小关对话丨英国社会科学院院士傅晓岚：AI助力打通科技-人才-资金-产业创新链

以词频为标尺，解码科技创新风向标。中关村论坛携手央视网，对2025中关村论坛年会期间近百场嘉宾演讲内容进行深度解析，通过大数据词频分析精准捕捉2025中关村论坛年会高频热词，并据此呈现「小关对话」系列内容，包括诺贝尔奖、菲尔兹奖、图灵奖等国际奖项得主在科学研究、技术孵化、产品研发、产业洞察方面的深刻见解，为中国新质生产力的培育，为面向全球的科技创新与交流指引方向。

在科技创新驱动发展的背景下，如何借助人工智能这一前沿技术，打通科技、人才、资金与产业之间的创新链条，已成为推动经济高质量发展的关键路径。本期对话英国社会科学院院士，牛津大学社会科学领域首位华人终身教授傅晓岚，她在2025中关村论坛年会平行论坛——全球科技创新高端智库论坛中分享了以下主旨报告《变无形为有形：AI助力打通科技-人才-资金-产业创新链》。

演讲实录

傅晓岚

去年年底以来，国际和国内在大模型领域，特别是随着中国DeepSeek的出圈，几乎每个星期都有新的大模型迭代发生，我们也确确实实感受到了发展经济、发展未来产业时不我待的紧迫感。每一个科技工作者都能感受到，一方面是信心，另一方面确实要解决现在创新生态体系当中技术、产业、人才、基金在匹配上的一些错配和不对等。亟需把瓶颈打通，使得知识更快的流向到产业，人才更合适的找到用武之地，实现全社会资源优化配置。

DeepSeek带来的成功也使得人工智能在经济、生产、生活中得到普遍应用，也使得科技创新和人工智能的应用进入了一个新的时代。在过去的20多年当中，我一直在进行科技、政策和管理的研究。十年前我就开始思考：人工智能能不能为社会科学、科技政策和管理的研究带来一些新的方法和新的视角。我从2015年开始了一个实践，今天就想跟大家分享我在过去十年的实践，利用人工智能为技术和无形资产进行估值，打破从技术到产业、知识转移转化当中的“死亡谷”，把“死亡谷”尽最大可能降低，让企业和创新技术能更快地发展，这是我2015年以来的一个创新之旅。

随着技术创新的爆发以及人工智能的发展，无形资产已经成了我们经济发展的重要驱动力。根据世界知识产权组织的研究，无形资产带来的价值创造已经远大于有形资产带来的价值创造。无形资产的流动、交易和扩散成了我们现在新质生产力打造的一个重要源泉。把无形资产从其创造者转移到产业的过程当中，我们需要把技术、资本、人才和产业，也就是“技、产、才、融”这四条链打通，使得科技成果能够及时的转移到它需要的产业，我们的人才也能够合适的配置到产业和需要的科研项目当中，同时他们也都能够获得需要的资金，实现技术的转移转化升级等。

在这个过程当中，需要一个合适的、客观公允的价格。回想我们改革开放40年，80年代一个重要的改革是什么？价格体制的改革，是在有形的世界当中理顺价格，这样极大地实现了资源的有效配置，促进了我们经济的发展。那么在无形的资产领域，知识的价格是多少？目前来讲还是一人一个说法，千人千价，缺乏一个客观的、准确的、公允的价值，使得无形资产知识，没有那么顺利的转移到产业界，因为双方对知识的定价往往会产生不同的期待。

现有的估值方法无论是成本法、收入法还是比较法，都存在着很大的缺陷，不准确、主观性强、适用性差等等。同时传统的从马克思“劳动价值论”到亚当·斯密的“成本论”，到孟德尔“效用价值论”，都不能很好地反映以人的创造力为主要源泉的知识技术它的价值如何决定。所以针对全球范围的一个难题，我和牛津大学团队2015年就开始了一个比较冒险的探索，不知道能不能成功。

我们首先从原创的理论开始，提出了一个技术价值的效用理论，提出一个技术的价值是由其能够满足的功能效用来决定的，这是传统效用价值论的一个扩展，把技术的特点、人类创造力的特点充分地考虑进去。一个技术的价值由它解决的问题，这个问题的市场需求规模以及它技术的成熟度，所需要匹配的技术和环境的成熟度，以及创造它实现它价值团队的各方面特征来决定。

基于理论的创新我们又用人工智能的技术对它进行了方法论上的创新，人工智能近年的发展，就去年来讲不但是DeepSeek大语言模型的出现，同时在自监督学习、无监督学习以及可解释的人工智能方面也取得了进展，同时边缘计算和实时分析，使得人工智能的计算更加快速和接近实时场景，同时多模态、大模型的应用，使得我们数据的抓取更加快速和准确。因此，在这样一个基础上，我们从理论创新到基于人工智能方法论的创新，针对每一个行业开发了将近30套人工智能估值专家，把这30套人工智能估值的专家、行业专家组合在一起，通过VEST和OxValue形成一个行业垂类大模型。

它对社会和经济带来的好处是什么呢？它使得我们的估值从传统的行业平均只有21%的准确率提高到每个行业都到90%以上的准确率，同时时间从传统的两三个月提升到只用几分钟，成本就大大降低，原来我们的创新团队、中小企业、初创企业付不起几十万、上百万的估值费用，现在他们都能够估值了，有一项技术在非常低的成本，非常快的技术之下就能够得到一个经过大量数据训练的AI估值师的一个客观估值，使中小投资者能够进场，非专业的投资者也能进场，创新的投资也更多，创新的估值对于我们的创新者，对于我们的科研人员也更加公平、透明和公允，同时也更加客观，普适性很广，因为这个估值是基于技术内在价值进行估值，而不是外在的暂时收入、暂时点赞和暂时用户，而是根据它自身价值，能够解决人类问题的价值，所以它应用的范围会更广，你即使没有财物的收入，你刚刚创造出来也可以做估值。

因此，它不但在创新的主体创新者、创新团队和大学科研院所可以用，它的各类服务平台、各类交易所、科创园、产业园、孵化器、IP咨询公司，各种专业服务的IP律师、会计师事务所可以用，政府的人才部门、科技管理部门也可以更加快速、精准、客观地对各种项目、各种人才进行评估。同时也大大方便了我们的企业，有公开透明的一个估值，给他们进行决策的参考，对他们的技术转移转化以及投资人的各种投资决策都提供帮助，使得他们的投资更加客观、精准，资源更加有效地配置。所以通过人工智能解决在各种链条当中目前存在的一个关键的卡点就是没有一个公允的客观定价系统，我们把这个价格价值问题解决，使得资金、资源、人才能够快速地、客观地、有效地进行配置。

1.在技术方面怎么使用？各种交易所技术转移平台，现在有很多平台不活跃，因为它没有双方都可以接受的价格，人工智能估值系统可以赋能各种交易所和技术转移平台，已有牛津智能参与国家级技术转移平台建设的实例。

2.金融支持科技创新也是国家要求金融业做好“五篇大文章”的重头，金融业也面临着看不准、投不出去、贷不出去的实实在在的问题，因为隔行如隔山，因此很难下决心。人工智能客观的估值能够帮助我们的金融企业有一个客观的估值参考，使得他们能够看得更准，更快地下决心。无论是来自风投的股权投资，还是来自商业银行的债权融资，都能够帮助我们的初创企业，帮助我们的创新者和创新团队获得他们发展急需的资金。

人工智能在金融业是有很多的应用场景，像风险管控Risk management，就是我们现在尽职尽调，投前投后、贷前贷后，目前牛津智能估值系统都能起到作用。同时在投资的创新链条当中，从项目的筛选，到动态的投资组合的管理，到投后的管理，以及投资基金退出策略的优化，人工智能估值系统都能帮助他们做更快、更好、更客观地决策。同时也能够保证金融系统的安全，防止一些诈骗的发生。曾有很著名的硅谷“一滴血验癌”诈骗案例，讲一个斯坦福女博士用一滴血验癌的故事，套取了90亿美元的投资，最后在2014年，十年后发现是一个骗局。我们用人工智能的系统进行了测试，如果在2004年我们有一个OxValue这样一个人工智能估值系统，我们发现它的估值是我们算出估值的30倍，大大的虚夸，它的技术和它号称的独特价值相比，完全不符合，符合率低于50%，所以这样的诈骗案不会发生。我们在浙江杭州也跟农行、建行、浙商等银行有各种各样的落地案例，帮助他们快速地、客观地、准确地进行决策。

3.在人才合理使用上更加人尽其才。我们政府的各种招商引才政策当中，人工智能的估值系统也能够帮助我们的人才部门从“经验直觉”到“数据透视”，从“静态标签”到“动态推演”，实时跟踪，从单向筛选到生态培育，能够帮助他们更好地做出更合理、更优化地进行人才的选拔和使用。

4.对产业来讲，人工智能的估值系统也能够帮助地方政府和各级行业规划部门洞悉产业发展状态，为决策者提供深度思考。2024年9月我们在杭州全球数字博览会发布了一个人工智能初创企业价值创造的白皮书，人工智能这个行业有无数的白皮书，但是大部分白皮书基本上都是说哪个国家投了多少钱的人工智能行业，有多少初创企业，有多少个从业人员，但是这些投入和人员到底创造了多少价值呢？哪里是下一个DeepSeek呢？这个是看不到的，没有这样的分析。我们用AI价值创造这个工具把全球AI初创企业进行了一次筛选和排名，把中国的和全球的AI初创企业进行对比，我们一方面能看到中国和世界领先的行业。另一方面还能看到整个AI行业来讲，技术新颖性是主要的价值来源，团队是第二价值来源，市场是第三的。也就是说，现在的AI行业应用市场的价值还是弱点，希望有一天市场的因素占到最大，这个时候AI行业才不是以投入和技术领先为探索，就像现在的大模型都存在着它的商业模式在哪里，它的收入在哪里的问题。

我们的估值也给行业提供了一个参考，在接下来的10月份和11月份，无人驾驶自动汽车上市，这是全球无人驾驶车第一例上市，开辟了全球的先河，文远知行在纳斯达克上市，我们的估值和它IP发行价是50亿和53亿的区别，11月份小马智行在纳斯达克上市，我们是53.3和52.5亿的区别，是非常精准的估值，给行业提供一个参考。

未来不会是人工智能替代人类，而是人工智能和人类智慧结合进行最优化决策的一个场景。随着边缘计算的发展，我们实时地分析，动态地跟踪，使得我们的决策者能够实时动态跟踪。同时AI驱动的平台，也是未来发展的一个重要的趋势。整个投资系统、融资系统、技术转移转化流程都可以在平台上完成，降低了投资的门槛，使很多想投资又不敢投资的，以及没有资源、能力的，或者是行业进行创新投资的小投资者，都能够进入到创新投资的领域中来。结合量子计算，将来也会进行加速大模型的训练，也是未来的一个发展的重要趋势。

前不久我参加了联合国经济及社会理事会组织的可持续发展目标的一个研讨会。我们讨论了在不断演变的全球经济和地缘政治的背景下未来的工作，劳动的权力，供应链和可持续增长等内容，推动可持续包容和基于科学和证据的解决方案，来实现2023年的全球可持续目标。这个也是我长期以来研究牛津智能OxValue估值体系的一个出发点，要解决人类面临的难题，变不可能为可能。我期待这种革命性的方法能够使得技术估值变得更加客观和触手可及，让更多的创新团队和初创企业能够负担得起，让投资领域建立起更强的信心，让资源实现更加合理的配置，促进经济、社会的发展，我也相信这个符合联合国可持续发展目标，也符合中国以及世界很多国家创新驱动发展未来的愿景。

2025年将是人工智能和实体产业应用结合更加紧密的一年，产业新需求、新业态、新模式都会蓬勃爆发，我也期待一切的技术发展、科技的进步都能促进人类的福祉，都和促进人类的福祉密切相关，也让我们一起为人工智能向善而生努力，谢谢大家！

注：本文来源于2025中关村论坛年会嘉宾现场演讲速记，文中内容仅代表专家个人观点