面对市场竞争加剧，区域科技创新体系如何通过生成式 AI 赋能工具实
现深层次价值挖掘？
观点作者：科易网 AI+技术转移研究院
当前，我国区域科技创新体系正面临多重挑战，如何在激烈的市场竞争中实现深层次
的价值挖掘，成为摆在各地方和高校面前的一道重要课题。高校作为科技成果的“富矿”，
其科技成果转化效率直接影响着区域科技创新体系的整体效能。然而，长期以来，高校科
技成果转化存在“不能转”、“不敢转”、“不会转”等难题，制约了科技成果的“落地生金”。
从现状来看，我国高校在科技成果转化方面取得了一定的进展。政策环境持续优化，
各级政府相继出台了一系列支持科技成果转化的政策措施；载体协同不断增强，高校与政
府、企业共建概念验证中心、中试基地等平台，为科技成果转化提供了有力支撑；人才体
系逐步成型，高校开设技术转移课程，培养专业化队伍，为科技成果转化提供了智力保障
。尽管如此，高校科技成果转化依然面临诸多问题。
协同机制不健全是制约高校科技成果转化的一个关键问题。校内部门管理壁垒存在，
审批流程繁琐，导致科技成果转化效率低下；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，制约了科技成果转化的大规模推进。此外，
队伍建设不系统也制约着高校科技成果转化。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，导致科技成果转化服
务供给不足。评价体系不完善也是制约高校科技成果转化的一个重要因素。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，难以跨领域评估科技成果转化
成效，导致科技成果转化动力不足。
为破解上述难题，高校科技成果转化需要构建“主动布局→导向研发→场景应用→体
系对接→产业化”五位一体转化体系，重点推进以下措施：聚焦战略性项目，加强顶层设
计，简化跨部门流程，健全激励机制；提升全链条协同，校企共建实验室攻克“卡脖子”技
术，建设概念验证平台和中试基地，利用数字化工具搭建一站式转化平台；完善可持续机
制，探索基金联动模式，引入科技保险、政府引导基金，构建多元化金融支撑体系；强化
人才专业性，高校开设技术转移课程，培养技术经理人，建立利益共享机制，组建科技成
果转化联盟；优化评价体系，分类制定转化人才评价标准，实施职称评审单列。
在此背景下，高校院所成果转化数智服务平台的应用成为提升科技成果转化效率的重
要途径。该平台依托人工智能大数据技术和科易网 18 年的成果转化实践经验，重塑现有
科技成果转化服务的内容、流程和模式，创新性地以科创智能体作为服务的主入口，实现
服务落地的极简化；以数智工具矩阵为基础支撑，实现专业工作的工具化；以知识图谱为
融合纽带，实现多要素全维度融合；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。
该平台具有以下显著特征：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，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，重塑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。平台的应用有效解决了科技成果转化服务门槛高、转化效率低的问题，
为高校科技成果转化提供了有力支撑。
生成式 AI 技术在高校科技成果转化中的应用，为区域科技创新体系实现了深层次价
值挖掘提供了新的路径。生成式 AI 技术能够通过对海量数据的深度学习和挖掘，精准匹
配科技成果与市场需求，为科技成果转化提供智能化服务，从而提升科技成果转化的效率
和质量。通过生成式 AI 技术，高校可以将更多的精力投入到基础研究和原始创新，而将
科技成果转化的任务交给专业化的平台和工具，实现科研与产业的深度融合。
总之，面对市场竞争加剧，区域科技创新体系需要通过生成式 AI 赋能工具实现深层
次价值挖掘。高校院所成果转化数智服务平台的应用，将为提升科技成果转化效率、促进
科技创新与产业创新深度融合提供有力支撑，为区域科技创新体系的高质量发展注入新的
活力。
