技术驱动商业，商业反哺科学研究。
大学是原始创新的核心源泉，企业是检验和放大科研成果的舞台。
当“顶尖头脑”遇到“真实工况”时，碰撞出激动人心的火花。新技术的成功转化不是一朝一夕的事情，而是无数次沟通、实验和改进的结果。也为其科学家团队立志让科研成果“扎根”树立了榜样。随着更多高校与企业的合作逐步深入，越来越多的科研开发之花将为产业发展注入新的活力，让智慧的种子在更广阔的土壤中茁壮成长。
2024年12月10日至12月11日，“千变万化，一如既往”2024甲子引力年终盛典在北京中关村国家自主创新示范区展示中心隆重举行。
在“科技成果转化：科技创新如何走出高校”圆桌对话中，天津大学教授、博士生导师、PPIO派鸥云首席科学家、影眼科技联合创始人兼CTO王小飞中国科学院计算技术研究所数字内容合成与伪造检测实验室主任、中科锐健创始人张启轩，深度学习成果转化负责人曹娟西湖大学实验室，西湖新晨CEO陈星、青智资本创始合伙人张宇主持，中国科学院大学金融校友会副秘书长、AI理事郭晓乐组委会分享了他们对科技成果从学术到产业转化的见解和经验。
郭晓乐多年来一直从事科技行业的投资、创新孵化和产学研合作。他强调科技成果转化的重要性，特别关注电子信息、人工智能等硬技术领域。他提出：“校友会希望促进中科院大学系统内人工智能领域产、学、研、资等各行业校友的交流与合作，并与其他优秀兄弟院校和院校开展合作。研究机构、联盟协会等平台。更多的互动和协作。”
汪小飞表示，从学术界到企业界的转变，必然伴随着心态和策略的根本转变。他分享了自己在天津大学和云公司双重角色的经历，认为科研人员面对产业转型需要调整预期和策略，从追求学术完美转向符合市场实际的产品开发需要。他更加注重务实的重要性，提出了将科研成果转化为具有市场竞争力的产品和服务的策略：“我们的团队将学术研究转化为市场认可的产品。这不仅仅是技术的应用，更是战略思维的转变。”
张启轩分享了他将图形研究转化为3D生成大型模型的经验。他特别提到，这种转变不仅涉及技术的应用，还包括对市场趋势的敏感把握和学术成果的市场化。 “现在我们处于国际3D生成领域的最前沿，而且我们刚刚获得了最佳论文提名。”
曹娟从科研转向创业，创立了中科锐健，专注于大模型生成内容的真实性检测。她的工作解决了数字内容验证的现实需求。 “我们现在有一个基于云的防伪认证模型，已经被使用了超过600亿次。它应该是国内唯一经过大规模验证的防伪认证系统。”
星辰强调科研与创业的联系，尤其是在AI心理学和AI陪伴领域。她指出，在将科研成果转化为具体应用时，要密切关注市场需求和用户体验，确保科技产品能够解决实际问题并获得市场的广泛接受。 “我们主要专注于AI心理和AI陪伴，12月21日，我们和金科汤姆猫联合打造的汤姆猫家庭情感陪伴机器人将正式发布。”
张宇从孵化和投资的角度提出，科技成果的转化需要更多的创新思维和跨学科合作。随着人工智能技术的发展，未来的创业环境要求创业者既要有高质量的科研成果，又要有深入的市场理解。 “我们希望让产业生态变得更好，为有志于在人工智能领域创业的企业提供更好的支持。”
以下为本次圆桌交流实录，由《甲子光年》编译编辑：
郭晓乐（主持人）：非常荣幸受邀与大家讨论一个有趣且重要的话题：“科技成果如何在校外转化”。不仅在大学和校园之外，今天的科研院所代表也是重要的科技成果中心。我先自我介绍一下。我们专委会希望与中科院的本科生以及整个中科院系统的AI从业者、投资人、研发、科研团队，以及与清北等中国以外的优秀大学进行互动和交流科学院。 、科研院所以及具有产业资源联系的相关企业、协会。我现在工作的电子城高科创新E+属于北京电控。整个集团布局于电子信息产业，涵盖从上游芯片半导体到中层算力中心及下游应用。我负责的部分工作涉及到与创新孵化相关的产业资本和产学研合作，我和大家也有很多合作联系。
我也请各位来宾简单介绍一下自己。今天的嘉宾大部分都是科学家和企业家，还有一些是投资者。
汪小菲：我是来自天津大学的汪小菲。我在学校主要从事科学研究，是一名教授。我们拥有一支由40余名研究生和教师组成的科研团队，专注于计算基础设施的调度优化。每年我们都会产生许多专利和知识产权。近年来，我作为首席科学家全力支持了一家名为“云”的创业公司，专注于分布式算力调度的优化加速，提供大模型推理加速、GPU资源和模型服务的支持。
张启轩：我是来自英牧科技和上海科技大学的张启轩，现在还在上海科技大学学习。英模科技是一家专注于生成大型3D模型的公司。我们的实验室一直在图形领域进行研究和技术开发，包括产品化。 Eye已有四年历史，在3D生成领域处于世界前列。它最近在计算机图形峰会上被提名为最佳论文。
曹娟：我是中国科学院计算技术研究所数字内容合成与伪造检测实验室主任，中科锐健创始人。我们专注于检测和验证大型模型生成的文本、图像、视频和音频。您是否曾问过一篇文章或图像是否是由大型模型生成的？这正是我们想要解决的问题。
我们的云识别模型已被调用超过600亿次，是国内唯一的大规模验证防伪系统。我们还有终端识别专家，新发布的荣耀Magic 7和小米O15手机上都预装了我们的防伪识别功能。用户在使用这些设备观看直播视频或短视频时，可以直接检测对方是真人还是AI数字人。如果您对我们的技术感兴趣，欢迎您在微信小程序上搜索“锐健AI”，可以帮助您实时鉴别真伪。
星辰：我是西湖新辰的星辰，也是西湖大学深度学习实验室成果转化的负责人。我的搭档是公司创始人、实验室负责人兰振中教授。基于兰教授的学术和技术突破，我们将这些成果应用于实际场景。公司目前拥有两个自主研发的大模型，包括西湖大模型和端到端的“新晨Lingo”语音大模型。我们主要关注AI心理学和AI陪伴领域。本月底，我们将推出一款陪伴机器人——汤姆猫家庭情感陪伴机器人。软件方面，我们的“聊会小天”已经上线三年多了。注重情感感知和长期对话，善于理解词语的含义。
张宇：我是青智资本的张宇。清智资本是在清华大学智能产业研究院（AIR）支持下设立的早期风险投资基金。研究院开展面向第四次工业革命的人工智能研究与应用。大多数教授和研究人员来自工业界。青智资本的主要工作是产业孵化和投资。我们还成立了青智孵化器，支持研究院科研成果转化，也支持各界人工智能领域的创业项目。我们希望通过孵化、投资、优化产业生态等方式赋能初创企业，提供空间、算力、专家指导、创投基金、产业资源等全方位支持。
郭晓乐：五位嘉宾都有共同点和侧重点。下面我们就更有针对性地谈谈以下问题。首先，曹娟主任和星辰主任都是高校、科研院所科技成果转化相关的负责人和教师。同时，他们还担任孵化企业的重要负责人。您认为科研人员和企业家这两种角色有何异同？
曹娟：我认为科研人员和企业家是不同的。首先，他们看问题的角度不同。作为科学研究人员，当我们看到问题时，我们往往会关注哪些地方还不够好，需要改进。如果达不到99%，我们就觉得还不够。但作为一名企业家，我变得乐观，将所有问题视为机遇。如果别人给我的建议十分之九是不可行但有一个有价值的，我会很兴奋，觉得可以配合。
第二种心态则不同。作为实验室主任，我管理着一个一到两百人的团队。我出去就是专家，我的科学研究就是评判别人的项目。我的态度是比较傲慢的。但创业后，我需要经常向别人推荐我们的产品。同时，我也要接受别人的质疑和轻蔑，慢慢地让人们认可你。这个过程是非常痛苦的。从学术界到一线产品，需要一个很大的转变。我一直在做心理建设。我觉得每一个创业者都是非常了不起的。他们经历过无数次绝望的时刻。
星辰：我非常同意曹老师分享的两点。我再简单介绍一下我的另一段经历。在来西湖新辰之前，我是湖滨大学的创始团队成员之一，认识了很多企业家和创业者。到了西湖新辰后，我认识了一大批科研人员。我认为需要对其进行定义。这里的科研人员是指纯粹的科研人员，这里的企业家是指纯粹的企业家，而不是从科研转型的企业家。首先，他们的目标不同。科学研究的目的是科学研究，企业家的目的是市场需求。这是一个根本的区别。
同时，能力和实现方式也不同。科学研究是为了磨练能力，而创业则需要更多的横向能力，因为你光有单一能力是不够优秀的。无论你的技术有多强，都需要转化为产品、销售、从事流量、服务、售后、公共服务。相比之下，科研工作有一定的幸福感，因为创业者需要面对更严酷的社会环境，要求更多的承载能力。两人的相似之处在于，都想证明自己是对的，都坚持这个方向。我的观点很特别。我之前和之前的经历，让我充分看到了这两类人的特点，也认同了这个观点。
郭小乐：谢谢邢先生。你的分享让我想起了两年前我在公众号上对科技差异的分析。科学家们希望能够概括、总结复杂表征中的规则，比如牛顿定律，甚至统一跨领域的理论。技术是用科学规则推演出来的，并应用于多种场景，产生了很多好的场景。这是两种不同的模型，涉及不同的思维方式。
和王老师、启轩老师讨论看似相似却又不同的问题，因为他们都是初创公司的首席科学家和CTO。与科研院所的科学家相比，这两类人有何异同？
汪小菲：这个问题我想了很久。正如我的前辈们所说，学校科研院所教授的使命就是把钱变成纸，把国家资金、企业资金变成论文、专利、知识产权、无形资产。这是无数次深入研究解决问题的结果。企业和科学家CTO走的是相反的方向，把纸变成钱，创造价值，包括经济价值、社会价值等。
经过这三年的深入创业过程，我意识到要形成一个闭环是非常困难的。尤其是作为企业科学家参与闭环，是一次特别宝贵的经历。它不仅创造技术，还涉及了解它如何成为产品、系统和销售系统。最后还有运维、客服、团队管理。整个闭环会对技术负责，反向验证技术是否有效。
因此，首席科学家的身份是比较全面的。他必须把钱变成纸，然后再把纸变成钱。
张启轩：王老师的描述非常形象。尤其是当我创业的时候，我还是个学生。在科研过程中，我对学术成果感到敬畏，需要一个去神圣化的过程。
所以创业的头几年，我特别关注发表了多少篇论文，有多少是CCFA类型的。然而，当你的业务发展到一定阶段时，你会发现很多科研成果无法产生良好的产品市场契合度，也无法找到愿意付费的客户。因为科学研究更多的是探索技术的上限，如果我有十个测试用例，我想知道它们能达到什么最佳性能。
但当你开始构建产品和业务时，你正在探索技术的下限。这十种情况，即使在最坏的情况下，又能满足多少客户的需求。创业到第二年、第三年左右，我们几乎不再关注期限，而是在每年年底总结当年开发的新技术来解决客户需求。我们非常重视技术能否得到有效的实现和落地。如果不这样做，当经济环境不好时，公司很容易解散。这也是创业公司自我调整的过程。
郭晓乐：下一个问题是问张宇先生。作为目前专注于科技领域尤其是AI领域的投资人和孵化器，您主要关注哪些领域？您倾向于支持哪些具有哪些品质的企业家？
张宇：今天下午给大学院系做了第一场座谈会，看到了大家对学术创业的关注。这让我想起了中国创业发展的一个里程碑事件，就是1998年清华大学举办的首届中国创业大赛。也许大多数人都没有关注到，但它在当时引起了巨大的轰动，并迅速激励了大学生学生创业热情高涨。此前，我们通常把创业称为“出海”。当时的“出国”主要是指从事服务或商业活动。 1998年清华大学举办首届创业大赛后，引起社会各界和政府的关注。中央科技部门领导提出将创业元素融入挑战杯大赛。由此，挑战杯创业大赛和清华大学三创创业大赛应运而生。
起初，大学生创业主要是学生的小发明创造。不过，学生们的思维比较活跃，他们很快意识到产学研融合是一个很好的创业方向。创业项目走出实验室转向转型。当然，这股热潮也遇到了一些困难，因为大学的科研成果很难与市场需求直接结合。在一些国家，高级别项目往往是大型项目。这些项目虽然科研领先，但并不适合直接创业。
随后，很多创业活动开始以市场需求为导向，注重业务需求和模式创新，并不一定追求技术领先。许多草根企业家通过创业成为精英、富人。当谈到人工智能的创业浪潮时，情况又有所不同。如今大学再次成为创业团队和创业项目的重要来源。
为什么会发生这种情况？一个重要原因是，过去创业主要以市场需求为导向，现在则以技术与市场结合为导向。就像大模型的兴起一样，有市场需求，但出发点是科学发现，是从科学发现到市场需求的一步。到目前为止，虽然公众对大模型的研制仍存在一些争议，但他们也承认，这标志着科学研究向产业转化的进展。
其次，国家多年来在大学积累的巨额科研经费如今已初见成效。大型模型的开发需要大量的算力，但短期内很难获得回报，超出了普通创业者的能力。因此，学术科研机构成为支持此类科技创业的理想平台。因此，在这波AI浪潮中，大学院系重新崛起，并且发展得很好。大多数大学都有自己的科研成果转化部门，许多大学也有自己的风险投资。这就是大学各院系现在重新回到前沿的原因。
从风险投资的角度来看，我们对创业者的要求更高。创业需要比以前更高的品质和条件，否则很难成功。现在的企业家，各方面都必须非常强。除了技术壁垒外，还必须具备优秀的资源协调能力和团队组织能力。他们必须能够优化配置有限的资源，促进企业的快速发展。这些都是我们看重的方面。 。
郭晓乐：我从一个投资人的角度谈了我对当前科技成果转化的观察和经历，以及对相关企业家素质的担忧。我也想和下面几位嘉宾讨论一下。我们都知道，科技成果转化是本次圆桌会议的主题。国家越来越重视科技成果转化。早在2000年代初，相关管理措施就已到位。然而，近二十年来，这些政策不断迭代更新。显然，国家越来越希望科研能够有目的地、有组织地与产业结合，缩短两者之间的距离。
今天的另外四位嘉宾也代表了不同高校科技成果转化的经验。您认为各自高校在科技成果转化过程中，有哪些卡痛点或值得分享的经验吗？
星辰：从我们的实践经验来看，我对张先生刚才说的这句话很有感受。尤其是在这波技术主导的模型开发浪潮中，我们发现现在的讨论更多地转向应用层面，包括模型是否可以做得更小以及如何提高输出的成本效益。
事实上，持续的业务运营必须基于可行的商业模式。正如张总所说，创业本质上是一种交易。这些交易必须是可行的，并由市场需求和支付意愿驱动。我们最初的重点可能是科研和技术，但最终我们必须面对市场需求的问题。从我的角度来看，我可能会考虑如何提前识别这些需求，以确保我们的基础基地能够继续运转。我们也在寻找包括硬件在内的实施场景，以及更有效的市场沟通方式，以提高用户的认知度和支持度。
郭晓乐：确实，西湖大学作为国家新高等教育模式和机制的先行者，也是最早拥有自己的创业投资基金的大学之一。
曹娟：我认为创业最大的挑战是自身边界的拓展。企业的界限通常取决于创始人的个人界限。创业四年是我个人成长最快的时期。比如，我原本对法律知之甚少，但从第一次融资开始，我就必须详细了解每一个法律条款，这让我深深地意识到了法律的重要性。市场拓展也是一个很大的挑战。我本来只愿意和我认识的人打交道，但在创业的过程中，我要和各种各样的人打交道。这个过程是痛苦且充满挑战的。我学会了坚持自己的原则，同时也学会了妥协和适应。比如，我引入市场合作伙伴来处理我无法处理的市场问题，保证团队的整体发展。我认为，这种对个人能力界限的不断挑战是企业和个人成长中最大的挑战。
张启轩：当我第一次进入会场时，我感觉自己回到了三年前，当时我还是一名大三学生，在这里参加Demo Day。许多企业家还是大学生。但最近，创业者似乎更多的是著名教授或海归学者，而本地本科生创业者却越来越少。这可能是因为人工智能的底层模型需要深厚的学术积累。
但在应用创新方面，许多优秀的本科生和研究生完全有能力承担重要的责任。最近，一名17岁的高中生用人工智能开发了他的第一个产品，并以100万美元的价格出售。这说明AI时代为年轻人提供了巨大的机会。我们的挑战是如何识别这些年轻企业家并提供正确的指导和支持，不仅仅是投资，还有像今天这样的活动。
王小飞：在鼓励教授、博士生创业方面，我认为天津大学采取了一系列有效的机制。作为知名工科大学，我们擅长解决国家重大工程问题。为推动新工科学科发展，与人工智能、大数据等领域相结合，我们推出了创业学院、创业导师制度、专门针对创业学生的赛道以及落实国家知识产权政策等。我们还有学校经费等财政支持。比如海棠基金排名就靠前。这些举措极大地激励了教授们前进的动力。
希望更多的投资机构能够来学校给教授们介绍创业机会和方法。同时，如果我们的教授、博士生在创业过程中能够匹配到合适的商业伙伴，比如COO、CFO等，将有助于他们在商业化的道路上走得更远。
郭晓乐：今天在座的很多人都在创业或者有创业计划。我想我们可以更详细地讨论一下。各位嘉宾在人工智能领域都有丰富的经验和成就。我们希望听到您在产品市场化和商业化方面的独特见解和策略。尤其是张宇先生，您在人工智能投资领域有着深刻的见解。请分享。
张宇：这个话题放在一年前讨论还为时过早，但今天是时候了。我们看到人工智能，特别是生成式人工智能，已经发展到接近效益成本平衡，并且正在变得实用。
从技术可用性和成本承受能力来看，人工智能发展已经到了关键时刻。我们当然希望视频生成能够更长、更一致、更可控、剪辑更丰富。但总体来说还是比较接近实用的。从现在开始，我们认为AI开始赋能千行百业，所以我们从投资的角度也做了一些调整。两年前，我们主要关注基础模型和大模型算法框架。到去年，我们已经投资了很多行业模型，从视觉到蛋白质生产再到工业模型等等，认为模型应该与工业结合。
今年我们特别关注AI Agent和行业应用，即模型要真正服务于需求、服务于用户、服务于价值输出。我们看到模型的能力越来越强，生成AI的能力越来越强，应用越来越重要。我们自己的判断是，未来1-2年行业模式和代理商将会爆发。我们非常关注这个领域的发展动态，正在跟踪很多储备项目。与以往不同的是，我们不仅看科研成果，更看它是否与产业结合更加紧密，是否能够更好地理解市场需求。
另外，每个时代都有自己的超级应用。无论是阿里巴巴、腾讯还是现在的大模式六小虎，我们认为下一代AI领先企业一定是基于超级应用，或者是优势互补，所以我们特别注重未来的研究和挖掘超级应用程序。另外补充一点，我们基金重点投资优秀的人工智能创新项目，但不限于清华大学的项目。我们希望多元化发展，与各界共同打造开放的创新创业生态系统。
星辰：我们现在特别注重产品的适销性。三年来，我们积累了庞大的C端用户群体。通过企业微信和社区，我们与他们合作构建和研究他们的需求。我们更喜欢将产品定义放在更广阔的市场中，返回用户需求的本质，并努力与更多用户建立对话。此外，我们在许多方面都增强了我们的能力，例如了解供应链，导致团队访问现场等工厂等，以充分理解每个链接。
我们努力全面增强我们的市场，供应链，宣传和后续服务能力。这些是过去一年的重要经历，这也使我们对产品的未来市场表现保持乐观，并更加关注为每个人提供具有情感价值的连续AI心理伴侣。
CAO Juan：我认为将来使用大型型号的任何地方都需要伪造检测，因此我们有三个产品线。首先是G侧监督。我们已经启动了各种AIGC监督工具，包括收集证据，身份验证，可追溯性系统和标准化的特殊设备，以保护国家安全；其次，到B侧提供行业服务，例如帮助大学教师确定是否生成学生作业，编辑检查是否生成了学者提交的论文，并为数字版权交易提供识别服务。
最后，我相信将来每个人都需要每天伪造的服务，就像打开微信一样自然。用户可能无法看到，但是无处不在，每个人的手机，PC和各种应用程序都配备了假冒检测功能。我们希望最终被伪造会无处不在。
Zhang ：我们主要制造3D相关的工具。该产品已在线已有五个多月。从当前的收入结构，B侧和C侧的分数一半来看。
大多数B边客户都使用我们的C端产品转换。我们要做的是3D，这不是消费级内容。许多公司的员工最初与这些产品作为C侧用户接触，然后在公司内部推广，最终形成B端转换。这是我们目前的主要收入来源。另一个有趣的统计数据是，我们80％的收入来自海外，将AI直接集成到生产过程中更为普遍，人们愿意尝试一些似乎不太成熟但可以提高关键步骤效率的技术。最后的重要一点是我们的产品是从第一天开始支付的。在AI产品中，我们更喜欢选择用户中等使用但愿意支付的产品。
王小菲：如果年轻人想在人工智能领域开展业务，该怎么办？简而言之，有四个点。
首先，心态或视觉非常重要。来到这里的目的是赚钱，那些认为自己可以成为百万富翁的人不适合创业。我强烈同意以前的创始人的观点，即您必须有自己的愿景或梦想，这将激发您勇敢地尝试。例如，我们派欧扬（Ouyun）收集全球计算能力，以服务全人类，并派遣来自中国和世界各地的计算能力，以服务大型模型。顺便说一句，我们刚刚与 签署了联合战略协议。有了远见，无论您是学者，学生，企业家，企业家，还是您的业务失败，这种愿景都将永远持续下去。
其次，采取行动。今天开始采取行动还为时不晚。您需要出去看看，交谈，观察，甚至实际上为自己做事。如果您自己不能携带它，请跟随其他人。
第三，团队非常重要。当今成功的企业家精神需要一个专业，系统的团队，这是一场艰苦的战斗。我们在的创始团队包括以前成功的企业家以及高级CTO和CFO，他们在该行业中拥有自己的专业知识。我还参加了科学家，写了创新的算法。
第四，心态的改变也很重要。如果您不能这样做，甚至不要考虑离开学校或研究机构。您需要具有服务心态，以服务于客户，团队和行业的情况良好。就像那些销售铲子的人一样，在行业的开发过程中创造服务价值。大型模型的计算基础架构和分布和有效的部署我们提供了降低成本并提高效率的同时确保服务质量。
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