省政协委员，兰州大学管理学院教授 吴建祖

　　人工智能（AI）加速科研范式、产业组织方式与技术扩散路径重塑，科技成果转化呈现“智能检索—快速验证—场景迭代—平台交易”的新特征，对人才能力结构提出系统性新要求。当前我省拥有兰州大学、中科院兰州分院等科研力量，科技成果供给充足，但在“把成果变产品、把技术变产业”的关键环节，懂技术、懂市场、懂规则、懂AI的科技成果转化复合型人才供给不足，已成为制约我省教育科技人才一体化推进的突出短板。一是供给端培养体系碎片化。高校技术转移相关课程分散，缺少面向概念验证、知识产权运营、投融资对接、场景验证的系统训练，导致“会讲转化、不善实操”。二是实践端场景与平台支撑不足。缺少可持续的实训项目池；概念验证、中试熟化与产业应用的连续训练链条不完整，难以在真实项目中形成“识别—验证—孵化—交易”的能力闭环。三是评价激励与职业通道不清晰。成果转化贡献在高校评价中权重偏低；同时，AI应用带来的数据安全、算法合规、知识产权边界等新风险缺少标准化训练，导致转化团队不敢用、不会用AI，抑制了人才进入与留存，削弱了转化质效。为此建议：
　　一、构建“AI+成果转化”复合型人才培养体系，形成可复制的课程与培养标准。一是在重点高校设立“AI时代成果转化”微专业/证书项目，贯通本科—研究生—继续教育，形成“通识+专业+实战”三层课程包；以技术成熟度—概念验证—中试熟化—产业化为主线，模块化设置知识产权与标准、科技金融、产业链与场景、数据治理与模型应用、合规与伦理等课程；推动管理、法学、计算机与工科交叉教学，建设在线精品课程与案例库。二是配套建设“AI转化工具箱”实训环节，训练技术检索与专利地图、需求洞察与用户画像、商业计划书与估值、尽调清单与合规审查等关键技能。鼓励将转化项目贡献纳入毕业（学位）要求，形成能力画像与电子档案，便于企业选才用才。三是引入链主企业、投融资机构、技术转移中心共同开发案例与作业，实行“项目制+导师组（校内导师+产业导师+投融资导师）”培养，推动“有成果的人”向“能转化的人”转变。
　　二、建设省级实训平台与实践基地，用真实项目把能力训练做深做实。一是依托兰州科技大市场及高校转化平台，建设“AI驱动的项目发现与匹配系统”，以知识图谱与大模型辅助完成需求画像、技术检索、可行性初判与专家匹配，形成稳定的实训项目池；同步建设安全可控的数据与模型沙盒，提供脱敏数据、合规提示与审计留痕。二是每年发布“转化实训项目清单”（不少于100项）和“产业需求清单”，常态化开展路演对接与场景开放。三是与专业型概念验证中心、中试基地、产业园区联动，建设“转化实训工作站”，让学生、博士后与青年教师以项目经理或技术经理人助理身份参与原型制备、第三方评估、场景试用与投融资对接；对完成里程碑的项目给予学分认定、实践津贴与转化奖励，鼓励形成专利包、样机包、数据包“三包”成果。
　　三、完善职业体系与制度保障，激励人才长期扎根转化一线。一是制定我省技术经理人能力框架与分级标准，探索“课程学分+实战项目+能力测评”的认证路径；在高校职称评审与绩效分配中提高转化贡献权重，对参与转化的科研人员实行岗位聘任、收益分配与容错机制倾斜，支持设立校内技术经理人岗位序列。二是设立“AI时代成果转化人才计划”，支持校企双向流动与柔性引才；对承接重大转化项目的团队，给予购买服务、揭榜挂帅与后补助支持；对持证技术经理人和科技经纪人给予培训补贴与绩效激励。三是探索转化服务收入与个人绩效联动，形成市场化激励。同步建立数据合规、算法评估、知识产权尽调等操作指引与责任边界，形成“有标准可依、有流程可循、有风险可控”的治理体系。