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AI 帮科研成果从实验室走进工厂,最快要几步?

  • 2025-10-15
    北京
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AI帮科研成果从实验室走进工厂,最快要几步?

相亲角,总能看到举着 A4 纸的家长们穿梭如织,纸上的年龄、学历、收入构成择偶密码。而在科技成果转化的世界里,一场更复杂的“相亲”每天都在上演——高校实验室里,若干颠覆性的技术创新正等待伯乐;千里之外的制造车间,企业家为生产线智能化升级急得团团转。如同父母为子女婚事奔走,技术供给方与产业需求方举着“专利清单”“技术指标”的牌子,却在茫茫人海中难以精准牵手。


“过去找技术合作就像大海捞针,我们守着新能源船艇的专利金矿,却不知道该去哪座城市、哪家企业敲门。”某船舶技术研究所负责人翻着厚厚的技术白皮书苦笑道。某船舶技术研究机构推出了一系列无人船技术,这是集智能船舶、无人驾驶和新能源于一身的高精尖科技,“但如何把无人船的成果落地应用,落到哪些应用场景上,这让我们备受困扰。”


这种困境在科创领域并非孤例:一边是高校院所的科研成果“养在深闺人未识”,一边是中小企业技术升级“众里寻他千百度”,供需两端的信息鸿沟让科技成果转化率长期在低位徘徊。


直到大湾区科技创新服务中心搭建起一座“云端相亲广场”,这场持续多年的科技“相亲难”才迎来破局时刻。今年 3 月上线的“科技成果转化智能匹配系统”,正以百度文心大模型为“智能红娘”,为 7691 项科研成果与 2568 条企业需求搭建起精准匹配的“鹊桥”,让技术找市场、企业找技术的双向奔赴有了新解法。


成果转化非标、门槛高,“酒香也怕巷子深”


酒香也怕巷子深,何况门槛高、难度大的科技创新领域。科技成果转化作为科研活动的最后一环,也是企业应用和产业发展的最上游,有着非常显见的难点:高难、非标、长线,尤其是中小科创企业,面临更加有限的科研链接能力,长期以来制约着企业的发展。


  • 首先是技术理解门槛高,由于技术本身的复杂性导致市场转化难度高,而对于需求方学习理解门槛的要求也相应提高;

  • 第二是企业需求非标化,由于每一项技术转移涉及的技术领域不同,需求方企业的经营方向、产品定价和交付标准等各有差异,导致难以实现成果转化的落地流程标准化;

  • 最后是项目长线程,解决了技术需求对接的第一步,后面还有一百步。促成企业与高校院所合作的过程漫长且复杂,线下对接往往需要十几次,周期长达一年。


对于大型科技企业来说,企业本身的前瞻性技术布局成熟,技术需求精尖、合作门槛高。相比之下,中小企业的需求更加集中于技术微改造,缺乏产业链研究能力,亟须技术洞察服务,能够和高校、科研院所的科研成果匹配起来,实现定向技术攻关。


除了科研院校或企业的需求匹配,当前懂技术、懂商业、懂政策、懂产业的技术经理人,也是弥合空白的重要桥梁。湾创中心数字化事业部总经理乔木介绍:“当前成果转化环节复杂,技术经理人人才缺口大,独立的一家企业、科研院校就算三头六臂,也难以从全国大规模的成果转化需求中筛选出最匹配的一个。


因此,我们需要帮助技术方和企业方降低技术理解和信息对接门槛,同时助力技术经理人提高匹配效率。在其中,AI 能发挥事半功倍的作用。”


针对这样的产业特性,2019 年,湾创中心正式组建成立。作为广州市政府工作报告重点事项,湾创中心针对当地的科技成果转化需求,利用 AI,从创新测评—解决方案—匹配派单—跟踪评价的全流程闭环赋能服务,实现创新要素的供需精准匹配,综合解决企业的场景、技术、人才、政策、资金等需求。


“科技成果转化智能匹配系统”(下称“匹配系统”),应运而生。


文心大模型为基座,AI 优化“三步走”


为打造“全国需求、全国解决”的开放式成果转化枢纽,湾创中心的匹配系统纳入了全国范围内企业、机构、成果、专利、政策等各类数据,建立自己的资源库。截至 6 月 18 日,已上线高校院所、新型研发机构和企业技术中心等供给来源方 7755 家,科研成果 7691 项,技术专家超过 10 万名。


如何将丰富的供需方数据,转化为“出题者”与“解题者”的高效对接?


基于文心大模型的底层技术支持,团队负责人乔木,制定了 AI 优化“三步走”的执行策略:标准化供需方画像、建立成果“大卖场”、持续挖掘潜在需求。通过这三步,对技术供给端和产业需求端进行精准的匹配,使科技与产业无缝对接。



企业发布技术需求后,“AI 匹配助手”将对技术需求进一步拆解分析,从应用场景、关键技术、技术指标、市场与商业化四个象限进行解读。企业可以获得技术需求报告。同时,“AI 匹配助手”基于需求分析结果,在资源库内搜索推荐与该需求匹配度较高的研究成果、企业和科研机构,企业可一键与对应的运营人员取得联络。


AI 需求拆分和结果匹配

STEP 1:助力供需方画像精准化


“科技成果转化智能匹配系统”本质上是通过数据治理,实现创新要素的精准配置。首要任务是对科技成果和需求进行标准化拆解与智能分析,将数据结构化,沉淀为智能转化系统的地基。


传统画像方式依赖人工经验和静态分类,对人工能力要求高的同时还无法满足全国数据的更新效率需求。而具体到不同的对象,静态分类存在不够精准的情况。例如,科研成果和专家院校如果只按照理工农医等传统学科分类,很难将许多跨学科研究精准画像;企业和需求有时隐性信息偏多,使用词频(Term Frequency)等传统文本分词统计方法,也难以拆分出有效信息。


基于文心大模型,湾创中心可以对科技企业提交的需求、成果、技术及专家等数据进行智能识别与解析,快速提取关键信息。实现对需求、成果、技术及专家等关键要素的深度理解和多维度标签化,丰富了数据表示的丰富度和准确性,为精准匹配与智能推荐奠定了坚实基础。“原先需要一个专职人员进行分词验证工作,现在已经完全实现了自动化。”乔木介绍。

STEP 2:建立科创成果“大卖场”


“用户进入系统后寻找合适的成果或需求,就像从大卖场里买菜,即便货架已经井井有条,但需求的定制化差异,让挑选过程变得复杂,还有没有更好的方式让大卖场的匹配再提效?”乔木认为,匹配系统除了在实现需求智能分析后,把“菜”分类陈列出来,还需要为企业智能选购需要的“菜”。


借助百度文心大模型的技术支持,湾创中心融合了自然语言处理、知识库、智能推荐等多项 AI 技术,成功搭建并运行了智能匹配系统,用户仅需以自然语言向 AI 智能助手提需求,系统便可为用户自动理解、匹配、推荐结果。具体匹配流程描述如下:


  • 解析需求

首先,智能助手利用文心大模型的“对话补全”功能,对企业用户提交的技术需求进行智能解析,从复杂的文本描述中提取出关键信息和技术要点。

  • 多维筛选

接下来,智能助手在资源库中进行多维度筛选。筛选过程中,智能助手会综合考虑技术领域的契合度、成果的创新性、实用性以及市场潜力等多个维度,确保筛选出的候选资源能够高度满足用户需求。

  • 匹配推荐

基于筛选结果,智能助手再借助文心大模型的“语义向量”能力对数据进行二次向量化处理,将科技成果与企业需求进行精准匹配。这次匹配推荐会综合考虑技术细节、应用场景、市场需求等多个因素。最终基于文心大模型能力,智能助手会帮助用户找出最符合需求的科技成果或专家、机构作为推荐结果。

  • 持续优化

基于文心大模型优异的理解、生成、逻辑、记忆能力,智能助手可以根据用户对话反馈和新的数据输入,不断对数据进行更新迭代,持续优化匹配结果。

STEP  3:持续挖掘潜在需求


乔木介绍,当前需求明确的成果转化项目相对少,且很多新增需求很难通过搜索立即完成匹配,因此“如何发现潜在合作伙伴”是技术经理人的必要需求,也是匹配系统在现实场景中发挥重要作用的环节。


湾创中心研发团队开发出“合作对接智能检索”、“创新导航”、“企业能力测评”等功能。匹配系统可以一键生成量化报告,对企业的行业、资本、成长等各项影响因子进行基础评分。除此之外,基于公开数据和科创垂直数据,通过基于文心大模型能力进行 AI 算法分析,可以重点细化预期效果、技术难点、技术指标、经济指标等技术判断。


技术经理人可以使用这些智能 AI 辅助功能,对企业的产品现状、业务需求、技术路线、项目预算、项目体量和项目潜力等有更加充分的认知。这些功能可以帮助技术经理人规避企业公开披露信息中存在的信息偏差,挖掘企业可能的技术需求和方向。


未来,测评功能还将从“微观-企业知识产权创新能力”拓展到“中观-产业链分析”、“宏观-区域科创能力大数据”等分析。


“湾创成果转化”小程序界面

提供 AI 生态界的“4S 店服务”,百度助力科创成果“关键一跃”


今年 3 月份,“湾创成果转化系统”正式上线。一经上线,每日的访问量几千人次,常态化访问用户已超过 4 万人。截至 5 月 9 日,“湾创成果转化系统”已经收集真实技术需求 2568 个,入驻技术经理人 1767 名。


通过这套系统,前述某船舶技术研究机构成功发掘匹配到一家航运公司需求,并进行了系统、深入的对接。双方决定就大型船海装备制造产线智慧调度与优化平台、船海生产重要资源调度系统的开发进行合作。负责人表示,“更为重要的是,我们借此找到了成果转化的落脚点。”


除了线上智能匹配系统外,湾创中心还设立概念验证点燃资金,筛选具有创新性和市场潜力的项目,提供种子轮投资;组织“科学家+企业家+投资人+技术经理人”作为“科创合伙人”全流程介入,陪伴科学家流程化创业。湾创中心立足粤港澳大湾区,已经逐步深度联动长三角、京津冀、成渝、华中等经济圈,建立全国创新要素协作网络,实现全国需求,全国解决。


作为 AICA 首席 AI 架构师培养计划第八期成员,乔木团队尝试使用过百度各类 AI 工具,并活跃在百度的生态活动中,“AI 的生态服务就像汽车的 4S 店,需要实时更新技术能力和研发维护,我们在百度看到各地赋能中心、workshop、技术交流会和基于技术更新的算法大赛、培训课程等,收获很多。”


“企业在 AI 应用中遇到的挑战,本质上在于缺乏跨业务和技术的复合人才”,乔木认为,“百度 AI 生态完整、功能强大、服务优质,为企业培养复合型人才提供了强力的支持。


百度将继续携手以湾创中心为代表的科创服务平台,助力科技成果转化创新体系,推动有组织的成果转化与有组织的全链条创新,并通过整合各方资源,推动科研成果加速转化为新质生产力。

2025-10-15 16:3315

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