西丽湖路演社专场走进清华大学，南山搭建产学研转化新通道

AI for Science（简称AI4S）正成为驱动新质生产力发展的关键变量，推动科研范式发生变革。近日，“X‑Day”西丽湖路演社联合“创投中国”科创路演厅AI for Science专场走进清华大学，200余位政府部门、高校科研团队、创投机构、产业资本及产业服务方代表齐聚现场。这场连接北京高校源头创新与深圳南山产业实践的交流，聚焦科研成果落地的现实难题，共同探寻产业发展可行路径。

产业升温背后 共性挑战待破解

AI for Science被视作继实验、理论、计算、数据之后的第五大科研范式。目前北京已出台相关扶持政策，推进科学智能创新集聚区建设，赛道从学术研究热点逐步转向产业实践，在新材料、生物医药、量子信息等领域应用持续拓展。

从本次专场交流来看，行业整体仍处于发展早期，产业化落地面临多重共性挑战。一是垂直领域专用模型的预测准确度仍有提升空间；二是干湿实验室协同的完整闭环尚未形成；三是高质量、标准化的可训练数据供给不足，大量实验数据分散在高校、科研院所与产业端，数据孤岛效应明显。与会嘉宾普遍认为，面向科学领域的AI模型不能照搬通用大模型的发展思路，必须深度融合学科内在机理，数据的采集、筛选与治理能力，是制约行业发展的核心问题。

细分赛道差异显现 商业化路径更趋理性

不同细分领域的商业化进度差异，是本次研讨的核心议题之一。制药行业产业分工与资产交易体系成熟，AI可赋能分子筛选、提升成药概率，企业能够在不同临床阶段通过阶段性交易实现价值变现。材料赛道市场需求明确，但AI研发价值传导至终端产品的链条更长，付费主体相对单一、产业约束较多，商业化落地难度更高。

在整体创投市场收缩的背景下，AI for Science仍是少数保持增长态势的硬科技赛道。行业竞争格局呈现差异化特征，行业巨头虽已布局相关领域，但在细分赛道的迭代速度相对滞后，为初创团队留出了发展窗口期。同时业内也形成理性共识：赛道内最终能够成长为大型上市公司的企业数量有限，多数创新主体可通过产业合作、并购等方式实现价值退出。除技术层面外，跨学科复合型人才供给不足，也是制约行业长远发展的重要因素。

跨区域搭台 打通产研转化链路

本次专场是北京高校科研资源与深圳南山产业、资本资源的一次跨区域协同对接。活动同步设置项目路演环节，集中展示了科学算力、AI芯片、材料智能研发、自主实验室、生物数字仿真等方向的创新成果，为科研项目与创投资本搭建直面交流的场景。

“X‑Day”西丽湖路演社是深圳市南山区打造的全国性科技金融服务平台，本次联动“创投中国”科创路演厅与清华大学相关创新平台，推动源头科研、产业需求、创投资本三方精准对接。依托京深两地创新要素互补优势，着力打通“实验室—中试线—产业端”的转化链路，为前沿硬科技成果落地提供支撑。

记者观察：南山正积极打通产研转化的“中间一公里”

从清华园的实验室到南山的产业中试线，AI for Science的产业化落地，核心要解决的是成果转化的“中间一公里”问题。高校掌握基础研究成果与前沿技术方向，但往往缺乏工程化中试、市场化验证的产业场景；南山具备完善的产业配套条件、成熟的科技金融服务体系与产业落地环境，能够承接技术从实验室走向市场的中间环节。

跨区域科创平台的价值，正是补位这一关键环节。AI for Science不能停留在论文与概念层面，既需要真实产业场景验证技术有效性，也需要长期资本陪伴技术迭代。对南山而言，布局AI for Science赛道，不仅是引进单个创新项目，更是要发挥产业集聚优势，搭建承接高校创新成果的转化通道，为前沿技术提供测试、迭代、商业化的产业土壤。

硬科技成果转化无法一蹴而就，数据体系建设、复合型人才培养、商业模式打磨都需要持续投入。京深两地以平台为纽带的创新联动，也为国内硬科技跨区域成果转化提供了实践参考。

采写：南都N视频记者 陈紫嫣 通讯员供图