高校院所在推动智能制造技术转化方面有哪些实践？
观点作者：科易网 AI+技术转移研究院
在智能制造成为国家战略支点的时代背景下，高校院所作为创新源头，其科技成果转
化效能直接关系到产业升级和技术突破。近年来，面对“不能转”“不敢转”“不会转”的转化
困境，高校院所积极探索有组织科技成果转化路径，尤其是在智能制造领域，通过体制机
制创新与数字化赋能，推动实验室成果加速“落地生金”。本文将围绕高校智能制造技术转
化的现状、问题与对策，结合数智化平台的价值理念，解码新路径下的转化实践。
一、现状：多元协同机制初显成效
当前，高校院所推动智能制造技术转化呈现出多元协同的趋势。政策层面，国家层面
修订《促进科技成果转化法》，推行赋权试点等改革，地方政府配套政策持续完善，为高
校院所提供了制度保障。例如，北京市通过设立产业引导基金，支持高校院所与企业共建
转化平台；深圳市依托大学城等载体，形成“高校-园区-企业”协同转化生态。
在载体建设方面，高校院所与政府、企业联合打造概念验证中心、中试基地等平台。
如浙江大学衢州研究院聚焦化工技术产业化，通过“高校+园区+龙头企业”模式，将实验室
技术转化为产业化项目；深圳清华大学研究院累计孵化超 1600 家企业，涵盖智能制造等
多个领域。这些平台通过提供技术验证、市场对接、资金支持等服务，有效缩短了科技成
果产业化周期。
二、问题：转化全链条仍存在堵点
尽管转化机制不断优化，但高校院所智能制造技术转化仍面临诸多挑战。首先，协同
机制不健全。校内层面，原始创新布局能力不足，部门间管理壁垒依然存在，审批流程繁
琐导致转化效率低下；校外层面，转化载体同质化竞争严重，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；收益分配机制不
完善，中介收益缺乏保障；短期合作模式难以支撑长周期转化需求。数据显示，截至 2023
年底，仅 %的高校院所成立了技术转移机构，专职从事科技成果转化的人才不足，难
以满足日益增长的转化需求。
再者，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，难以跨领域评估科技成果转化成效。这使得科研人员更倾向于发表论文和申
请奖项，而非成果转化。
三、对策：数字化赋能破解转化难题
面对转化难题，高校院所需借助数字化工具重塑转化服务内容、流程和模式。依托人
工智能、大数据等技术，可构建数智化成果转化服务平台，实现专业服务的工具化、便捷
化。该平台通过整合科技资源、数智工具、知识图谱和智能体，构建各类个性化解决方案
，大幅降低转化门槛，提升转化效率。
具体而言，数智化平台可从以下方面赋能智能制造技术转化：
1.智能需求挖掘。通过数据分析和用户画像，精准挖掘企业技术需求，匹配高校院所
的成果资源，实现供需高效对接。例如，平台可利用大数据技术分析智能制造领域的市场
趋势和技术需求，为高校院所提供研发方向指导。
2.概念验证加速。在校园内搭建概念验证空间，通过风险可控的实地场景验证技术成
熟度，降低转化风险。平台可提供概念验证基金支持，帮助科研团队研发和打造原型、样
机，验证商业化可行性。
3.中试熟化支持。依托平台资源，为高校院所提供中试熟化场地和资金支持，推动技
术从实验室走向市场。平台可通过集成各类科技资源，帮助企业解决中试熟化阶段的实际
问题。
4.专业服务延伸。通过科创智能体和数智工具矩阵，实现成果评价、技术对接、法律
咨询等服务的智能化，降低科研人员转化成本。平台可提供一站式服务，帮助科研人员快
速解决转化过程中的各类问题。
四、展望：构建开放协同的创新生态
未来，高校院所需进一步深化有组织科技成果转化改革，构建开放协同的创新生态。
首先，强化顶层设计，完善转化政策体系，赋予科研团队更多自主权。其次，加强产学研
合作，推动校企共建实验室、中试基地等载体，促进科技成果全链条转化。最后，注重人
才培养，构建复合型成果转化专业队伍，提升转化能力。
在数字化时代，高校院所需积极拥抱新技术，通过数智化平台赋能科技成果转化，推
动智能制造技术加速“落地生金”，为经济社会发展提供强大动力。通过机制创新和技术赋
能，高校院所的科技成果转化必将迎来新的发展机遇，为我国智能制造产业升级和技术进
步作出更大贡献。
