长三角科技成果转化优势明显，如何进一步助力“科技红娘”能力建设？

转自：上观新闻

据报告发布人、科技部科技评估中心主任、中国科技评估与成果管理研究会常务副理事长聂飙介绍，本次发布的报告显示，我国高等院校和科研院所科研人员始终保持高昂的创新创业热情，不断攻坚克难，推动科技成果转化成效屡创新高。

报告显示出当前科技成果转化

有哪些优势与挑战？

根据报告显示，当前，我国科技成果转化呈现三个突出亮点：科技成果转化总体活跃，转化金额和项数不断增长；技术转移机构和人才建设工作不断推进；年度报告制度落地完善，填报单位数量持续攀升。

但另一方面，随着科技成果转化规模和量级的不断提升，一些潜在的挑战也逐渐浮出水面：技术转移和科技型创业人才有待进一步培养；科技金融支持力度有待加强；高质量原始创新有待强化……对此，在聂飙看来，政府、企业和高校院所应发挥各自优势特点，共同推动高等院校与科研院所更好地进行科技成果转化。

聂飙特别关注到了创业群体之于科技成果转化的重要性，许多技术创业，也正是一项技术从实验室走向生产线、市场的过程。

他谈到，可以从政府和科研机构两个方面共同促进创新创业的氛围：政府从创业投资供给、创业投资需求、保障创业投资市场效率和完善创业投资退出等方面全链条进行精准的制度完善，助力科技创新创业迸发出更多活力；高校在人才培养中，应把提高学生的创新创业能力作为学生的核心能力培养，并因地制宜制定出适合本校的创新创业制度，指导各个专业学生发挥专业特色进行创新创业。

总合同金额占全国合同金额1/3

长三角交出成果转化的优秀成绩单

近年来，长三角地区对于科技成果转化工作均给予了高度重视。为了更好地推动科技创新成果的转化与应用，长三角地区各省市围绕科技成果转化在体制机制改革、推动关键产业和科创企业发展、提高金融和社会资本创新支持、提升激发高校院所创新活力等多个方面出台了一系列相关政策。这些政策在促进、规范和助力长三角地区科技成果转化起到了重要作用。

在采访中，聂飙特别提到，“长三角地区聚焦重大战略领域和前沿技术，关键领域重大科技创新成果不断涌现，科技成果转化工作取得了明显进展和成效。”长三角地区高校院所2022年以转让、许可、作价投资和技术开发、咨询、服务6种方式转化科技成果的总合同金额为485.7亿元，约占2022年全国高校院所6种方式转化总合同金额的三分之一；2022年，长三角地区高校院所过亿元转让、许可、作价投资合同15项，过千万元合同154项。

优秀的成果转化成绩单，离不开长期以来的政策支持。仅是在成果转化专业人才队伍梯队建设方面，近期，上海又有了新举措：在2023年东方英才计划领军项目（原上海领军人才）入选者名单中，两位技术经理人榜上有名，据悉，这一举措的目的正是在于增强这个职业的价值认同感，推动技术经理人队伍加快发展壮大，让更多科技成果通过他们的“牵线搭桥”转化为新质生产力。

除了人才项目之外，上海在科技成果转化政策方面，也正不断有诸如《上海市科技成果转化创新改革试点实施方案》等新的重磅政策相继出台，而包括一年一度的《上海科技成果转化白皮书》和近期推出的《上海科技成果转化服务手册》，也为科技成果转化相关实务性操作提供了参考和指引。

“未来，我们期待长三角地区进一步优化科创生态，持续提供高水平科技供给，支撑全国高质量发展。”聂飙说道。

技术经理人公共服务平台上线

大模型助力职业经理人数字化训练

越来越多的技术转移需求，正不断呼唤着更多的专业从事技术转移转化的“科技红娘”为科技和产业之间牵起一根红绳。技术经理人正是这样一批专业从事成果转移转化的专业人员，他们在科技成果转移、转化和产业化过程中，从事成果挖掘、培育、孵化、熟化、评价、推广、交易并提供金融、法律、知识产权等相关服务。

为进一步促进我国技术经理人队伍能力建设，在2024浦江创新论坛上，科技部科技评估中心与中国科技评估与成果管理研究会联合打造的技术经理人公共服务平台也正式上线。

“这是一个集专业培训、水平评价、政策解读、活动展示，公开课程、师资管理、人才供需对接、智能工具赋能以及生态伙伴搭建等功能为一体的综合性、一站式服务平台。”科技部科技评估中心主任/中国科技评估与成果管理研究会常务副理事长聂飙向记者说道，这一平台致力于帮助技术经理人提升专业素养、获得职业认同、实现项目对接，期待能够成为技术经理人成长路上的“专业引领者”和“深度陪跑者”。

据聂飙介绍，该平台有两大核心基础功能：帮助技术经理人实现线上培训考试和水平能力评价，覆盖考、学、监、管全流程智能化闭环服务，改变传统复杂、低效的培训及评审组织方式，解决地域、场地、人力带来的成本限制，实现专业、高效、科学、智能的培训和人员评审管理模式。

此外，平台还开发了许多数智化工具，为技术经理人的工作实践赋能。例如平台开发了技术经理人专业领域的知识问答大模型，能够实时解答技术经理人的各类专业问题，大模型会实时调用以海量政策、论文报告构建的内部数据库，快速处理学习形成问题答案，同时结合外部互联网信息数据爬取分析，形成多渠道、可溯源、全面性的问题答案。

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