问题： 科研成果从实验室走向产业化，普遍要跨过“从0到1”和“从1到10”两道关口：一方面，前沿技术进入工程化、规模化阶段投入大、周期长，仅靠科研经费往往难以覆盖中试与产业验证；另一方面，初创企业的商业化路径尚不清晰，市场开拓与供应链协同不足，容易出现“技术强、产品弱”“论文多、订单少”的结构性矛盾；人工智能领域，这种矛盾更为突出：芯片、算力、算法与应用相互牵引，产业链环节多、迭代快，若缺少稳定的长期资本与产业资源对接，成果落地很容易错过窗口期。 原因： 其一，人工智能进入加速发展阶段，应用端需求扩张带来产业链重构，从底层算力到行业应用都需要更高密度、更精准的资本与资源配置。其二，科研院所成果转化需要更专业的市场机制承接，既要理解技术路线，也要把握产业化节奏与合规治理，单一主体难以完成闭环。其三，地方产业竞争正在从“拼政策”转向“拼生态”，谁能更快打通“科研—孵化—产业—资本市场”链条，谁就更可能在新一轮科技产业变革中占得先机。 影响： 在上述背景下，由之科创投发起设立的之科成果转化基金，成为地方完善科创金融体系的一次探索。基金首期规模5亿元，2025年已投入1.41亿元支持7个项目，单笔投资既有数千万元，也有数百万元，体现出“成熟项目做增值、早期项目做培育”的组合思路。投资方向聚焦浙江省内人工智能涉及的产业链，并明确两条准则：一是围绕之江实验室相关产业布局，二是项目需立足应用端、在细分市场形成可验证优势。被投项目覆盖AI芯片企业昆仑芯、算力基础设施领域企业云尖信息，以及聚焦半导体激光芯片与系统解决方案的初创企业昆元量子等，显示出基金在“硬科技底座+关键环节补链”上的布局意图。 从产业层面看，这类基金有助于把分散的科研成果与产业需求更高效地对接，推动形成以应用牵引的创新链；从企业层面看，能够在关键阶段提供“耐心资本”与治理支持，降低从研发到产品化的资金断档风险；从区域层面看，则有利于巩固浙江在数字经济与智能制造领域的基础，带动高端要素集聚与产业协同。 对策： 要让科研成果转化基金真正发挥“催化剂”作用，关键在于提升资金使用效率与产业协同能力。一是坚持面向应用的筛选机制，围绕行业痛点与可落地场景配置资金，推动技术指标与商业指标同步验证，避免“只看技术、不看市场”。二是强化“投后赋能”，把资金与算力资源、产业伙伴、供应链渠道、测试验证平台等一并导入，提升项目工程化与规模化能力。三是优化退出与循环机制。基金提出将40%—50%资金投向Pre-IPO或可较快退出项目、50%—60%投向创业项目，既有助于实现资金增值并反哺早期投资，也要求在合规治理、财务规范、知识产权诸上提前布局，帮助企业扩张阶段更顺畅对接资本市场。四是防范产业投资同质化与短期化，既要把握窗口期，也要避免“追热点、重估值、轻技术护城河”。 前景： 随着人工智能在工业、城市治理、医疗健康、金融服务等领域加快渗透，算力、芯片与行业软件的协同创新将成为竞争焦点。面向未来，科研成果转化基金若能持续聚焦关键环节补短板，推动产学研用深度融合，并在“中试验证—标准适配—规模交付”上形成可复制的经验，有望带动更多科研成果从实验室走向生产线，促进科技创新与产业创新同向发力。同时，资本市场对硬科技企业的规范化要求不断提高，被投企业需要在核心技术、商业模式与治理结构上同步夯实基础，才能在产业周期与资本周期共振时把握机会。
科技成果转化是创新驱动发展的关键一步。之科基金的实践表明，只有把科研机构的智力优势、资本的放大效应与市场需求有效衔接，才能更好释放创新价值。这类探索不仅关乎单个项目的成败，也关系到区域创新生态的完善。如何让更多“实验室里的论文”变成“生产线上的产品”，浙江正在给出自己的解法。