作為科技創新的“最后一公里”，科技成果轉化一直廣受關注。從去年開始，從中央到地方都出臺相關政策，破解轉化難題。毋庸諱言，難題依舊難解，還需持續努力。近日，美國科學院院士、斯坦福大學終身教授王永雄做客《文化講壇》，結合自身統計學的科研經歷和實踐，講述了該校科技成果的商業轉化模式和成功案例，并為國內高校解決科技成果轉化難題提供借鑒。

　　——編 者

　　研究成果如果只留在大學和實驗室里，是一種浪費

　　我是做統計學研究的，主要工作是統計推論，就是以數據為依據進行分析推理，從中獲取知識，從而了解、認識、干預現實世界。從理論統計到計算統計，再到生物統計，過去30年，這幾個領域我都有涉足。目前，我比較感興趣的是計算生物學。通俗地講，就是用統計學方法，研究人類基因問題。具體地說，就是把統計學應用在基因組學、精準醫學方面。用統計學方法研究人類基因，前景非常廣闊。

　　20世紀90年代，以基因芯片為代表的第一代基因測序技術有了重大突破——人類可以同時測量成千上萬個不同基因。在此之前，基因測量要一個一個來做。效率大幅提高的同時也帶來了問題：如何從海量數據中提取出有價值的信息？對生物學家來說，這是巨大的挑戰；而對統計學者來說，這是很好的機會。

　　2005年到2010年，新一代的基因測序方法又有突破，測序的效率一下子又提高了1000倍，同時可以看到更多位點的狀態，獲取更全面的信息。科學家們都意識到，精準醫療會有爆炸性的發展。具體說來，人類基因組是由30億個位點組成的，在其中大約500萬個位點上，人與人存在差異。這些差異化的變異位點造成了人的相貌、罹患疾病的可能性、對治療藥物的反應等各不相同。如果我們能夠掌握不同個體變異位點的狀態，全面收集它們的健康和發病情況、對藥物的反應情況，就有可能通過對數據的統計分析，揭示基因組對健康影響的內在規律，從而實現精準醫療。

　　科學研究的目的，不僅僅是為了求知、求新，從根本上說，是為了推動社會進步。科研成果如果只留在大學、實驗室里，而不轉化為生產力，無疑是一種浪費。常年的積累使我們發掘出了一些具有商業價值的研究成果。近年來，我和學生陸續成立了幾家高科技公司。比如，2010年，我的一個研究生畢業后創辦了一家專注于基因組測序數據分析的高科技公司，當時的很多美國藥企積累了龐大的基因組數據，但缺乏系統分析的方法和工具。我們開發出一套系統性的解決方案，在產業層次上實現了對基因組測序數據的有效分析，為企業從數據中發現價值提供了有力保證。2014年，這家公司被羅氏制藥收購。

　　設計清晰的機制，才能保障科技成果運用到社會

　　其實，對于科技成果，大家的理解見仁見智。在我看來，科技成果既應包括學術論文、研究報告、模型、專利等，也應包括科學活動中培養出的人才。斯坦福大學的科技成果轉化非常活躍，大體有4種模式。

　　第一種，是人們最熟悉的，通過知識產權授權的方式。比如，某位科研人員有成果，可向學校的技術轉化和授權辦公室提交發明和技術發布表，辦公室就會對成果進行評估，并考慮是否申請專利。一旦校方決定申請專利，并且申請成功，專利的所有權將歸學校所有，但可以通過授權或轉讓的方式供第三方使用。專利所產生的收益有明晰的分配機制，大致是學校、院系和個人各占1/3。值得一提的是，斯坦福大學的技術轉化和授權辦公室很專業，雇用了一批各個領域具有碩士和博士學位的工作人員。他們既能預判成果的價值，又了解產業界的情況，是研究成果和產業界對接的橋梁。

　　第二種是本科生創業。嚴格來說，這種模式不太容易產生真正有價值的成果轉化。它要求的是高校的本科教育，或者是學生的興趣和特長，和社會需求有很好的銜接。學生看到市場機會，就可能投身創業。如果創業學生的素質特別高，機遇也好，也能夠成功。

　　第三種是研究生、博士后拿著研究小組的成果去創業。這是最直接、有效的成果轉化途徑，我參與創業的公司都屬于這種形式。作為導師，我會對公司發展給出建議。對公司來說，得到有聲望的學者的支持，在募資、開拓市場上也有幫助。在這種模式下，導師一般不擔任公司中的管理職務，也不直接參與公司管理，從而能夠在學校里集中精力做研究。

　　第四種是學校教員直接創業，擔任公司的創始人。在斯坦福大學，教員可以申請1年無薪假期來創辦公司，原則上不能超過兩年，否則只能離職。教員直接創業固然有長處，但這是一柄雙刃劍，可能會沖擊到學校的教學研究工作。比如，斯坦福大學計算機系在人工智能領域非常強，但過去5年內，幾乎一半以上的教員都去創業了，這樣會嚴重削弱學校的研究力量。畢竟，大學的主要任務是創造知識，而不是創造財富。大學首先要保證培養人才、科學研究的主要地位，然后才是學術與產業界的互動。

　　在我看來，除了常見的知識產權授權外，導師充當顧問、有商業頭腦的學生創辦公司，也是良性、可持續的模式。它既不會沖擊教學研究工作，也能最大程度讓科技成果應用到社會。從斯坦福大學的經驗看，這種模式成功運轉的先決條件是要有一套清晰的機制來保障。比如，為保證教職員大部分時間用在科研和教學上，校方要求教員每周只能把不超過1天的時間放在公司上。此外，每一個教職員都要申報，參與了哪些公司、在其中扮演什么角色，甚至包括收入情況。

　　制度上，斯坦福大學對科技成果歸屬也設立“保險墻”。如果科研過程中非偶發性地用到學校資源（包括資金、設備、人力等），使用方需要和學校簽訂協議，知識產權也歸校方所有，除非校方放棄所有權。這樣就避免了產權糾紛。例如，當年雅虎與谷歌的創始人分別向技術授權辦公室提交自己的技術，調查后判定，雅虎開發中利用學校資源只是偶發性的，不需要進行技術許可；而谷歌超過偶發性地利用了校園資源，技術的所有權歸校方，需要進行技術許可。

　　成果轉化生態鏈中，各方的關系要捋順

　　事實上，美國的科技成果轉化也經歷了由弱到強的過程。在《拜杜法案》由國會通過前，美國高校中政府科研項目取得的專利、軟件著作權等發明成果，所有權歸政府所有。由于美國聯邦政府沒有統一的專利政策，要對這些成果進行商業化應用，需要20多個政府部門批準。繁瑣的行政手續導致大量專利閑置。截至1980年，聯邦政府雖然持有2.8萬件專利，但授權商用的比例低于5%。

　　1980年，《拜杜法案》由國會通過。根據《拜杜法案》，聯邦政府資助的科研項目取得的專利、軟件著作權等發明成果，其所有權屬于高校等受資助單位，將成果轉移的工作交由高校負責，從而盡可能地擴大成果轉化率。

　　近些年，中國出臺了很多促進高校院所科技成果轉化的措施。我認為，最關鍵的就是設計一套清晰的制度規范。比如，知識產權如何歸屬，收益怎么分配，教學科研和創業如何平衡，如何透明化管理等。科技成果轉化涉及完整的生態鏈條，要捋順各方之間的關系。從科技資源分配、科研經費應用機制、人員管理等方面進行通盤考慮。“頭痛醫頭，腳痛醫腳”并不能達到很好的效果。國內高校也有必要設立專門的、具有一定規模的專利管理機構，為科技成果轉化提供專業服務，對接產業界需要。