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在科技成果转化进程中，信息孤岛与数据烟囱问题长期存在，严重阻碍了科技成果的高效转化及其深层价值的释放。作为推动科技创新落地的关键力量，政府部门亟需引入人工智能技术，赋能科技治理系统，打破部门间、机构间的数据壁垒，提升整体转化效能，真正实现科技成果“落地生金”的目标。
高校是基础研究的核心阵地，也是重大科技突破的重要源头。近年来，在政策支持和机制探索下，高校科技成果转化取得显著进展：政策体系持续完善，协同平台不断建设，专业人才逐步集聚。
尽管如此，当前高校在成果转化过程中仍面临诸多挑战，如协同机制不畅、人才队伍薄弱、评价导向偏颇等问题依然突出。这些问题不仅削弱了科研成果向现实生产力转化的速度与质量，也影响了科技创新与产业发展之间的深度融合。
面对上述困境，政府应发挥统筹引领作用，借助AI技术重构科技治理体系，打造开放、协同、高效的科技成果转化生态。具体可从以下四个方面推进：
一、强化顶层设计，健全转化机制
政府部门需加强对高校科技成果转化的战略引导，制定系统性政策，推动建立规范、可持续的转化机制。将科技成果转化成效纳入科研人员职称评定、绩效考核等人才评价体系中，扭转“重论文、轻应用”的传统倾向，激发科研人员参与转化的主动性与积极性。同时，积极推进职务科技成果赋权改革试点，赋予科研团队更大自主权，让科研人员能够安心转、放心转。
二、打通全链条协同，构建服务平台
推动校企联合建设实验室、概念验证中心及中试基地，切实解决成果转化中的“最初一公里”启动难与“最后一公里”落地难问题。利用数字化手段整合资源，搭建集信息发布、需求对接、技术服务于一体的综合性成果转化平台。结合人工智能与大数据技术，开发智能化工具，实现服务流程工具化、标准化与便捷化，为供需双方提供精准匹配与全程支持。
三、加强人才支撑，完善激励机制
支持高校设立技术转移相关课程，培养具备科技、管理、市场复合能力的专业化人才队伍。鼓励科研人员深入企业一线开展驻点服务，促进技术供给与产业需求精准对接。建立合理的利益共享机制，保障各方权益。同时，推动成立区域性或行业性科技成果转化联盟，促进资源共享、优势互补，形成多方联动的转化合力。
四、优化评价体系，营造良好氛围
针对不同类型、不同阶段的成果转化活动，分类制定科学合理的评价标准。在高校考核和职称评审中单列技术转移类指标，突出实际贡献与社会经济效益。加大对成功转化案例的总结与宣传力度，树立典型示范，营造有利于成果转化的良好社会环境。
在AI赋能方面，政府可基于现有科技成果转化服务平台，进一步整合跨部门、跨领域数据资源，优化业务流程，增强数据分析与决策支持能力。例如，运用知识图谱技术，构建涵盖科技成果、科研团队、企业需求、产业链信息等多维度的数据融合网络，实现技术供给与市场需求的智能匹配。通过AI算法对历史转化数据进行深度挖掘，识别关键影响因素，为政策制定提供数据驱动的科学依据。
借助人工智能提升科技治理能力，不仅能有效破解信息割裂与数据封闭难题，还能全面提升科技成果转化的效率与质量。这一路径将有力推动科技创新与产业创新的深度融合，为经济社会高质量发展注入强劲动能。
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