创新创业资金来源排序?
启动资金1. 先通过工作赚取一定的启动资金。通过工作,积攒一定的资金,并利用这一笔资金来实现自己的创业想法,这是大部分的创业者应该做和需要做的。如果你没有钱,却一直想着创业,那只能是空谈,无法付诸实践。
创业启动资金2. 向家人、朋友借钱。创业前期启动资金不够,可以考虑向亲戚、朋友借钱进行创业。***如你是个有能力有想法的人,相信他们也会支持你的。同时,你需要告诉他们钱什么时候还。给自己一个压力也是努力创业成功的动力。
一些搞科研的大学老师会去做创业创新项目,感觉他们学术上也挺受认可的,为什么还折腾没法落地的创新创业?
不是经常说“科学要与生产力相结合”。
做科研的最终目的,是要将科研成果应用于实践,而不是单纯的要一个科研结果,将它束之高阁。
近些年来,国家大力提倡“大众创业、万众创新”,其中也包括将大学老师们在学术上的研究,做到市场化、商业化、产业化,这样才真正发挥其作用。
大学老师们去做创新创业项目,不是折腾、也不是没法落地,因为他们不是单打独斗。
第一,政策上会给予支持,国家、省、市、区都会有相应的政策和资金扶持;
第二,如果项目确实有发展前景,参加项目路演,或者直接找投资集团、投资人,进行合作;
第三,在实践中,可以选择三方合作,大学老师以知识产权入股、投资机构提供资金,还有一方负责项目的运营,这样就做到了资源整合,专业人士做专业事,项目转化、落地的可能性也较大。
如果将自己的学术研究拿出来去做项目,这样的生活岂不多了一份精彩。
就因为不容易落地,才要折腾的把项目落地。
大学老师和研究院所的科研人员所从事的科研工作,本质上就是为了解决社会生活问题为目的的,尤其是工科专业。科研做的好,只是万里长征第一步,相当于打开了一扇门。真正的功夫就是落地。落地涉及产业化,成本控制,质量管理等专业问题,其难度不低于科研本身。
一项成熟的科研技术,广泛应用在工业界,至少需要5到10年的时间。就像Hinton提出深度学习原始算法是在2008年,但是科研领域的广泛应用研究已经到了2012年,工业界的大规模实践就要到2014年以后了。现在人工智能三巨头大都在头部互联网公司担任重要研发职位,试问如果不折腾,好的技术如何能落地呢?
从科研学者的个人角度说,科研本身是不能挣钱的,只有通过产业落地,才能增加经济收入。从产业界来看,是需要一线的科研学者,参与到技术产业化的过程中的。这是一个双赢的游戏。美国之所以在技术领域独步全球,正是因为在科研产业化方面的专业化管理。所以对于大学老师的所谓折腾,要鼓励。
目前我国提出要建设创新型国家,科技部召开的全国科技工作会议上对创新型国家进行了一个描述,即科技实力和创新能力要走在世界前列。
第一、研究成果与市场需求不吻合。高校以及科研院所的许多科研项目,以往[_a***_]是为了科研而科研,很多在根本上就不具备科研成果转化的可行性。对企业来说,成果是需要解决实际问题,成本、效益、可行性都要考虑,而很多研究更多关注论文发没发SCI、专利申报了几个等等,完全与市场脱节。
第二、科研成果不知如何与市场对接。科研工作者更擅长于某项研究工作,在没有实际政策等扶持的情况下,成果实际转移转化的积极性不会高,而且对于转化的途径不擅长。比如2018年3月21日,世界知识产权组织(WIPO)公布消息称,2017年中国PCT国际专利申请量高达48882件,仅次于美国的56624件 。高校作为科技创新的重要基地,其专利申请数量也在不断攀升,然而目前国内高校现有科技专利中,真正实现产业化的却不足5%,存在严重的科学***浪费。
所以,面对当前国际竞争大环境和国家长远发展需要,国家从政策等各层面要求成果要与市场和企业需求挂钩,这就倒逼高校和科研院所的研究工作必须要与市场需求和创新技术发展对接。
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