普林斯顿大学讲席教授、美国工程院院士李凯先生在学术界和产业界都是非常具有影响的人物。他在耶鲁大学攻读博士时的指导教授是保罗·胡达克（Paul Hudak）和阿兰·佩里斯（Alan Perlis）。前者，因‘功能响应程序设计语言’（FRP）的开发工作为计算机科学的发展做出了重要贡献；后者，因为创建世界上第一款被广泛使用的算法语言ALGOL60的贡献而成为获得图灵奖的第一人。从佩里斯和胡达克等人的引路开始，李凯教授在并行与分布式系统，操作系统，存储系统，计算机体系结构，大规模数据分析以及知识库构建等方面成果丰硕，发表研究论文上百篇，先后培养出了几十位博士生毕业，获得了几十项技术专利。他与李飞飞博士合作创建的大型图像数据库ImageNet，为当下最强有力的人工智能深度神经元网络工具的发展提供了非常有说服力的检验平台。他参与创建并做出技术支撑和指导的技术公司Data Domain的发展和有效转让成为科学家“名利双收”影响工业界的佳话。李凯教授长期为中国计算机科学与技术的发展提供咨询、指导，并于2017年当选为中国工程院外籍院士。
在讨论应如何建立评价高科技创新的准则时，李凯毫不犹豫地推崇世界工业界普遍接受的标准，即要看，第一，是否产生出了颠覆性技术；第二，是否在某个领域的国际市场上占据了领头羊的地位；第三，是否通过核心知识产权创造出了很高的毛利。他认为，至少中国计算机领域的高科技创新在整体上还需要做艰苦的提升努力。他直言，在科学与工程领域，想要成功，首先要实事求是，否则就看不清自己所处的真正位置，就达不到预期。
科技研发当然需要投入，但当以经济学的观点将创新看成是要把一种从来没有过的关于生产要素和生产条件的“新函数”引进到生产体系中去的话，创新的产出就绝不仅仅等于科研本身了。有一种观点认为，科研是将金钱（资金投入）转换为知识（纸）的过程，而创新则是将知识（纸）转换为金钱（经济效益）的过程。不妨考察一下我国R&D投入、科技论文发表数目及发明专利申请受理/授权数目在2013年至2017年期间的变化情况，它们分别依次是1.18万亿元、1.30万亿元、1.42万亿元、1.57万亿元和1.76万亿元；154万篇、157万篇、164万篇、165万篇和170万篇；82.5万项/20.8万项、92.8万项/23.3万项、110.2万项/35.9万项、133.9万项/40.4万项和138.2万项/42万项。
很明显，五年前后相比，R&D投入的增幅达到50%，发明专利申请受理数增幅超过65%，而发明专利授权数目增幅则翻了一番。尽管科技论文发表数目增幅略比较而言低一些，但也超过了10%，而就是这个增幅已然使我国成为了世界论文发表数目的第一大国。这些已经充分说明，在科技创新方面，我国在把钱转变成纸的过程中，进步是显著的、效果是明显的。然而，另一方面，在把纸转变成钱的过程中，我们还面临很多挑战。政府、产业、企业、大学及研发机构等各个方面都深切地感受到，我国在引领科技创新的整体能力上还没有绝对的领先优势，还经常遇到一些被“卡脖子”的困扰。
事实上，如何提升把纸转变成钱的能力之问题一直备受关注，是长期要为之努力的任务。急可为之急，有效需有道。容易理解，由投入到产出有很多影响因素，评价自然包含在其中，而改进评价方式和方法是有潜力可挖的。目前的很多评价体系和方法都过度重视机构、平台、团队争取（大）项目和科研经费的能力，这当然是需要的，但却不是必要的。殊不知项目和经费属于投入范畴而不是产出，有效的评价应更重视产出的表现，获得支持强度高的，产出的评价要求也要更高。要认真客观地评价研究成果能有效转化的前景，其中关键的是事实就是，不能自欺欺人。诚然，科技研发有失败的风险，需要宽容；科技人员争取更大的项目和更多的经费支持也可以理解，但这不能成为改善评价方法有效性的“挡箭牌”。好的成果是干出来的，不是评出来的，但评价方式不恰当，就会酝酿不良的社会风气和不健康的科研文化。所以，提升纸变钱的效果，需要改善评价方式结伴而行。