如何通过生成式 AI 赋能工具融通数字化智能化升级，继而融通完善价
值评估体系？
观点作者：科易网 AI+技术转移研究院
在科技成果转化领域，高校作为创新源头，其成果的“落地生金”能力直接影响着国家
科技创新体系的效能。然而，长期以来，“不能转”“不敢转”“不会转”等难题，制约着高校
科技成果的转化效率和价值实现。当前，高校有组织科技成果转化正步入新阶段，政策环
境逐步优化，载体协同不断增强，人才体系逐步成型，但转化机制、队伍建设、评价体系
等方面仍存在不足。如何通过生成式 AI 赋能工具，融通数字化智能化升级，继而融通完
善价值评估体系，成为推动高校科技成果转化提质增效的关键路径。
传统的高校科技成果转化模式，因信息不对称、流程繁琐、专业人才匮乏等问题，导
致成果转化效率低下。科研人员往往忙于学术研究，对市场需求的把握不足，而企业又难
以获取到高质量、可转化的科技成果。此外，由于缺乏统一的评价标准，成果转化的价值
评估也难以客观、公正。这些问题，不仅影响了高校科技成果的转化效率，也制约了创新
型国家建设。
生成式 AI 赋能工具的出现，为高校科技成果转化提供了新的解决方案。通过数字化
智能化升级，生成式 AI 能够打破信息壁垒，提升转化效率，优化价值评估体系。具体而
言，生成式 AI 可以从以下几个方面发挥作用：
首先，生成式 AI 能够帮助科研人员精准把握市场需求。通过大数据分析和自然语言
处理技术，生成式 AI 可以深度挖掘市场信息，为科研人员提供精准的市场需求分析，帮
助其调整研究方向，提高成果转化的成功率。例如，高校可以利用生成式 AI 平台，分析
企业技术需求，为科研人员提供定制化的技术解决方案，从而实现科研与市场的精准对接
。
其次，生成式 AI 能够简化成果转化流程。传统的科技成果转化流程繁琐，涉及多个
部门和环节，耗时较长。而生成式 AI 可以通过智能合约、区块链等技术，实现转化流程
的自动化和智能化，大幅缩短转化周期。例如，高校可以利用生成式 AI 平台，实现成果
的在线评估、在线交易、在线监管等功能，从而提高转化效率。
再次，生成式 AI 能够优化价值评估体系。传统的科技成果价值评估，往往依赖于专
家评审，主观性强，难以客观公正。而生成式 AI 可以通过大数据分析和机器学习技术，
建立科学的价值评估模型，为成果转化提供客观、公正的价值参考。例如，高校可以利用
生成式 AI 平台，对科技成果的市场前景、技术成熟度、经济效益等进行综合评估，从而
提高价值评估的准确性。
此外，生成式 AI 还能够促进产学研深度融合。通过搭建智能化平台，生成式 AI 可以
连接高校、企业、政府等多方资源，形成协同创新的生态系统。例如，高校可以利用生成
式 AI 平台，与企业共建联合实验室，共同开展技术研发和成果转化，从而推动科技成果
的快速落地。
总之，生成式 AI 赋能工具的引入，将推动高校科技成果转化向数字化智能化升级，
实现转化效率和价值评估的优化。高校应积极探索生成式 AI 在科技成果转化中的应用，
打破传统模式的束缚，构建开放协同的转化生态，为发展新质生产力、实现科技自立自强
提供有力支撑。
