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会议围绕四个方向提出要求：一是筑牢技术根基，持续增加基础研究投入，系统布局原创性、颠覆性技术攻关；二是注重生态建设，推动产学研用深度融合，鼓励产业链上下游密切合作；三是完善支持政策，发挥政府投资基金引导作用，建立投入增长和风险分担机制；四是引导科学合理布局，防止一哄而上、盲目跟风。
其中，“在重点赛道培育更多初创企业和独角兽企业”这一表述，意味着政策对独角兽企业在未来产业中的角色给出了明确定位。简单来说独角兽企业的通行定义是成立不超过10年、估值超过10亿美元的非上市企业。国常会在此次会议中专门点出独角兽，反映出一个判断：未来产业培育成效的评估，不能只看论文产出和技术突破的数量，还要看市场上是否产生了一批具有竞争力的企业主体。
我国独角兽企业现有格局分析
从内部结构看，416家独角兽中硬科技企业322家，占77.4%。人工智能赛道以69家企业、6380亿美元总估值居首，是唯一平均估值接近百亿美元的赛道。智能装备、集成电路、新能源新材料、新消费与零售位列其后，前五大赛道合计覆盖全部独角兽数量的68%。
胡润研究院的数据提供了另一个维度的参照。《2025全球独角兽榜》统计中国上榜343家，美国758家。同时，胡润将”猎豹企业”——即五年内最有可能达到独角兽估值的高成长性企业——纳入统计，中国有304家，集中在生物科技、健康科技、企业服务、半导体和人工智能五个领域。
综合两组数据可以看出，中国独角兽企业的存量优势是确定的，硬科技占比持续提升。但国常会特别强调的并非存量，而是增量——在下一个发展周期中，未来产业的独角兽将从哪里产生。对这个问题的分析，我们将从场景、资本和制度三个维度进行探讨，希望与大家共同交流学习。
场景创新是未来产业培育独角兽的基础条件
基于各地的实践，场景对于独角兽培育的作用可以从三个角度加以分析。
第一，场景降低了试错成本。独角兽企业多数并非起步时就拥有成熟的商业模式，而是在解决真实需求的过程中逐步验证并成长起来的。深圳龙岗区提供了一个可以参考的样本。龙岗将全区388平方公里整体打造为”超级试验场”，系统梳理并发布涵盖公共安全、低空经济、智能制造、民生服务等21个领域、共664个具体场景的”城市+AI”应用需求清单。这一做法使初创企业能够直接面向已被明确列出的需求进行技术匹配，而不必在实验室阶段推测市场的潜在需要。据龙岗区官方数据，目前已有超过1000台机器人在城市治理和公共服务中落地应用；基于云天励飞大模型的”一网统管”事件智能分拨准确率超过90%；森林火情监测预警系统使人工接警量下降约80%；智慧泳池监管系统覆盖全区254家泳池。这些场景的运转过程，同时也在帮助企业完成产品迭代、数据积累和商业模式的验证。
第二，场景缩短了从技术到市场的距离。合肥市推行的”双清单”模式——同步发布”场景机会清单”和”场景能力清单”——针对的是供需匹配效率的问题。当技术供给方能够明确知晓需求分布，场景需求方能够快速识别技术方案提供者，供需对接便减少了大量搜寻成本。合肥通过这套机制已推动超过100项新技术新产品率先实现转化落地。对于独角兽企业而言，缩短从技术验证到产品交付的周期，直接关系到成长速度。
第三，场景为规模化复制提供了前提。独角兽企业的规模化发展仅靠单一场景不足以支撑，需要在多个同类场景中证明技术的可迁移性。广东省发展和改革委员会于2026年3月印发的《加快应用场景创新工作方案》提出，将国家部署的22个重点领域细分为105项具体应用场景，构建”需求发布—技术推介—供需对接—项目策划—场景招商”的全链条机制。此前，广东已累计发布26批次应用场景机会清单，覆盖超过2000个创新项目。
浙江的方案在规模化方面也做了系统部署：《浙江省加快新场景建设应用 推动科技和产业高质量发展行动方案（2026—2027年）》提出，从2026年起每年开放150个以上综合性重大场景，培育100家以上场景创新标杆企业，带动有效投资3000亿元以上；到2027年底，打造300个以上”人工智能+“典型应用场景，推动新一代智能终端和企业智能体在重点行业的应用普及率超过75%。当一家企业可以在多个城市的同类场景中同时部署和迭代，规模化增长的基础便基本具备了。
综合以上分析，场景开放的质量直接关系到独角兽产生的概率。广东105项细化场景、浙江每年150个以上综合场景、龙岗664个具体需求——这些数字背后衡量的是潜在独角兽企业能否获得足够的技术验证和应用推广空间。
但仅有场景并不足够。场景解决的是需求端的问题，而供给端——即资金如何到达高风险、长周期的硬科技赛道同样是必不可少的因素。
风险分担，不是一句口号
互联网独角兽的典型成长路径可以概括为：通过大规模资本投入获取用户，在用户规模增长的基础上实现估值提升，最终通过上市完成退出。这一模式的基础是用户增长曲线相对可预测。但未来产业的独角兽——无论是从事量子计算、人形机器人还是脑机接口——普遍面临技术路线不确定、市场成熟度偏低、回报周期较长的问题。传统的风险投资逻辑在这些领域并不总是适用的。
国常会此次会议提出的”建立投入增长和风险分担机制”，是首次在该层级将”风险分担”与未来产业直接关联。这一表述指向的实际问题是社会资本对于高风险、长周期的硬科技项目本身趋于谨慎，仅仅依靠市场的自发配置，资金难以充分流向最需要的环节。
从目前各地方的实践来看，风险分担主要沿着以下几条路径展开。
其一，政府基金发挥引导和兜底功能。国家层面，2025年1月由工业和信息化部、财政部牵头设立的国家人工智能产业投资基金，规模达600.6亿元，由国家集成电路产业投资基金三期股份有限公司与国智投（上海）联合设立。该基金的定位是”耐心资本”，围绕人工智能全产业链进行投资布局，适度投早、投小、投前沿。2026年初，该基金完成对银河通用机器人（具身智能赛道）、云脉芯联（芯片处理器赛道）等企业的投资，显示出沿”算力芯片—具身智能—智能驾驶”路径进行系统布局的意图。
在地方层面，以深圳龙岗的做法为例，龙岗已设立5支人工智能与机器人相关产业基金，其中包括首期规模36亿元的深圳市半导体与集成电路产业投资基金及10亿元的区级人工智能专项基金（粤科人工智能产业基金），每年安排6000万元人工智能专项扶持资金，2025年还推出了总额1亿元的”机器人券”补贴政策。这些资金安排的实际效果，是通过政府出资分担一部分早期风险，降低社会资本进入高风险赛道的顾虑。
其二，政府订单发挥”首单”作用。龙岗计划在未来三年投入100亿元政府订单，以市场化方式为企业的新技术、新产品提供订单支持。对于硬科技初创企业而言，第一笔订单往往是商业化的最大障碍——潜在用户因缺乏使用信心而犹豫不决。政府订单在这一环节的功能，是帮助企业跨越从样品到商品的初始门槛。
其三，保险机制实现市场化的风险分摊。浙江省在此方面推出了具有首创意义的做法，具体是在机器人领域建立贯通”产、销、租、用”全链条的风险保障机制，按实际投保年度保费的80%给予保险补贴，同一企业每年获得的市级财政补贴总额不超过200万元。与此同时，浙江省在人工智能应用场景方面明确，省级每年择优评选不超过10个标杆项目，单个项目按不超过投资额30%的标准给予最高500万元补助，由省市县联动支持。这套安排将”风险分担”从政策表述转化为具体的资金扶持机制——企业使用新技术、新设备时面临的潜在损失，通过保险实现了分散。
然而，资本供给的问题不仅在于规模，更在于配置效率。国常会提出的”防止一哄而上、盲目跟风”，就是针对当前某些地方已经出现的问题，部分地方存在”为投而投”的倾向——看到其他地区设立AI基金便跟进设立，看到别的城市争抢机器人项目便参与竞争。资金投出去之后，如果没有匹配的场景需求、产业链配套和人才储备，最终可能形成低效投资。
习近平总书记在《前瞻布局和发展未来产业》文章中强调”立足客观条件，发挥比较优势，坚持稳中求进、梯度培育”。工业和信息化部部长李乐成文章《加快前瞻布局和发展未来产业》中也指出，要”引导各地因地制宜、错位发展”。这一逻辑与国常会”科学合理布局”的要求共同为未来产业指明了遵循的根本原则——资本的流向应当与场景资源、产业基础、人才储备相匹配，而非简单地追求规模扩张。
在讨论了场景和资本两个维度之后，还需要关注一个更深层次的条件：什么样的制度环境能够让企业敢于承担创新风险。
从"给优惠"到"给机会"
国常会提出的”完善监管治理”即指向这一维度。未来产业的技术路线多元、市场前景不确定，企业失败的概率显著高于成熟产业。如果监管体系对创新风险的反应是”出现失败即收紧规则”，那么企业和社会资本都将缺乏持续投入的意愿。
北京的政策表述是”以包容审慎原则处理好创新与监管的关系”。深圳龙岗区在相关方案中明确写入”营造鼓励创新、宽容失败的良好环境”。这些表述涉及政府考核机制的设定方式、监管容错边界的划定标准以及创新失败损失的承担主体等具体问题。
《中国独角兽企业发展报告（2026年）》中披露的一组数据与此相关：硬科技独角兽的平均专利申请量是非硬科技企业的2.2倍，创业团队的核心成员多来自高校科研力量和大型企业的技术骨干。这表明硬科技独角兽的创始团队和技术门槛显著高于一般创业企业。由此引出的制度问题是培育独角兽的政策设计不能简单延续过去”给钱、给地、给政策”的思路，需要建立适应硬科技创新的制度条件——降低科研人员从实验室走向市场的制度成本，提升高校科技成果转化的通道效率，并为创业失败者提供再次尝试的空间。
广东省在2026年场景创新方案中提出的方向具有一定的代表意义：构建全链条机制，“变’政府给优惠’为’政府给机会’”。浙江的方案则在人才激励方面做出安排，将场景创新人才纳入省级人才体系。这些做法反映了一个共同趋势：培育独角兽的制度设计正在从”让利”转向”赋权”——向企业开放场景资源、公共数据、行业标准和容错空间。这种转变的实质，是制度层面对创新风险的重新分配。
三个条件缺一不可
在场景维度，开放真实的场景需求是独角兽产生的基础前提。龙岗664个具体场景需求、广东105项细化场景、浙江每年150个以上综合场景，这些政策部署的实质是为创业企业提供可供验证技术、积累数据和获取首批订单的制度安排。技术供给如果缺乏场景验证的渠道，便难以从实验室成果转化为市场产品。
在资本维度，政府通过基金引导、订单支持和保险补贴等方式分担早期创新风险，是独角兽获得持续资金支持的关键机制。国家人工智能产业投资基金600亿元规模、龙岗100亿元政府订单、浙江80%保费补贴，这些安排的核心逻辑是政府将一部分风险从企业和创业团队身上转移出去，以此撬动社会资本进入高风险、长周期的硬科技赛道。
在制度维度，包容审慎的监管环境、高效的技术成果转化机制和允许失败的制度设计，是独角兽持续产生所需的配套条件。这些制度条件影响的是企业和人才是否愿意进入未来产业这一高风险领域进行长期投入。
综合而言，未来产业的独角兽从哪里来，应如何培育，本质上不是一个关于个体企业家能力的问题，而是关于条件体系是否完备的问题。场景、资本和制度三个维度的协同改善，将共同决定下一个周期中能够产生多少具有全球竞争力的未来产业独角兽企业。（完）
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