【建议要点】江苏省产学研合作存在信息壁垒森严、匹配效率低下、跨部门统筹不足、服务保障薄弱等问题，制约科技成果转化与新质生产力发展。建议：建设安全可信的全省产学研AI数据库与智能分析中枢；研发具备跨领域识别与组合创新能力的AI匹配引擎；建立跨部门协同推进与考核机制；完善涵盖知识产权保护与概念验证的落地服务保障体系等系统性举措，实现成果与需求的精准对接与组合创新，全面激发江苏创新体系整体效能，为“十五五”高质量发展提供核心支撑。

习近平总书记在十四届全国人大二次会议参加江苏代表团审议时强调，要“因地制宜发展新质生产力”，突出“以科技创新为引领，加强科技创新和产业创新深度融合”。2025年江苏省委十四届九次全会进一步提出“加快打造具有全球影响力的产业科技创新中心，着力打通科技成果转化堵点，推动科技创新与产业创新深度融合”。面对日益激烈的全球科技竞争，强化产学研协同已成为提升区域竞争力的关键。江苏作为科教大省，拥有高校170余所、高新技术企业超8万家，创新资源丰富。然而，高校科研成果与企业需求的对接仍存在短板：部分高校的成果因“领域标签单一”未被跨行业企业发现；部分企业的“多维度需求”难以通过单一成果满足，需整合多个高校不同科研团队的技术却缺乏高效对接渠道。为此，亟需创新产学研协同机制，构建高效能的成果转化体系。

一、江苏省产学研合作现状与存在问题

（一）信息壁垒森严，“孤岛现象”突出，创新资源难以高效配置

高校、科研院所的科技成果信息分散在各个单位甚至个人手中，缺乏统一、标准化的汇集与披露机制。企业的技术需求也往往描述模糊或局限于自身认知范围。双方信息处于严重割裂状态，缺乏一个权威、全面且安全可信的数据枢纽，导致“高校找不到需求、企业找不到成果”，大量创新要素或“沉睡”于实验室，或“空转”于闭环内，难以汇成产业化的洪流。

（二）匹配效率低下，传统方式滞后，难以应对复杂创新场景

传统的推介会、走访等对接形式效率低、成本高，且严重依赖中介或个人关系网络。对于“一项成果涉及多个领域”或“一个需求需多项技术组合解决”的复杂场景，人工不仅难以进行有效识别和精准推荐，更无法实现跨成果的智能化组合方案设计，致使大量潜在的、特别是跨学科、跨领域的创新机会被埋没。

（三）跨部门统筹不足，标准与激励不一，治理闭环尚未形成

科技、教育、工信等部门在数据管理上存在条块分割，缺乏常态化的协同机制、统一的数据标准与考核激励。由于缺乏强有力的省级层面推进主体，导致从数据采集、模型分析到对接落地的完整治理闭环难以形成，各类创新资源难以有效统筹和协同。

（四）协同保障体系薄弱，关键环节支撑不足，成果落地“最后一公里”受阻

在对接成功后，缺乏覆盖知识产权保护、概念验证与基层服务的一体化保障体系。合作双方对成果归属、收益分配及侵权风险存在顾虑；处于早期阶段的成果因缺乏启动资金难以跨越“死亡谷”；线下对接与跟踪服务缺位，导致许多已实现初步匹配的项目最终难以落地转化。

二、构建AI驱动的产学研协同创新平台的具体建议

（一）建设安全可信、标准统一的全省产学研AI数据库与智能分析中枢（江苏省科技厅牵头，省委网信办、教育厅、工信厅配合）

一是构建双向分级管理的数据汇聚机制。教育厅组织高校、工信厅动员企业，分别按统一标准录入成果与需求信息，例如高校可按“核心技术+多领域应用场景+成熟度”等维度进行标签化录入，而企业可按“技术方向+指标要求+应用场景”等标准拆解和发布需求。平台对高校成果与企业需求实行对称的、可自定义的分级管理机制，双方均可根据信息敏感度，自主选择“完全公开”、“仅向匹配方脱敏展示”或“加密存证、待意向达成后授权解密”等披露层级，从源头保障高校核心技术细节与企业关键技术需求的保密性。

二是打造安全与智能并重的平台内核。科技厅统筹开发省级统一平台，以安全和智能为双重导向，并行推进数据安全体系与智能内核建设。一方面，在省委网信办指导下，引入隐私计算（如联邦学习、安全多方计算）、区块链等技术构建安全底座，确保高校成果与企业需求的数据在“不出域、不泄露”的前提下完成模型训练与智能匹配，严防数据泄露与剽窃；另一方面，集成自然语言处理（NLP）和知识图谱技术打造智能引擎，在安全环境内对脱敏后的信息和数据进行深度处理与关联分析，构建动态生长的“产业知识图谱”，最终为整个平台的精准、高效的智能匹配功能奠定坚实且安全的数据基石。

（二）研发部署具备跨领域识别与组合创新能力的AI匹配引擎（江苏省科技厅牵头，组织省内人工智能重点实验室、高校计算机团队及龙头企业联合攻关）

一是开发精准匹配的核心AI算法模型。实现超越关键词的深层语义理解和“理解性”推荐，能够自动识别技术成果的跨领域应用价值，例如，能将一项“图像识别算法”同时关联推荐给工业质检、智慧农业和医疗影像等多个需求领域。

二是突破组合创新推荐功能。重点研发“组合创新”AI模型，当单一成果无法满足需求时，系统能自动识别并推荐“成果组合方案”。例如，智能推荐“A高校的新型催化剂”与“B院所的流场优化技术”相结合，以系统解决企业“化工反应效率低下”的难题，主动创造新的创新路径。

（三）建立跨部门协同推进与考核机制（江苏省政府统筹，科技厅、教育厅、工信厅、发改委参与）

一是成立专项工作组。由省政府分管领导牵头，建立月度协调会议制度，重点解决数据采集标准统一、平台运营维护等关键问题，确保各部门数据互联互通。

二是完善考核激励机制。将“高校成果录入率”、“企业需求响应与匹配成功率”等关键指标纳入相关部门及创新主体的绩效考核，对成效突出的单位在省级科技项目申报中给予优先支持，形成有效的激励导向。

（四）完善涵盖知识产权保护与概念验证的落地服务保障体系（江苏省科技厅牵头，省知识产权局、省产业技术研究院、地方政府、区域技术转移转化中心落实）

一是强化知识产权前置服务。由省知识产权局主导，在平台内全面嵌入知识产权评议与侵权预警功能，并为通过平台达成的合作提供知识产权快速预审和维权援助的“绿色通道”；牵头制定并明确成果所有权与收益分配的原则框架，以降低合作风险。

二是设立概念验证专项支持。由省产业技术研究院、全国高校区域技术转移转化中心等技术转移机构设立专项资金，对平台推荐的具有高潜力但尚未成熟的“组合式”创新方案进行评估与前期资助，重点支持跨领域、跨学科的协同创新项目。

三是配备基层服务专员队伍。在各设区市科技局配备“成果转化服务专员”，协助中小企业对接平台、解读技术报告并跟踪项目进展，建立“一对一”的全程服务机制，确保创新服务直达“最后一公里”。（袁亮，镇江市京口区学府路301号江苏大学材料科学与工程学院）