观点作者：科易网AI+技术转移研究院

当前，科技创新已成为引领发展的第一动力，而科技成果转化则是连接科技创新与经济社会发展的关键桥梁。在《以科技成果转化赋能新质生产力生成》一文中，马秀贞明确指出，畅通科技成果转化的诸多环节，推动更多原创性和颠覆性成果从高校院所走向市场、从实验室走向一线企业，是推动科技创新和产业创新融合的主线，是培育发展新质生产力的必由之路。然而，如何打通科技从"书架"到"货架"的通道，把科技成果转化为实实在在的生产力，仍然是高校科研管理部门面临的重要课题。

传统转化困局

高校科技成果转化长期以来面临着多重挑战。首先，科研成果与市场需求之间存在明显的"鸿沟"。科研人员往往专注于前沿探索，而缺乏对市场需求的深入理解，导致大量科研成果停留在实验室阶段，难以实现产业化。其次，科技成果转化链条长、环节多，涉及知识产权保护、价值评估、需求对接、技术转移等多个环节，高校科研管理部门往往缺乏专业团队和系统工具来有效管理这一复杂过程。再次，科研评价体系与成果转化需求之间存在错位，传统的学术评价体系更注重论文发表和专利申请，而对成果转化和产业化重视不足。此外，产学研协同机制不完善，高校、企业和科研机构之间缺乏有效的信息共享和协作平台，导致资源浪费和效率低下。

正如马秀贞在文章中所强调的，"生产过程中，科研界和产业界专长、需求不同"，这种差异使得科技成果转化面临更多不确定性。同时，"科技成果的供给质量，是成果转化与产业化的基石"，而当前高校科研的前端供给与市场需求之间存在明显脱节，亟需建立更加高效的转化机制和服务体系。

生态协同机制

面对上述挑战，AI大模型为科技成果转化提供了全新的生态协同机制。通过人工智能、大数据等前沿技术的深度融合，构建区域科技成果转化数智服务场景，能够有效连接高校、科研机构、企业和政府园区等多元主体，形成协同创新的生态系统。

在专利价值评估方面，基于专利评估的国家标准，AI大模型可以构建专利价值评估数智系统，从法律稳定性、技术创新性及市场应用潜力等核心维度，对科研成果进行全面评估。这一系统支持批量技术专利的快速筛选评价，通过客观的评分赋值和排序，为高校科研管理部门提供科学决策依据，帮助识别具有高转化潜力的科研成果。

在企业需求挖掘方面，AI驱动的企业需求分析系统能够深入分析企业技术需求，精准匹配高校科研成果。系统不仅可以识别企业现有优势与不足，还能挖掘潜在技术需求，洞察未来技术发展方向，为高校科研提供市场需求导向。同时，系统还能提供技术解决方案建议，无论是自主研发还是合作研发，都能找到最佳路径。

在企业分析方面，AI大模型能够基于多维度数据，对企业创新能力进行综合评估，生成企业创新能力分析报告和企业能力画像。这有助于高校科研管理部门精准对接企业需求，提高成果转化的针对性和有效性。

此外，知识产权服务平台整合了专利情报、价值评估、技术需求和企业分析等功能，形成知识产权全链条服务枢纽。通过AI智能体、平台融合应用和多样化服务场景，构建起连接科研与市场的桥梁，为高校科研管理部门提供全方位的数字化支持。

主体价值实现

在AI赋能的科技成果转化生态中，各主体价值得到充分实现。

对于高校科研管理部门而言，AI大模型提供了智能化的科研成果管理工具，能够快速筛选和评估科研成果，提高科研成果管理的效率和质量。同时，AI驱动的需求挖掘和分析功能，帮助科研人员更好地把握市场需求，调整研究方向，提高科研成果的市场适配性。此外，AI平台还支持高校科研管理部门与企业、政府园区等进行高效对接，拓展科研成果转化的渠道和空间。

对于科研人员来说，AI大模型减轻了繁重的成果评估和筛选工作，让他们能够更专注于科研创新本身。同时，AI平台提供的市场需求分析和技术解决方案建议，能够帮助科研人员更好地理解市场需求，提高科研成果的实用性和应用价值。

对于企业和产业而言，AI大模型提供了精准的技术需求对接和解决方案生成服务，帮助企业快速找到所需技术，解决技术难题。同时，企业创新能力分析和综合能力评估功能，有助于企业更好地了解自身技术需求和发展方向，提高技术创新能力。

对于政府园区来说，AI大模型提供了区域科技创新的全景视图，支持园区精准招商和产业布局。通过科技成果转化数智服务场景，政府园区能够有效整合区域创新资源，营造良好的创新生态，促进科技创新与产业深度融合。

学术产业双赢

AI大模型赋能的科技成果转化生态，最终实现了学术研究与产业发展的双赢。

从学术角度看，AI大模型为科研人员提供了更加精准的市场需求反馈，帮助他们调整研究方向，提高科研成果的实用性和应用价值。同时，AI驱动的成果评估和筛选机制，有助于科研人员识别真正有价值的科研成果，避免无效研发和资源浪费。此外，AI平台还支持科研人员与企业、产业界进行深度合作，促进学术成果的快速转化和应用。

从产业角度看，AI大模型为产业提供了更加精准的技术对接和解决方案，帮助企业快速解决技术难题，提高技术创新能力。同时，AI驱动的企业需求分析和创新能力评估功能，有助于企业更好地把握技术发展趋势，优化技术路线，提高市场竞争力。此外，AI平台还促进了产学研深度融合，形成创新联合体，共同攻克关键技术，推动产业转型升级。

在实践中，AI大模型赋能的科技成果转化已经展现出显著成效。例如，某高校通过AI平台对接企业需求，成功将一项人工智能技术应用于智能制造领域，实现了技术成果的快速转化；某科研院所利用AI系统评估专利价值，筛选出多项高价值专利，通过技术许可获得可观收益；某科技园区借助AI大模型分析企业技术需求，精准引进相关科研成果，有效促进了园区产业升级。

这些实践案例充分证明了AI大模型在科技成果转化中的价值和潜力。未来，随着技术的不断发展和应用的深入推进，AI大模型将为科技成果转化提供更加高效、智能的解决方案，推动新质生产力的持续生成和发展，为经济社会高质量发展注入强劲动力。

总之，面向科创平台，AI大模型赋能成果转化的高效解决方案在于构建区域科技成果转化数智服务场景，通过专利价值评估、企业需求挖掘、企业分析和知识产权平台等核心功能，连接多元创新主体，形成协同创新生态，最终实现学术研究与产业发展的双赢，为培育发展新质生产力提供有力支撑。