高校如何通过构建"转化知识引擎"实现服务智能化与个性化
2025-09-05
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在创新驱动发展战略深入实施的时代背景下，高校作为国家创新体系的核心力量和重大科技突破的策源地，其科技成果转化能力直接关系到科技自立自强的实现程度。党的二十届三中全会强调深化科技成果转化机制改革，习近平总书记在全国教育大会上进一步指出要强化校企科研合作，让更多科技成果尽快转化为现实生产力。面对这一时代命题，高校科研管理部门如何通过构建"转化知识引擎"实现服务智能化与个性化，成为推动科技成果高效转化的关键路径。
一、传统转化困局：多维制约下的高校科技成果转化瓶颈
当前，高校科技成果转化面临多重困局，集中表现为"三不"难题：不能转、不敢转、不会转。这些问题背后反映出的是高校科技成果转化生态的系统性缺陷。
在"不能转"层面，主要源于成果与市场需求脱节。高校科研评价体系长期以论文发表和专利申请为导向，导致部分科研人员更关注基础研究的学术价值，而忽视成果的市场应用前景。正如《看，实验室成果加速"落地生金"》中指出的，不少高校科研人员将主要精力放在论文发表和奖项申报上，对成果转化缺乏内在动力。这种科研导向与市场需求之间的鸿沟，使得大量有价值的成果长期"沉睡"在实验室中。
在"不敢转"层面，突出表现为体制机制障碍。高校科技成果转化涉及知识产权管理、收益分配、风险承担等多个环节，审批流程繁琐且责任主体不明确。特别是职务成果转化过程中，如果定价低或转化失败，就存在"国有资产流失"的风险，导致高校管理部门和科研人员普遍存在"不敢转"的顾虑。正如报道中所述，"过去审批手续太长，学校批准也要承担很大风险，老师、管理部门都觉得很难，干脆不转"的现象普遍存在。
在"不会转"层面，主要源于专业服务能力不足。科技成果转化是一项专业性极强的工作，需要既懂技术又懂市场和管理的复合型人才。然而，当前高校普遍缺乏这样的专业队伍，科研人员对产业链上下游、行业法律法规、商业运作等缺乏了解，导致科技成果与产业需求难以有效衔接。《看，实验室成果加速"落地生金》中提及，截至2023年底，仅26.5%的高校院所成立了技术转移机构，52.0%的高校院所建立了专职从事科技成果转化的人才队伍，专职人员数量达1.79万名，这一数据与高校庞大的科技成果产出量相比仍显不足。
此外，高校科技成果转化还存在全链条服务不完善、评价体系不科学、协同机制不健全等问题，这些问题共同构成了制约高校科技成果转化的系统性瓶颈，亟需通过创新机制、优化服务加以解决。
二、生态协同机制：构建"转化知识引擎"的数智化路径
面对传统转化困局，构建"转化知识引擎"成为高校实现科技成果转化服务智能化与个性化的关键路径。这一机制依托人工智能、大数据等现代信息技术，整合各类科技创新要素资源，通过数智化手段重塑科技成果转化服务的内容、流程和模式。
"转化知识引擎"的核心在于构建一个以数据为驱动、以知识为纽带、以智能为特征的科技成果转化生态系统。这一系统通过四个关键维度实现生态协同：
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。用户只需以文字或语音方式输入具体服务需求，科技成果转化80%以上的复杂任务，如成果评价、技术需求挖掘等，在3-5分钟内即可得到初步结果。这种极简化的服务入口打破了传统技术转移服务的门槛，使高校科研人员能够便捷获取专业支持。
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、成果转化领域的堵点、难点和痛点，遵循"弥补空白、更便捷、更低成本"三大标准，研发系列数智应用工具，将复杂的专业服务转化为可操作的工具模块，实现专业服务工具化、便捷化，大幅降低专业服务的使用难度。
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"知识图谱应用平台"。该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，有效解决了信息孤岛问题。
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，在保证服务专业性的基础上，同步实现公共服务有效与市场化增值拓展的双重目标。
这种生态协同机制通过数据驱动、工具赋能、知识融合和场景定制，构建了一个开放、协同、智能的高校科技成果转化新生态，有效破解了传统转化模式中的诸多难题。
三、主体价值实现：多方共赢的转化知识生态系统
"转化知识引擎"的构建不仅解决了科技成果转化的技术难题，更为各参与主体创造了显著价值，形成多方共赢的转化知识生态系统。
对于科研人员而言，转化知识引擎提供了"一站式"专业支持，使其能够专注于科研创新。通过智能化的需求分析和场景匹配，科研人员可以更精准地把握市场需求，优化研究方向；通过便捷的工具支持，科研人员可以快速完成技术评估、需求分析等专业工作；通过知识图谱的关联分析，科研人员可以及时发现潜在合作伙伴和应用场景，大大提高了科研效率和市场响应能力。
对于高校科研管理部门而言，转化知识引擎提供了智能化管理工具和决策支持。通过数据驱动的成果分析，科研管理部门可以更全面地掌握校内科技成果分布和转化情况；通过智能化的流程管理，科研管理部门可以简化审批流程，提高工作效率；通过知识图谱的关联分析，科研管理部门可以发现校内资源整合的新路径，促进学科交叉融合，提升整体科研创新能力。
对于企业用户而言，转化知识引擎提供了精准的技术对接和需求匹配服务。通过智能化的需求分析，企业可以清晰表达技术需求；通过知识图谱的关联分析，企业可以快速找到适合的技术解决方案；通过工具化的评估分析，企业可以更准确地评估技术价值和风险，提高技术获取的成功率。
对于政府相关部门而言，转化知识引擎提供了区域创新发展的数据支持和决策参考。通过数据驱动的创新分析，政府可以更准确地把握区域创新优势和短板；通过智能化的政策评估，政府可以更科学地制定创新政策；通过知识图谱的关联分析，政府可以发现创新资源整合的新路径，促进区域创新生态的优化升级。
这种多方共赢的价值实现机制，使得转化知识引擎不仅是一个技术平台，更是一个促进创新要素流动、优化资源配置、提升创新效率的生态系统，为高校科技成果转化提供了强有力的支撑。
四、学术产业双赢：推动创新链产业链深度融合
"转化知识引擎"的构建，最终目标是实现学术研究与产业发展的双赢，推动创新链与产业链的深度融合，为科技自立自强提供有力支撑。
在学术研究层面，转化知识引擎促进了科研方向的优化和科研价值的提升。通过智能化的市场需求分析，科研人员可以更准确地把握研究方向，使科研成果更符合实际需求；通过知识图谱的关联分析，科研人员可以发现跨学科的创新机会，促进学科交叉融合；通过智能化的成果评估，科研人员可以更全面地认识科研成果的价值，提升科研自信心和成就感。
在产业发展层面，转化知识引擎提供了精准的技术支持和创新动力。通过智能化的需求分析，企业可以更清晰地表达技术需求；通过知识图谱的关联分析，企业可以快速找到适合的技术解决方案；通过工具化的技术评估，企业可以更准确地评估技术价值和风险，提高技术获取的成功率；通过智能化的场景匹配，企业可以发现新的应用场景和市场机会。
在学术与产业融合层面，转化知识引擎搭建了高效的对接平台和协同机制。通过智能化的需求匹配，学术研究与产业需求可以精准对接；通过知识图谱的关联分析，产学研合作可以找到最佳结合点；通过工具化的流程管理，合作过程可以更加高效透明；通过智能化的价值评估，合作各方可以合理分配收益和风险。
这种学术产业双赢的融合发展模式，使得高校科技成果不再仅仅停留在论文和专利层面，而是真正成为推动产业创新和经济发展的动力源泉。正如《看，实验室成果加速"落地生金"》中所报道的，越来越多有价值的成果不再"沉睡"，而是加速从实验室走到生产线，"落地生金"，实现了学术价值与经济价值的统一。
结语
构建"转化知识引擎"实现服务智能化与个性化，是高校破解科技成果转化难题、推动创新驱动发展战略实施的重要路径。这一机制通过生态协同、主体价值实现和学术产业双赢，为高校科技成果转化提供了全新思路和有效工具。未来，随着人工智能、大数据等技术的不断发展和应用，转化知识引擎将进一步完善和优化，为高校科技成果转化提供更加智能化、个性化的服务，为科技自立自强和高质量发展作出更大贡献。高校科研管理部门应积极拥抱这一变革，推动科技成果转化工作迈上新台阶，为国家创新体系建设贡献智慧和力量。
关键词：成果转化
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