新“新三样”的战略定位与转型逻辑 - 机器人、人工智能、创新药接棒新能源汽车、锂电池、光伏产品，成为中国产业升级的新“新三样”，标志着经济增长范式从“要素扩张”向“创新驱动”的系统性转变 [1] - 新“新三样”的竞争焦点从“做不做、做多少”转向“技术路径定义权、核心知识产权与标准制定权”，产业升级进入前沿领域参与规则塑造 [1][2] - 产业安全内涵升级，从能源、供应链安全扩展至科技安全、生物安全和数据安全，产业选择成为关乎长期竞争力与国家安全的结构性命题 [2] 跨越“中等技术陷阱”的路径 - “中等技术陷阱”的核心是增长被锁定在“工程放大”阶段，依赖资本和劳动投入导致回报递减，新“新三样”通过重塑技术进步向增长的转化路径来跨越陷阱 [3] - 人工智能通过算法、数据和算力叠加降低研发边际成本，机器人推动制造体系向系统智能升级，创新药将知识转化为高附加值产出，三者共同驱动增长源于效率跃迁而非要素堆叠 [1][3] - 新“新三样”促进“横向渗透式”技术扩散，以人工智能为核心的技术体系通过平台化、工具化向制造、医疗、物流和服务业扩散，提升全要素生产率的广度与持续性 [4][5] 新“新三样”的战略功能与窗口期 - 新“新三样”是中国在全球产业链深度重构中锁定的一组战略支点，旨在把握结构性窗口期，避免被动“跟跑” [6] - 机器人是高端制造核心装备，将AI算法转化为现实生产力并缓解劳动力约束；AI是推动产业整体升级的“底座能力”；创新药则具备构筑技术壁垒和生物安全屏障的战略价值 [6] - 中国完整的工业体系与超大规模市场为新技术提供快速迭代、规模验证和成本摊薄的土壤，使中国有条件在技术成熟前参与全球竞争，缩短与前沿差距 [7] - 资源配置正从低水平重复建设转向高质量创新投入，强化对原创技术和长期研发的支持，为避免“跟跑陷阱”提供制度保障 [7] 机器人产业现状与挑战 - 中国机器人产业在市场规模、应用深度和产业链完整度上全球领先，拥有全球最完整、响应最快的产业链，在销量、装机规模和场景多样性上居全球前列 [8] - 产业在系统集成和应用方案层面逼近全球前沿，部分场景实现领先，但高端减速器、精密传感器、核心控制器、底层算力平台及通用算法等关键环节仍存在对外依赖 [8] - 综合判断，中国机器人产业已走出单纯模仿阶段，站在由“并跑”迈向“领跑”的门槛之上，实现全面领跑需在核心零部件自主化、底层技术突破及高端市场定价能力上完成跨越 [9] 人工智能发展的优势与短板 - 中国AI在应用层面全球领先，海量数据资源与丰富应用场景构成独特比较优势，推动AI在金融、制造、医疗、政务等领域率先实现规模化应用 [11] - 数据是AI发展的“燃料”而非“发动机”，技术代际差距的核心在于算力基础、芯片架构、系统软件和核心算法的协同突破 [11] - 中国AI处于优势与短板并存的过渡阶段，需在高端芯片、算力体系、底层算法、数据要素市场化、国际规则制定及人才培养等多维度同步发力以实现全面并跑乃至领跑 [11] 创新药出海进展与挑战 - 中国创新药出海交易数量快速增长，结构持续升级，从仿制药、改良型新药转向首创新药（FIC）和同类最佳新药（BIC）潜力资产的系统合作 [12] - 国内企业在靶点筛选、分子设计和早期临床验证能力显著提升，进入国际创新药竞争的“可比区间”，2025年以来多款具备国际竞争力的FIC或BIC潜力药物推进临床 [12] - 行业短板集中在基础研究深度、临床科学体系成熟度及全球多中心临床和注册能力，真正跻身全球价值链高端需在原创药比例、全球临床主导权和重磅产品定价能力上取得突破 [13] 应对“卡脖子”风险的策略 - 超大规模市场和强大工程化能力可延缓约束显性化、放大成功概率，但难以单独解决最顶层、最基础的核心技术受制问题 [14] - 市场优势为技术提供应用密度和反馈速度，加快迭代，但可能削弱对基础研究和底层技术攻坚的紧迫感，形成“应用先行、底层滞后”的路径依赖 [15] - 工程化能力可将实验室成果快速转化为规模化产品，但对高端核心硬件、基础软件和底层算法的突破依然高度依赖外部供给 [15] - 真正对冲风险需在应用牵引与底层突破间形成协同，用市场规模托举产业，同时坚定不移加大对基础研究和核心技术的长期投入 [16] 核心技术攻坚与生态构建 - 面对核心部件依赖，自主研发解决“能不能自己掌控”的底线问题，构建技术生态则着眼于降低系统性风险，提升产业战略韧性 [16] - 南南合作具备现实可行性，可为中国的技术成果和标准落地提供规模化应用空间，通过联合研发分散成本、提高效率，并有助于中国在全球科技治理中积累制度性影响力 [17] - 自主研发决定产业发展“能走多远”，多元技术生态决定“能否走得稳”，南南合作是扩展战略纵深、提升体系韧性的关键支点 [18] 作为未来产业“技术底座”的展望 - 新“新三样”在“十五五”期间的战略意义在于为更广泛的未来产业体系提供可持续演进的技术底座，塑造长期增长能力边界 [19] - 机器人作为具身智能的通用物理平台，是连接数字智能与真实世界的通用接口；AI作为“智能大脑”是通用目的技术，形成跨产业的技术底座效应；创新药则连接生命科学与现实刚性需求 [20] - 三者共同构成支撑下一代产业形态的三大基础性技术模块：机器人提供物理载体，人工智能提供认知与决策能力，创新药连接生命科学与现实需求 [21]