长安汇通、秦创投领导一行赴远诺考察调研，达成战略合作共识

近日，长安汇通党委书记、董事长陶峰，秦创投副总经理薛晓芹一行赴远诺考察调研。远诺总经理王海栋、首席运营官程凡、副总经理王琦、嘉思特总经理刘长春热情接待，陪同参观成果展示区，并进行座谈。双方围绕战略合作深入交流，在科创资本赋能早期项目、共建科技成果转化生态达成高度共识。本次座谈是探索陕西省秦创原创新驱动平台建设部署的重要实践，推动“政府有为” 与 “市场有效” 深度结合，助力完善区域科技成果转化全链条服务、培育技术经理人队伍市场化、加速前沿科技产业化。双方达成共识，将聚焦省内种子期、天使期未来产业、硬科技、成果转化类项目，推动优质项目落地。同时携手构建闭环式科技服务生态，打造“科创项目推荐、产学研协同、科创活动联办、专业能力培训、全国服务网络联动、品牌传播” 六大服务矩阵，培育专业化技术经理人队伍，实现跨区域科创要素互通，提升区域科技成果转化与项目产业化效率。秦创原将进一步开放产业、资本、政策等核心资源，支持远诺科创业务；远诺将发挥技术转移领军企业优势，开放高校院所、科研平台、技术经理人网络资源，以AI转化宝平台为支撑，提供优质项目源与孵化加速服务。双方将建立常态化协同机制，推动资本与生态融合，发现培育早期优质项目，形成资本接力，加强优质早期项目在产业场景中的路演与融合机制，加速科技成果从实验室走向产业市场。

陕西技术经理人建设迎来“双引擎”

   从3月27日召开的陕西省技术经理人队伍建设工作推进会上获悉：陕西启动技术经理人能力提升计划，推动技术经理人队伍专业化、职业化、规范化发展，加速科技成果转移转化。陕西省科技资源统筹中心相关负责人介绍，技术经理人能力提升计划包括“百人千企计划”和“托举计划”。“百人千企计划”旨在充分发挥技术经理人的力量与资源优势，助力企业精准梳理技术需求，提升其在技术需求挖掘与成果转化服务方面的实战能力。“百人千企计划”通过实训和企业技术需求实战培养相结合的方式，提升技术经理人主动挖掘深层技术需求、精准翻译技术语言、推动靶向研发落地的技能，确保技术方案精准匹配业务目标，推动创新成果快速转化。2026年，“百人千企计划”将在全省各市开展活动，培训100名以上技术经理人，服务500家以上企业，挖掘500项以上技术需求，促进产学研深度合作。“托举计划”致力于以实战为核心，为技术经理人提供深度参与前沿科技项目产业化的实战平台，通过项目孵化和需求对接的方式，培养一支专业、高效、复合型的技术经理人队伍。该计划鼓励技术经理人组成服务团队，以“服务换股权”的形式直接介入具体项目的商业化进程，并推动科技企业成长。据了解，首期“托举计划”已汇聚84名参与者，其中核心技术经理人35名，累计组织对接会议70余次，深度跟进科技成果21项，对接企业技术需求13项，成功推动了多个项目公司化落地。

盈利困局如何破？——技术转移机构商业模式的重构路径

01引言：繁荣表象下的“盈利之困”2026年2月，国家统计局发布《2025年国民经济和社会发展统计公报》，全年共签订技术合同104万项，技术合同成交金额75734亿元，比上年增长10.8%。这一数字背后，是技术转移体系的快速扩张。截至2024年底，国家级技术转移区域中心已覆盖全国12个地区，国家认定的重点技术转移机构达420家，高校院所累计建设技术转移相关机构2364个¹。若将市场化机构、企业内设技术转移中心以及新型研发机构、孵化器的相关功能模块纳入统计，全国从事技术转移服务的机构数量已超过5000家。然而，机构数量的扩张并未带来盈利能力的同步提升。据统计，我国超过60%的技术转移机构年营收不足500万元，多数机构依赖政府补贴，自主造血能力薄弱²。盈利能力不足导致行业薪资水平较低，难以集聚高层次人才，高价值业务拓展受限，形成“低能力—低收入—低投入”的恶性循环。这一困境的根源，在于技术转移机构商业模式的结构性缺失。早期技转机构多作为高校、科研院所的内设部门，核心职能是完成转化指标、服务科研人员，而非独立核算、自负盈亏的市场主体。近年来涌现的市场化机构，其设立初衷亦侧重于填补行业“服务空白”，业务开展高度依赖政府关系，对盈利模式缺乏系统思考。这种“重建设轻运营、重服务轻盈利”的发展路径，导致多数机构始终未能搭建起可持续的市场化收入结构。当前，技术转移机构的转型升级已非“做不做”的选择题，而是“如何做”的必答题。技术转移机构必须从“政策驱动”向“市场驱动”转型，通过商业模式重构与能力体系升级，实现价值逻辑的根本转变。这一转型方向与“十五五”时期科技创新与产业创新深度融合的战略要求高度契合，能否在这一窗口期完成结构性突围，将决定技术转移机构在未来创新生态中的位势与前景。02行业主流商业模式拆解与核心痛点诊断技术转移机构的商业模式，本质是价值创造与价值获取的匹配方式。基于收入来源，可将现有主流模式划分为四大类，每类模式对应不同的价值定位与盈利逻辑，其生存状态也存在显著差异。01政府服务型：市场化能力先天不足政府依赖型模式是当前技术转移机构最为普遍的生存形态，核心是以财政补贴、项目经费、政府购买服务作为收入来源。该模式的形成源于早期技术转移机构多为高校、科研院所内设部门或政府公益平台，运营经费纳入财政或单位统筹。近年来新设机构虽多采用企业化形式，但仍依赖政府购买服务与专项扶持。该模式下，技术转移机构的功能实质是“政策执行工具”而非“价值创造主体”，长期依赖政府关系与资源输入，直接导致机构缺乏市场化业务拓展的动力和能力。更深层的问题在于，此类机构形成了与政策需求高度绑定的能力结构：擅长项目申报、熟悉政府话语体系，但产业趋势研判、市场需求洞察、服务产品打磨等市场化能力普遍薄弱。一旦区域财政收支变化或政策导向调整，机构运营将面临较大压力。02交易佣金型：低附加值的内卷化竞争交易佣金型模式以技术转让、技术许可的撮合佣金，以及技术评估、专利代理等基础服务费为主要收入来源。这一模式在理论上具有市场化特征，但在实践中面临多重结构性障碍。当前，国内技术转移佣金比例通常为交易金额的3%—6%，显著低于国际成熟市场水平。与此同时，企业之间转让获许可依然是专利获取的主要来源，高校和科研单位专利供给的比例均不足10%，进一步压缩此类技术转移机构业务拓展空间³。该模式的问题在于，技术交易的低频性、非标性和长周期性，导致佣金收入的极度不稳定。机构需持续投入人力进行需求挖掘、方案设计、谈判斡旋等工作，而最终成交率可能不足10%。而评估、代理等基础服务准入门槛低、同质化严重，价格战成为核心竞争手段，盈利空间被持续压缩至盈亏平衡线附近，易陷入“劳动密集但利润微薄”的内卷困境。03股权投资型：高回报与高门槛并存股权投资型模式以科技成果作价入股、投资孵化、股权退出收益为核心盈利来源，该模式一旦投资成功，股权退出的收益可能远超传统服务佣金，实现从“劳动收入”向“资本收入”的跃升。然而，技术转移机构复制这一模式面临多重障碍。一是监管约束。高校院所下设的技术转移机构作为国有资产运营主体，在股权投资决策、国有股权管理、收益分配等方面受到严格监管，容错空间有限。二是能力短板。股权投资需要专业的项目判断能力、投后管理能力和退出操作能力，多数技术转移机构缺乏相关人才和经验积累。三是周期错配。科技成果转化周期长（通常5—10年），而机构面临年度考核和即时运营压力，难以承受长期资金占用和收益延迟。04综合服务型：高投入与长周期的现实考验综合服务型模式试图突破单一收入来源的局限，将技术转移全链条服务打包为可定价的产品组合，并积极探索知识产权金融工具的创新应用。这一模式代表了行业升级的方向，但目前仍处于探索阶段，成熟案例稀缺。该模式的核心挑战在于能力构建的高投入和长周期。概念验证和中试环节需要大量的设备投入、人员配置和运营资金，而成功率却难以保证。机构需要在“广覆盖”与“深运营”之间艰难平衡，覆盖项目过多则资源分散、服务质量下降，聚焦少数项目则风险集中、收入波动加剧。03盈利困境的根源剖析尽管国家持续出台政策扶持行业发展，但真正实现市场化可持续盈利的机构寥寥无几。其本质并非行业缺乏需求，而是全链条多维度的系统性错配，从根源上制约了盈利模式的搭建与落地。01市场端：支付意愿与支付能力的结构性错配企业作为技术转移的需求方和付费主体，其支付意愿和能力直接决定了技术转移机构的市场空间和盈利潜力。中小企业技术需求最真实但支付能力极弱，利润空间薄、现金流紧张，对“看不见摸不着”的技术服务持谨慎态度，更倾向于将资金用于设备购置等“看得见”的投入。大型企业虽有支付能力，但自建研发体系的路径依赖、技术安全性考量及内部KPI对“自主知识产权”的偏好，使其外部技术采购意愿普遍偏低。需求端“想要的买不起，买得起的不要”，直接压缩外部技术服务的市场空间。02供给端：非标属性与转化周期的天然约束技术转移的核心标的是“非标化的知识资产”，每一项技术的成熟度、应用场景、适配企业均存在差异，导致服务流程无法标准化，只能提供定制化服务。这种非标属性带来的直接结果是“高成本、长周期”，机构需长期投入进行方案设计与跟踪服务，但多数机构的资金储备与抗风险能力，根本无法覆盖长周期的投入与失败风险。03机构端：能力不足与低附加值的恶性循环技术转移是一项高度专业化的工作，需要技术评估、市场分析、法律咨询、商业模式设计等复合能力，但同等背景人员在投资机构、咨询公司等领域的薪酬远高于技术转移机构，导致高水平复合型人才持续流失，团队结构以行政人员和初级技术人员为主，难以承接高附加值业务。人才短板使得绝大多数机构只能提供信息推送、政策申报等低附加值的基础服务，同质化严重且可替代性极强。随着AI技术发展，传统机构的信息与资源优势正迅速消解，而低附加值服务必然带来弱定价能力，最终陷入“低能力—低收入—低投入”的恶性循环。04评价端：短期考核与长期价值的根本冲突现行政策对技术转移机构的考核导向存在偏差，政府倾向于以“签约数、交易额”等短期指标衡量机构绩效，对早期项目培育、长期价值创造、产业实际贡献等质量指标关注严重不足，导致部分机构追求“短平快”的项目对接，而非深耕早期高风险的种子项目。更为深层的问题在于，现有考核体系缺乏对“转化成功率”“产业贡献度”等长期效果指标的跟踪评价。技术交易签约后是否真正实现了产业化应用、是否形成了销售收入、就业创造和税收贡献，这些衡量技术转移成效的关键标准，现有考核体系难以覆盖和量化。04破局之道：从能力提升到模式重构01范式升级：构建“技术运营”而非“技术中介”新定位“技术运营”相较于“技术中介”，其核心特征在于深度介入技术转化的全过程，通过专业服务提升转化成功率、加速产业化进程，并依据贡献度分享增值收益。一是主动获取和培育技术资产。通过大数据平台主动扫描、筛选、获取有转化潜力的技术成果，通过专利布局、概念验证等服务提升资产价值。二是深度介入转化过程。不仅是撮合交易，而是参与技术熟化、商业模式设计、团队组建、融资对接、产业资源导入等全链条环节。三是持续聚焦长期价值。不仅获取一次性佣金，而是通过股权、期权、收益分成、知识产权运营等多种方式，分享技术增值的长期收益。02结构优化：建立“技术+资本+服务”复合盈利结构针对传统模式收入单一的问题，机构需构建“基础服务+增值服务+长期股权”的多元收入结构，平衡短期现金流与长期收益。基础服务层面，以产权代理、项目申报、技术评估、信息分析服务为核心，为技转机构提供稳定的现金流。增值服务层面，以中试熟化、概念验证、管理咨询、资本对接等定制化服务为核心，为技转机构创造可观的中期收益。长期股权层面，通过技术作价入股或联合孵化的方式，获取股权退出收益，这类收益的特点是“周期长、潜力大”，为机构带来长期的高回报。03能力筑基：补齐“商业+资本+AI”三大核心能力向“技术运营”转型的关键，是核心专业能力的系统性升级。一是技术商业化能力。重点引进具备产业背景的复合型人才，搭建技术成熟度评估、应用场景挖掘、产业化路径规划的全流程能力，实现技术特性与产业需求的精准匹配。二是资本运作能力。引入专业金融人才，补齐知识产权金融工具应用、早期项目投资研判、资本市场对接与退出操作的能力短板，以金融工具赋能技术转化，打开长期收益空间。三是AI赋能能力。搭建数字化服务平台，运用大数据、人工智能技术实现技术需求与成果的智能匹配，建立转化全流程的数字化管理体系，以数字化手段降低服务成本、提升运营效率。04机制护航：完善激励相容与容错纠错的制度配套体系系统性转型需要完善的制度机制作为支撑。一是建立激励相容的收益分配机制。探索技术经理人跟投、期权等长期激励方式，将个人收益与项目长期价值创造深度绑定，破解人才流失的核心难题。二是优化考核评价体系。提高“转化成功率”“产业贡献度”等质量指标的权重，建立3—5年甚至更长的考核周期。三是健全容错纠错机制。设定合理的早期项目投资容错率，完善尽职免责制度，为机构深耕早期硬科技项目、探索创新模式提供制度空间。05结语：回归商业本质，坚守长期主义技术转移机构盈利困境的本质，是价值定位与能力结构的系统性偏差。传统模式下的关系依赖、中介定位下的低附加值陷阱、短期考核下的行为扭曲、分配机制下的人才流失，共同构成了制约行业发展的结构性枷锁。破解这一困局，绝非单点的修补，而是回归“价值创造决定价值获取”的商业本质，完成商业模式重构与能力体系升级的系统性变革。这一转型绝非一蹴而就，需要政策环境的持续优化、机构自身的主动变革、行业生态的协同演进。值得关注的是，部分先行机构已开始探索上述破局路径。西安远诺技术转移有限公司成立十年来，已构建“技术转移+知识产权+前沿科投”三位一体的全链条服务体系，深度服务高校90余所、科研团队超3000个，技术转移累计成交额超10亿元。2025年，远诺旗下公司获批私募基金管理人资格，并推出西北首个AI驱动的科技成果转化平台“转化宝”，形成了“数据+平台+队伍+基金”的核心能力架构。这一实践印证了本文的核心判断：技术转移机构可以通过商业模式重构与能力体系升级，实现从“政策驱动”向“市场驱动”的成功转型。展望未来，技术转移行业必将经历深刻分化与重塑，唯有坚守长期主义，具备核心能力、创新商业模式、深度嵌入产业的头部机构，才能成长为创新生态的核心枢纽，实现从生存焦虑到价值自信的跃迁。¹数据来源：工信部火炬中心《充分发挥火炬体系作用加快推动科技创新和产业创新深度融合》²数据来源：科技日报《加快提升技术转移机构科技成果转化服务能力》³数据来源：国家知识产权局《2024年中国专利调查报告》※本文系远诺技术转移中心原创文章，版权归远诺技术转移中心所有。未经授权，任何组织或个人不得擅自转载、摘编、改编或以其他形式使用。如需转载，须注明原文出处。

一问一答丨AI如何赋能知识产权创造？（第84期）

随着人工智能技术的迭代升级，AI已深度渗透到知识产权创造的全流程，打破传统模式的局限，在专利、商标、著作权等领域实现高效赋能，为知识产权创造注入全新活力，推动创新成果的快速转化与保护。在知识产权创造中，AI的应用主要聚焦于挖掘、检索与撰写三大关键环节：在专利挖掘方面，AI通过语义理解与技术聚类技术，可快速梳理科研论文、实验数据、产品技术方案等海量信息，自动识别潜在创新点与可专利主题，精准提炼技术核心，避免创新点遗漏，尤其适用于多技术融合领域的专利挖掘，大幅提升挖掘的深度与覆盖面。在专利检索与查新环节，AI突破传统检索的局限，实现多语种、跨数据库的高精度检索，可快速比对全球专利文献，判断技术方案的新颖性与创造性，给出授权概率预判，有效降低漏检、错检率，减少重复研发与侵权隐患，为专利创造提供前置性保障。在专利撰写环节，AI可基于挖掘的创新点与检索结果，自动生成权利要求书、说明书摘要、说明书等初稿，规范专业术语与撰写格式，贴合专利申请的规范要求，大幅缩短撰写周期，同时辅助专业人员优化权利要求布局，提升专利申请的通过率。除专利领域外，AI在商标与著作权创造中也发挥着重要作用。在商标创造方面，AI可根据企业品牌定位、行业属性，智能生成多样化的商标文字、图形方案，同时联动商标数据库进行实时查重筛查，规避近似商标风险，提升商标申请的成功率，减少无效投入。在著作权创造领域，针对AI生成内容、原创文案、设计作品等，AI可进行原创性识别与权属标注，精准区分原创内容与引用内容，辅助创作者规范创作流程，同时为著作权登记提供高效的原创性佐证，支撑版权合规创造。如今，AI在知识产权创造中的应用始终坚守人机协同的核心原则，AI承担了数据处理、初稿生成等繁琐的重复性工作，让专业人员集中精力聚焦技术逻辑、法律规范与市场价值的精准把控，实现知识产权创造效率与质量的双重提升。这种赋能模式已广泛覆盖企业、科研机构、技术转移机构等各类创新主体，成为推动知识产权高质量创造、激发创新活力的重要动力。