The Information Technology and Innovation Foundation (ITIF) 提出了一系列政策建议，旨在加速美国科学事业的发展并提升其竞争力。核心观点包括：
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联邦资金机制改革：
- 赞成利用现有有效的技术商业化体系，反对政府收取专利收入或对专利进行征税。
- 强调 Bayh-Dole 法案的成功，反对使用其“march-in right”条款控制产品价格。
- 反对将美国知识产权转让给外国或国内实体。
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加强公私合作：
- 赋能国家科学基金会的技术、创新和合作部门 (TIP)，增加其预算并延长授权期限。
- 提高联邦实验室和研究所的商业化活动重要性，并考虑采用联邦模型知识产权协议。
- 扩大能源部实验室嵌入式创业计划 (LEEP)，并鼓励其他政府部门采用类似计划。
- 赋能国家科学基金会的工程研究中心 (ERC) 项目，并将其置于 TIP 部门下。
- 扩大行业-大学合作研究中心 (IUCRC) 项目，并同样将其置于 TIP 部门下。
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区域创新生态系统：
- 扩大合作研发税收抵免的适用范围，鼓励各行业进行合作研发。
- 改革技术中心计划，确保资源的有效利用和集中。
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支持中小企业：
- 重新授权小企业创新研究 (SBIR) 和小企业技术转移研究 (STTR) 项目。
- 扩大创新代金券的可用性，帮助中小企业进行研发。
- 扩大制造再投资账户的可用性，支持小制造商进行研发相关支出。
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基于元科学研究的政策建议：
- 建议联邦政府资助更长期、更灵活、以研究人员为中心的拨款，以增加突破性成果的产出。
- 改革同行评审制度，增加具有高度创新性的项目获得资助的机会，并引入部分随机化以提高公平性。
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高风险、高回报研究：
- 创建研发“超级基金”，通过金融工程技术资助长期、高风险、高回报的研究。
- 继续支持现有的高风险、高回报研究 (HRHR) 项目。
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新型研究机构模型：
- 实施财务问责研究模型 (FAIR)，提高研究资金使用的透明度。
- 支持聚焦研究组织 (FRO)，以应对需要大规模协调、长期时间线或共享研究基础设施的大型复杂研究项目。
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人工智能在科学研究中的应用：
- 支持自动驾驶实验室 (SDL) 的广泛采用，提高科学研究的生产力。
- 通过 ARPA-E 式的宏伟挑战，资助团队开发和展示能够显著提高材料发现能力的 SDL。
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消除科研障碍：
- 开发“零阶段”拨款项目，帮助项目跨越“死亡谷”，进入可商业化的阶段。
- 重新授权 SBIR 和 STTR 项目，并解决 SBIR 工厂问题。
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科学人才培养：
- 扩大先进技术教育 (ATE) 项目资金，培养技术技能人才。
- 扩大制造工程教育计划 (MEEP) 的资金，使其更加关注行业相关的应用工程项目。
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促进科学家、工程师和技术工人之间的合作：
- 建立创新审查办公室 (OIR)，审查拟议的法规对创新的影响。
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确保联邦资助研究的成果惠及全体美国人：
- 撤回国立卫生研究院 (NIH) 院内研究项目访问计划政策，该政策要求申请专利许可的组织提交访问计划。
- 通过 bipartisan Medicare Multi-Cancer Early Detection Screening Coverage Act，为突破性医疗技术建立基于证据的覆盖途径。
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加强科研安全：
- 为技术创建分层风险分类，根据实际敏感性和威胁环境实施差异化监管。
- 制定安全评估指南，要求申请研发税收抵免的公司满足基本的安全标准。
- 组建跨机构研究安全工作组，定期评估和协调各机构的研究安全工作。
- 借鉴网络安全概念，转向更强大的端点安全和无信任架构模型，以减少合规负担并提高整体合规性。
