作者：张明华（北京信息科技大学商学院讲师）

　　科技成果从实验室走向生产线，看似是成果转化问题，实质上关系科技创新和产业创新能否深度融合。当前，新一轮科技革命和产业变革深入推进，让更多科技成果加快转化为现实生产力，不能只依靠成果形成后的技术转让和供需对接，还需要进一步完善连接科技与产业的机制。

　　近年来，安徽围绕科技成果转化进行了积极探索。中国科学技术大学以4项发明专利及1项专有技术作价入股设立科技成果转化企业——国仪量子，推动量子精密测量与高端科学仪器产业化；合肥工业大学与安徽建工路港联合研发大型船闸工程智能高端装备“造闸机”，相关成果应用于引江济淮等工程；安徽大学科研团队推动新材料成果面向储能、光伏等领域实现转化。这些实践表明，科技成果真正产生经济社会价值，需要进入真实产业环境，在解决实际问题中经历需求识别、协同研发、验证改进和推广应用。

　　国务院办公厅2025年底印发的《关于加快场景培育和开放推动新场景大规模应用的实施意见》，从国家层面对场景培育开放和大规模应用作出系统部署。场景不是科技成果形成之后寻找市场的简单“试验场”，而是连接科研、产业和市场的重要载体。真实场景能够把产业需求转化为创新任务，把分散的科研、企业、数据、人才等资源组织起来，并通过持续应用形成反馈，使科技创新与产业创新由成果“交接”走向互动融合。从安徽实践看，更好发挥场景创新作用，关键是打通科技成果走向产业应用的几个重要关口。

　　以真实场景发现需求，让科技创新更加贴近产业发展

　　推动科技创新和产业创新融合，首先要解决科技供给与产业需求有效衔接的问题。科研人员更多关注技术原理和性能指标，企业则更加关注生产效率、成本收益和市场竞争力。由于所处位置、掌握信息和评价标准不同，一些科技成果难以找到应用，并不一定意味着技术没有价值；一些企业需求无人响应，也不一定意味着缺少相应技术。很多时候，真正的障碍在于产业问题尚未转化为科研人员能够理解和解决的技术问题，科技成果的潜在价值也没有放到具体产业环境中得到识别。

　　场景为这种“翻译”提供了基础。企业只有把产业问题具体化，科研人员才能判断已有技术能否解决、还需要改进哪些环节，企业也才能更准确判断新技术的价值。因此，场景创新首先是一种价值发现机制：既把现实产业问题转化为创新问题，也帮助科研团队在具体用途和产业条件中重新认识已有成果的价值。技术经理人等专业力量可以在其中发挥桥梁作用，促进科研、企业、资本和专业服务资源更有效地衔接。

　　以共同任务组织协同，让创新主体从“成果对接”走向“共同创新”

　　发现需求之后，还要解决不同主体如何围绕同一任务形成有效合作的问题。2025年，安徽在全国首创人工智能重大场景“揭榜挂帅”，立项支持17项，带动全省24个重点领域开放353个场景机会。但场景开放的价值，不能停留在发布需求清单、促成供需见面，更重要的是把“需求发布”进一步转化为围绕真实问题开展的“共同创新”。

　　科技成果产业化往往不是一项技术的简单移植。在先进制造、人工智能、新材料、高端装备等领域，一项成果进入真实产业环境，通常涉及技术改进、工程适配、系统集成、成本控制等多个环节，需要科研团队、应用企业和专业机构持续协同。“造闸机”的研发就是一个典型案例：重大工程提出实际问题，高校提供科研积累，企业提供现场环境和工程经验，不同知识在解决共同问题的过程中实现融合。由此看，场景创新也是一种创新组织机制。创新资源简单聚集并不会自动形成创新，只有围绕真实任务形成稳定协作关系，产业经验才能及时进入研发过程，科研成果也才能更快接受产业实践检验。

　　以应用验证推动迭代，让科技成果从“技术可行”走向“产业可行”

　　协同研发完成后，成果还必须跨过从“做得出来”到“用得起来”的关口。实验室验证更多解决技术在设定条件下能否实现的问题，进入产业应用后，则还要进一步考察能否稳定运行、能否融入生产流程、成本是否合理以及能否真正创造价值。近年来，安徽持续加强概念验证和中试服务能力建设，已建设首批8家省级概念验证中心，累计备案58家省科技成果转化中试基地，为实验室成果走向生产线提供支撑。

　　提高验证效能，不能只看单一技术指标，而要把技术价值与产业价值结合起来。以工业人工智能质量检测为例，识别准确率固然重要，但企业更关心漏检损失、误报成本、检测速度以及部署维护是否经济。只有把技术指标放到生产经营全过程中评价，才能判断一项技术是否真正创造价值。不同阶段也应有不同的验证重点：早期成果重点判断技术原理和潜在应用价值，试用阶段关注可靠性、适配性和使用成本，规模化应用则要考察长期运行效果和跨场景复制能力。

　　因此，场景创新还是一种学习和迭代机制。通过比较不同场景中的应用表现，可以逐步识别可标准化的技术模块、需要调整的参数和成功应用的必要条件，并把经验沉淀为测试方法、实施规范和解决方案。产业由此不再只是科技成果的被动接受者，也成为创新知识的重要来源，应用中产生的新问题又会反过来推动研发改进。

　　以专业化能力支撑转化，把项目经验沉淀为持续创新能力

　　如果每一项科技成果进入产业，都要重新寻找需求、组织合作、摸索验证路径，那么再多成功项目也很难形成稳定高效的创新体系。推动成果转化从“一个个项目”走向“持续创新能力”，关键还在于把场景实践积累沉淀为人才能力、组织能力和制度能力。

　　科技成果转化处在科学技术、工程应用、企业经营、金融资本和市场需求的交叉地带，对复合型人才培养提出了更高要求。近年来，一些高校已成立或探索建设科技商学院等交叉型平台，其意义在于推动科技知识、工程实践与管理、金融、信息分析等知识交叉融合，并将人才培养嵌入真实的科技成果转化和产业创新项目，培养能够跨越科技与产业边界、理解技术价值并组织创新资源的复合型人才。

　　从更大范围看，还应推动场景平台、概念验证中心、中试基地、技术转移机构、科技金融等环节形成更加紧密的协同关系。衡量科技成果转化成效，也不能只看建设多少平台、发布多少需求、签订多少技术合同，更要看能否持续发现高价值需求、有效组织多主体协同、降低成果产业化风险，并把一个项目形成的知识和经验复制到更多企业和产业。只有这样，一个场景才能带动一类技术成熟，一个项目才能形成一套可复制经验，一次成果转化才能进一步积累为区域创新能力。

　　安徽的实践表明，场景创新的价值，不仅在于为科技成果提供应用机会，更在于贯通需求发现、协同研发、验证迭代和能力积累，使科技与产业在解决真实问题的过程中形成持续互动。从“转化一项成果”走向“形成一种能力”，从单个项目突破走向创新生态塑造，需要进一步发挥真实场景的牵引作用，不断完善连接科技与产业的机制和能力，推动创新链和产业链更加紧密衔接，让更多科技成果加快转化为现实生产力，为发展新质生产力、提升国家创新体系整体效能提供有力支撑。