人工智能背景下高校科技成果转化资源数字化服务平台的构建

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在政府与市场的协同作用下，国内已建立起多层次、多类型的科技成果转化数字化服务平台，包括中关村科技成果转化与技术交易综合服务平台、中国—东盟技术转移中心等国际平台，中国技术交易所、国家科技成果网、中国科技资源共享网等国家级平台，长三角科技资源共享服务平台、京津冀综合科技服务平台、华转网、湾创成果转化平台等区域级平台，山东省科技成果转化服务平台、山东科技大市场、上海技术交易所、山西科技成果转化和知识产权交易服务平台、海峡技术转移公共服务平台、浙江网上技术市场等地方级平台，国家新材料产业资源共享平台、国家新能源汽车技术创新中心等行业级平台，科易网、猪八戒网等市场化平台等^[2]。高校的科技成果经过遴选在这些平台上推介，同一成果在不同平台上分散管理，脱离了高校的整体优势和资源背景，显得孤立而缺乏系统性^[4]。因此，高校科技成果转化资源数字化服务平台，是依托高校科研资源，充分汇聚高校的知识产权、技术成果、项目、平台、人才、团队、仪器设备等信息，打造的汇聚科技成果供求双方、管理方、服务方信息于一体、充分发挥科技创新与成果转化联动作用的智能化综合性门户网站^[1]。

高校建立科技成果转化资源数字化服务平台，可以有效减弱科技成果供需信息不对称的问题。科技成果转化服务平台搭建的初衷都是汇聚科技成果、企业技术需求及服务信息，实现供需双方互联互通^[5]。实际上，很难达到这一效果。一方面，科技成果转化服务平台展示的成果信息多是以专利形式呈现，忽略了科研人员、团队、技术经验、实验资源等隐性知识，而这些隐性知识恰恰是解决企业实际问题的关键；另一方面，企业出于保护核心技术和后续研发方向的考量，通常不会公开底层需求。同时，部分科研人员更注重基础研究，更关注纯粹的理论价值而非创新价值，难以感知产业的底层需求^[6]。这就导致科技成果供需信息不对称的问题持续存在。高校通过搭建智能化的、开放的和互动的科技成果转化资源数字化服务平台，整合各类创新资源，结合大数据和人工智能，高校科研人员和管理人员，企业和技术转移机构、技术经理人等服务机构都可以通过平台精准匹配科研人员与科技成果，也可将产业需求通过平台精准的反馈给相应的科研人员，有效减弱科技成果供需信息不对称的问题，推动高校科技成果转化^[7]。

高校建立科技成果转化资源数字化服务平台，可以有效推动存量专利的盘活。2024年8月，国家知识产权局会同教育部等6部门印发《关于加快推进高校和科研机构存量专利推广转化有关事项的通知》，要求各高校院所尽快将工作重心由盘点存量专利转向盘活，全方位、多层次、多途径推动高价值专利的落地转化。高校整合盘点的存量专利信息，纳入科技成果转化资源数字化服务平台，与科研人员、团队、项目等信息融合系统展示，提高科技成果的可见度，促进专利的转化和应用。

高校科技人才、科技创新成果、重大仪器设备等均为社会化服务的重要资源，需建设体系化的人、物、成果服务资源平台，为产学研合作提供重要支撑。平台的生命力在于信息的完整性、准确性和实效性，平台信息的获取依赖于高效的数据采集机制和动态更新体系。通过打通高校内部科研管理系统、人力资源系统、大型仪器设备管理系统与外部成果转化平台的数据接口，实现关键数据的实时共享。人工智能大模型可基于多源数据融合对人、物、成果服务资源进行智能分类与需求匹配，提升成果与社会服务需求的对接效率。通过自然语言处理技术解析供给资源特征，结合企业技术需求画像，实现精准推荐。同时，建立用户行为反馈机制，持续优化推荐算法，提升匹配精准度。

2.1  平台功能设计

搭建科技成果转化资源数字化服务平台的目的是从高校端的实际需求出发，以科研人员为核心全面展示推介高校的创新资源，并支持精准、快捷的检索、匹配、导出等服务，单方面打破与企业存在的信息壁垒，设计模型如图1所示。平台的建设内容包括各类创新资源信息汇聚与显示、专家人才画像生成、成果特征库生成、成果需求精准提取、成果与需求的智能匹配等部分。

图1    科技成果转化资源数字化服务平台服务模型

2.2  平台总体架构

科技成果转化资源数字化服务平台建设主要包括基础设施层、数据存储层、业务模型层、展示层，搭建成果、人才、团队、平台、仪器设备等各类创新要素数据库，为高校科研人员、管理人员、科技企业、转化服务机构及人员等提供高校科技成果转化资源可视化、智能检索、智能匹配及导出等服务，平台架构如图2所示。

图2    高校科技成果转化资源数字化服务平台总体架构

（1）基础设施层：为保证平台平稳运行配备的服务器，提供计算、存储、服务部署及网络等资源^[8]。

（2）数据存储层：根据数据源的特点和平台业务特点设定数据标准，将以互联网数据（如官方网站专家人才介绍）、管理部门业务数据（如人事信息、科研成果信息）、其他信息管理系统数据（如图书馆学术成果数据）等多源异构形式存在的创新资源数据通过网络爬虫技术或设计数据接口进行采集，根据数据标准对数据进行数据清洗、数据转换、数据融合后形成统一格式数据存储形成科技成果库、专家人才库、科研设备库、科研团队库等多个创新资源数据库。

随着时间推移，科研数据不断增加，科研人员也时有变动，需要周期性对数据进行更新集成入库。

（3）业务模型层：通过深度自然语言处理模型对专家人才、科技成果、科研团队数据进行深度理解，精准提取专家人才的研究领域、研究兴趣、技术专长等特征，结合专家人才基础信息和科研成果信息形成专家人才的多维度立体科研画像。通过文本嵌入技术将各类数据向量化，转化为高纬语义向量，使用深度学习模型对这些向量进行建模：一方面，通过模型的特征学习能力挖掘潜在关联，推动专家人才的跨学科合作；另一方面，通过向量相似度计算为输入的需求特征匹配相关的专家人才及成果。在AI客服功能中实时将用户输入快速转化为语义向量，同时进行语义扩展，通过与专家、成果特征向量进行比对获取匹配结果。匹配到相应的专家人才或科技成果后，采用大模型技术条理清晰的呈现相关信息。采用文件模板技术word Template，将各类创新资源信息按需汇编成册，供某些线下场景下的浏览使用。

（4）展示层：用户可以通过平台信息门户、小程序进入平台，平台通过公众号向用户推送与科技成果转化相关信息，如高质量科技成果、相关政策、行业资讯、典型案例及活动通知，吸引用户关注、互动和参与。

3.1  全面、准确、安全的数据基石

高校在创新资源数据获取、整合与应用上具有便利性。高校内部具有完整的科研管理链条，校内各部门业务数据可以通过校内协同机制进行整合，如科学技术处的科研项目、科研团队、科研平台、论文、专利等成果信息，人事处的基础身份信息，图书馆的学术信息，分析测试中心的设备信息等，确保了数据的真实可靠。从互联网上获取的信息也需要与高校已有的信息进行匹配修正，确保数据的准确性。全面、准确、安全的数据提升了高校科技成果转化资源数字化服务平台的可靠性和专家人才科研画像的真实性。

3.2  以专家人才为核心的科研画像

以专家人才为原点，辐射科研成果与科研团队的科研画像，是高校科技成果转化资源数字化服务平台联系人才供给与需求匹配的纽带。从专家人才的基础身份信息、研究领域、研究兴趣、研究成果、合作研究、技术专长等多维度刻画^[9]。专家人才的科研画像随着专家人才的科研活动周期性迭代更新，可以记录专家人才学术特征的演变过程，帮助专家人才预判研究方向与寻找合作伙伴。这样的设计突出了科研人员的主体地位，更直观的展示了与科研人员关联的科技成果，促进了隐性知识的传递，既方便高校构建内部的科研网络，促进跨学科合作，又增强了企业对科技成果的信任感，促进与科研人员的精准对接。

3.3  智能化服务

结合深度自然语言处理技术和大模型技术，高校科技成果转化资源数字化服务平台能够根据用户需求特征精准匹配到相关的专家人才，并支持按学科领域、技术类型、应用场景等分类检索，针对不同的需求类型调整匹配策略。平台搭载的AI智能客服是深度融合高校知识与业务场景的“成果与专家人才匹配向导”，通过自然语言交互引导用户精准定位需求、高效对接资源，即使用户输入术语不规范、表述简略，平台也会通过实时进行语义扩展拓宽匹配范围，避免漏检。同时，平台根据用户需求及科技成果转化趋势，分析预测迎合产业需求的科研方向和路径，精准反馈给相应科研人员，反向推动高质量科技成果的产生，进一步促进科技成果与市场需求的精准对接，推动产学研深度融合，提升科技成果转化的效率。

山东理工大学建设AI+山理工科技资源服务平台，通过大数据与人工智能技术的深度融合，构建了多维度的资源智能匹配体系。平台系统梳理了学校2800余名专家学者的学术专长、研究方向及合作意向，整合了1300余项涵盖新材料、智能制造等领域的科技成果，其中具备产业化潜力的产品化成果达100余项，并纳入了50余台套大型科研设备的共享资源库。通过构建多维度特征标签体系，平台实现了企业需求与专家成果的智能匹配，匹配准确率提升显著，有效解决了传统对接中的信息不对称问题。在资源整合方面，平台打破了学院与团队间的物理壁垒，实现了科研设备、实验平台等资源的动态调度与优化配置。面对复杂技术需求时，平台可查询并组建多学科协作团队，例如将机械工程、材料科学、人工智能等领域的专家进行智能组合，形成跨学科攻关力量。特别值得注意的是，平台基于向量近似度分析的创新功能，能够识别表面无关但存在技术交叉的研究团队，如将生物医药与信息技术领域的专家进行潜在关联挖掘，为交叉学科合作提供数据支撑。这种智能化的资源重组模式，既提升了重大科技问题的解决效率，也为新兴学科融合提供了创新契机。

高校科技成果转化资源数字化服务平台的构建，是创新驱动发展战略下的关键实践突破。打破被动对接的局限，依托大数据分析、智能匹配等技术实现主动服务，精准识别产业需求与科研成果的契合点，建立需求—研发—转化的闭环机制。系统整合校内外资源，包括技术转移中心、大学科技园、重点实验室等创新载体，形成覆盖专利评估、中试孵化、产业对接的全链条服务体系。采用模块化设计实现与政府科技平台、产业园区、投资机构的无缝对接，通过接口与其他转化平台等系统互联，显著提升成果曝光率与转化效率。

参考文献

1 朱迎新.基于平台整合建构下的高校科技成果转化平台的建设[J].产业创新研究, 2023,(02):123-125. 

2 陈晓玲,张世彤,陈舒,等.基于大数据技术的科技创新公共服务智慧云平台建设研究[J].甘肃科技, 2025,41(01):102-105. 

3 晋朝.科技成果转移转化服务功能型平台分析[J].中国高新科技, 2023,(03):155-157. 

4 臧科慧.常州科教城技术转移平台优化设计与实施管理研究[D].常州大学, 2023. 

5 谭景予,刘世罗,代亮亮.数智融合科技成果转移转化云平台功能研究与设计[J].无线互联科技, 2024,21(05):70-73. 

6 吴伟,周翔宇,冯家浩.高校科技成果向新质生产力转化的关键瓶颈与突破思路[J].中国高等教育, 2024,(Z3):49-53. 

7 王晓丹.基于“互联网+”的科技成果转化技术交易平台设计[J].科技资讯, 2024,22(22):28-30. 

8 冯鲁红.“互联网+”背景下的科技成果转化技术交易平台设计研究[J].科技视界, 2025,15(11):15-18. 

9 于冉.高校教师科研画像构建及应用研究[D].浙江师范大学, 2023.