图片来源：ChatGPT

文章来源：Lerner, J., Narain, N., Papanikolaou, D., Seru, A., & Xu, Z. W. (2026). Chinese Sputnik Moments?. Available at SSRN 7114818.

2025年初，DeepSeek R1的发布被广泛描述为美国科技界的一个“Sputnik Moment（斯普特尼克时刻）”。这一说法源于1957年苏联成功发射世界首颗人造地球卫星“斯普特尼克1号”。此后逐渐被用于描述竞争对手的技术突破迫使领先者重新评估自身优势的时刻。

那么，DeepSeek究竟是少数明星企业的偶然成功，还是中国创新能力发生系统性变化的缩影？

为回答这一问题，Josh Lerner等学者整理了近1400万件中国国内发明专利，并比较中美在美国国防部划定的14个关键技术领域中的创新活动，其中包括人工智能、微电子、量子科学和先进材料等。

图1 中美专利数量变化（原文Figure 1）

（一）中国专利并非只是“数量繁荣”

作者首先检验中国专利增长是否真实反映了创新活动，并从两个角度进行验证。第一，将专利申请量与STEM（Science、Technology、Engineering和Mathematics）人才规模进行比较。2014—2021年，中国累计国内专利申请量与STEM高等教育毕业生数量之比约为0.67，美国约为0.64。这意味着，考虑到中国庞大的工程师和科研人才规模，其专利申请数量并没有表现出明显异常。

第二，作者进一步将各关键技术领域的KPST加权专利数量与高被引科研论文数量进行比较，发现二者显著正相关，即专利活动越活跃的技术领域，往往也产生了更多高影响力科研成果。综合来看，尽管中国专利体系可能受到补贴等政策激励的影响，但专利增长仍与真实的科技创新活动密切相关，不能简单视为行政激励造成的“纸面繁荣”。

（二）中国创新并不集中于少数“国家冠军”

提到中国科技创新，人们很容易想到华为、中兴、腾讯等大型科技企业。但专利数据给出的结论恰好相反。如图2所示，20世纪90年代末，中国前十大专利主体一度占全部关键技术专利的10%左右；到2022年，这一比例已经下降到约4%。同期，美国前十大专利主体的份额长期保持在20%左右。

这意味着，中国关键技术创新并非主要依赖华为等少数大型企业，而是分布于更广泛的企业、高校和其他创新主体。

图2 中美关键技术专利集中度（原文Figure 3）

（三）高校是中国创新体系的重要力量

从专利申请主体看，中国关键技术专利中，民营企业约占58.3%，高校约占26.6%，国有企业和政府机构的直接占比则较低。到2022年，高校贡献了当年约32%的中国关键技术专利。

中美差异尤其体现在高校：中国高校约占关键技术专利的26.6%，美国高校仅约3.3%，相差约8倍。因此，相较于高度企业化的美国创新体系，中国呈现出明显的“企业+高校”结构。

因此，作者认为，在讨论中国创新体系时，人们往往强调产业政策、政府补贴和国有企业，可能忽略了另一个非常重要的主体——高校。基于此，作者认为，理解中国创新模式下一阶段最值得研究的问题之一在于：为什么中国大学能够产生如此高比例的专利？这些高校成果又是如何通过产学研合作实现商业化，并与企业创新形成互动的？

图3 中美关键技术专利主体构成（原文Figure 4）

（四）中国创新并非依赖具有美国经历的“海归”

作者利用Revelio Labs职业履历数据，将发明人的教育和工作经历与专利匹配。结果显示，中国关键技术专利中，涉及具有美国工作经历发明人的专利占比峰值不足10%，涉及美国博士学位获得者的比例始终不足1%。

图4进一步比较全部国内专利样本。2019年前后，美国专利中涉及至少一名具有美国以外西方国家工作经历发明人的比例最高约为22%。这表明，至少从可观察的直接人才流动看，美国培养的海归并不是推动中国创新的主要来源。

图4 中美专利发明人的海外经历（原文Figure 5）

（五）专利数量暴涨，并未伴随明显的质量下降

这是论文最重要的问题之一。作者利用KPST、跨国KPST（KPST-XN）、颠覆性双词组（disruptive bigrams）以及与科学前沿的距离等多种文本指标衡量专利质量。

KPST的直观含义是：一项专利如果与过去专利差异较大，却与未来出现的专利更加相似，说明其技术思想可能具有较强的前瞻性。作者将年份调整后KPST得分位于前10%的专利定义为“突破性专利”。结果显示，2010年以后，中国关键技术领域突破性专利数量快速增加，而其占比并未随着专利总量爆发式增长而明显下降。不过，美国关键技术专利中突破性专利占比在样本期内仍高于中国。

为进行更直接的跨国比较，作者进一步构建KPST-XN，将同一技术领域的中美专利放入共同文本库。如图5所示，自21世纪初以来，中国在九个可比较关键技术中的相对表现均有所改善，不同领域的追赶时间有所差异，其中人工智能领域的明显追赶主要发生在2016年以后。

图5 中美突破性专利相对表现（原文Figure 7）

作者还将专利与OpenAlex中各技术领域的高被引论文进行文本匹配，以衡量其距离科学前沿的程度。即使剔除第一作者隶属于中国机构的论文，结果仍显示，在先进材料、下一代无线通信、集成传感与网络空间等领域，中国专利相对美国明显向科学前沿靠近；在先进计算、生物技术、人工智能、定向能和高超声速等领域，中美之间也没有持续而系统的明显差距。

当然，这些结果并不意味着中国已经在所有技术领域全面超过美国。论文更支持的判断是：中国关键技术创新质量正在呈现广泛但不均衡的收敛。

1957年的斯普特尼克并没有证明苏联在所有科技领域都超过了美国。它真正改变的是美国对竞争格局的认知。

同样，DeepSeek的意义可能也不在于证明“中国AI已经全面领先美国”，而在于它迫使外界重新评估一些更基本的问题：中国创新不能简单概括为“大量低质量专利”，也并非只依靠少数大型企业、国有机构或美国培养的海归人才。相反，民营企业和高校构成了关键创新主体，创新活动的集中度较低，可观察到的外国教育和工作经历发明人关联相对有限，同时多个关键技术领域的专利质量正在逐渐接近全球科学和技术前沿。

推文作者简介：肖月，上海财经大学，博士研究生。