京博：以客户价值为指引，推进“N1N”产学研一体化研发创新战略

山东京博控股集团有限公司(简称“京博”)成立于1991年，致力于为全球客户和伙伴提供高品质的产品、服务和系统解决方案。京博的业务聚焦高性能材料和高端化学品及与之配套发展的特殊高端装备和核心工业服务业。公司拥有4个大型生产基地，销售服务网络遍及全球30余个国家和地区。2023年，京博位居中国企业500强第311位，中国制造业企业500强第154位，中国石油和化工企业500强第31位。

图源京博官网

作为创新驱动型企业，京博拥有7大研发基地和科创中心，研发团队规模超过1000人，2023年研发投入达13亿元人民币。公司拥有2个国家级科研平台，2个博士后科研工作站和2个博士后创新实践基地，并在海内外搭建创新合作平台。

京博首创N1N模式，与海内外知名高校共建教学实训与科研转化基地。迄今为止，该基地已承接来自全球百余所高校的10000余名学生在此学习实践。

累计专利申请总量3142件；

累计发明申请总量2311件；

累计授权发明总量904件；

近三年（2020-2023年）专利申请年均增速49%。

Q= 智慧芽

A= 京博科技融创管理联席会议副总裁 邹雄

A：在京博，我们推行“以客户价值为核心”的集成产品研发管理战略。秉持“改善今天、创新明天、研究后天、准备未来”的研发理念，京博科技创新过去二十年经历了三个阶段的演变。从立足自身服务于装置改善需求，到推动校企合作的联合研发“N1N模式”，不再仅仅局限于满足现有产业的发展需求，而是更多地关注未来产业的整体升级，关注如何发挥企业的优势，将高校中的优秀科研成果落地和孵化，再到“以客户为中心”，整合产学研资源，推进以客户价值为核心”的集成产品研发管理战略。这意味着在研发项目的立项中，首要考虑的是项目的客户是谁，以及项目能够为客户解决什么问题、创造什么价值，这成为评价项目立项的第一要素。我们传统的研发模式主要关注技术优化和成本的降低，现在我们更加关注思考客户的需要，深入了解客户应用场景和需求。

目前，京博拥有的专利申请总量超过3000件，正从追求专利的“量”转变到更重视“质”的阶段。因为我们逐渐认识到，专利的真正意义在于它背后的技术能否为客户创造价值，只有那些能够为客户带来实际价值的知识产权，才具有真正的价值。

A：京博的研发过程已经基本标准化和流程化，保证主线的清晰。我们把整个研发过程拆解为一系列精细化的项目管理步骤，提出了“门径式”项目管理，包括创意萌发、技术和市场可行性评估、实验室开发、中试阶段、商业化推广，以及后续的技术市场应用服务，通过这种分阶段的管理模式来把控研发质量。

在过去，哪怕掌握再多专利技巧，我们也难以产出高质量的专利，这主要是因为研发本身的流程管理科学性不够。而现在，我们注重每个研发阶段的深度和完整性，例如，在研发一个产品时，我们不再满足于仅达到某个技术的性能参数，不为了“卷技术而卷技术”，而是会深入分析技术路线，了解客户的需求和背后的原因。进一步把技术的应用价值，延伸到更深的产业链中。

图源：京博官网

在进行立项或技术预研时，我们主要基于商业可行性和技术可行性，来判断技术方案的优先级。商业可行性研究里包括了市场洞察，还有关于投入产出比的测算。尤其在技术应用开发项目上，客户需求明确，我们就去评估在限定的时间内，是否有足够的技术、人员与资源去达成目标。为了实现这一目标，我们也需要组建多学科的团队，并制定了一整套的规范。比如，市场人员应该去调研什么？技术人员应该向市场提供什么？这种协同工作方式不仅提高了研发效率，而且有助于我们更好地理解客户需求。

以溶剂类产品为例，客户购买我们溶剂后的应用场景不同，他对溶剂的品质要求也不同。只有当我们真正了解客户的实际需求，才能调整我们的研发路线，通过提供不同纯度和价格梯度的产品，帮助客户用更低的成本获得更大的市场，进而帮助客户成功。

A：2017年，京博启动校企合作“1520工程”，围绕15所核心院校、20所中心院校，共建产学研深度融合生态圈，并向国内外其他重点院校、重点专业拓展。目前，我们已经设立3大驻外研发基地、共建5大实体化校企平台，累计与国内外百余所院校、300余位专家、教授开展科研合作，在北京、上海、深圳等地构建了辐射全国的科创中心。

图：京博N1N模式（图源京博官网）

京博构建了强大的产学研联动的创新网络，一起为客户解决问题。同时，也为高质量的专利技术转化运营提供了更优的平台。比如，全国首套国产化的POE生产装置，突破了行业内的“卡脖子”技术，就是产学研合作价值输出标杆，从实验室到工业技术创新和中试孵化落地，现在已经投入商业化生产。

在专利转化运营方面，我们也在思考与一流的高校探索新的专利转化运营模式，解决专利与当前的产业规划或技术发展方向并不匹配的问题。通过优秀专业团队、京博管理团队的协助，与高校进行深度合作，深入挖掘和培育更具有市场潜力和竞争力的专利，真正把专利孵化为有经济效益的技术成果。

A：京博在项目管理中的每个研发环节都有相应的知识产权任务，比如做技术可行性评估时，会考虑技术的覆盖范围、相应的知识产权风险等。

在研发立项阶段，专利和文献一定是至关重要的。研发人员和知识产权人员进行专利查新是技术查新中的重要环节。而智慧芽这样成熟的数据库也大幅度地给他们降低了使用门槛。除了专利，我们还会参考各种文献资料，同时结合行业专家和技术服务机构，进行全面的技术评估。

客观来讲，绝大部分的研究都是站在巨人的肩膀上往下走，我们认为企业的研发大多不是从零开始的，而是基于过往技术的积累。即使是看似从0到1的创新，实质上也是从一个技术领域迁移到另一个新领域。所以，借鉴专利和文献中的情报，对于提高研发效率和避免侵权风险都是非常重要的。

特别在一些重点项目，比如CCUS、光伏、新材料等领域，我们的知识产权团队会与研发团队进行对接，输出相关情报。在这个过程中，知识产权团队需要深入到项目中，与研发人员紧密合作，共同评估研究方向的正确性，以及探索可能存在的更好方向。

A：AI大模型代表着一种新的与机器的交互模式的转变，是具有变革性的，一定会带来颠覆性的影响。同时，我们也认为当前AI大模型正在处于技术迭代与场景结合的阶段，哪怕今天的技术水平没有再突破，其实也有很多创新性的应用场景产生，所以我更关注如何将AI大模型和我们的业务场景相结合。在垂直领域，它可能具有更大的潜力。

在实际应用中，现在的AI大模型更像一个记忆力特别好的小学生，能记住大量的信息，但对知识的理解深度可能还有限。它可以很好地辅助高手干活，但水平低的人使用时需要谨慎，因为他们没有较强的判断能力。

A：AI大模型在专利管理上可以有很好的应用，比如帮助处理事务性工作、提高流程效率等。从提升生产力的角度，大模型可以作为管理生产力的工具，比如一些可能的应用场景，像自动查询、数据处理、专利和技术情报的分析生成等，这些从技术维度上已经具备可行性的功能，我们相信能很快落地，也期待智慧芽的进展。

而大模型对研发的帮助，目前来看还有比较长的路要走。主要的原因是各个细分领域的技术专业性太强，大模型基于一些公开数据的训练对专业知识的理解不够充分，无法真正辅助研发人员的工作。当然，我们也相信在通过除了专利以外的论文、文献甚至专业书籍这些数据集的不断训练下，未来或许有一天它的可靠性和成熟度会得到大幅提升，能真正像一个“领域专家”一样帮助企业的研发创新工作。