伦敦东区老厂房孵出独角兽,上海黄浦、深圳罗湖写字楼变身 “创新实验室”……
全球范围内,创新资源加速向城区集聚的 “科技回归都市” 浪潮正在形成,成为支撑区域产业升级的重要动能。
重庆两江新区虽已集聚 50 多家科研院所、100 多个科研平台,2024 年直管区R&D 投入强度达 6.7%,但其新能源汽车、电子信息制造等支柱产业仍受 “关键环节缺失” 制约,创新链和产业链对接不顺,是当前发展中需要关注的现象。
从空间形态看,两江协同创新区作为郊区型创新集聚区,存在空间布局分散、功能配置单一的特征,这使得创新主体间的高频互动难以实现,知识溢出效应的发挥也受到一定影响。
“十五五” 时期,正值两江新区打造万亿级新区的关键阶段,更需顺势而为,推动协同创新区部分功能向环照母山片区转移,探索打造都市型创新区。
既是对 “创新资源向城区集聚” 全球趋势的呼应,也有助于缓解 “两链” 衔接不畅的问题,促进科技创新与产业的融合发展。
两江新区现状与挑战
2010 年6月,内陆首个国家级新区两江新区挂牌,踞重庆中心城区长江以北、嘉陵江以东,直管区面积 638 平方公里。
作为内陆开放门户、西部发展高地,两江新区是重庆经济发展的主战场和产业发展的核心区。
2024 年全域GDP破5000亿元,排名国家级新区第四位,占全市16.1%,直管区工业增加值占全市约12%。
撑起汽车、电子信息制造、软信产业三大主导产业:
汽车产业以长安、赛力斯为引擎,产值 2481 亿元,新能源汽车占全市 58%;电子信息制造业聚焦新型显示等领域,产值 1554.9 亿元,京东方等龙头齐聚;
软信产业布局海王星数字文创园等16个特色软件园,营收超 1000 亿元,占全市近四分之一,与新能源智能化深度绑定,共推智能网联新能源整车高地建设。
同时,智能机器人、空天信息及低空经济等新兴赛道加速布局,欲抢跑未来产业 “新赛道”,打造代表全市引领未来产业发展的“策源地”。
繁荣背后,两江新区产业链与创新链的脱节的问题却不容忽视。
主导产业关键技术对外依赖度较高:
新能源汽车产业虽引入云潼科技、太蓝新能源等关键项目,但核心部件自研严重不足,动力电池、车规级芯片等关键环节受制于人,整体本土化率仅 30%。
电子制造业整机组装环节占比较高,集成电路产业偏重于设计和封测,晶圆制造等核心环节存在明显短板。
尽管2023 年发布的行动计划明确 “提质升级” 补链强链方向,但唯有突破晶圆制造、高端设计等技术瓶颈,才能实现从 “代工制造” 到 “创新驱动” 的根本转型。
新兴产业成长动能有待增强:
生命健康产业作为三大支柱产业之一,2024年其131.1 亿元的产业规模,仅为汽车、电子、软信三大主导产业的5.3%、8.4%、10.5%,在区域产业结构中的占比较低,对多元产业生态的支撑作用有待提升。
作为重庆机器人产业最发达的地区,两江新区虽涌现出七腾等知名企业,但具身智能机器人尤其人形机器人领域落后于国内先进地区。
低空经济虽聚集一批飞行器制造、运营服务及保障类企业,但官方也坦诚,缺乏核心龙头企业,聚集度与影响力不足。
事实上,两江新区从未放松科技创新。
其在龙盛新城布局的两江协同创新区,作为全市重要科创核心承载区,已集聚新加坡国立大学、北京理工大学等50 家科研院所、140 余个研发平台,市级重大科研平台明月湖实验室也已揭牌,涉及人工智能、航空航天、智能制造、先进材料等数十个前沿产业、新兴领域。
并建设成渝地区“一带一路”国际技术转移中心,推动国际优秀科技成果在新区转化和产业化。
但这些努力收效受限,根源在于创新的本质逻辑被忽视:创新依赖人才驱动,需要完善的生活配套与高频互动空间,这与制造业追求供应链效率的逻辑截然不同。
这种挑战并非个例,而是郊区型创新区在创新逻辑迭代背景下的适应性挑战。
郊区型创新区源于传统工业时代的发展需求——依托低成本的土地和宽松的规划,能快速建成大规模科研园区,为制造业研发和孵化提供物理空间。正如东京筑波科学城在上世纪 60 年代通过集中布局产学研机构推动日本科技跃升。
但在后工业经济时代,随着生产性服务业从制造业内部剥离、数字经济蓬勃兴起,创新的核心已转向高密度人才互动、即时信息交流与复杂知识协作。
这一背景下,郊区型创新区通过精准定位与短板补齐,仍可在创新链中承担特定分工与基础研究职能。
不过就两江协同创新区而言,当前存在的空间布局分散、功能配置单一、配套服务不足等现实问题,使其尚未实现与梯度分工的有效适配:
既难以满足核心城区式的高频互动需求,也未能充分释放郊区在基础研发、专属场景验证等领域的空间潜力,客观上导致 “两链” 融合的推进面临较大挑战。
对标借鉴:科技回归都市是破局关键?
当 OpenAI 诞生于旧金山教会区而非硅谷,当《旧金山市中心复兴路线图》将传统城区定位为“未来 AI 城市创新区” 核心,“科技加速向都市回归” 的趋势已然清晰,这恰是破解两江新区挑战的关键启示。
上世纪 90 年代,纽约曼哈顿以金融、文化与科技的交织催生出 “硅巷”,让纽约跻身美国第二大科技城市。2020 年欧盟《新莱比锡宪章》提出 “生产型城市” 理念,推动科技初创企业“回归都市、嵌入社区”。
如今,这一趋势在纽约硅巷、肯德尔广场、巴塞罗那 22@街区等全球标杆中持续深化,印证着都市对创新的强大吸引力。
国内一线城市亦步亦趋:北京东城区提出建设“硅巷”,布局元宇宙等未来前沿产业,释放产业空间。上海虹口区北外滩依托高校资源构建协同网络,聚焦数字科技赛道,实现创新与城市功能相互赋能。黄浦区提出把握科创回归都市趋势,加快提升科创发展能级。
作为深圳最早的建成区,罗湖区落地颠覆性技术创新中心,以政府引导基金扶持,带动建设都市型现代化产业体系,开启“第二增长曲线”。
这些路径虽形态各异,却与旧金山教会区 “创业生态 +城市肌理” 的共生逻辑相通,共同指科技回归都市的必然。
其底层逻辑,本质是创新生态对城市空间形态的重新选择。
传统工业时代,郊区型创新区凭借低成本土地与宽松规划,快速建成大规模物理空间,契合制造业研发的集中化需求——东京筑波科学城的崛起即是明证。
但在后工业时代,数字经济兴起推动创新核心转向高密度人才互动与复杂知识协作,城市核心区的独特价值愈发凸显:
密集的生活配套与高度集聚的要素,构建了国际化高端人才生态;而咖啡馆、共享空间等高密度互动载体,既通过高频次交流持续放大知识溢出效应,促进企业间技术协作与人才流动;又吸引风投资本同步跟进形成资金链响应,最终实现技术创新与产业应用的无缝衔接。
这些恰恰是郊区型创新区因 “位置偏远、空间分散、功能单一、配套不足”, 而难以企及的创新生态。
对传统中心城区而言,“科技回归都市” 更是带动产业转型升级的战略机遇。将科技基因注入存量空间,以创新浓度提升触发 “空间—产业 —人才” 正向循环,既能盘活低效资源,更能驱动区域产业能级系统性跃迁。
郊区型创新区的价值仍不容忽视。
硅谷、波士顿 128 科创走廊等经典案例持续展现活力,印证其在特定领域的不可替代性 —— 这类区域依托低成本空间与专业化布局,在基础研究、特定产业研发等领域具有天然适配性,能为创新链提供独特支撑。
对两江协同创新区而言,其在航空航天、空天信息等硬核领域的技术积淀与原始创新能力,正是郊区型创新区价值的直接体现。若能针对性破解交通、配套与人才安居等短板,即可释放其在基础研发、专属场景验证等方面的空间潜力,成为 “郊区策源” 的关键载体。
郊区型创新区的价值,正在于通过精准定位,承接创新链中需要独立空间、长期沉淀的环节,与都市创新形成互补而非对立。
为什么是环照母山片区?
当科技加速向都市核心区集聚,环照母山片区的独特价值愈发清晰。
通过承接两江协同创新区部分功能,打造都市型创新区,与协同创新区构建 “郊区策源 + 都市转化” 的梯度分工体系,成为破解两江新区 ‘创新链与产业链脱节’ 挑战的关键路径之一。
环照母山片区地处两江新区核心,处在渝北、江北和北碚的腹心地带,教育、医疗、商业等生活服务网络完善,可充分满足创新人才需求。
片区内咖啡馆、共享办公空间等高密度互动场景密集,通过高频次人才交流、跨领域思想碰撞放大知识溢出效应,为协同创新提供天然土壤。
更重要的是,环照母山片区创新生态日益活跃、产业发展氛围良好,数以千计的科技企业在这一带高度聚集,是重庆数字经济最重要的产业集聚区。
涌现出马上消费、中科摇橹船、梧桐车联等标杆企业。
根据规划,环照母山片区将聚焦智能网联新能源汽车、电子信息等7大产业链,打造软件和人工智能、汽车电子等9大特色产业园。这为飞地提供了 “研发有伙伴、中试有场景、量产有配套” 的全链条产业支撑。
更与毗邻的礼嘉智能网联汽车产业园、集成电路设计产业园无缝衔接。
这种 “都市核心研发 + 近距制造腹地” 的空间组合,正是对 “科技回归都市” 趋势的完美承接,又通过地理邻近性缩短了 “研发到量产” 的物理距离,让技术成果转化更高效。
因此,两江新区若在环照母山设立 “明月湖创新飞地”,将实现价值的多层级跃升。
微观层面聚焦成果转化,联动高校、企业、院所建立联合实验室,打造 “楼下中试楼上孵化” 平台,攻关电控系统等 “卡脖子” 技术,打通 “研发—验证—量产” 闭环,提升产业链自主化与核心技术掌控力。
中观层面立足区域协同,延伸两江协同创新区功能,构建 “创新策源 — 成果转化 — 产业联动” 体系,提升渝北、江北、北碚科创资源效率,推动技术成果向长寿、涪陵、万州等周边区域辐射。
宏观层面深化川渝战略协同,与天府新区、成都高新区共建跨区域创新平台并设立攻关基金,聚焦新能源汽车与电子信息领域联合攻关核心技术,助力打造 “成渝科技创新走廊”;
同步与宜宾、广安等地共建新能源汽车产业链协同基地等,凸显两江新区在双城经济圈产业发展中的旗舰作用。
联系电话:028-65258122
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