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　　对此，湖南中财开元私募股权基金管理有限公司高级合伙人胡双接受中国工业报采访时表示，针对《实施意见》中吸引“耐心资本”的政策与机制设计建议，首先财税激励与风险共担机制，设立数据科技专项引导基金，通过政府出资或贴息方式，降低早期投资风险。对投资数据基础技术（如隐私计算）的长期资本，给予税收递延或所得税减免（如持有超5年可享更低税率）。推广“投贷联动”，鼓励银行对获得耐心资本支持的企业提供低息研发贷款，并由政府性融资担保机构覆盖部分风险。试点数据技术研发保险，对关键技术研发的失败风险提供补偿，增强资本信心。其次，要求国有资本、产业基金在投资数据科技时延长考核周期（如10年以上），弱化短期收益指标，侧重技术突破与生态贡献。发展私募股权二级市场（S基金），为耐心资本提供中途转让渠道；支持符合条件的项目通过知识产权证券化提前变现研发成果。推动科创板、北交所设立数据科技专属上市通道，放宽对盈利要求，侧重评估技术先进性与场景潜力。第三，建立“政府场景开放+资本对接”平台，优先向获得耐心资本支持的企业开放公共数据、城市治理等标杆场景，通过政府采购、应用示范补贴等方式保障初期市场。鼓励龙头企业与耐心资本共建数据科技孵化器，以产业需求为导向定向投资早期项目，形成“技术研发-场景验证-商业落地”闭环。

　　天津市多模态数据技术研究院理事长、天津信通数字产业集团CEO刘澄对中国工业报表示，数据基础技术往往具有“高投入、高风险、长周期、慢回报”的特征，加快资本进入这一领域的关键在于构建一套降低不确定性、增强预期稳定性的制度环境。政策层面可以配套风险补偿、税收递延等激励措施，创新发展S基金和知识产权证券化工具，拓宽早期投资者的退出路径。同时还应强化需求侧牵引，以真实应用场景增强资本信心。政府可通过“首购首用”政策优先采购通过验证的数据技术产品，并在医疗、金融、交通等重点领域开放安全可控的公共数据沙盒，支持企业在真实环境中迭代技术，尽可能缩短新技术商业化周期，显著降低投资风险。

　　苏商银行特约研究员高政扬对中国工业报表示，从政策实践来看，要真正吸引具备“耐心”特质的资本切入隐私计算、数据编织等不确定性高、周期长的数据基础技术领域，核心或在于通过制度设计对冲技术风险、延长考核周期，同时改善资本的收益预期。具体来看：第一，在政策层面，可设立专项基金，借助母基金撬动社会资本，搭建覆盖种子期、成长期的耐心资本投入体系；第二，在金融制度层面，可引导银行资金、保险资金、主权基金等长期资金，通过设立专项科创基金、长期限股权工具等路径进入数据科技领域；并在监管考核中弱化短期收益指标，强化与技术成熟度、产业带动效应挂钩的中长期评价导向；第三，在退出机制方面，需打通数据科技企业上市、并购重组等多元化退出通道，形成投得进、退得出、回报可预期的良性闭环；第四，在资产机制层面，需持续完善知识产权保护及数据资产确权、估值机制，让数据技术成果转化为可抵押、可交易、可评估的优质资产，进而增强资本对长期投入的信心；第五，在收益分配层面，应强化技术成果产权保护，健全数据要素收益分配制度，确保资本投入与技术产业化后的收益实现精准匹配。

　　《实施意见》强调了“产学研用深度融合”和“成果高效转化”，并提及建设概念验证、中试基地等平台。在当前实践中，从实验室的算法模型或原型系统，到能在产业中规模化、安全可靠应用的数据技术产品，最大的“鸿沟”是什么？“数据技术从实验室走向产业化的最大障碍在于工程化能力薄弱与产业适配缺失。科研成果多停留在论文或小规模演示阶段，缺乏高可用性、安全性、可运维性等工业级要求，且科研团队普遍缺乏将技术嵌入复杂业务流程的系统集成经验。从实验到工程化阶段的能力断层，导致大量技术创新无法形成可广泛应用的解决方案。”刘澄表示，此外，数据要素的大规模应用尚需解决信任机制与标准体系，企业存在因合规风险不敢轻易采用新兴技术的顾虑。

　　针对“产学研用深度融合”中的“鸿沟”胡双建议的分析与解决路径，第一，技术成熟度与工程化脱节，实验室原型常聚焦单一算法性能，但产业应用需解决高并发、异构数据兼容、安全合规等系统工程问题。例如隐私计算算法在实验室可实现90%精度，但在真实数据环境中可能因通信延迟、加密损耗导致效率下降80%；第二，学术研究追求通用模型，而企业需要与现有业务流程深度耦合的解决方案。例如数据编织技术需适配不同行业的元数据标准，但实验室成果往往缺乏行业知识嵌入。第三，数据技术涉及隐私、安全、跨境流动等监管要求。实验室成果较少内置合规设计（如GDPR、数据分级分类），企业引入时需额外投入高额合规改造成本。胡双指出关键突破路径，首先，建立“中试基地”的标准化评估体系，制定数据技术成熟度模型（DTMM），明确从实验室到产业化各阶段（如原型→小场景验证→跨域适配）的量化指标（性能衰减率、合规成本占比等）。在中试基地部署真实数据沙盒环境，嵌入金融、医疗等行业脱敏数据流，要求技术提供方通过至少6个月的稳定性与安全压力测试。其次，由需求方企业联合出资设立前置研发课题，高校团队需派驻工程师进入企业参与至少1年的产品化开发，成果知识产权按投入比例共享。鼓励企业将数据技术采购预算的一定比例（如20%）定向用于采购概念验证平台成果，降低转化初始成本。第三，在自贸区、数据交易所先行试点数据技术合规简化流程，允许通过中试基地测试的技术快速获得临时部署许可，推动国家标准委与产学研联盟协同，将隐私计算、数据编织等技术的安全基准、互操作协议纳入行业标准，减少定制化成本。