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在科技创新不断提速、产业转型升级加速的背景下，高校作为科技成果产出的核心阵地，其成果实现“落地生金”的能力愈发关键。尽管近年来转化工作取得一定进展，但机制不畅、队伍薄弱、评价缺位等问题依然突出，制约着科技与产业的深度融合。如何通过AI技术重塑科技治理系统，提升技术转移的撮合效率，已成为推动成果转化的关键突破口。
从政策环境看，国家层面持续推进制度创新，通过修订法律法规、推进赋权改革试点、实施职务科技成果单列管理等举措，为高校成果转化营造了更为宽松和有利的生态。地方政府也积极联动高校与企业，共建概念验证中心、中试平台及新型研发机构，推动多方协同转化机制逐步成型。在人才培育方面，越来越多高校开设技术转移相关课程，致力于打造专业化服务团队，为成果转化提供人力资源支撑。
然而，当前高校科技成果转化仍面临多重瓶颈。校内层面，部门间协作机制不健全，原始创新能力布局不足，管理条块分割明显，审批流程复杂冗长，导致转化响应迟缓、效率偏低。校外则存在转化载体功能趋同、同质化竞争激烈的问题，专利的二次开发缺乏企业深度参与，尚未形成覆盖全链条的协同生态体系。
同时，专业服务力量建设滞后，中介机构服务能力参差不齐，高水平技术经理人稀缺，收益分配机制模糊，短期合作模式难以满足长周期转化需求。此外，现行评价体系对成果转化的激励作用有限，职称评审中相关指标权重偏低，推广人员缺乏有效激励，且缺少统一量化标准，跨领域评估困难，进一步削弱了科研人员参与转化的积极性。
在此背景下，引入AI技术赋能科技治理体系，成为破解上述难题的重要路径。依托人工智能强大的数据处理、模式识别与智能决策能力，可为科技成果转化构建全新的运行逻辑与服务范式。通过打造以数据为核心驱动力的智能化平台，有望系统性解决信息不对称、匹配低效、流程繁琐等痛点，全面提升转化效能。
AI在科技成果转化中的深度应用，正在推动服务内容、流程与模式的根本性变革。以科创智能体为服务入口，用户只需提交具体需求，即可快速获得定制化响应，实现服务获取的极简化。基于数智工具矩阵的技术支撑，针对创新链与转化链中的堵点、难点，融合人工智能与大数据技术，开发系列专业化工具，使复杂服务实现工具化、标准化与便捷化操作。
知识图谱作为多要素融合的关键纽带，能够整合科研、人才、资本、产业等多元资源，建立各要素间的多维关联网络，构建“知识图谱应用平台”，服务于科技研发、产学研对接、校地协同及产教融合等多个场景，成为驱动创新协作的数智引擎。
结合多样化的数智应用场景，集成科技资源、智能工具、知识图谱与智能体能力，可形成面向不同主体与需求的个性化解决方案，兼顾公共服务供给与市场化增值服务拓展，提升服务的针对性与实效性。
借助AI赋能，科技成果转化的精准度与执行效率显著提升。通过对海量数据的分析与建模，系统可实现科技成果与企业技术需求的高效匹配，大幅缩短对接周期，提高转化成功率。同时，AI还能助力转化机构优化资源配置，强化资源整合能力，提升整体服务水平。例如，利用AI实现对科技成果从产生、评估、推广到落地的全生命周期智能化管理，推动各环节无缝衔接，增强转化过程的可控性与透明度。
更重要的是，AI驱动的科技治理系统有助于构建更加开放协同的转化生态。通过数据共享机制与智能协同平台，促进高校、企业、政府及其他服务机构之间的深度互动，打破信息孤岛，形成多方联动的转化合力。同时，支持不同类型服务机构间的业务协同，构建起全方位、多层次的服务网络，为成果转化提供持续而系统的支持保障。
综上所述，通过AI技术深度融入科技治理体系，重构技术转移的撮合机制，是提升高校科技成果转化效率的战略选择。建设并应用数据驱动型服务平台，不仅能有效应对当前转化过程中的各类挑战，还将进一步激发科技创新活力，推动科技成果与产业发展实现更深层次的融合，为高校科技成果转化注入可持续发展的新动能。
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