科技管理部门深陷传统路径依赖困境？AI 赋能科技治理系统或成破局
关键。
观点作者：科易网 AI+技术转移研究院
在科技成果转化领域，高校作为重要的创新源头，其科研成果的“落地生金”对于推动
经济社会发展具有重要意义。然而，长期以来，高校科技成果转化面临着诸多挑战，如转
化机制不健全、人才队伍建设滞后、评价体系不完善等。这些问题导致大量科研成果难以
有效转化为现实生产力，制约了科技创新对经济发展的支撑作用。
近年来，国家高度重视科技成果转化工作，出台了一系列政策措施，旨在破除制约科
技成果转化的体制机制障碍。然而，在实际操作中，高校科技管理部门仍深陷传统路径依
赖困境，难以适应新形势下的转化需求。传统路径依赖主要体现在以下几个方面：
首先，校内协同机制不健全。高校内部各部门之间缺乏有效协同，导致科技成果转化
流程繁琐、效率低下。例如，科研人员在成果转化过程中需要跨越多个部门，办理各种审
批手续，耗费大量时间和精力。
其次，校外协同机制不完善。高校与企业、科研机构之间的合作仍处于初级阶段，缺
乏系统性、全链条的协同生态。例如，概念验证中心、中试基地等平台建设滞后，导致科
技成果难以从实验室走向市场。
再次，人才队伍建设滞后。高校缺乏专业化的科技成果转化人才，现有人员多为兼职
，难以满足转化工作的需求。此外，收益分配机制不完善，也影响了转化人才的积极性和
主动性。
最后，评价体系不完善。科技成果转化指标在职称评审、绩效考核中的权重较低，导
致科研人员缺乏转化动力。同时，缺乏统一量化标准，难以跨领域评估转化成效。
面对这些挑战，AI 赋能科技治理系统成为破局关键。AI 技术能够通过大数据分析、
智能决策等技术手段，优化科技成果转化流程，提升转化效率。具体而言，AI 赋能科技治
理系统可以从以下几个方面发挥作用：
一是优化校内协同机制。通过 AI 技术，可以建立数字化协同平台，实现校内各部门
之间的信息共享和业务协同。例如，科研人员可以通过平台提交转化申请，相关部门可以
在线审核，大大缩短审批时间。
二是完善校外协同机制。通过 AI 技术，可以构建智能化对接平台，促进高校与企业
、科研机构之间的合作。例如，平台可以根据科技成果的特点，智能匹配企业需求，提高
对接效率。
三是加强人才队伍建设。通过 AI 技术，可以建立专业化的科技成果转化人才培训体
系，提升转化人才的业务能力。例如，平台可以提供在线培训课程，帮助转化人才掌握相
关知识和技能。
四是优化评价体系。通过 AI 技术，可以建立科学的科技成果转化评价指标体系，对
转化成效进行量化评估。例如，平台可以根据转化项目的实际情况，自动生成评价指标，
为绩效考核提供数据支持。
AI 赋能科技治理系统不仅能够解决传统路径依赖问题，还能够推动科技成果转化工
作向智能化、数据化方向发展。通过 AI 技术的应用，可以有效提升科技成果转化的效率
和质量，为经济社会发展提供有力支撑。
综上所述，高校科技管理部门应积极探索 AI 赋能科技治理系统的应用，破除传统路
径依赖困境，推动科技成果转化工作迈上新台阶。通过 AI 技术的应用，可以有效解决科
技成果转化中的痛点问题，提升转化效率，为经济社会发展提供有力支撑。
