根据《中华人民共和国促进科技成果转化法》（2015年8月29日修订）对科技成果转化的定义，科技成果转化是指为提高生产力水平而对科技成果所进行的后续试验、开发、应用、推广直至形成新技术、新工艺、新材料、新产品，发展新产业等活动。研发、小试、中试、产品化、商业化、产业化，每一环节工作环环相扣。这一过程既是科技成果的供需匹配，也是创新链、产业链、资金链、人才链的“四链”有机融合。任一步骤的迟滞或任一链条的脱节，都会影响科技成果转化效率。尽管我国科技论文数量和发明专利申请量均已位居世界第一，但科技成果转化率与产业化率还有很大上升空间。国家知识产权局发布的《2024年中国专利调查报告》（以下简称《报告》）显示，我国企业发明专利产业化率为 53.3%。

加速科技成果转化，提升科技创新对经济发展的推动作用，是发展新质生产力的必要路径。AI技术的飞速进步和广泛应用，通过影响底层逻辑为科技成果转化提供了新理论和新机制，通过提供新动能与新模式为科技成果转化实践的突破提供了广域空间。

AI赋能科技成果转化的理论机制

AI平台减少信息搜寻成本，赋能科技成果供需匹配。由于供需双方的异质性和市场的复杂性，在海量的供给和需求信息中搜寻到合适的交易对象需要付出信息搜寻成本。与其他商品相比，科技成果供需双方存在着更为严重的信息不对称问题，导致市场的无效率。科技成果的产业化，需要经过从试验到产品、再从产品到市场的过程，有着更多的交易环节和交易主体，意味着更高的信息搜寻成本。高校科技成果转化率低于企业就是这一分析的现实例证。高校科技创新立足知识禀赋和学科优势，但市场信息缺乏，产生了大量具有市场潜力却沉睡的专利。AI平台通过存储海量创新信息和市场信息，并通过智能算法对供需进行匹配，降低信息搜寻成本。以国家技术转移中心为代表的数据平台系统，将人使用的终端与后台数据中心连接，通过智能终端与研发方、市场方进行交互，推动高校和科研院所的科技资源与重点行业、重点企业结合，促进产学研融合。伴随网络计算时代向智能计算时代进化，物理世界的各种端侧设备被数字化和智能化，数据基础设施支撑万物互联，科技成果转化全流程、全链条嵌入AI，实现覆盖转化每一环节的信息无损流转，能够最大限度地解决信息不对称问题。

AI大数据可在多场景循环使用且边际报酬递增，赋能科技成果转化向“数智化”跃迁。大数据不会因为使用而折旧，这是区别于传统生产要素的特性。而且随着数据要素量的增加和数据在更多场景的应用，大模型得到更多的训练和参数优化，使AI系统的分析和预测更加准确。数据的粒度缩放、跨界关联、全局视图功能，促进管理决策范式的跨域转变、主体转变、假设转变和流程转变，推动管理模式的“数智化”创新。与传统产业模式的标准化和低知识密度相比，科技创新产业具有模式不确定性和知识密集特征，这就导致了转化过程中的高交易成本和低转化率。AI技术通过数据感知、连接和采集使科技、市场活动信息化。数据在研发、实验、生产、销售不同层级间分解和聚合，实现高校、科研院所、企业、社会内部数据和外部数据关联，并基于数据分析和平台集成形成“全景”判断，实现科技成果转化全流程管理体系。在工业互联网领域，国内某企业以“光+AI”技术为核心驱动力，利用AI深度学习模型，测算出目标在三维空间里的“姿态”，对特定工业场景进行全方位检测，采集精细数据。这一模式同样可用于成果转化领域，生成科技与市场信息数据，数据处理后形成科技成果产品化任务模型，并通过迁移学习在新任务上训练和使用。

AI算法突破计量经济学参数数量限制，深度挖掘科技转化逻辑和路径，赋能科技成果转化管理机制创新。大数据与算法结合，利用人工智能在非结构化、高维、复杂数据处理等方面的优势，通过外部嵌入和技术增强的方式发现影响转化的新要素。传统的科技成果转化管理决策基于计量经济学实证研究，将影响科技成果转化的六大要素界定为：信息、技术、资本、组织、人力资本、外部环境。外部环境要素具有广泛的外延，计量经济学由于无法处理非线性和海量数据，将其简化为国家政策。大数据可以将文化、经济、法律等可能的重要因素引入模型的变量集合中，验证这些因素与转化效率、转化产值等指标的关联性。也可以通过机器学习引入多模态信息，这一过程可能会发现超越先验的新要素。多模态处理算法、深度学习算法、偏好模式发现算法用于转化流程的具体环节，可以为高价值科技成果筛选、成果转化方式选择甚至融资方式选择提供具有解释性的新颖关系和新机制。2024年，全国首个科技成果转化算法获国家网信办备案，以“智者大模型1.0”为代表的一批科技成果转化大模型上线，通过行业垂直模型算法中的交叉验证、贝叶斯优化方法寻找最优参数组合，为成果转化的精细化管理提供依据。

AI拥有的全量数据和超强算力，通过深度学习创造科技成果未来的供给和需求。不同于已有产品的需求拉动供给，高科技新产品更多表现为萨伊定律的“供给创造其自身的需求”的思想特质。在技术创新井喷的时代，未来产业是主要的产业形态，“供给创造需求”的商业模式不应是高不可攀的存在，而应成为科创产业的常态化。倘若科创主体等待市场需求成熟再去进行成果转化和商业创新，技术会失去本应具有的市场竞争力。以目前的技术进步速度，AI的思考能力有可能实现从推断到推理的跃升，科技成果转化也将迎来飞跃式的进步。

AI赋能科技成果转化的突破重点

在我国科技成果转化过程中，存在转化主体“不想转”“不敢接”“不会转”难题，原因上既有创新链、产业链、资金链、人才链发育的不完善和链条之间的脱节，也有各类制度不完善导致的交易成本和道德风险。这些短板和难题正是AI赋能的重点领域。AI“强链”，可以均衡有效地体现在创新端、产业端、资金端、人才端等核心环节。

创新端即科技成果供给端，尤其是高校院所这些技术转化率比较低的创新主体，是AI赋能的重点对象。在研发阶段，AI可以帮助科学家解决复杂问题，提高研发成功率。比如，2024年的诺贝尔化学奖得主，就是用计算软件构建出全新蛋白质结构，并基于氨基酸序列开发出名叫“阿尔法折叠2”的人工智能（AI）模型，实现对蛋白质复杂结构的预测。同时，创新端通过多模态算法和大数据驱动研究范式，获取海量科技数据和市场数据，对技术的产品功能和市场前景进行预测，在研发阶段争取就能做到“四个面向”，改变研发中的闭门造车现象。在科技成果转化方式的选择方面，科技成果的成熟度是选择何种方式进行转化的关键指标。通过海量的数据训练和更深层次神经网络，AI具有辅助创新端准确评测这一指标的潜力。AI赋能科技成果市场价值提升，有助于破解创新端“不想转”的难题。

产业端主体即选择并应用科技成果实现产业化的企业。科技成果门类繁多，技术复杂，筛选出高价值科技成果绝非易事。科技成果价值挖掘一般采取“技术应用—问题解决”分析方法，通过捕捉清晰的、有意义的关键技术特征和利益点来搜寻科技成果的价值维度和机会空间。与传统技术方法相比，AI的机器视觉识别能力和强化学习能力可以建立更为复杂的技术功效矩阵，还可以对价值维度进行多维拓展，增强对于高价值成果的预判能力。在获取科技成果后，企业还要经过小试、中试、产品化和商品化这一过程。企业可以使用AI仿真工具进行实验，并使用 VR技术进行样品体验。AI中试服务平台的公有云能力集市提供的大模型训练、引擎托管和服务编排等服务，能够加速AI在企业中试中的落地，降低企业的技术应用风险。企业决策者在高价值和高风险中取得平衡，能够辅助破解产业端“不敢接”的难题。

人才端和资金端在科技成果转化过程中的作用也很重要，是制约转化成功的短板，是导致“不能转”“不会转”的主要原因。《报告》显示：在专利产业化最主要困难和障碍方面，47.7%的企业认为是缺少高端专业人才，28%的企业认为是缺乏优质的专利转化及产业化服务，44.8%的企业专利权人认为是缺乏资金、设备或场地。成果转化人才要兼具科技知识和市场知识，还要做到跨域贯通，培养难度极大。AI大数据的跨界关联功能可以用机器学习部分替代人的学习，减少人力投入成本。海量的细颗粒度数据可以通过分解和聚合在不同的领域进行信息转换，科技知识和市场知识可以进行融合分析，形成跨域决策能力。另外，AI赋能教育系统构建产学研结合的开放创新生态系统，加强企业、高校、政府在科技转化人才培养方面的合作，还可以通过智能化教育平台为个性化学习提供资源，增加紧缺人才供给。资金端方面，AI拥有比传统投资者更强的数据处理和挖掘能力，可以学习更多的历史数据和更快的监控市场变化，实现数据采集到分析的智能化。这意味着在投资上AI可以比人类看得更远，还拥有更准确的科技成果估值能力，理性评估未来收益和风险，不受情绪影响，接近高科技产业投资需要的“耐心资本”特性。

针对转化链中关键环节的缺失和转化链长度和深度的不足，AI具有“补链”和“延链”功能。专利侵权依然是影响成果转化效率的主要因素。《报告》显示我国专利权人中遭遇过专利侵权的比例为8.0%。如何能够有效地防止侵权和展开维权是“AI+法律”的赋能方向。“法信法律基座大模型”的发布为此提供了可能性。法律大数据预训练和嵌入专利侵权业务场景，“AI+法律”能够提供远程技术支持和知识分享。我国还存在科技成果出境转化比例小、成果转化链延伸度不够等问题。报告显示，我国向海外单位或个人许可或转让专利比例仅为0.8%，是利用海外专利企业比例的三分之一左右。AI学习的空间拓展为解决跨境技术的供需匹配提供了路径。

挑战和对策

“智者大模型1.0”的应用，标志着AI在科技成果转化过程中从局部到整体的应用。AI作为系统工程在科技成果转化中的应用尚处于起步阶段，拥有无限可能，机遇和挑战同在，需注意如下问题。

贴近真实场景进行数据生成和训练，加速AI应用走深向实。通用大模型在科技转化场景的应用，专业数据知识的注入是基础。科技成果覆盖“千行百业”，转化大模型需要对高质量、精细化的数据进行训练，并结合实际场景进行参数微调优化。数据要覆盖科学研究、设计试验、生产制造、营销运营全领域，尤其要注意可解释性要求高的数据获取。由于成果转化的跨域特征，大模型训练还要多使用合成数据。在重点领域，布置和升级端侧AI设备，采集产学研数据，逐渐丰富成果转化数据库。同时，还要做好数据质量检测工作，防止错误数据带来科技和市场风险。

AI在科技成果转化应用过程中，应注意控制成本和节能。通用大模型的发展过程中，竞争者通过大量成本投入快速抢占技术高地，展开“算力、算法、数据”竞赛。训练过程中产生的能耗也是触目惊心。与之相比，AI在成果转化中的应用更具专业性和垂直性，应用范围和市场空间远小于通用大模型，降本节能尤为重要。转化主体不要盲目加大投资，可选择利用通用大模型计算底座，以任务导向，场景、数据、软硬件协同推进系统收益最大化。在模型训练过程中，尝试使用训练加速技术来降本增效。例如，计算资源优化技术、模型压缩技术来减少计算和存储需求。相近技术或市场的创新主体之间，可以考虑模型和数据的共享应用，减少独立研发带来的成本。

发挥“有为政府”功能，弥补市场失灵，预防“负外部性”。一是数据安全问题，AI通过构建信息平台链接各转化主体，这就存在技术秘密和商业秘密泄露的可能性，跨境转化可能会把这种威胁拓展到国家安全层面。政府监管不但要依法合规，还要善用技术手段，用“魔法打败魔法”。二是技术依赖问题。以芯片为代表的AI先进技术和核心零配件，我国还存在进口依赖。这种依赖如果发生在科技成果转化领域，将会影响更长的产业链条，“卡脖子”带来的负面效果也会更严重。政府应从国家层面进行供应链重构和自主研发，发挥国资、国企的引领作用，为多元化转化主体提供技术基础。三是AI的规模经济效应带来的“极化”问题，需要政府利用收入分配、反垄断等政策进行治理，实现共享发展。