过去很长一段时间，中国科技投资有着清晰的参照系。美国跑出的前沿企业、成型的技术路线、成熟的估值体系，都是国内行业追赶、判断赛道进度的核心锚点。评判中国团队的成长速度、技术水平，始终有一套可对标、可量化的标准。
如今，在人工智能等前沿科技领域，中美创新进入同步探索、并肩前行的全新阶段。行业山顶尚未显现，没有现成的技术路线、商业模式可供参考，投资人再也无法依靠对标美股、复刻美国赛道判断方向。成为资本C Engine首席投资官张辰，将这种无参照、无标准答案、充满不确定性的前沿创新状态，定义为“雾里登山”。
9月23日，S创上海2026期间，观察者网策划播客对谈“雾里登山：从美国的‘黄金时代’走出来”顺利举办。本次对话由观察者网策划部主任周宇舫主持，首都经济贸易大学案例中心主任孙喜、成为资本C Engine首席投资官张辰做客分享，围绕中美科技并跑新格局、前沿创业变革、资本估值重构、国家任务与产业落地融合等核心议题展开深度探讨。
当中国科技从“追赶”迈入“并跑”时代，谁来定义未来技术目标？资本如何突破旧有逻辑、筛选优质创业者？国家战略任务与市场化产业需求如何精准衔接？两位嘉宾分别从投资实战、产业创新机制两大维度，拆解新时代科技创业、产业迭代的核心逻辑。
（以下内容根据现场录音整理，对口语重复、口误、语序瑕疵进行了优化调整，适配阅读场景）
雾里登山：美国标杆失效，前沿创新进入无参照时代
观察者网：本次对谈主题为“雾里登山：从美国的‘黄金时代’走出来”。过往科技创新有一套通用逻辑：美国完成从0到1的原始创新，中国完成从1到100的产业化落地，美国始终是我们的核心参照。如今这套对标体系正在失效，张辰可以先从投资人视角，聊聊“雾里登山”的真实行业体感吗？
张辰：这是我近几年最直观、最深刻的投资体感。过去七八年的科技投资，本质是择优筛选。行业赛道清晰、技术路线明确、头部标杆可见，大家对优质企业的评判标准或许略有差异，但所有人都清楚最终的发展方向和行业终点。
但在AI、量子科技等前沿领域，行业逻辑彻底变了。目前所有创业团队的技术路线都尚未收敛，没有统一的优劣评判标准，没有成型的商业模式，更没有可参考的行业标杆。
追赶时代，美国的前沿技术、头部企业就是清晰的“山顶”。投资人能看清行业终极形态，精准对比国内团队的技术精度、发展速度，判断项目价值。但现在，中国前沿科技不再是单纯复刻、追赶美国成果，而是与全球顶尖团队同步探索未知领域。
这就是“雾里登山”的核心状态：山顶隐没在迷雾中，看不到行业终极形态，也看不到全域竞争对手，只能看见身边同行者在向上探索。我们无法判断脚下的道路是否正确，也无法确定当前路线是否为最优捷径，整个行业充满不确定性。
这种变化在2025年之后变得尤为突出，从技术供给和市场需求两端都能清晰感知。
供给侧，机器学习、计算机视觉等顶会论文中，中国研究者的投稿量、录用率、一作占比持续攀升，中美前沿科研力量的差距快速收窄。以往国内团队多是跟进、验证海外提出的科研命题，如今越来越多中国团队，具备了独立提出前沿问题、开辟全新研究方向的能力。
需求侧的变化同样显著。国产大模型的海外调用量持续上涨，大量海外企业直接采购中国AI模型服务，国产前沿技术开始获得全球市场的正向反馈。
从产品端来看，行业认知正在重构。提到语言模型，大众仍习惯性对标OpenAI；但在视频生成、多模态生成等新兴赛道，字节Seedance、海螺、可灵等国产产品，已经成为全球用户对比评测的核心对象，多次跻身全球权威榜单前列。
多重变化印证了一个事实：部分前沿科技产业，已经彻底进入中美并跑深水区。追赶时代的对标、估值、赛道判断逻辑全部失效，技术边界、应用场景、商业模式仍在持续迭代。无论是投资逻辑、创业范式，还是行业监管、政策导向，都需要全新的体系适配新格局。
观察者网：孙喜老师长期研究产业创新机制，在你看来，中美科技并跑是突发变化，还是长期产业积累的必然结果？
孙喜：并跑绝非偶然，是中国产业体系数十年沉淀的必然结果。早在十多年前，产业政策、科技创新领域的研究者，就已经预判到这一趋势。
这一变化遵循循序渐进的扩散逻辑：从单一产业链的局部突破，逐步扩散至全产业体系；从少数企业的单点技术领先，迭代为全行业工艺、配套、系统能力的整体升级。评判科技并跑，不能只看单一科研成果、头部企业产品，需要结合科技研发、产业配套、市场需求、供应链体系全方位判断。
其中最核心的底层支撑，是中国完整、持续迭代的工业体系。这套体系为新兴产业提供了双重核心价值：供给侧，完备的上下游配套、成熟的工程人才、低成本的试验制造条件，大幅降低新技术落地成本；需求侧，海量的产业场景、规模化的市场需求，为新技术迭代、企业盈利提供了充足空间。
前沿技术落地中国，能快速匹配零部件供应链、组建工程团队、对接首批落地场景，这是很多国家不具备的核心优势。看待科技竞争，不能只聚焦塔尖的头部企业，更要看见其背后深厚、完整的产业底座。
观察者网：中国一步步筑牢产业基建、抬高技术底座，才实现了与美国的并跑。如今美国也感受到竞争压力，开始调整科技战略。你近期研究美国科技政策，发现了哪些关键变化？
孙喜：结合白宫最新科技政策报告能清晰看出，美国正在重构科技创新逻辑，强化基础科研与国家战略任务的深度绑定。如今美国科技布局，不再只关注基础科研供给，更重视技术试验能力、核心产品落地能力、国家层面的体系化攻坚能力。
简单来说，美国正在搭建更多承载前沿技术、落地国家任务的“产业容器”。业内有个通俗的说法：美国正在学习中国的科技攻关组织模式、国家科技规划体系。我不认为是简单的模仿照搬，但足以说明：曾经遥遥领先、定义全球创新规则的美国，也开始重构从基础科研、技术产品到国家战略落地的全链条组织能力，适配全新的全球竞争格局。
观察者网：中美进入并跑阶段，是否会形成双向学习、相互融合的创新格局？从创业公司视角，张辰老师有哪些直观感受？
张辰：确实如此。单边领先时代，头部国家掌握标准定义权，无需借鉴他人；并跑时代，双方都会主动对标、学习对方的核心优势。美国开始借鉴中国大规模产业组织、任务式科技攻关的能力，中国也在涌现更多美式研发型创业团队。
这类新型创业团队很像OpenAI早期的发展形态：研发目标优先于商业模式。在商业化路径、市场空间、目标客户尚未明确的阶段，就集中全部资源攻坚前沿技术、突破核心难题。
过去国内多数科技创业属于追赶型创业，目标清晰、路线明确，核心比拼工程落地能力，快速跑通成熟赛道、实现规模化盈利即可。创业者多为工程型、运营型人才，团队核心目标是落地已知技术、兑现成熟市场。
近两年，AI大模型、具身智能、世界模型、AI for Science等前沿赛道，迎来大量科学家创业。这类团队最大的特点是：早期不急于落地商业模式、兑现市场收益，核心比拼研发效率、技术迭代速度、路线收敛能力。他们以企业为载体对接资本市场，同时保留极强的基础研究属性。
当下的科技创新变革，不止是技术能力的赶超，更是创业公司形态、创始人画像、团队发展逻辑的全面重构。投资人不能再用评判传统工程型创业者的标准，去定义科学家创业团队。
投谁、谁出钱、怎么估值：传统投资体系全面失效
观察者网：过去投资人判断项目，会对标美国同类企业，沿着“国家课题—基础研究—工程化—商业化”的固定链条找机会。科学家创业、前沿无赛道创新的出现，彻底打破了这套逻辑。如今资本该何时入场？传统投资体系面临哪些核心挑战？
张辰：近两年几乎所有投资人都有明显的迷茫感，过去十年积累的投资方法论、评判标准、估值体系，正在快速失效。我将当前的投资变革拆解为三个核心维度：交易对手（投什么人、什么公司）、资金来源（谁出钱）、交易对价（怎么估值），这三大核心要素，全部发生了颠覆性变化。
第一，交易对手的重构，也就是创业者评判标准的变化。过去行业偏爱“六边形战士”型创始人，要求创业者兼顾技术、产品、销售、管理、资源等所有能力。但科学家创业的核心优势是单点极致技术突破能力，很难兼具全方位经营能力。
这就要求投资人重构评判体系：不再苛求创始人全能，而是精准判断科学家的核心技术壁垒、团队科研天花板，以及能否围绕核心技术优势搭建完整公司体系、补齐商业化短板。
第二，资金来源的重构。过去科技投资的资金分工清晰、阶段分明：前沿基础研究由国家课题经费支撑，落地于高校和科研院所；技术具备转化潜力后，社会风险资本接力入场；项目成熟、产业化阶段，政府产业基金再入局赋能。各类资金的入场阶段、核心作用、服务场景泾渭分明。
但现在，同一支早期前沿科技团队，会同时对接社会资本、国有资本、科研课题经费。社会资本支撑企业日常运营、技术迭代；国有资本赋能产业资源、场景落地、政策对接；课题经费保障前沿探索的持续性，三类资金互不替代、互补赋能。
行业格局随之改变：传统偏好硬科技的人民币基金，开始切入早期前沿研发赛道；主打互联网应用的美元基金，开始布局基础科研、硬核技术项目。过去分阶段接力的资金模式，变成多类型资金同步扎堆优质早期项目。投资人不能再用“美元投应用、人民币投硬科技”的固化标签判断项目。
第三，估值体系的重构。创业者画像、资金结构彻底改变后，传统估值锚点完全消失。过去一级市场依靠成熟企业PE、PS倍数对标估值，如今前沿赛道没有成型企业、没有成熟市场、没有可验证的盈利模型，无法量化赛道规模、市场空间。这也是当前行业估值混乱、阶段性泡沫出现的核心原因。
观察者网：在无估值锚点、充满不确定性的前沿领域，政府应该在哪些阶段介入、发挥作用？
孙喜：从投资视角看，前沿技术想象力足、话题性强，但从产业落地规律来看，这类早期探索并不适合完全交由市场化资本承接。
合理的创新链路应该是：国家科研经费承接长期、高不确定性的基础研究，完成技术试验、初步产品验证后，再由市场化资本、产业资金接力落地。
即便是美国，也有着清晰的“国家—市场”接口机制，针对不同类型的科技任务，搭建了成熟的分层落地体系。本轮AI技术迭代速度过快，前沿科研、创业公司、资本市场几乎同步爆发，原本分段接力的创新机制出现断层，无论是政府还是投资界，都尚未完全适配这种全新节奏。长期战略任务、前沿技术探索，不能单纯依靠企业估值、市场收益来评判和支撑。
国家任务与市场缺口：没有标杆，如何定义技术方向？
观察者网：美国始终追求技术代差优势，中国一旦实现单点突破，美国就会加大资源投入应对。是否可以通过多点突破，倒逼美国分散研发资源，掌握创新主动权？
孙喜：这个思路有一定参考价值，但我们不能局限于单一企业、单点技术的竞争视角。全球前沿产业的诞生和迭代，从来不是企业单打独斗的结果。美国的科技创新优势，依托于国家战略任务牵引、市场化团队落地、产业体系支撑的三维体系。
当下最核心的命题是：如何将国家产业竞争力需求，与科研攻关、试验测试、产品开发、企业组织深度绑定，形成体系化创新能力。追赶阶段，我们有明确的海外对标目标，可直接拆解技术路线、制定研发指南。但进入并跑、领跑阶段后，外部参照消失，国家战略需求如何定义、技术任务如何拆解、产学研如何协同共建，都需要重新探索。
我们不能简单出台政策指南、划定研发方向，就完成任务布局，更不能把所有不确定性、试错成本、探索压力，全部转移给创业企业。
观察者网：美国的任务式科研组织模式，有哪些值得借鉴的经验？
孙喜：美国拥有成熟的任务导向科研体系。早期互联网技术的突破，源于军方通信系统的战略需求；美国国防科研体系中，专业项目经理负责识别前沿方向、统筹科研团队、整合产业资源，核心逻辑是先明确核心难题，再组织多团队多元探索，而非先锁定企业、限定产品形态。
能源领域的案例更为典型。上世纪70年代石油危机后，美国阿贡国家实验室围绕储能这一核心战略难题，开展长期系统性研究。早期并未直接锁定锂电池赛道，而是探索了高温熔盐等多条技术路线，在持续研究中积累电化学、能源材料、热管理核心技术与试验能力。待锂电池技术路线成熟后，才能快速跟进、快速落地。
这就是任务式创新的核心：不苛求一步到位押中终极产品，允许技术路线动态迭代。国家层面重点搭建试验平台、积累科研能力、培养专业人才、沉淀产业认知，围绕长期公共需求持续探索，为技术落地预留充足空间。
从“摊大饼”到“串葡萄”：前沿创业的全新价值逻辑
观察者网：当下AI技术供给持续爆发，但大量传统产业、实体经济尚未深度承接技术红利，技术落地与市场需求存在明显断层。如何平衡前沿技术研发与真实产业需求？
张辰：科技创业和投资，长期存在两种核心路径。
第一种是自上而下的技术驱动。从高端基础科研出发，集中资源攻克核心技术难题，先实现技术突破，再等待、挖掘适配的市场场景。比如具身智能赛道，团队优先打磨机器“大脑”，优化核心算法，后续再探索落地工厂、家庭、服务等多元场景。这类项目早期无法清晰罗列落地场景，核心评判标准是技术壁垒、研发能力。
第二种是自下而上的需求驱动。从真实产业场景、用户痛点出发，反向匹配技术、迭代产品，先完成小场景商业闭环，再逐步复制扩张。移动互联网时代的绝大多数企业，都是这套成长逻辑。
过去两类路径对应不同资金体系：长周期、高难度的硬核技术，由国资、人民币基金承接；场景清晰、迭代快速的应用端项目，由社会化资本、美元基金布局。
但在前沿并跑时代，技术路线、应用场景同步迭代，资金边界彻底融合，两套体系不再泾渭分明。我们内部一直在探索区别于传统模式的“Plan C”，专门适配早期前沿科技创业：不单纯折中技术与商业，从起步就平衡长期愿景与短期落地价值。
传统创业是“摊大饼”模式：要么依靠单一技术突破，持续拓宽应用场景；要么依靠单一落地场景，持续复制扩张，核心追求赛道规模、市场体量。
如今的前沿科技创业，更像是“串葡萄”模式。团队拥有清晰的长期终极愿景，比如冲刺AGI、实现机器理解物理世界等，同时沿着核心主线，持续落地阶段性小闭环、兑现阶段性价值。每一次技术突破、场景落地，都是一颗独立的“葡萄”，所有成果串联在同一条核心主线上，避免企业盲目追逐热点、无序扩张。
这套模式的核心是：短期有落地价值支撑企业生存迭代，长期有核心愿景引领技术突破，避免“空有技术无落地”或“局限短期无长远壁垒”的两极问题。
观察者网：这种模式存在明显的试错成本，完全依靠企业自主探索，容易出现重复建设、资源浪费。如何通过国家层面的基础布局，降低行业试错成本？
孙喜：市场化试错是创新的必经过程，但完全依赖企业自主探索，会出现大量低效重复建设。对于数据体系、试验平台、行业基础标准等公共基础设施，单个企业既没有足够能力搭建，也缺乏短期收益动力。
这正是国家层面需要发力的核心方向：围绕战略目标搭建公共基础能力，为所有创业团队提供通用试验条件、数据支撑、产业适配体系，让企业无需从零起步，聚焦自身核心技术迭代。
比如气象灾害预警、疑难病种医疗研究等领域，依托国家产业资源、数据资源、学科资源搭建公共平台，即便最终未实现终极目标，迭代过程中沉淀的技术、模型、方法论，也能赋能多行业、多学科发展。
张辰：前沿赛道必然存在泡沫与浪费，但资源消耗的位置至关重要。如果试错、竞争集中在产业链核心节点，即便部分企业被淘汰，竞争过程也会带动上下游供应链、零部件、配套体系持续成熟，反哺整个产业。
具身智能赛道就是典型，大量模型团队竞争迭代，多数企业无法走到最后，但行业整体的硬件配套、算法体系、落地场景持续完善。对投资人而言，产业红利不代表个体红利，当下比拼的核心是团队研发效率、技术转化能力、长期可持续发展能力。
这里也衍生出一个核心问题：市场化筛选可以选出高效团队，但国家科研资源、课题经费如何精准匹配优质创业团队？如何避免高效市场主体被传统科研体系、固有机构壁垒挡在门外？
孙喜：核心不在于资源分给企业还是高校，而在于资源分配者是否懂行业、懂技术、懂团队。前沿技术任务没有固定评判标准、没有成熟数据参考，无法依靠标准化表格、公开数据筛选优质团队。
真正的行业判断能力，来自对产业的长期深耕、对技术路线的持续跟踪、对核心人才的深度了解。这对政府科研管理、任务统筹团队提出了极高要求：必须深耕行业、精准识别优质主体，打破固有机构壁垒，让市场化高效创业团队，平等参与国家战略任务。
AI不止改造车间：传统产业的创新破局
观察者网：传统产业的智能化落地，是技术对接真实需求的核心场景。钢铁行业通过工业互联网、AI优化高炉生产，是为数不多真正把前沿技术融入核心生产流程的案例，这一模式的核心优势是什么？
孙喜：钢铁行业的智能化落地，核心依托完整的人才体系、产业体系和现场落地能力。以北京科技大学为代表的传统院校，为行业输送了大量深耕一线的专业人才，遍布钢厂生产车间、技术岗位、研发部门。
这类团队熟悉工业工艺、懂生产痛点、能对接一线工人、可长期扎根生产场景。通过持续采集生产数据、优化冶炼工艺、迭代智能系统，最终实现降本增效、节能减排，完成前沿技术与传统产业的深度融合。这是科技落地实体最真实、最有效的路径。
观察者网：但目前工业AI的落地大多局限于生产车间、降本增效，很难向外延伸创造新价值，核心问题在哪？
孙喜：一方面是行业固有认知局限，产业界和政策端，大多将工业智能化等同于“车间改造、降本提效”；另一方面是落地视角局限，只聚焦生产端数据优化，忽略了产业链全链路价值。
完整的产业链路包含生产、分配、交换、消费全环节，B端企业的“消费端”，本质是下游企业的选材、采购、应用需求。未来智能经济的核心，不只是让生产车间更智能，更是依托AI技术挖掘新需求、创造新场景、重构商业模式。
当前多数工业AI项目仅能实现成本优化，无法创造新增利润。当全行业同步降本增效，最终只会引发行业价格内卷，无法实现产业升级。如何依托AI挖掘材料新用途、拓展企业新客户、搭建新盈利模式，是传统产业智能化的核心突破口。
观察者网：资本市场更偏爱前沿技术供给端，落地场景、产业应用端的估值一直偏低，这种格局未来会改变吗？
张辰：我始终坚持需求优先的投资逻辑。真正有价值的创新，必然依托刚性且未被满足的市场需求。部分当下难以解决的产业痛点，需要前沿技术持续迭代、逐步成熟才能落地。
但技术最终必须落地场景、服务产业、创造价值，否则只是停留在论文、实验室的科研资产，没有产业意义。所以我们一方面持续跟踪前沿技术迭代，筛选高研发效率团队；另一方面提前布局技术承接环节、场景落地环节，这类衔接赛道，会成为下一轮产业投资的核心机会。
结语：既要仰望星空，也要立足烟火
观察者网：最后，请两位嘉宾给当下的创业者、从业者送上一句建议。
张辰：当前资本市场热度高涨，行业乱象与机遇并存。赛道上升期，人人都想入局创业，但能熬过长期研发、产业化周期、实现最终落地的团队，始终是少数。当下很多项目，是资本热度、科研热度共同催生的结果，并非纯粹的产业需求驱动。科技创业热度不代表成功概率，敬畏周期、敬畏风险，方能走得长远。
孙喜：前沿创新需要远大愿景，但产业创业最终要落地于实体、扎根于产业。心中要有诗和远方的格局，脚下要有落地成事的烟火气。不必执着于一步登顶，先做好眼前的每一件具体事，稳步迭代、持续落地，才能在迷雾中走出属于自己的山路。