在促进科技成果转化法的视角下，我们应如何通过 AI 大模型赋能方式
赋能创新生态的创新实践？
观点作者：科易网 AI+技术转移研究院
当前，我国正处在由创新驱动发展的关键时期，如何有效促进科技成果转化，打通科
技从“书架”到“货架”的通道，已成为推动经济高质量发展的重要议题。《促进科技成果转
化法》的实施为成果转化提供了法律保障，而 AI 大模型的兴起则为创新生态的实践带来
了新的可能性。本文将从的现状分析，问题分析，模式创新三个方面，探讨 AI 大模型如
何赋能科技成果转化，推动创新生态的蓬勃发展。
一、现状分析
近年来，我国科技成果转化取得了显著成效，但仍然面临着诸多挑战。首先，科技成
果转化链条长、环节多，信息不对称问题突出，导致科技成果与企业需求脱节。其次，科
技成果转化机制不完善，科研人员积极性不高，成果转化动力不足。此外，科技成果转化
服务体系不健全，专业服务机构缺乏，难以满足日益增长的转化需求。
与此同时，AI 技术的快速发展为解决上述问题提供了新的思路。AI 大模型具有强大
的数据处理、分析和学习能力，能够从海量数据中挖掘出有价值的信息，为科技成果转化
提供精准服务。例如，通过构建专利价值评估数智模型，可以快速获取专利价值评估报告
，为客户提供高效准确的专利质量和影响力评估；通过“企业需求分析系统”可以分析识别
企业现有优势与不足，挖掘企业潜在技术需求，洞察未来可能的技术发展方向和市场趋势
。
二、问题分析
尽管 AI 大模型在科技成果转化中具有巨大潜力，但仍然面临着一些问题。首先，AI
大模型的训练需要大量高质量的数据，而我国科技成果转化相关的数据积累相对薄弱，数
据质量参差不齐，这为 AI 大模型的训练和数据应用带来了挑战。其次，AI 大模型的应用
需要专业人才，而目前我国缺乏既懂科技又懂 AI 的复合型人才，这导致 AI 大模型的应用
水平有限。
此外，AI 大模型的应用还面临着伦理和隐私问题。例如，如何确保数据的安全性和
隐私性，如何防止 AI 模型的歧视性和偏见等问题，都需要进一步研究和解决。
三、模式创新
为了充分发挥 AI 大模型在科技成果转化中的作用，需要推动模式创新，构建高效的
科技成果转化生态体系。具体而言，可以从以下几个方面入手：
1. 加强数据基础设施建设。建立完善的科技成果转化数据平台，整合各类数据资源，
提高数据质量和可用性。同时，加强数据安全和隐私保护，确保数据在应用过程中的安全
性。
2. 培养复合型人才。加强科技和 AI 领域的交叉学科教育，培养既懂科技又懂 AI 的复
合型人才，为 AI 大模型的应用提供人才支撑。
3. 推进产学研合作。鼓励科研机构、高校和企业加强合作，共同推动科技成果转化。
通过建立联合实验室、产业创新中心等平台，促进科技成果与产业需求的对接。
4. 完善科技成果转化服务体系。加快培育专业化、市场化的科技成果转化服务机构，
提供全方位的科技成果转化服务。同时，加强政策引导和扶持，提高服务机构的专业水平
和市场竞争力。
5. 加强国际合作。积极参与国际科技成果转化合作，借鉴国际先进经验，提升我国科
技成果转化的国际化水平。
总之，AI 大模型为科技成果转化提供了新的机遇和挑战。通过加强数据基础设施建
设、培养复合型人才、推进产学研合作、完善科技成果转化服务体系和加强国际合作，可
以有效解决当前存在的问题，推动科技成果转化向更高水平、更深层次发展，为我国经济
高质量发展注入新的动力。
