跨越成果转化“死亡之谷”的变量
今年以来，杭州、北京等地相继上线成果转化大模型，让“AI+科技成果转化”成为热门话题。AI赋能科技成果转化，究竟是噱头，还是已发挥重要作用？未来，它又将扮演怎样的角色？
不可否认，AI在科技成果转化中已初显身手。以杭州“智者”大模型为例，其成果池超80万项，通过AI分析专利、论文等数据，实现成果评价智能化，快速筛选高价值成果；从被动征集转向主动分析，预测企业潜在需求；利用跨领域知识图谱，助力专业领域的供需精准对接。还有北京“转果果”，以精准匹配为核心，整合五大资源库，依托AI算法深度解析多维度信息，提升对接效率与转化成功率。
这些正是传统成果转化模式中最耗时的痛点。实践表明，AI能处理海量数据，挖掘潜在价值，突破信息不对称瓶颈，为成果转化提速。
但同时，AI能替代技术经纪人完成海量数据挖掘、初步项目筛选、匹配度量化评估等“硬性”工作，却难以复制人类在成果转化中的核心柔性能力。技术经纪人凭借专业知识和经验，能深入理解成果技术细节，准确把握市场需求，处理成果转化中的各种突发状况和人际关系。比如在技术评估环节，AI可提供数据参考，但最终判断成果的市场潜力和商业价值，仍需技术经纪人综合考量多方因素。
未来，AI是科技成果转化的“超级助手”，而非“替代者”。AI将在数据处理、智能匹配、趋势预测等领域为技术经纪人提供强大支持，帮助他们更高效地开展工作。而技术经纪人则需发挥主观能动性，从“跑腿者”转向“策略师”，在AI提供的基础上，专注于深度对接与商业化落地。二者相互协作，才能更好地推动科技创新与产业创新在更高维度上深度融合，攻克成果转化这一世界性难题。
AI时代的科技成果转化是一个系统工程，需要技术创新、商业模式、组织变革和政策支持的多维协同。把握AI赋能的历史机遇，将有效推动我国科技创新优势转化为产业竞争优势，为高质量发展注入新动能。
主持人：傅凌波
AI嘉宾：豆包、DeepSeek、通义千问
主持人：打开网页，输入某一家企业的名称，大模型开始自动分析企业的业务方向、潜在的技术需求，并自动匹配来自科研院所的最新成果……这是全国首个成果转化领域的AI大模型——杭州“智者”大模型。
今年以来， “AI+科技成果转化”持续走热。除了杭州“智者”，北京“转果果”、广州“产研链”、武汉“理工知链”、大连理工大学“大工科技成果转化平台”等成果转化AI平台密集上线。同时，越来越多的技术经纪人利用AI开展技术评估、需求挖掘、供需对接和概念验证等科技成果转化的具体工作。
传统模式下，技术经纪人需耗费数周甚至数月时间，人工摸排企业需求、筛选海量成果，效率低且匹配率不高。面对成果转化这项世界性难题，AI可以带来哪些变革？从业者又该如何处理和AI的关系？带着这些问题，我们和AI开始对话。
你好，豆包！科技成果如何实现转化，真正走向市场，一直是全球科技创新领域的核心难题，也是当下科技创新与产业创新深度融合的关键点。今年，杭州等城市纷纷上线成果转化AI平台。你如何看待这个现象？请写一则500字左右、观点鲜明的短评，给出专业分析，并给人以启发。
主持人：AI大模型跑完供需匹配的“第一棒”，技术经纪人接手更高阶、更细腻的工作……当记者向豆包( )、DeepSeek( )、通义千问( )等AI平台输出指令和问题后，它们都精准抓住了成果转化当前的核心痛点，理性分析了AI和技术经纪人在成果转化链条中各自的角色和功能。
这篇评论，由记者发现并整理各地新闻线索，作为“价值挖掘者”，记者通过背景素材积累和专业解读，与多个大模型平台进行沟通和探讨，由大模型进行“深度思考”和专业点评，最终人机协同合作完成。短评立场清晰、观点鲜明，表述有力度、有深度、有思想。
正如AI所说，从工具到伙伴，AI的终极价值在于成为技术经纪人的“超级助手”，而非试图取代其核心职能。无论是技术经纪人还是记者，都需要拥抱AI带来的效率革命，同时坚守人类独有的判断力与协作能力。未来的成果转化赛道，必然是“人机协同”的竞技场——AI解放重复劳动，人类专注创造性任务，二者合力才能跨越“死亡之谷”，推动科技创新真正转化为经济增长动能。