今年政府工作報告提出，加快重大科技成果高效轉化應用。數據顯示，2020年~2024年全國技術合同成交額由2.83萬億元增至6.84萬億元，但概念驗證、中試放大、首批次應用等環節仍頻頻“卡殼”。如何看待量的增長與鏈條斷點并存的現象？筆者認為，科技成果轉化“最后一公里”不僅是投入不足的工程題，更是規則、組織與激勵協同不足的制度題。機制不通，資源越多越可能形成“堰塞湖”；機制順暢，小成果也能滾成大產業。這提醒我們，“十五五”時期，科技成果轉化需要從“熱鬧對接”走向“機制運行”。

從經濟學視角看，成果轉化并非單向推銷技術，而是高校院所（知識供給）、企業（需求與場景）、資本（風險與治理）、政府（公共平臺與制度供給）共同參與的多邊市場。多邊市場的堵點，常表現為三類情況，即信息不對稱導致“找不準”，風險不對稱導致“不敢用”，收益不對稱導致“談不攏”。要把科技供給變為產業產出，關鍵在于讓匹配、定價、履約形成閉環，以降低跨組織協作的交易成本。更準確地說，“最后一公里”不是一段空間距離，而是一段制度距離：誰來驗證、誰來承擔、誰來分享，都要有規則可依。

一個略帶反直覺的事實是，在高度不確定的早期，若過度追求一次性把產權切細、收益分滿，往往會抬高談判成本，把合作拖入零和拉扯。然而，在硬科技轉化中，最稀缺的往往不是所有權，而是可驗證性。因此，更有效的做法應該是先把驗證路線圖、數據邊界與失敗責任寫成可執行規則，讓不確定性在一系列可核驗里程碑中逐步收斂，待證據鏈形成后再談產權與分配，如此反而更容易推動科技成果轉化落地。

人工智能為可驗證的匹配提供了新工具。大模型與智能體可以將論文、專利、試驗記錄等非結構化知識結構化為能力畫像，例如適用工況、關鍵指標、約束條件、驗證成本等；也能把企業側的工藝波動、停機故障、能耗質量等數據提煉為需求畫像，例如問題定義、邊界條件、投入產出、容錯空間等。更重要的是，智能體能夠自動完成需求拆解、證據檢索、競品比對、標準與合規掃描，先篩“可轉化”，再推“最短落地路徑”，將傳統的“人找信息”模式升級為“智能匹配與交付”新模式。建議依托區域平臺固化能力、需求、風險、證據“四張清單”，并建立可復用的行業評測基準與數據回流機制，讓每一次試驗數據都沉淀為下一次匹配的可計算資產。高校內部也應推動“技術經理人2.0”與AI協同，用“AI副駕駛”把成果、數據、驗證計劃打包成標準化交付物，縮短從課題到方案的翻譯距離。

制度創新則決定可落地的定價。硬科技的不確定性使估值思維往往失靈，亟須期權思維：與其爭論一次性買斷價格，不如用開放許可、先使用后付費、里程碑支付、收益提成等機制，把一次交易變為可迭代合作——先進入場景、小成本驗證，再依據可審計指標結算增量價值。高校可建立標準化合同工具箱，將開放許可、聯合改進、數據與模型使用權、盡職免責與失敗容錯等條款模塊化組合，并把支付與良率提升、能耗下降、停機減少、合規通過等指標綁定，讓價值從口頭承諾變為對賬單。資本與政府也應從給錢轉向定規則、擔風險、促兌現，通過風險補償、首購首用、保險與擔保等工具，降低企業先用的心理門檻，形成可持續的激勵相容。

2026年初，有關部門印發《“人工智能＋制造”專項行動實施意見》，提出了培育工業智能體、打造高質量數據集、推廣典型應用場景等要求，描繪出一條“場景牽引—數據沉淀—模型迭代—標準固化”的產業化路徑。在科技成果轉化中，概念驗證回答值不值得做的問題，中試驗證則回答能不能穩定做和規模做的問題。筆者建議，中試平臺應從設備與產線升級為“數據—模型—工藝—標準”的公共底座，用數字孿生縮短試錯周期，用在線監測與預測性維護保證穩定性，用可追溯數據實現責任界定，并以“模型＋安全殼”機制把安全邊界前置。

眾所周知，越是流程穩定、資產密集、質量與安全敏感的傳統行業，越容易沉淀高價值數據與可驗證標準。我國東北地區工業門類齊全、產業鏈條長、工況約束強，是工業智能體最需要的訓練環境。建議將東北科產融合作為“工業智能體中試”的區域化工程推進，以鏈主企業開放關鍵工況與驗證場景，高校院所提供機理—數據融合能力，平臺機構提供數據治理、評測與合規支撐，圍繞典型工藝與關鍵裝備共建共性數據集與評測基準，使成果在區域內完成工程化閉環，再以標準化方案對外復制擴散。

打通科技成果轉化“最后一公里”，歸根到底是要降低創新鏈與產業鏈之間的摩擦成本，把不確定性用制度、平臺與數據逐步消解。面向“十五五”，科產融合需要一套可迭代的“轉化操作系統”：匹配可計算、定價可分段、履約可驗證、治理可追溯，以專業化技術轉移隊伍與評價改革作支撐，把成果轉化從偶然撮合變成可復制流程。當科研成果能夠在真實場景中被驗證、在中試平臺上被放大、在規則體系下被兌現，科技創新與產業創新的深度融合才能真正轉化為現實生產力。

來源：《光明日報》