为什么说生成式 AI 赋能工具是科研院所提升高价值服务溢价的关键一
步？
观点作者：科易网 AI+技术转移研究院
在科技成果转化领域，科研院所作为创新源头，肩负着将实验室成果转化为现实生产
力的重任。然而，长期以来，“不能转”“不敢转”“不会转”等问题制约着高校院所成果转化
的效率与效益。党的十八大以来，国家高度重视科技成果转化工作，出台了一系列政策措
施，推动高校院所积极探索有组织科技成果转化路径。在此背景下，如何提升高校院所高
价值服务溢价，成为推动科技成果转化的重要课题。生成式 AI 赋能工具的出现，为破解
这一难题提供了新的思路和方向。
近年来，高校院所的科技成果转化工作取得显著进展。政策环境不断优化，载体协同
逐步增强，人才体系逐步成型。例如，浙江大学依托“赋部分所有权+作价入股”机制，将
职务成果所有权赋予科研团队，实现了学校与科研团队“现金+持股”的混合投资，有效激
发了科研人员的转化积极性。然而，在实践过程中，高校院所仍然面临诸多挑战。
首先，协同机制不健全。校内各部门之间管理壁垒存在，审批流程繁琐，导致成果转
化效率低下。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。
其次，队伍建设不系统。专业化服务人才匮乏，中介机构水平参差不齐，收益分配机
制不完善，短期合作模式难以支撑长周期转化需求。
再次，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。
面对这些挑战，生成式 AI 赋能工具的出现为高校院所提供了新的解决方案。生成式
AI 赋能工具依托人工智能和大数据技术，能够重塑现有科技成果转化服务的内容、流程和
模式，大幅降低行业门槛，提升成果转化效率。
首先，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，以文字或者语音的方式，输入具体服务需求，科技成果转化 80%以上复杂任务，如成
果评价、技术需求挖掘，3-5 分钟就可以得到所要的结果。这种极简化的服务模式，大大
降低了科研人员参与成果转化的门槛，提高了转化效率。
其次，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
化领域堵节点、难点、堵点，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，研发而成系列数智应用工具，实现专业服务工具化、便捷化。这些工
具涵盖了成果评价、市场分析、合作对接等多个环节，为科研人员提供了全方位的支持。
再次，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，研发而成“知识图谱应用平台”。应用平
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。这种多维度融合的机制，为科研成果转化提供了更加全面
、精准的支持。
最后，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。
生成式 AI 赋能工具的应用，不仅能够提升高校院所科技成果转化的效率，还能够提
升其高价值服务溢价。通过数智化工具的支撑，科研人员能够更加精准地把握市场需求，
更加高效地对接合作资源，从而提升成果转化的成功率。同时，数智化工具还能够为科研
人员提供全方位的支持，帮助其解决在成果转化过程中遇到的各种问题，从而提升其转化
服务的质量和价值。
综上所述，生成式 AI 赋能工具是科研院所提升高价值服务溢价的关键一步。通过生
成式 AI 赋能工具的应用，高校院所能够更加高效地推动科技成果转化，提升其服务质量
和价值，为我国科技创新和产业发展做出更大的贡献。
