央企人工智能发展分析报告 | AI赋能科技成果转化的挑战与对策

国资报告 · 公众号 · 财经 · 2025-04-20 18:30

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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。