一、改变习惯认知的紧迫性
科技成果转化，涵盖从科研、产品与技术开发，再到产业化应用的全链条活动。关键一步在于将科技成果转化为市场价值。当前，我国已进入高质量发展与参与全球科技竞争的新阶段，高校作为科技创新与人才密集的重要基地，其成果产出与转化效能直接关系到国家实施“科技教育人才”驱动发展战略的成效。然而，高校科技成果转化环节仍然存在着一些瓶颈，一方面，政府引导基金通过市场化运作支持项目弥补了中长期融资缺口，但资本逐利性与公益性科研的矛盾关系尚未破解；另一方面，市场机制也不完全适配成果转化规律。显然，高校科技成果转化需要构建一个分类型、差异化的市场分配模式，现行单一或多头管理方式导致的权责集中与模糊、流程低效等问题，亟须优化管理运行模式以及多方参与释放科技产出与转化的活力。
国际经验曾为我们提供了参照。英国通过改革科技管理机构、设立技术创新中心及专业化中介机构，构建了覆盖欧盟的产学研合作网络；美国以政府项目牵引中小企业技术应用、科技园区集聚创新要素、专利转让及国际合作等多元化路径，形成了以市场为主导的转化生态。这些实践环节都凸显了高校在科技转化中的枢纽作用，以及专业化中介服务、政策协同过程的重要性。因此，创新高校科研范式，提升科技成果市场转化效能，既是弥合当下创新链条“断点”、引导社会资金注入兴趣、发挥科技人才聪明才智、带动经济增长方式转型和新产业形成的必然要求；也是借鉴国际经验、优化科研范式与转化机制的现实需求，对强化国家战略科技力量、应对全球高端技术竞争具有显著的实践意义。
早期国外高校技术转移模式，一是斯坦福大学模式。在高校设置技术转移办公室，统筹全校技术转移服务工作，由专业的技术经理人负责专利成果的包装与营销服务。二是英国帝国理工学院、剑桥大学模式。由高校出资设立营利性技术转移服务公司，以第三方服务机构方式推动高校专利的商业化进程。在这里，科技成果转化作为科技创新生态链的子系统之一，属性是知识转移、知识资本化的过程，而企业的市场需求则是根本牵引动力。毋庸讳言，一些高校的现状是，大量专业人员因评职及考核要求搞出来的“科研”成果，往往因“临门一脚”而难以进入市场转化，这一特殊情境显然与研究者成果水平、转化动因、激励机制等相关，这些都会影响高校科技成果转化率。
二、问题解析与出路
科技成果转化系统的效能，体现在对市场需求分析、成果价值评估、资源智能匹配、路径策略优化等全流程体系链条上，基于此，再通过整合多方面大数据资源、开发轻量化算法分析工具、设计演练出可操作性的实施方案，才能建立起一套科学严谨且具备实践价值的整体解决方案。最近，长春理工大学陈龙、冷壮、陈丽霞、刘嘉楠等团队多个学会科研课题，从不同角度对高校科技成果转化效率和创新科研范式进行了论证。
1.企业技术需求要多维度解析。通过专利数据库、企业年报及行业展会等公开数据源，可以系统采集某专业领域技术需求信息，比如，重点聚焦于核心元器件、新材料、关键工艺与AI运用等方向；再通过设计一个精简版企业用户调研问卷，定向采集问题并据其汇总需求的紧迫性、合作障碍类型及合作模式偏好等核心数据进行打分评估；与此同时，结合现有专利布局密度量化分析市场需求区域划定优先等级；再建立企业“技术领域-应用场景-紧迫程度”三维指标分类体系，实施动态追踪企业官网中任何技术参数更新日志，确保所收集数据的时效性与准确性；再针对合作障碍因素构建多维度诊断模型，从技术成熟度落差、设备资源错配、信息不对称等角度生成企业需求画像，为精准匹配需求奠定基础。
2.高校科技成果需要标准化评估与瓶颈诊断。整合高校科技成果专栏、国家转化服务平台等公开信息，筛选具有转化潜力的前沿领域成果，重点收录完成实验室验证、中试测试或具备量产条件的项目；制定技术成熟度分级标准，实验室级成果需强化原理验证数据，中试级成果重点解决环境测试与工艺优化，量产级成果着力推动商业化落地。明确差异化推进路径。通过半结构化访谈调查省内外一些科研团队动态，提取转化障碍高频关键词，构建高校“技术-资源-政策”三维障碍热力图，量化各种因素对转化进程的阻滞强度；与此同时，一些关联“特殊行业”的高校还应建立不同“密级”的成果数据库，收录市场营销、技术参数、合作需求及团队联系方式等，实现成果信息的结构化管理与动态更新。
3.智能化匹配需求与成果融合。开发区块链屏蔽工具，利用文本分词与相似度计算进行需求与成果的匹配筛选，用生成式AI工具核验后，再结合人工参数进行边界“微积分”推演，提升匹配精度、创新性和可行性。基于公开报道与团队访谈结果，剖析有关校企合作成败案例，客观提出不可抗拒影响技术参数精准度、资源协同度、政策利好适配等关键因素。对潜在合作者与方案设定优先级排序与风险预警，验证匹配模型的有效性，最终得出可行性方案。例如，光学技术具有跨学科特性，高功率激光器研发需融合光学设计、材料耐热性、散热工程等多领域知识，往往单一技术就绪水平等级难以全面评估工程化难度。解决方案关键在于开发跨学科成熟度模型，同步考量性能参数、设备兼容性、成本控制等指标，并通过中试阶段、量产良品率等动态数据实时修正评估结果，确保模型与产业化进程同步演进。
4.赋能转化效能提升。多主体协同过程容易出现资源错配与时效冲突。高校科研周期通常长达三至五年，而企业需求往往要求一至两年内实现产品迭代，双方合作节奏存在着根本性矛盾。例如，光学行业一台高精度镀膜机价格就超千万元，需要建立区域设备共享机制，在产业集聚区设立共享实验室，降低中小型企业技术验证成本。同时，搭建校内科研实力与成果展示平台，分类呈现技术参数、合作需求及成功案例；以本校可用共享设备平台为优惠条件，建立合作高校与企业在大型科学研究仪器设备互惠共享机制，按需提供租赁服务。有计划选拔培育学生经纪人，设计学生经纪人协同机制，协助教授对接企业需求、整理技术文档，搭建高校、企业、学生三方协作桥梁编制科技成果转化政策宣传手册，特别是知识产权分配、项目申报流程等实操内容，提升对外合作扩散能力。
三、迎接新一轮科技与产业革命
将AI与高教科研深度融合，合理应用在科研各个环节中，就会加速科学发现进程、促进学科交叉融合，形成新的科研范式，这是当前高教科研界必须关注的方向性问题。比如，AI4S就是AI技术与科学研究融合的产物，其是将AI技术应用于各学科科研流程、技术创新和成果转化的广泛场景；狭义上，AI4S是指利用AI技术学习与预测自然界和人类社会发展规律，推动科学发现和创新的过程；基于科学大模型算法的智能化科研，同步推动着科研基础设施的建设。但就如何构建系统的AI4S创新范式，尚未达成共识。当前AI赋能高教科研范式的核心在于，如何通过构建深度嵌入科研全流程的智能知识服务生态，破解传统科研范式中平台碎片化、资源孤岛化、学科壁垒固化及思维路径依赖等多重桎梏，搭建AI4S驱动的科研新范式。通过范式革新突破靠单一技术工具升级的局限，以知识生产方式的系统性变革，加速科学发现进程、促进学科交叉融合，实现科学共同体认知边界的拓展与人类知识体系的整体性进化。研究AI在教育中的应用，有助于促进人工智能与教育学、心理学、计算机科学等多学科交叉融合以及协同创新，开启科研工作的新纪元。
1.建立智能数据驱动的科研新路径。AI能够处理和分析海量科研数据，挖掘潜在信息和规律，为科研决策提供支持。通过对大量学术论文、科研项目数据的分析，预测科研趋势，发现新的研究热点，帮助科研人员更有针对性地开展研究工作。生成式AI技术能够利用传感器、网络、物联网设备等多种渠道，自动采集各类科研数据，并通过数据挖掘算法对来自不同数据源的数据进行整合与清洗，形成高质量的数据基础。科研人员已经进入借助AI机器学习、深度学习，对海量数据进行快速、准确的挖掘与分析，发现其中隐藏的模式、关联和趋势，处理复杂的非线性关系的新阶段，从而为科研假设的提出和验证提供有力的支撑。
2.虚拟实验与模拟仿真结合。以往许多科研领域需要进行大量的实验研究与验证，但传统实验受到时间、空间、成本等因素的限制。利用AI构建虚拟实验平台，模拟各种复杂的实验场景和过程，科研人员可以在虚拟平台上进行实验设计、操作和结果预测，实现可重复性和扩展性，无需实际搭建实验设备置和消耗大量的实验材料，这不仅降低了实验成本和风险，还提高了大型实验的可重复性和灵活性。
3.跨学科解决综合性复杂问题。不同学科之间存在知识体系、研究方法和思维方式的差异，界限较为分明，阻碍了学科间的深度交流和合作。AI可以针对海量的、异构的数据进行快速处理，挖掘潜在的联系和规律，为跨学科研究提供数据支持。通过建立跨学科交流平台，拓宽科研人员视野，打破学科界限，整合资源，融合方法，促进交流推动综合性问题的解决，为解决复杂问题开辟新的途径。
4.加强AI科研人才的培养。有效应用AI赋能科研范式创新，需要既懂科研、教学又懂AI技术的复合型人才。但是，目前复合型人才培养还处于起步阶段，缺乏成熟的培养模式和课程体系。一方面，在本科、研究生教育阶段。开设如机器学习、数据挖掘、人工智能算法等相关课程，让学生系统学习AI理论和技术运用方法。另一方面，鼓励科研人员参加AI培训和学术交流活动，提升其运用AI解决科研问题的能力。同时，高校还应积极引进熟练运用AI的科研骨干充实科研团队，为科研范式创新提供人才保证。
5.构建跨学科研究平台。为充分发挥高校整体科研资源优势，需要打破学科壁垒，成立跨学科研究中心或实验室，如人工智能与医学研究中心。人工智能与材料科学实验室等，在这些平台上汇聚计算机科学、物理学、化学、材料学、生物学等多个学科的一线科研人员，开展协同创新研究，通过跨学科团队合作与交流，促进不同学科知识的融合，激发新的科研灵感和转化思路。
6.加强对科研数据的保护。高校应建立完善的科研数据管理与共享机制，制定统一标准，规范对科研数据的采集。鼓励科研人员在数据共享平台上传数据，避免数据的重复采集，为AI算法的使用提供数据支持，加快科研成果的产出。AI应用也会引发相关的道德、法律问题，如数据隐私保护、知识产权归属等，需要明确AI在科研活动中的使用边界和责任主体，确保在合理、合规的范围内应用于科研工作。
文章来源：吉林省高等教育学会
