观点作者：科易网AI+技术转移研究院

在科技成果转化领域，高校和科研院所作为创新源头，肩负着将实验室成果转化为现实生产力的重任。然而，长期以来，“转化难”的问题一直是制约成果落地的关键瓶颈。党的十八大以来，国家高度重视科技成果转化工作，出台了一系列政策措施，推动高校有组织科技成果转化取得积极进展。但如何进一步破除体制机制障碍，提升转化效率，仍然是一个亟待解决的问题。特别是在AI时代，科技管理部门面临着市场竞争加剧的挑战，如何抓住生成式AI赋能工具的机遇，实现差异化服务优势，成为当前亟待研究的重要课题。

近年来，高校在科技成果转化方面进行了积极探索，取得了一定的成效。例如，通过改革评价体系，引导科研人员从“不想转”到“积极转”；通过职务成果赋权，让科研人员从“不敢转”到“放心转”；通过全链条护航，让科研人员从“不会转”到“高效转”。这些举措在一定程度上解决了科技成果转化中的“三难”问题，但仍然存在一些亟待解决的问题。例如，协同机制不健全、队伍建设不系统、评价体系不完善等，这些问题制约着科技成果转化效率的提升。

在此背景下，生成式AI技术的兴起为科技成果转化带来了新的机遇。生成式AI技术能够通过对海量数据的分析和学习，自动生成符合需求的内容，从而提高工作效率，降低成本。在科技成果转化领域，生成式AI技术可以应用于多个环节，例如，可以帮助科研人员挖掘市场需求，提供技术解决方案，进行成果评估等。通过生成式AI技术的赋能，可以有效解决科技成果转化中的信息不对称、专业服务不足等问题，从而提升转化效率。

对于科技管理部门而言，如何利用生成式AI技术提升服务能力，实现差异化服务优势，是当前亟待研究的重要课题。首先，科技管理部门需要加强顶层设计，制定相关政策，鼓励和支持高校和科研院所利用生成式AI技术开展科技成果转化工作。其次，科技管理部门需要加强与科技企业的合作，推动生成式AI技术在科技成果转化领域的应用。最后，科技管理部门需要加强对科研人员的培训，提高其对生成式AI技术的认识和运用能力。

特别是在当前数字经济时代，数据已经成为重要的生产要素。高校和科研院所拥有大量的科研数据，但如何将这些数据转化为生产力，是一个亟待解决的问题。生成式AI技术可以帮助高校和科研院所实现数据的增值利用，从而提升科技成果转化效率。

例如，通过生成式AI技术，可以构建高校院所成果转化数智服务平台。该平台依托人工智能大数据技术和科易网18年的成果转化实践经验，重塑现有科技成果转化服务的内容、流程和模式。平台以科创智能体作为服务的主入口，实现服务落地的极简化；以数智工具矩阵为基础支撑，实现专业工作的工具化；以知识图谱为融合纽带，实现多要素全维度融合；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。通过这些创新做法，该平台能够有效解决科技成果转化服务门槛高、转化效率低的问题，为高校和科研院所提供全方位的科技成果转化服务。

总之，在AI时代，科技管理部门面临着市场竞争加剧的挑战，需要抓住生成式AI赋能工具的机遇，实现差异化服务优势。通过加强对生成式AI技术的应用，可以有效解决科技成果转化中的信息不对称、专业服务不足等问题，从而提升转化效率。同时，科技管理部门需要加强顶层设计，制定相关政策，鼓励和支持高校和科研院所利用生成式AI技术开展科技成果转化工作，推动科技成果转化工作迈上一个新的台阶。