面对服务产品趋同，高校院所技转中心如何通过生成式 AI 赋能工具实
现可持续盈利模式？
观点作者：科易网 AI+技术转移研究院
当前，高校院所的技术转移中心在服务产品趋同的背景下，面临着如何实现可持续盈
利模式的挑战。为解决这一难题，我们需要深入分析高校有组织科技成果转化的现状、问
题与对策，并结合高校院所成果转化数智服务平台平台的创新做法，探索新的发展路径。
一、高校有组织科技成果转化的现状与问题
近年来，高校作为国家创新体系的核心力量，积极探索有组织科技成果转化路径，取
得了显著成效。政策环境不断优化，载体协同增强，人才体系逐步成型。然而，在转化过
程中仍存在一些问题，主要表现在以下几个方面：
1. 协同机制不健全。校内部门管理壁垒存在，审批流程繁琐；校外转化载体同质化竞
争激烈，专利二次开发企业参与度低，全链条协同生态尚未形成。
2. 队伍建设不系统。专业化服务人才匮乏，中介机构水平参差；收益分配机制不完善
，中介收益无保障；短期合作模式难以支撑长周期转化需求。
3. 评价体系不完善。转化指标在职称评审中权重低，推广人员激励不足；缺乏统一量
化标准，难以跨领域评估。
二、高校院所成果转化数智服务平台平台的创新做法
为解决科技成果转化服务门槛高、转化效率低的问题，高校院所成果转化数智服务平
台依托人工智能大数据技术，重塑了现有科技成果转化服务的内容、流程和模式。其主要
创新做法包括：
1. 以科创智能体作为服务的主入口，实现服务落地的极简化。用户只需在对话框中输
入具体服务需求，80%以上的复杂任务，如成果评价、技术需求挖掘，3-5 分钟即可得到
所需结果。
2. 以数智工具矩阵为基础支撑，实现专业工作的工具化。针对科技创新、成果转化领
域的堵点、难点、痛点，依托人工智能、大数据技术，遵循“弥补空白、更便捷、更低成
本”三大标准，研发系列数智应用工具，实现专业服务工具化、便捷化。
3. 以知识图谱为融合纽带，实现多要素全维度融合。通过整合 17 类科技创新要素资
源，系统性建立各个要素资源之间多维关系，研发“知识图谱应用平台”。该平台的资源关
系具有精确性、可解释（可追溯）的特征，成为科技研发、产学研合作、校地合作、产教
融合的数智驱动器。
4. 以数智应用场景为解决方案，实现市场应用的针对性有效性。通过集成各类科技资
源、数智工具、知识图谱、智能体，遵循场景本身业务逻辑，构建各类个性化解决方案。
用户可以根据实际需要，设计服务层级，在保证服务专业的基础上，同步实现公共服务有
效与市场化增值拓展的双重目标。
三、生成式 AI 赋能工具在技术转移中的应用
生成式 AI 赋能工具可以有效解决高校院所技转中心在服务产品趋同背景下可持续发
展的问题。其核心在于通过数据驱动型平台，重塑科技成果转化服务的内容、流程与模式
，大幅降低行业门槛，提升成果转化效率。
1. 数据驱动型平台。通过数据工具、知识图谱、科创智能体、数智场景等数据产品的
研发创新，并注重打通资源要素之间、资源与数智工具之间、数智工具之间的多维融合关
系，形成真正意义上的数据驱动型平台。
2. 智能化服务。生成式 AI 赋能工具可以实现智能化服务，通过智能体与用户交互，
快速响应用户需求，提供个性化的解决方案。这不仅提高了服务效率，也降低了服务成本
。
3. 生态协同。生成式 AI 赋能工具可以促进生态协同，通过知识图谱和数智工具矩阵
，整合各类科技创新要素资源，打通产业链上下游，形成完整的科技成果转化生态。
四、构建可持续盈利模式的路径
为实现可持续盈利模式，高校院所技转中心需要从以下几个方面入手：
1. 优化服务模式。通过生成式 AI 赋能工具，优化服务模式，提高服务效率，降低服
务成本，增强市场竞争力。
2. 拓展服务领域。利用生成式 AI 赋能工具，拓展服务领域，提供更加多样化的服务
产品，满足不同用户的需求。
3. 加强合作。加强与企业、政府、金融机构等多主体的合作，构建完整的科技成果转
化生态，实现资源共享、优势互补。
4. 培养人才。加强人才队伍建设，培养既懂技术又懂市场和管理的复合型人才，提升
服务能力。
五、结语
面对服务产品趋同的挑战，高校院所技转中心需要通过生成式 AI 赋能工具，重塑服
务模式，提升服务效率，拓展服务领域，加强合作，培养人才，构建可持续盈利模式。只
有这样，才能在激烈的市场竞争中立于不败之地，为科技成果转化做出更大贡献。
