从专利存量到产业增量：中国高校专利转化为何仍卡在“最后一公里”

《求是》2026年第6期刊发国家知识产权局局长申长雨署名文章，披露我国已首次对全国2700多所高校和科研机构134.9万件存量专利完成集中盘点和基本价值分析，形成可转化专利资源库。文章同时给出两组值得对照的数据：2025年全国涉及专利的技术合同成交额达1.18万亿元，而最新统计显示，2024年全国专利密集型产业增加值达到18.04万亿元，占GDP比重13.38%。这说明中国专利运用已不再停留在“有没有成果”的阶段，而是进入“能否高质量进入产业”的深水区。

真正值得关注的，不只是沉睡专利的规模本身，而是转化链条上的制度摩擦。申长雨将障碍概括为“不能转、不愿转、不敢转、不会转、不便转”五类问题，其背后分别对应高价值专利供给不足、高校转化积极性偏弱、资产定价风险、专业服务能力不足以及市场生态不成熟。对企业、大学和技术转移机构而言，这意味着下一轮改革的重点，可能不只是鼓励申请，而是重塑评估、定价、撮合与容错的完整机制。

一、134.9万件存量专利，暴露的不是“有没有专利”，而是“哪些专利真正可交易”

这组数字的政策意义，在于把过去偏重申请量、授权量的治理逻辑，推进到面向市场的筛选逻辑。高校和科研机构拥有大量发明专利，并不必然等于具备稳定的产业化供给。集中盘点的价值，不仅在于“摸清家底”，更在于把专利从静态资产清单转化为可识别、可分层、可对接的资源池。只有把专利按产业匹配度、技术成熟度、替代性、权利稳定性与实施成本进行再分类，后续的许可、转让、投资和联合开发才可能形成有效交易。

换句话说，134.9万件并不只是“沉睡资产”的警示，更是一次制度转轨的信号：专利管理正在从“统计口径”走向“经营口径”。未来真正有价值的，并非单纯专利数量，而是能够进入企业研发、供应链和产品路线图的高价值专利组合。

二、“不能转”的核心，不是数量不够，而是高价值专利供给不足

申长雨点出的第一个问题，是部分专利申请主要服务于项目结题、资质认定或考核评价，与产业应用相对脱节。这意味着专利转化难题的一部分，其实在申请阶段就已经埋下。若前端研发课题、专利布局和产业需求没有形成闭环，后端再努力撮合，也容易落入“权利存在、市场不存在”的困境。

因此，专利转化改革不能只发生在技术转移办公室，更应前移到研发组织方式本身。高校在立项、结题和职称评价中，若仍以数量性指标为主，专利就容易成为成果展示工具，而非产业协同工具。建立以产业化前景评价为核心的申请前评估机制，推动企业更早参与需求定义、共同研发和专利组合设计，才可能从源头提升可转化专利的比例。

三、“不愿转”和“不敢转”，本质上是激励与治理没有同时到位

高校科研人员面对转化，往往不是单纯缺乏热情，而是收益和风险不对称。一方面，技术转化周期长、失败率高、回报兑现慢，科研人员投入大量时间未必能够在现行评价体系中获得足够回报；另一方面，一旦定价失当、交易效果不佳，又可能引发对国有资产流失的担忧。于是，“不愿转”与“不敢转”往往交织出现。

这也是为什么收入分配改革、尽职调查标准和容错机制必须联动推进。只有在制度上明确：合理评估、程序合规、尽职履责的转化行为，不应因市场结果不佳而被机械追责；同时让科研人员、所在单位与技术转移机构在收益分配上形成更清晰、更可预期的安排，转化活动才可能从“少做少错”的保守心态，转向“审慎而积极”的组织行为。

四、真正的短板，可能在于技术转移服务能力仍然没有跟上

许多高校并不缺专利，也不完全缺合作意愿，真正薄弱的环节往往是把技术读懂、把企业找准、把交易做成的中间能力。专利转化不是简单挂网挂牌，而是涉及法律状态核查、技术成熟度判断、产业应用场景识别、商务谈判、样机验证、后续履约等一整套复合型服务。若服务机构只会做形式化中介，而不能承担持续陪跑和专业判断，交易成功率自然有限。

因此，下一步改革不只是“多建平台”，而是要提升平台背后的专业密度。高校需要培育既懂知识产权又懂产业需求的复合型运营团队，地方平台需要建立围绕重点产业链的专利筛选与企业画像机制，服务机构则需要从信息撮合者升级为交易设计者和实施协调者。只有这样，专利资源库才不会停留在“可看”，而能进一步走向“可用”。

五、AI可能成为新工具，但前提是把数据、场景和责任机制先做扎实

文章提出探索运用人工智能大模型推动知识产权转化运用，这一方向值得重视。对于中小企业而言，真正的困难常常不是“没有技术需求”，而是难以用标准化语言表达需求，也缺乏筛选高校专利的能力。AI如果能接入专利文本、产业分类、供应链信息、区域产业布局和企业研发偏好，就有可能在需求识别、技术匹配、相似方案检索和合作建议上显著降低搜寻成本。

但AI不会自动解决定价、权利稳定性、产业适配和实施责任问题。它更适合作为前端筛选与匹配工具，而不是替代尽调、评估和谈判的最终判断者。对政策制定者而言，更关键的也许不是“有没有AI”，而是是否建立起高质量专利数据底座、可信的企业需求标签体系，以及可追溯的人机协同流程。只有在这些基础设施逐步完善后，AI才有可能真正缩短高校专利与中小企业之间的距离。

从更长周期看，中国专利转化改革已经从“激活存量”走向“重塑机制”。当高校专利不再只是科研成果的附属证明，而开始成为可评估、可定价、可融资、可实施的创新要素时，专利密集型产业对经济增长的贡献才可能持续扩大。这也将决定，未来知识产权政策更像是统计政策，还是更像是产业政策。