从运营成本攀升到深层次价值挖掘，科研院所借助生成式 AI 赋能工具
能实现多大跨越？
观点作者：科易网 AI+技术转移研究院
在当前科技成果转化的大背景下，科研院所面临着运营成本攀升与深层次价值挖掘的
双重挑战。传统科技成果转化模式效率低下、成本高昂，已成为制约科研院所发展的瓶颈
。生成式 AI 赋能工具的出现，为科研院所提供了新的转化路径，有望实现跨越式发展。
首先，我们需要分析科研院所科技成果转化的现状与问题。近年来，尽管政策环境不
断优化，载体协同逐步增强，人才体系初步成型，但高校有组织科技成果转化仍存在诸多
问题。校内协同机制不健全，部门管理壁垒存在，审批流程繁琐，导致科研成果难以有效
转化。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。此外，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，短期合作
模式难以支撑长周期转化需求，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，这些问题严重制约了科技成果的转化
效率。
针对这些问题，我们可以借助生成式 AI 赋能工具，实现科技成果转化模式的创新。
生成式 AI 技术能够在数据驱动的基础上，重塑科技成果转化服务的内容、流程和模式，
大幅降低行业门槛，提升转化效率，形成真正意义上的数据驱动型平台。
具体而言，生成式 AI 赋能工具可以从以下几个方面提升科研院所科技成果转化效率
。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，极大地提升了转化效率。
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。
第三，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。
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 赋能工具的出现，为科研院所科技成果转化提供了新的思路和路径。通过
数据驱动与智能化手段，可以有效地解决传统科技成果转化模式中的痛点问题，提高转化
效率，降低运营成本，实现深层次的价值挖掘。未来，科研院所应积极探索生成式 AI 技
术在科技成果转化中的应用，构建更加开放、协同、高效的转化生态，推动科技成果更快
更好地转化为现实生产力。
