中国工程院院士，天津大学校长、党委副书记柴立元：人工智能赋能 “虚拟订单式” 科研提升高校科技成果转化效能

人工智能赋能“虚拟订单式”科研

提升高校科技成果转化效能

柴立元

中国工程院院士，天津大学校长、党委副书记

习近平总书记在全国教育大会上强调，强化校企科研合作，让更多科技成果尽快转化为现实生产力，为新时代高校科技创新与成果转化指明了方向。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十五个五年规划纲要》就加快概念验证与中试平台建设、完善成果转化政策体系作出系统部署。高水平研究型大学作为国家战略科技力量的重要组成部分，其科技成果转化效能直接关乎经济社会高质量发展与高水平科技自立自强。当前，高校科技成果转化面临供需对接不畅、研究导向偏离、转化链条中断、专业人才短缺等共性痛点，传统线性的正向科研范式已难以适配产业升级的核心需求。天津大学深入贯彻落实习近平总书记给全体师生的回信精神，着力打造人工智能赋能的“虚拟订单式”科研新范式，遵循“需求前置、靶向研发、达标即转”核心逻辑，重构产学研用融通机制，依托AI成果转化智能体打通转化全链条，持续提升高校科技成果转化效能，更好地服务经济社会发展。

一、高校成果转化的时代使命与现实痛点

全球新一轮科技革命和产业变革加速演进，科技创新和产业创新深度融合已成为国家核心竞争力的关键。中国科技成果转化历经起步萌芽、体系构建、蓬勃发展和生态融合四个阶段，当前正处于对接国家战略、聚焦高质量转化的深化期。科技成果转化是推动技术价值向经济价值转化、培育新质生产力的关键环节，既是高校“双一流”建设的核心任务，也是从学术导向转向需求导向的重要抓手。

当前我国高校科技成果转化仍面临若干痛点。一是供需对接不畅，高校以论文、基金为核心的评价体系，与企业关注实用性、成本可控的产业需求天然错位；二是研究导向偏离，科研多以兴趣驱动的自由探索为主，缺乏对产业需求的精准研判，成果多停留在实验室阶段，产业化困难；三是转化链条中断，高校普遍缺乏中试条件与工程化能力，企业不愿承担前期试错成本，关键工程化环节系统性缺位，转化链条出现“死亡之谷”；四是专业人才短缺，兼具技术、市场、法律、金融思维的复合型转化人才供给不足，难以支撑成果转化全流程服务，进一步制约转化效能。

破解上述痛点，核心在于打破传统“先研发、后找市场”的线性科研范式，实现从“成果找市场”到“需求找科研”的根本性转变。“虚拟订单式”科研正是推动这一转变的核心载体，人工智能大模型技术的快速发展，则为这一范式落地提供了坚实技术支撑。该范式凭借人工智能的全链条赋能，通过“需求前置”破解供需对接不畅、靶向研发纠偏研究导向偏离、全链条贯通补齐转化链条断点、AI智能体与复合型人才体系破解专业人才短缺难题，实现产业需求与科研供给全流程精准对接，为高校成果转化提供全新解决方案。

二、人工智能赋能“虚拟订单式”科研的理论内涵、运行逻辑与技术支撑

“虚拟订单式”科研是高校面向新型工业化需求，对传统科研范式的系统性重构，人工智能大模型的深度赋能，让这一范式实现了从“经验驱动”到“数据驱动”的升级，成为破解高校科技和产业“两张皮”问题的核心抓手。

（一）“虚拟订单式”科研的理论内涵

“虚拟订单式”科研，是指高校面向产业发展需求，系统性归集产业链龙头企业、专精特新中小企业的真实技术难题与行业共性技术需求，将其标准化、体系化凝练为可考核、可实现、可转化的虚拟研发订单；以订单为核心配置科研资源，组织跨学科科研团队靶向攻关，待成果达到订单约定指标后，直接定向转化至需求企业，形成科研与科技成果转化全流程范式。其本质特征体现在三个根本性转变：一是研发导向的转变，从“学术驱动”向“需求驱动”转变，将市场检验与应用价值前置到研发起点，实现“国家产业需要什么就干什么”；二是组织模式的转变，从“分散单兵作战”向“体系化大兵团协同”转变，打破学科壁垒、院系壁垒，实现“一个项目、多个学科协同参与，一个企业、多个部门联合服务”；三是转化路径的转变，从“一锤子买卖”向“全生命周期协同”转变，打通从需求归集到规模产业化的全链条，实现“边研究、边试用、边完善、边推广”的闭环创新。

为确保这一范式落地见效，需牢牢把握三大核心实施原则。“需求前置”是逻辑起点，要彻底打破传统科研“先研发、后找应用”的路径依赖，把需求归集、订单凝练放在研发最前端，让科研项目从立项之初就明确“谁来用、用在哪、怎么用”，从根源上避免科研成果与产业需求脱节问题。跨学科协同是破解产业复杂难题的关键支撑，要以订单为牵引推行“大兵团作战”组织模式，整合高校多领域科研力量协同攻关，同时建立“一企一策”定制化服务机制，推动校企合作从零散单点对接升级为系统化、长效化战略协同。全链条贯通是实现高效转化的根本保障，要完整覆盖“需求归集－虚拟订单－跨学科攻关－中试熟化－规模转化”全流程，在研发端明确技术指标与成果成熟度要求，在中间环节依托概念验证中心、中试熟化平台完成工艺放大与工程化提升，在应用端借助企业真实生产场景完成验证迭代，资本方跟进形成可复制、可推广的市场化技术，最终形成闭环可持续的创新转化生态。

（二）“虚拟订单式”科研的运行逻辑

“虚拟订单式”科研按照“需求归集－虚拟订单－跨学科攻关－中试熟化－规模转化”构建闭环运行体系，人工智能深度嵌入各环节，显著提升转化效率。以产业需求智能归集为起点，通过对接龙头企业、深入企业一线，系统梳理技术痛点与碎片化难题，形成技术需求清单。人工智能大模型依托产业大数据信息，自动挖掘共性需求与核心痛点，实现需求采集的智能化与全面化。利用人工智能构建“企业需求数据库”与“共性技术数据库”，通过大模型研判市场痛点与转化路径，实现从“人找事”到“数据找人”的转变，为精准研发奠定基础。

在此基础上，进入虚拟订单凝练与跨学科团队揭榜环节。由技术、产业、管理专家共同论证，将企业模糊痛点转化为指标明确、可落地、可考核的虚拟订单，人工智能可自动提取核心指标，完成可行性分析与前景研判。企业或学校发布揭榜榜单，支持跨学科团队联合攻关。人工智能通过科研团队智能画像，实现订单需求与团队能力的供需精准匹配，高效解决团队组建与资源配置难题，确保最合适的团队攻关最迫切的需求。

最后，通过中试熟化与定向产业化形成闭环。攻关团队完成实验室突破后，进入中试平台开展工艺放大、可靠性验证等工程化环节，人工智能通过数据分析优化工艺参数、降低试错成本，助力跨越成果转化的“死亡之谷”。在这一过程中，应充分引入“破坏性试错”理念，深刻认识科技创新和工程转化具有长期性和艰巨性，允许在工业化验证环节快速失败并进行针对性修正，通过数据驱动的容错机制加速技术成熟，而非追求一次性完美。当成果达到订单指标后，直接面向企业定向转化，人工智能辅助完成估值、交易设计与风险排查，并持续跟踪迭代需求，构建“需求－研发－转化－迭代”的长效创新机制。

（三）“虚拟订单式”科研的数字底座

人工智能是“虚拟订单式”科研从理念走向规模化落地的核心技术支撑，依托大数据分析、知识图谱、深度学习、模拟仿真等核心能力，AI有效破解供需错配、研发盲目、中试风险高、落地效率低等痛点，让这一范式真正实现规模化落地，实现以需定研、按需研发、精准转化，为高校成果与产业需求的高效对接提供了坚实保障。

AI从三个核心维度为“虚拟订单式”科研提供全方位技术赋能：一是实现供需双侧精准对接，在需求端整合企业需求、行业研报等多源数据，深度挖掘凝练产业共性技术需求并转化为标准化虚拟订单，在供给端对高校专利、论文、课题组研究方向与现有成果成熟度进行聚类分析，构建高校技术供给知识图谱，清晰呈现教师科研优势与创新潜力；二是提升靶向研发效率，通过深度学习技术解析虚拟订单核心指标，辅助科研人员筛选最优技术路径，精准优化实验参数、工艺流程与配方组合，大幅缩短研发周期、降低研发成本；三是提前预判转化风险，借助预测与仿真模拟技术，对技术路线可行性、中试工艺稳定性、场景适配性与市场价值潜力进行前置推演，提前识别材料兼容性、工艺放大等潜在风险并优化方案，显著提升成果转化成功率。在此基础上构建的人工智能成果转化智能体，将大模型的深度分析与决策能力全面嵌入“虚拟订单式”科研的全流程，推动这一范式完成从“经验驱动”向“数据驱动”的根本性跃迁，为产业转型升级与经济高质量发展提供持久的高校创新支撑。

三、人工智能赋能“虚拟订单式”科研的“天大实践”

天津大学坚持聚焦国家重大战略需求，深化教学科研改革，加强基础研究和科技攻关，以人工智能赋能的“虚拟订单式”科研为抓手，系统性重构产学研融合体系，精准对接产业需求，着力打造具有天大特色的人工智能赋能“虚拟订单式”科研新范式。

一是构建需求驱动的有组织科研模式。学校推行跨学科、跨部门协同的“大兵团作战”模式，面向龙头企业组建专项工作专班，建立校、院、团队三级联动机制。依托人工智能技术精准挖掘、匹配企业核心技术需求，凝练形成标准化虚拟订单。部署科技特派员深入产业一线，将企业模糊需求转化为可落地的研发指标，从源头夯实“需求前置”的研发基础。在研发端，设立专项科研基金，引导科研人员锚定产业真实需求开展跨学科靶向攻关，将市场检验与应用价值前置到研发起点。

二是搭建全要素成果转化平台。学校以人工智能成果转化智能体为技术支撑，搭建成果转化全链条体系。对全校1万余件有效专利实施分级分类管理，筛选出130项高价值转化技术形成汇编；探索“现金+股权”多元化转化路径，充分激发科研人员参与积极性。以校本部为科技创新核心策源地，以滨海院校区为中试放大关键平台，以天开高教园为高端产业集聚承载载体，联动天津N个区及N家龙头企业、国资平台、产业园区与投资机构，构建“1核心+1中试+1承载+N协同”体系，为“虚拟订单式”科研提供概念验证、中试熟化、企业孵化、产业落地全流程服务。

三是创新制度保障与服务支撑。学校成立专门成果转化机构，统筹推进有组织转化，优化成果转化审批与管理流程，健全职务科技成果赋权机制。设立产业教授职称通道，突出成果转化与产业贡献导向，激活科研人员服务产业的内生动力。构建专业技术经理人、工程师、律师协同服务体系，为虚拟订单项目提供全流程专业保障。通过上述实践，学校逐步破解了供需错位、研发脱节、转化不畅等突出问题，为高校推进有组织成果转化、服务产业高质量发展提供了有益借鉴。

四、人工智能赋能“虚拟订单式”科研的未来探索

面向未来科技和产业发展需要，我们要坚持“四个面向”，多措并举、持续深化人工智能赋能的“虚拟订单式”科研，将创新资源与智力优势转化为产业发展核心动能，努力推动形成系统集成的转化格局，打造更加成熟、更具韧性的高校成果转化新生态。

一是强化有组织的成果转化。未来，有组织的成果转化将突破单一高校边界，构建跨区域、跨行业的虚拟订单网络。依托人工智能大模型，整合全国产业链技术需求数据库，实现不同高校、不同学科的科研能力与产业需求的实时智能匹配。最终实现需求对接、订单凝练、攻关组织、中试验证、成果转化的全流程闭环管理，避免重复研发与资源碎片化。

二是完善多元联动的资源保障机制。以人工智能成果转化智能体为抓手，为虚拟订单项目提供全周期资源保障。设立面向产业需求的专项科研基金，为虚拟订单项目提供前期研发经费支持；积极对接国家、地方重大科技专项，深化与龙头企业的产学研合作，形成“政府引导、企业支持、学校参与”的多元化经费投入体系。全面开放重点实验室与中试熟化平台，运用AI仿真、数字孪生技术赋能中试环节，打通成果转化的关键中试堵点，夯实全链条转化支撑。

三是构建适配需求导向的人才引育与评价体系。着力打造贯通科技、产业与市场的复合型人才队伍，构建开放融合的人才“立交桥”。引育并举，一方面引进产业领军人才、一线工程专家参与研发与教学，将产业思维与工程经验引入研发环节；另一方面培育专业化技术经理人队伍，为虚拟订单项目提供全流程专业服务。重构科研人才评价体系，突出成果转化与产业贡献导向，为投身产业需求研发的科研人员开辟专门的职称评审通道，以人才机制创新激活服务经济社会发展的内生动力。

四是重塑激励与约束并重的制度体系。深化职务科技成果赋权改革，推行“先赋权后转化”模式，健全容错纠错机制，全面落实国家成果转化政策体系的部署。建立利益共享与风险共担机制，鼓励引导科研人员投身产业服务，为高校教师更好地服务国家新型工业化提供有力制度保障。