自从华为高管余承东宣称华为电动车技术“遥遥领先”之后，遥遥领先这个词就被一些人用来赞扬中国人取得的成就上。现在网络上有不少夸赞中国在不少领域遥遥领先的文章，看起来虽然很让人有自豪感，能满足一些人的虚荣心和“自信心”，但这些文章多半没有确实的根据，只是一些自我吹嘘和赞扬。
其中说得最多的是中国在科技领域的遥遥领先，不时见到中国在芯片技术、光刻机技术、光伏技术、电池技术、航天技术、导弹技术等技术上实现了突破、遥遥领先的文章，给人的印象是我国的科技飞速发展，很快就会国际领先了。而对与美国对我国芯片等高技术产品进口的限制，一些观点认为美国的限制反而是好事，能逼迫我们以举国之力、投入更多的资源搞自主研发，突破“卡脖子”技术，实现更快发展，在科技超越美国，领先世界。
这种观点看起来很提气，鼓舞人心，但科技创新是一个国家投入更多的资源就能很快解决的吗？中国人只要下定决心开展科技攻关，就能很快攻克难关，实现科技自主、甚至遥遥领先吗？
问题并没有那么简单，科技创新和经济的发展一样，是有其客观规律的，不是靠个人的主观愿望和努力、舍得投入就能解决的。并不是像过去说的“人有多大胆地有多大产”，搞全民大跃进就能超英赶美的。
要想在科技创新上快速发展，赶超先进国家，就必须有足够多的科技创新人才、有良好的科技创新体制机制、有高效的科技创新管理、有能鼓励激发科技创新的社会环境、有一些强大的科技创新主体，等等，否则，要想在科技上实现快速突破和超越，是不可能的。
而从我国目前的科技研发创新的硬件和软件方面来看，除了科技硬实力方面的不足之外，在软件环境方面存在不少不利于科技创新的问题，这些问题不解决，中国就不可能在科技上快速发展，领先世界。
一是填鸭灌输式教育体系使国民普遍缺乏创造思维能力。
影响中国科技创新的最大因素是中国的教育使国民普遍缺乏创新思维精神和能力，一个民众缺乏创新能力的国家，就不可能在科技创新上领先世界。
欧美国家普遍实行的自由民主化教育，鼓励学生自主学习、独立思考、自由讨论，创新探索生活和外部世界的规律，在得出自己的观点和看法，在不同观点的交流讨论中得出对世界的认识，这样就培养了学生独立思考探索创新的精神，使学生具有天然的创新思维能力。
而中国的教育是一种标准化、填鸭灌输式的应试教育，政府有统一标准的教材和答案，从小学、中学到大学，只想学生灌输教材上的知识，要求学生死记硬背记住教材上的内容，并以教材的知识为准进行训练考试。学生必须相信书本、老师和权威，必须相信教科书上说的就是真理，不能怀疑和争论，更不能有独立的探索和思考。这样，学生就只有学习考试的能力，成为做题考试的机器，独立思考、探索创新的潜能被压制，普遍缺乏创新能力。
两种不同的教育方式，使中国学生普遍学习考试能力强，基础知识水平高，学习成绩好，而工作后创新能力不强。而欧美国家的多数学生基础知识差、学习考试成绩不好，但创新思维活跃，工作后创新能力强。
标准化、填鸭灌输式的应试教育体系，使中国的民众普遍缺乏创新的意识、思维、能力和勇气，但却具有很强的快速学习和仿制能力，这就是中国能很快培养出熟练的制造业操作工，能快速消化吸收仿制外国技术的原因，从而使中国制造业快速发展，很快成为世界工厂。 中国拥有世界上最多的研发人员。1991年以来，中国按折合全时工作量计算的研发人员总量增长了10倍，2013年超过美国，2023年达724万人年，连续11年稳居世界第一。
但是，由于缺乏创新思维能力，主要是跟踪学习模仿国外的先进科技成果，在科技上很少有重大的创新。美国的科研人员总量虽然比中国少得多，但由于有更强的创新能力，加上吸引了全世界的高端创新人才，所以使其在科技创新上始终遥遥领先全球。
二是行政化、官本位的科研体制严重束缚了科技创新。
科技创新除了足够多的合格科研人员，有一个好的管理体制机制来有效调动研发人员的积极性和创造力，是更快更好地出科研成果的关键。
但中国沿自计划经济时代的行政化、官本位的科研管理体制，却是阻碍科技创新的一大障碍。
与国外以市场化、以企业和独立研究机构为主体的科研机构不同，中国的科研机构是以政府管的高校、研究院所和国企的研究院所为主体，这样就形成了一种行政化、官本位的科研管理体制。
在科研项目、经费和资源分配上论资排辈，重大科研项目和成果主要被资历老、有行政级别的老师、所长、院长等研究人员占了，思维最活跃、精力最旺盛的年轻科研人员作为研发的主力，研究成果署名时只能排在后面。年轻科研人员必须要熬到一定的资历，才享有重大成果署名权。
这种管理体制和方法影响了最活跃的年轻研究人员的积极性。
科研人员的分配待遇上有浓厚的官本位色彩，主要根据科研人员的行政级别来分配。这种激励机制，使科研人员主要不追求科技创新，而是追求当行政领导，有了行政职务，就可以挂个名当领导，自己不做研究而占有其他人的科研成果了。成果多了还可以评上院士。
而中国的科学院、工程院院士不是荣誉职位，而是和经济政治待遇挂钩的，规定院士可以享受副部级待遇，故科研机构和国企干部都拼争当院士。
中国的院士主要是50岁以上的老人，他们本该退出科研一线了，但实际上却成为重大科研项目的领头人。科技创新主要是思维活跃、知识更新快、精力旺盛的中年人、年轻人的事业，以院士为代表的老人领头搞科研，其效果就可想而知了。
在这样的管理体制下，我国科技创新要领先世界难度很大。
三是主要看论文数量不管质量的考评机制造成了科研泡沫，严重影响了科技创新质量。
衡量科研成果的标准应该是看在理论、方法上的创新和技术上的进步和突破，但中国对科研人员业绩水平的考核主要不是看研究的实际效果，而是看科研论文的数量，研究人员凭职称和晋升也主要看在期刊上发表的论文的数量，而不考虑研发取得的实际效果。
这种考核激励机制就导致中国科研人员主要追求研究论文的数量，去做符合潮流的短平快项目，而难以静下心来追求研究质量和效果，许多人为了评职称和晋升，还抄袭和编造论文，甚至拿钱雇人写论文或在别人的论文上挂名。借助这种考核机制，国内学术期刊普遍收高额的版面费赚钱。这样就造成了中国科研和论文的巨大泡沫。
多年来，中国科研人员的论文数量、研究成果数量、专利数量都位居世界第一。
2024年9月20日，中国科学技术信息研究所在京发布了2023年度中国科技论文统计结果。我国的科技论文在多个评价维度上都位列第一。2023年在世界各学科最具影响力期刊上，我国发表论文数量超过1.4万篇，占世界总量的27.7%；发表的高水平国际期刊论文数量达11.85万篇，占世界总量的33.6%，被引用次数81.89万次，均为世界首位。在国际公认享有最高学术声誉的3本期刊——《科学》《自然》《细胞》上，我国2023年共刊登论文395篇，世界排名上升至第二位。
这些数据虽然表明了中国在科研方面取得了进步，但这些“高水平”论文水分不少，因为其中很少有重要创新和原始创新，很多论文都是善于跟踪世界科技研究潮流而已。例如中国在国际期刊上发表的人工智能方面的论文世界第一，超过美国，但中国在人工智能研究和技术方面并没有一项重要创新，和美国相比，差距不小。
2023年美国科技研发投入4966亿美元，位列全球第1位，中国共投入了4519亿美元，位列全球第2位，数量不少，只比美国少了10%左右。
但从科技研发效果来看，中国虽然也取得了不少成绩，但和美国相比差距不小。也就是说，几乎相同的科研经费投入，美国的科研成果远远超过中国，主要是他们的科研开发效率要比我国高。
另外一条新闻说明了这一点，广西某高校以其1.31亿科研经费而登上了新闻头条，但投入如此巨额的经费，这所高校的科研成果转化率却为零。这就是说，一亿多元的科研投入只生产出了一些，没有产生一点实际成效。
这就是只求数量不管质量的科技研发的结果，在这种状况下，投再多的钱也很难产生真正的科技创新。
四是鼓励仿制山寨、知识产权保护不力的商业环境扼杀了企业和民间的创新动力。
为了发展经济，中国多年来对技术、品牌仿制、制造假冒伪劣采取了宽容政策，使创新和知识产权得不到保护，使国内各种盗版横行、假冒国际品牌的各类假冒伪劣商品盛行，使国内形成了快速仿制者得利、创新者难以生存的不健康的商业环境，从而扼杀了企业的创新动能，使国内企业主要靠引进或仿制技术发展，没有注重投资科研开发的积极性，因为花血本开发出一项新技术很快就会被其他人偷窃和仿制，并不能获得竞争优势，得不偿失。
除了华为等少数大企业，中国民营企业在科技开发上的投入上很小，主要都是靠引进和仿制国外的技术来发展。即使是互联网企业如联想、百度、阿里、腾讯、京东等，也都是靠模仿美国谷歌、亚马逊等企业发展起来的，电动车、人工智能企业也是跟随学习美国企业发展的。
而美国民营企业是科技创新的主体，主要依靠科技创新生存发展，所以在研发上投入很大。
权威数据平台Quartr公布，全球研发投入前十企业名单。截止2024年5月，全球在过去一年里在研发支出方面投入最大的十家公司分别是： 1.亚马逊（852亿美元）、 2.谷歌母公司Alphabet（459亿美元）、 3.Meta（391亿美元）、 4.苹果（303亿美元）、 5.默克（302亿美元）、 6.微软（282亿美元）、7.华为（235亿美元）、 8.百时美施贵宝（235亿美元）、
9.三星（221亿美元）、10.大众（180亿美元）。华为成为唯一上榜的中国企业，位列第七。
十家企业中有六家来自美国，两家来自德国，最后两家分别隶属于中国和韩国。
美国企业注重技术创新，中国企业注重跟踪模仿和技术应用。美国的创业公司主要追求0到1的技术创新，中国的创业公司则主要追求1到10的应用创新，着眼于将国外的先进技术应用于中国的商业场景。这就是两国在科技创新方面的最大区别。
对比一下中美科技企业，就知道我们在科技方面的差距究竟有多大。
在互联网行业，我们曾经引以为豪的BAT三巨头，阿里巴巴 VS 亚马逊，百度 VS 谷歌，腾讯 VS Meta，如今，已经被人远远地甩在身后。
目前全球资本市场热炒的人工智能，都认为会是下一个十年的风口，代表着未来。
英伟达、微软、苹果占据着全球最发达的资本市场，三家公司的总市值之和就近10万亿美元，70多万亿元，几乎相当于中国股市的总市值，全球三分之一以上的跨境投资都涌入了美国资本市场。如此发达的资本市场、如此高的市值，对于他们再融资、招揽人才，都有着极大的便利。
此外，他们本身占据着行业龙头位置，每年赚到的净利润，可能是同行业其他公司的总和，结果就是：越不缺钱越有钱。
在大模型方面，根据斯坦福大学研究团队发布的《2024年人工智能指数报告》显示，2023年，美国共发布109个基础模型，是中国（20个）的5倍多。同时，美国有61个知名AI大模型，而中国只有15个。
在算力方面，中国信通院发布的《中国算力指数发展白皮书（2022）》显示，中美在全球算力规模中的份额分别为33%、34%，其中基础算力分别为26%、37%，智能算力分别为28%、45%，超级算力分别为18%、48%。
芯片方面，英特尔的首席执行官帕特·基尔辛格曾说，中美在芯片制造方面还有十年的差距，而这种差距是可持续的。在芯片制造工艺和装备领域，中国能力则相对薄弱，中国80%的芯片制造设备依赖进口。芯片制造所需的关键材料，如光刻胶等，中国目前仍需全部进口。虽然中国已拥有华为海思、中芯国际等芯片设计和制造企业，但与国际先进水平相比，差距依然较大。
从一级市场投融资数量来看， 2023年，美国AI领域初创公司的投融资数量达1151个；而中国AI领域投融资数量约为232笔，同比下降38%；从投资额来看，2023年，美国在AI领域的私人投资达到672亿美元，是第二名中国的近8.7倍。
2022年以来，中国大陆和欧盟（包括英国）的AI领域私人投资分别下降了44.2%和14.1%，而美国在同一时间段内显著增长了22.1%。其中，在生成式AI私人投资上，2023年美国总投资额达到224.6亿美元，中国仅为6.5亿美元。
看了这些数据，就能明白，在目前的实力对比和教育、科研体制机制下，中国要想在科技方面超越美国，实现遥遥领先，是几乎不可能的。
要实现遥遥领先，还有很艰难的改革和追赶的路要走。
