当前，人工智能正深度重塑科技与产业格局，深刻改变知识生产、技术创新和成果转化的内在逻辑。作为科技成果转化的关键角色，技术经理人正站在这场变革的风口浪尖。长期以来，许多科研成果之所以深陷“死亡之谷”，很大程度上正是由于技术经理人队伍的薄弱与缺失。而人工智能技术的出现为摆脱这一困境带来了契机。技术经理人如何顺势而变，完成角色重塑，并找到新的成长路径，已成为我们必须思考的重要问题。

　　从技术经纪人到技术经理人

　　在过去，人们更熟悉“技术经纪人”这个称谓，其角色是所谓的“科技红娘”，充当科研与产业之间的联络员。他们既要推动成果找市场，为实验室里诞生的新成果寻找合适的市场买家；也要响应市场找技术，为企业提出的技术难题匹配相应的科研团队来解决。技术经纪人总是奔波于各大高校实验室寻宝，在无数企业里问需，努力扮演着红娘的角色，却始终无法突破作为中介的职业天花板。

　　随着科技创新与产业创新的深度融合，技术经纪人这种传统角色已无法满足发展新质生产力的需要。2022年，技术经理人作为新职业正式纳入《中华人民共和国职业分类大典》，被明确定义为在科技成果转移转化过程中，从事成果挖掘、培育、孵化、熟化、评价、推广、交易并提供金融、法律、知识产权等相关服务的专业人员。这标志着技术经理人的角色已经从过去单一的信息中介，升格为贯穿科技创新与成果转化全链条的创新合伙人。他们的工作任务不再局限于转化末端，而是深度嵌入从需求挖掘、概念验证，到组织中试熟化、知识产权布局，再到制定商业计划、提供投融资和法律风控等全过程。技术经理人的作用已经从单纯的信息传递演进到与科学家并肩作战、共创价值。

　　AI赋能技术经理人角色重塑

　　技术经理人要当好创新合伙人，就不能再沿用科技红娘的老办法，而是要转变工作思路，少凭个人经验，多用数据智能。

　　过去，面对浩如烟海的论文专利和市场信息，发现高价值成果往往依赖经验和运气。如今，基于AI的智能平台能实时扫描分析全球创新数据，构建动态知识图谱。技术经理人借助人工智能技术，既可以从宏观上预见趋势，快速识别新兴技术和交叉领域的热点；也能多维度地量化分析，准确评估价值；还可以超越关键词搜索，实现技术与需求的深度精准匹配。

　　传统转化工作中，合同草拟、专利风险筛查、项目进展跟踪等事务性工作耗时耗力。现在，越来越多的智能体可以快速处理这些重复性劳动，将技术经理人解放出来，让他们能专注于更具战略性的任务。比如，研判产业变革的深层逻辑，为一项前沿技术设计最佳的商业模式，或者构建一个涵盖资本、产业、科研的深度信任网络。这种人机协同的新模式，极大地提升了成果转化的效率与质量。

　　当决策更精准、精力更聚焦后，AI便从根本上重塑了技术经理人的角色。技术经理人不再是成果转化过程中的辅助和中介，而是创新网络的架构师，其影响力贯穿创新活动的全生命周期。他们将价值创造的起点大幅前移，化身“需求翻译官”，把来自市场的真实痛点，转化为清晰的科研命题，引导科研从源头就瞄准产业的靶心。同时深度嵌入研发的全过程，在方案迭代、原型测试等关键阶段，用市场和工程化的视角持续提供反馈，确保技术路线不偏离产业化目标。还将知识产权工作提升到战略高度，在技术萌芽期就利用AI分析全球专利态势，为科技成果构建可靠的护城河。

　　如何培育高水平的技术经理人

　　面对人工智能带来的机遇与挑战，技术经理人要完成角色蜕变，需要构建一个全新的能力矩阵：既要熟练驾驭AI工具，具备扎实的技术素养；也要善于将数据转化为决策依据，锤炼出敏锐的商业嗅觉；更要超越单个项目，培养洞察全局的系统思维和战略远见。而个体的成长离不开良好的生态，要让高水平的技术经理人队伍涌现并茁壮成长，就需要营造一个激励到位、人才辈出、支撑有力的环境。

　　首先，要让指挥棒转起来，以数据驱动的评价体系支撑价值导向的激励分配。这就要求我们探索引入基于大数据的贡献度量化模型，借助AI工具对技术经理人在成果转化全过程中介入的深度、要素配置成效、风险规避贡献等进行客观评估，为其收益分成和股权配比提供透明、可信的依据，建立一个将基础服务费、短期绩效奖励与长期股权激励有机结合的多元化激励体系。由此，通过智能工具将过去难以衡量的技术经理人软性贡献转化为可量化的显性价值，保障他们分享长期价值的权利，从而真正激发其深度参与前端价值共创的内在动力。

　　其次，要让源头活水流进来，用系统的培养夯实人才的根基。面对巨大的人才缺口，一方面需要高等教育主动变革，积极探索建立适应人工智能时代的技术经理人培养新模式，跨学科设立技术转移专业和方向，将“AI+转化”的核心能力置于课程体系的中心，培养技术经理人利用AI进行技术预见、智能评估、生态构建的数据思维与算法素养。另一方面，需要发挥好技术经理人相关行业协会等社会组织的作用，将AI融入职业能力标准和认证体系，汇聚成果转化行业的一线师资力量，开发基于真实案例的AI模拟实训平台，演练智能匹配、风险预测、价值评估、商业模式设计等技能，构建起一个智能终身学习生态，不断为这支队伍注入新知识、新能力。

　　最后，要让数字基座强起来，用强大的AI平台提供赋能的工具。国家和区域层面应统筹建设一批开放共享的“人工智能+科技成果转化”公共服务平台。这类平台的主要任务是打通数据壁垒、汇聚算法算力、高效链接产学研金等多元主体，成为一个开放共享、泛在可及的科技成果转化数据库与工具箱，与正在培育的全国一体化技术市场对接融合，让技术经理人能平等、便捷地获得所需资源，实现有组织科技成果转化的体系化赋能升级。

（责编：郑继民）