如何促使高校科研成果高效率转化为现实生产力，实现高校与企业的“双向奔赴”，是产学研协同创新中的痛点。随着人工智能技术快速发展，其在知识组织、语义理解、智能匹配、流程协同和风险防控等方面展现出显著优势，为破解高校科研成果转移转化中的堵点、难点提供了新的思路。
广东工业大学充分发挥学科、技术与运营优势，依托中国高校科技成果交易平台“科交汇”开展探索，深度参与从系统研发到生态构建的全过程，形成了以人工智能赋能高校科研成果转移转化的实践基础，也为高校提升科技成果转化质量与效率提供了有益参考。
中国高校科技成果交易平台（科交汇）
传统高校科研成果转移转化面临的现实挑战
高校科研成果转移转化并非单一技术问题，而是涉及科研组织、市场需求、服务体系、评价机制和治理规则的系统工程。当前高校在科研成果转移转化实践中普遍面临以下几类突出问题。
1.资源孤岛与信息碎片化
高校、科研院所与企业之间的资源数据往往自成体系，数据标准与标签维度难以统一，形成了林立的“信息孤岛”。这种资源碎片化造成了成果供需之间“看不见”的困局。
由于缺乏互联互通的国家级动态资源枢纽，政府、企业在寻找特定技术或顶尖专家时如同“大海捞针”，往往需要跨越多个分散的平台，耗费极高的时间与搜寻成本。
这种由于供需信息不对称所带来的基础性障碍，直接导致大量极具潜力的科技成果“养在深闺人未识”，无法进入产业视野，其真正的经济与社会价值被长期埋没。
2.供需错位与语言体系鸿沟
成果供给端与产业需求端存在显著的目标导向差异，形成了供需结构性错配的核心痛点。
在当前高校科研评价体系下，科研人员的研发激励多聚焦于学术创新突破、高水平论文发表与科技奖项评定；而市场主体的技术需求则以商业化落地、规模化应用与经济价值回报为核心导向，二者在研发初始目标上即存在本质分歧。
这种目标分歧直接催生了学术话语与产业话语的体系鸿沟：科研端关注技术原理的创新性、实验室环境下的性能指标，产业端则聚焦技术的量产可行性、成本可控性与市场回报周期，两套话语体系的错位极易导致供需双方在对接中产生认知偏差与沟通壁垒，难以建立稳定的合作信任基础。
高校科研成果供给端与产业需求端的结构性错配
3.转化服务断链与闭环缺失
当前国内多数技术转移平台的功能定位仍局限于浅层的信息发布、项目展示与基础检索，未构建覆盖成果转化全流程的服务体系，普遍存在服务断链与业务闭环缺失的核心问题。
这类平台仅能实现供需双方的初始信息撮合，却无法支撑从“意向对接”到“签约成交”再到“落地产业化”的全流程流转，难以突破信息撮合与实质交易之间的核心壁垒。
究其原因，一方面平台缺乏标准化的复合型技术经理人准入、服务，无法实现对转化项目的全周期深度介入与跟踪；另一方面未配套覆盖合规审查、技术评估、标准合同流转、资金监管、科技金融支持、政策申报指导的伴随式服务，导致转化流程在洽谈、签约、落地等关键节点频繁断链。
4.要素分析浅层化与安全防护薄弱
科技成果转化是一个高度复杂的系统工程，涉及技术领先度、市场竞争力、产业政策导向、上下游专利布局等海量多维数据。
传统管理模式过度依赖人工报表与主观经验，缺乏智能算法与可视化技术对碎片化数据进行深度挖掘与全要素分析，致使政府、高校与企业在进行资源调配与战略布局时面临决策盲区。
另一方面，科技成果交易不可避免地伴随着核心技术机密、知识产权文件与企业商业数据的频繁网络流动。
传统的单点防护机制难以应对复杂的网络环境，一旦平台在网络层、应用层或数据层缺乏立体、严密的安全防护策略，极易引发高价值数字资产窃取与商业机密泄露等严重的网络安全危机。
人工智能赋能高校科研成果转移转化的关键机制与技术优势
为应对上述挑战，人工智能赋能的成果转移转化体系逐步构建起覆盖成果遴选、评价、推广、交易的全链条数字化服务，其关键机制与技术优势主要体现为以下几个方面。
1.构建科研成果知识底座
通过对成果、需求、专利、论文、项目、政策等多源异构数据进行标准化治理，人工智能可以帮助高校建立面向成果转移转化场景的知识底座。
在此基础上，利用知识图谱、向量检索和语义标签等技术，可以将原本彼此分散的科研成果与行业需求、应用场景、产业链环节建立关联，形成更具结构性和可解释性的资源网络，为后续匹配与分析提供基础支撑。
2.全面AI赋能，强化语义理解与精准匹配
大模型和自然语言处理技术的应用，使系统能够理解科研成果文本与企业需求文本中的专业术语、隐含语义和跨领域表达差异，从而突破传统关键词匹配的局限。
在成果侧，人工智能可以识别技术方向、成熟度、应用边界和潜在场景；在需求侧，则可以提取企业面临的问题类型、工艺约束、性能指标和产业目标。基于多维特征画像与语义向量关联，系统能够实现更高精度的供需发现和双向推荐，显著提升对接效率。
通过对平台内的成果、需求、专利进行多维向量化处理与关联，系统可构建起庞大的知识网络，依托智能算法根据多维度特征生成用户画像，不仅支持自然语言交互（如“淘你需要”），还能基于多维特征画像与语义向量关联，实现技术路径与市场应用的秒级智能推荐与双向精准匹配，显著提升对接效率。
围绕“淘专利、淘成果、淘需求、淘优品、淘优企”的“五淘”核心功能，系统可实现精准匹配、及时推送与多渠道推广，同时通过学习迭代实时吸收新转化案例数据，持续优化模型性能，不断提升匹配准确率。
科研成果与企业需求的智能理解、关联与推荐机制
3.全链条闭环服务，打通转化全流程堵点
跨越单一信息撮合局限，构建全流程转化闭环。这种方式彻底突破了传统网络对接未能深入交易实质的瓶颈，实现了从“对接”到“成交”的业务闭环。当智能匹配生成初步意向后，通过即时通讯模块，提供供需双方与复合型技术经理人进行线上实时互动沟通的渠道。
在达成一致后，可通过国家级标准交易合同模板库关联的智能体生成合同文件，并衔接后续的签约与资金周转等环节。实现从意向对接、洽谈磋商到签约成交、落地跟进的全周期数字化流转。
4.全要素分析与全终端支持，提升智能决策能力
基于自主研发的智能体，用户输入自然语言即可一键生成诸如成果竞争力分析、需求匹配分析等全要素报告，实现泛在化数据决策支撑。
在管理与展现层面，平台部署了智能数据大屏，通过“动态地图+多维看板”的布局，将分散数据转化为层次分明的决策图谱，直观呈现成果转化交易统计、供需对接动态、区域协同态势等核心信息。
且系统全面兼容PC端、移动端及微信小程序，通过统一身份认证体系，使用户在不同终端间无缝切换，实现全天候便捷访问，打破成果转化服务的时空限制，让科研人员、企业、技术经理人、政府管理部门等各类主体均可随时随地接入平台，获取全流程配套服务。
5.全面安全防护，筑牢风险治理屏障
在管理端，人工智能能够对成果供给结构、产业需求趋势、区域协同态势、技术热点演进等进行动态分析，帮助高校和政府部门更精准地开展资源配置和政策制定。
在安全端，依托立体化的数据安全底座，建立起“网络+应用+数据”的立体防护策略，全面增强成果转移转化过程中的数据安全与知识产权保护能力。
平台网络层部署了云安全防护、数据中心防火墙及IPS防御系统；应用层集成Web应用防火墙，实时防御SQL注入与跨站脚本等常见攻击；数据层通过数据库审计、API应用过滤、数据脱敏、分级授权、合规审查和日志审计等机制，全面保障交易数据、核心技术机密与商业数据的绝对安全，有效防范高价值数字资产窃取与商业机密泄露等安全风险。
高校推进人工智能赋能成果转移转化的实践路径
从实践层面看，人工智能赋能高校成果转移转化并不是单靠建设一个系统或上线若干功能即可完成，而是需要围绕“数据—模型—场景—机制—生态”形成系统性推进思路。以广东工业大学的探索为例，其实践具有以下启示。
1.建设“数据—模型—场景”一体化底座
高校应围绕成果转移转化全流程，持续沉淀成果、需求、专家、企业、专利、政策、服务机构等核心数据，并在统一标准下推进数据清洗、标注和治理，形成可持续更新的数据底座。
在此基础上，针对成果转移转化场景训练和优化专用模型，围绕智能检索、需求识别、成果评价、报告生成、趋势研判等高频任务形成工具矩阵，让人工智能真正进入业务场景而非停留在展示层面。
中国高校科技成果交易平台（科交汇）框架
2.完善技术经理人与复合服务体系
人工智能能够提升效率，但不能替代复合型专业服务。高校需要同步建设懂技术、懂产业、懂资本、懂法律的技术经理人队伍，形成“智能工具+专业服务”协同机制。
对于成熟度较高的成果，可重点推动快速匹配和交易撮合；对于仍处于中试、验证或场景试用阶段的成果，则应通过技术经理人牵引开展需求梳理、路线优化、资源导入和风险评估，提升成果转化成功率。
3.推进线上线下协同，形成转化闭环
线上平台有利于扩大供需发现范围、沉淀过程数据和提升协同效率，但真正的成果转化仍离不开线下对接、实地验证、试制试用和长期服务。
因此，高校应构建线上智能服务与线下专业服务协同推进的工作机制，把线上形成的意向匹配结果、项目画像和分析报告，转化为线下路演、技术对接、园区合作、金融支持和政策服务的行动依据，形成从“发现机会”到“推动落地”的完整闭环。
阶段性成效与未来展望
1.阶段性成效
从阶段性实践看，人工智能的引入显著提升了高校成果转移转化工作的组织效率和服务效能。
“科交汇”平台自2025年12月16日发布以来，取得了显著的市场反响与数据沉淀。平台表现出极强的高并发承载力，发布首日总点击量超过3万次，一小时内承载了7400余次访问与274人瞬时并发，系统运行平稳。
截至2026年3月4日，平台已成功注册用户9315人，汇集优质科技成果12401个、企业技术需求1320个，并吸引了266位技术经理人入驻护航，转化生态已初具规模。这些数据表明，通过人工智能赋能，高校成果转移转化的资源聚合能力、供需发现能力和生态组织能力正在明显增强。
2.未来展望
未来的人工智能赋能高校成果转移转化将进一步呈现三个趋势：
一是从信息检索和推荐向深层次决策支持延伸，推动成果价值评估、转化路径设计和产业趋势研判更加智能化；
二是从单校应用走向跨区域、跨主体协同，推动高校、企业、园区、金融机构和政府部门之间形成更高水平的数据互通与业务协同；
三是从单点工具创新走向制度与生态创新，在收益分配、知识产权处置、技术经理人培养、合规治理等方面形成与人工智能深度适配的新机制。谁能更早把人工智能嵌入成果转移转化的关键场景，谁就更有可能在新一轮科技竞争和产业变革中抢占先机。
对于高校而言，真正重要的并非简单引入某一种技术工具，而是以人工智能为牵引，统筹推进数据治理、组织协同、专业服务和制度创新，逐步形成可持续、可复制、可推广的科研成果转移转化新模式。
未来，随着长效机制的不断完善和创新要素的持续汇聚，广东工业大学可继续依托“科交汇”等载体深化实践，为服务国家高水平科技自立自强、促进高校科技成果转化提质增效注入更加持久的动力。
来源：《中国教育网络》2026年6月刊
作者：黄汉中 冯广 曹雨巧（广东工业大学网络信息与现代教育技术中心）
责编：项阳
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