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最近，联合国世界知识产权组织（WIPO）和 Dealroom 出了个统计，他们统计了全球 3 万多家 "深科技" 初创企业，数出来的结果是，美国有 12752 家，中国 3466 家，美国是中国的三倍多。

这个数字都出处是 9 月 29 日发布的《全球创新指数 2026》（Global Innovation Index 2026），之前我们说到过这个榜单，榜单主要是给 139 个经济体的创新能力排座次。

每年它还会挑一个专题。

今年的专题是科研型创业，WIPO 为此找了一家叫 Dealroom 的创投数据公司合作，第一次把全世界的 " 深科学 " 初创企业挨家挨户数了一遍：

- 美国有 12752 家，中国 3466 家

- 2000 年以来成立的全球最值钱深科学公司前 20 名，美国和中国合计占 18 家，前三是特斯拉、SpaceX 和宁德时代；

- 半导体板块总估值自 2020 年涨了 410% 以上，到 1.1 万亿美元，WIPO 点名的主要推手是寒武纪、海光和中芯国际；

- 东亚和大洋洲按专利排名的前 20 家深科学初创，全是中国公司，长鑫存储一家就有 8311 个专利族，大约是北美第一名的 5 倍。

WIPO GII2026 专题报告聚焦如何助力深度科学创业

首先让我们好奇的就是，这个 " 深科学 " 初创企业的定义是什么？

其实我们说 " 深科技 "，但 WIPO 原文用的却是 deep science，深科学。报告专门解释过，这个概念比投资圈常说的 deep tech 还要窄。

窄到什么程度呢？它只收九个跟物理世界打交道的领域，从生命科学、半导体、机器人，到航天、能源、新材料。

而大模型、区块链、网络安全这类 " 纯数字 " 的硬核技术，一律不收。所以 OpenAI 不在这份名单里，DeepSeek 也不在。

所以，你要是以为这个三倍差额是在比中美的 AI 实力，其实它压根就没量 AI。

顺便提一嘴，这 3 万多家公司里，三成以上直接脱胎于大学和研究所，能源和生命科学领域超过四成。这类公司在哪出生，很大程度上看实验室在哪。

再说门槛。

一家公司要被数进去，得在 2000 年以后成立，得至少拿过一轮风险投资——种子轮、A 轮、B 轮都行，银行贷款和政府补助不算——最后还得过 Dealroom 分析师这一关：他们对照公开资料，一家一家人工判断你够不够 " 深 "。

这些条件拼起来，" 中国 3466 家 " 的完整说法其实是：2000 年以来在中国成立、拿过标准风投、又被一家阿姆斯特丹的数据公司在公开渠道里看见的科研型硬科技初创企业，一共有 3466 家。

那真的就只是这么 3466 家吗？

社会科学家爱讲一个笑话。有人半夜看见一个醉汉在路灯底下转圈，问他找什么，他说找钥匙。问他钥匙丢哪了，他指指远处黑乎乎的草丛。那你在这儿找什么？醉汉说：这儿亮啊。

这叫 " 路灯效应 "（streetlight effect）：人们总在数据最容易拿到的地方找答案。

Dealroom 的路灯照在两个地方，一个是标准的风投轮次，一个是英文世界的公开信息。对美国公司来说，这两盏灯都是亮的。

中国的情况就不一样了。这些年中国硬科技的钱，越来越多来自国家。

PitchBook 的数据，2024 年国资背景的机构已经占到中国深科技投资的 40% 左右，2022 年还是 30%。2025 年两会又宣布设立规模约 1 万亿元的国家级创投引导基金。

地方引导基金跟投、产业平台入股、国有资本直接注资，这些钱在中国都是正经投资，可一家荷兰的 Dealroom 的数据库，经常找不到对应的 " 种子轮 ""A 轮 " 标签。

谨慎起见，WIPO 在方法论附录里专门写了一段，把中国单独点名为 " 特殊情况 "：初创企业信息透明度有限，涉及国家安全的行业尤其如此；大量公司在全球平台和搜索引擎上查不到；融资里有政府和地方机构直接参与，跟标准轮次对不上号。

比如，截至 2025 年 11 月，中国累计培育了 1.76 万多家国家级专精特新 " 小巨人 " 企业，它们只占规上工业中小企业的 3.5%，却贡献了 13.7% 的利润。这里面有大量硬科技公司，可以想见，其中不少靠自有资金、银行贷款和政府奖补一路做大，从没拿过一轮标准风投，也就进不了 WIPO 的名单。

总之，3466 这个数都偏小。

而且，还要看到一个变量——时间。

这个数从 2000 年开始累计。但 2000 年的中国，风险投资行业刚刚起步，科创板要到 2019 年才开板，而美国的生物技术和半导体创业已经跑了二十多年。

发展的总体怎么样，要看存量，但速率怎么样，要看流量。

这也是教员告诉我们 " 要用发展的眼光看问题 "。

WIPO 的报告恰好给了流量的线索：

2020 到 2025 年，中国深科学初创的数量增长了 138%，在前 20 个经济体里最快；美国增长了 30%。拿这两个增速倒推 2020 年的底数，可以粗算出这五年各自新增了多少：美国大约 2900 家，中国大约 2000 家。

存量差 3.7 倍，近五年的增量只差 1.5 倍左右。

当然这是粗算，WIPO 自己也说 2024 和 2025 年的数据有披露滞后，只能算临时值。但量级是清楚的：3.7 倍里有相当一部分是历史账，它可以告诉你过去二十五年发生了什么，对未来五年说明不了太多。

我们来看一家公司，它就在这 3466 家里面。

2008 年，中科院计算所有一对兄弟，哥哥陈云霽在龙芯团队做处理器，弟弟陈天石研究人工智能。两人决定把这两件事搅在一起，专门研究跑神经网络的芯片。那时候深度学习还没火，英伟达还是个卖显卡的公司。他们的论文投出去屡屡被拒，陈云霽后来回忆那几年，用的词是 " 孤独 "。

2012 年，兄弟俩带着几个师弟，又拉上一位法国教授，正式启动了一个项目。

项目名字打了个直球，就叫 DianNao —— " 电脑 " 的拼音。

2014 年 3 月，DianNao 的论文拿下计算机体系结构顶级会议 ASPLOS 的最佳论文奖，这是亚洲研究者第一次在这个领域拿到这个奖。2015 年芯片流片。

2016 年 3 月，他们在计算所和风投的支持下成立公司，取名寒武纪，借的是五亿年前生命大爆发的意思。

2020 年，寒武纪在科创板上市。

到了 WIPO 这份报告里，寒武纪是全世界最值钱的科研衍生企业，哈佛、MIT、斯坦福孵化出来的公司都排在它后面。

这就有意思了。

按个数，中国输了三倍多；按单个冠军，第一名在中国，而且这么大一个机构，也不太可能收寒武纪的钱写软文，在他们眼里，寒武纪是最成功的产学研成果。

讲到这里，如果你觉得 " 中美差距原来是统计假象 "，那就上头了。

我们算一下人均：

美国每一百万人里大约有 37 家深科学初创，中国大约 2.5 家，差了十几倍。路灯照不到的地方就算再藏两三倍的中国公司，这个差距也填不平。

美国真正领先的，是一条跑了四十多年的管道，从实验室通到公司。

1980 年之前，美国联邦政府资助科研产生的专利，很多要归政府所有。到 1980 年，政府手里攒了大约 2.8 万项专利，被企业拿去用的不到 5%，绝大多数就躺在柜子里。

在 1980 这一年，两位参议员——印第安纳州的伯奇 · 拜（Birch Bayh）和堪萨斯州的鲍勃 · 多尔（Bob Dole）——推动通过了一部法律，后来就叫《拜杜法案》。核心意思很简单：联邦资助产生的发明，专利可以归大学，大学可以自己授权给企业。

规则一变，大学立刻有了动力。技术转移办公室、概念验证基金、专盯实验室的早期风投，一环扣一环长了出来。到 2025 年，美国高校和研究机构一年就新衍生出 1095 家初创公司。WIPO 列出的全球前 20 大最值钱科研衍生企业里，15 家出自美国机构，哈佛、MIT、斯坦福的名字反复出现。

中国这条管道通得晚。

人民日报 2025 年初的一篇报道说，科研人员和管理者因为怕追责而 " 不敢转 " 的现象比较普遍。2020 年，科技部等 9 个部门才启动赋予科研人员职务成果所有权的试点。

美国的数字里还有一部分，是全世界的科学家用脚投出来的。全球融资最多的私营量子计算公司 PsiQuantum，技术出自英国布里斯托大学，四位学者 2015 年跑到美国注册了公司。但 WIPO 最终是按总部口径，它算美国的。

美国的打法，是先长出一万多家小公司，再让资本市场去筛巨头。

中国这边，国家队、龙头企业和小巨人扛了大量攻关任务，风投驱动的科研初创是起步最晚、长得最快的那一层。

不用盯着那三倍多的数字差距，也不用盯着 " 统计假象 " 自我安慰。

存量是历史，增速才是命运。

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