象数学猜想，而是聚焦于解决通信信号处理、热力学模型等具体工程问题，其著名的SingleRAN技术突破正是基于数学算法的优化。诺亚方舟实验室则致力于将人工智能技术应用于优化网络、提升影像质量等具体业务场景。在成果转化方面，华为通过集成产品开发等流程实现了全流程贯通，使研发与产品团队早期绑定，并辅以内部定价和利益共享机制，激励科研人员关注市场需求。
这种模式的根本驱动力是“向死而生”，海思半导体和“备胎计划”便是集中体现。其研发投入不计较短期投资回报率，而是为了规避供应链中断可能带来的归零风险。然而，华为模式的高强度研发投入和精密管理体系也设立了极高的学习和复制门槛。总体而言，华为模式为中国硬科技企业提供了一条可借鉴的路径：基础研究必须紧紧围绕核心业务与生存安全展开，并构建高效的转化机制。
AI for Science平台模式
新兴的AI for Science（AI4S）与平台化服务模式，为那些缺乏硬件制造基因、难以承担中央实验室重资产投入的企业，提供了一种轻资产、高效率、生态化的研发新路径。这一模式的核心在于推动科研范式从传统的试错法向智能驱动的AI转变。它通过深度学习模型学习物理定律并分析海量数据，实现对微观世界的精准预测，将部分依赖大量实验的经验科学升级为可计算、可模拟的AI驱动科学，大幅提升了研发效率，如将药物分子设计时长从传统方法的数月缩短至几十分钟。
与此同时，互联网巨头也积极构建数字实验室。例如，百度智能云与上海交通大学合作，构建了AI for Science科学数据开源开放平台，并基于文心大模型支撑白玉兰科学大模型在化学合成、司法等领域的创新应用。中国科学院发布了“磐石·科学基础大模型”及其配套的文献罗盘与工具调度台，旨在打造一个跨学科的智能操作系统，平台式地赋能从文献调研到实验验证的科研全流程。
平台化服务模式的核心价值在于构建了一个开放的创新生态。通过开源社区汇聚全球开发者与科学家的智力资源，形成了虚拟的中央实验室，最终呈现出企业出题、平台解题、云端输出的协同形态。这不仅极大地降低了全社会的创新门槛与成本，也为互联网企业在流量红利见顶后开辟了新的增长点，标志着研发活动从过去的“小农作坊”模式走向集约化、智能化的“平台科研”新时代。
新型创新联合体
在应对中美科技竞争与保障产业链安全的背景下，新型创新联合体正深刻重塑国家的研发范式，其核心载体便是创新联合体。这一模式旨在破解过去科研资源在高校、科研院所和企业之间普遍存在的“孤岛效应”，通过深度融合国家战略的引领作用与市场机制的决定性作用，集中优势力量攻克“卡脖子”技术难题。
这一模式的创新之处在于，它并非简单的行政指令式资源调配，而是强调构建“有为政府”与“有效市场”的协同机制。政府负责顶层设计与战略规划，营造良好创新生态，并承担市场不愿投入的高风险研发；同时，充分激发市场活力，突出企业的创新主体地位。在这一体制下，领军企业被赋予“出题人”的关键角色，因其最贴近市场、最明晰产业链的真实痛点。由此形成的创新联合体，通常由科技领军企业牵头，联合高水平研究型大学、国家科研机构及产业链上下游力量，形成高效的协同攻关组织。这种协作不仅体现在组织层面，也呈现出显著的区域集群特征，如粤港澳大湾区探索的“香港研发+深圳转化”模式，以及长三角地区基于龙头企业、顶尖高校与政府共建新型研发机构（如之江实验室）所形成的区域创新走廊。通过这种需求共提、资源共用、成果共享、风险共担的机制，结合以AI驱动的数据算法，创新联合体可以将重大科技攻关与成果转化应用统筹部署，加速创新生态系统的创建，实现从技术突破到产业竞争力的快速转化，实现价值创造与捕获。
沉舟侧畔千帆过，病树前头万木春。过去十年，中国科技巨头对贝尔实验室模式的执着追求，在现实的财务周期、成果转化死亡之谷以及地缘政治的多重挤压下告一段落，标志着传统中央实验室乌托邦的阶段性终结。然而，这场向死而生的中国企业研发正进化出一个新的局面：一个以人工智能为底座、以国家战略为牵引、以开放协作模式为支撑的全球研发新格局，正百舸争流，千帆竞发。