科技成果转化
科研院所的可转化成果。每条都标了技术成熟度、知识产权状态与作价方式，并给出一条「结合 AI 能做成什么」的落地路径——成果本身好不好是一回事，能不能在园区里落下来是另一回事。
在库成果
45 项
来自 33 家院所
可直接工程化
23 项
技术成熟度 TRL ≥ 7
中国科学院大连化学物理研究所· 辽宁大连
把装置运行参数与收率数据做成在线优化模型，按原料波动动态调操作窗口，稳定收率。
中国科学院宁波材料技术与工程研究所· 浙江宁波
制备工艺参数与批次质检数据做成配方推荐，按下游用途（导热、导电、负极）反推工艺窗口。
中国科学院空天信息创新研究院· 北京
把遥感产品接进园区的数据集模块：养殖、农业、环保企业按场景调用，不必自己处理卫星原始数据。
中国科学院上海微系统与信息技术研究所· 上海
网关侧加一层流量预测，按业务潮汐动态调度信道，同样的基站能多带一批终端。
中国科学院沈阳自动化研究所· 辽宁沈阳
检测模型挂到产线边缘盒子上，漏装错装当拍当判；判错的样本自动回流，越用越准。
中国科学院沈阳自动化研究所· 辽宁沈阳
把力控与视觉参数自整定做成服务：换一个工件不必请工程师现场调，产线自己试几轮就收敛。
中国科学院计算技术研究所· 北京
给做智能硬件的企业做「一次编译、多端部署」的中间层，省掉每换一次芯片重写一遍的工作量。
太湖物联网技术研究院（演示）· 江苏 无锡
本身就是 AI 方法，落地要补的是各厂设备的标注样本与采集规范。
太湖智能传感研究院（演示）· 江苏 无锡
现场运行数据可反哺补偿模型，让标定从出厂一次变成持续修正。
姑苏生物制造工艺研究中心（演示）· 江苏 苏州
在线参数与批次结果配对，可做偏差预警，减少整批报废。
启元先进材料研究院（演示）· 北京 海淀
本身就是 AI 方法，落地要补的是产线数采与标注规范。
智源语言智能研究中心（演示）· 北京 海淀
本身就是 AI 方法，落地要补的是行业语料的清洗与评测集构建。
中国科学院合肥物质科学研究院· 安徽合肥
手持仪 + 模型现场定级，收青环节当场定价，替代「凭经验看外形」。
中国科学院微电子研究所· 北京
制程参数与测试结果做成归因模型，良率掉下来时先给出「最可能是哪几步」，而不是从头查。
中国科学院苏州纳米技术与纳米仿生研究所· 江苏苏州
压印参数与缺陷分布做成在线调参模型，边压边调，减少整片报废。
中国科学院上海药物研究所· 上海
把临床前数据与文献做成检索问答，转化谈判与伦理材料准备时不必每次从头翻卷宗。
中国科学院深圳先进技术研究院· 广东深圳
涂层工艺参数与体外测试结果做成推荐模型，缩短「配方—测试—再配方」的来回次数。
中国科学院微电子研究所· 北京
用测试数据训练寿命预测，把「全批老化筛选」变成「按风险抽检」，测试台时能省下来。
中国科学院深圳先进技术研究院· 广东深圳
接进园区的出海内容工厂：一条母版素材按目标市场自动出多语种多风格版本，人只做终审。
中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心· 上海
把序列检索与权利要求比对做成工具：转化谈判时先自动跑一遍已公开序列，把可主张范围说清楚。
中国科学院自动化研究所· 北京
封成园区的自助微调服务：企业上传几百条业务问答就能得到自己的行业模型，不必自建训练链路。
闽海海洋工程研究院（演示）· 福建
用挂片数据与海况记录训练腐蚀速率预测模型，把巡检周期排得更准。
闽电新型显示研究院（演示）· 福建
主观评测数据可训练参数优选模型，减少调校轮次。
锡东车联网联合实验室（演示）· 江苏 无锡
本身就是 AI 方法，落地要补的是路侧数据的标注规范与边缘算力预算。
太湖智能传感研究院（演示）· 江苏 无锡
质量评分本身就是给模型用的前置过滤，脏数据挡在建模之前。
姑苏生物传感重点实验室（演示）· 江苏 苏州
用批次工艺参数与质检结果训练批间差预测模型，提前拦住不合格批。
苏南纳米材料应用实验室（演示）· 江苏 苏州
判读线强度可用图像模型定量，替代肉眼判读的主观差异。
京南新能源材料研究院（演示）· 北京 亦庄
循环测试周期长，用早期数据预测衰减曲线可以把筛选周期压短。
亦庄先进封装联合实验室（演示）· 北京 亦庄
工艺参数与良率数据配对后可训练参数推荐模型，缩短打样轮次。
朝阳数字内容工程研究中心（演示）· 北京 朝阳
本身就是生成式内容的配套能力，落地要补的是各平台转码链路的实测样本。
京朝金融科技应用实验室（演示）· 北京 朝阳
特征可解释是硬要求：每一项都要能对着流水讲清楚，否则过不了合规评审。
朝阳品牌与消费行为研究中心（演示）· 北京 朝阳
归因权重由模型给出，但每一条都要能回溯到原始口径，否则投放的人不敢信。
启元先进材料研究院（演示）· 北京 海淀
用工艺参数与失效样本训练寿命预测模型，把上机考核前的试错次数压下来。
智源语言智能研究中心（演示）· 北京 海淀
抽取结果接人工复核闭环，复核修正回流成为下一轮训练数据。
中国科学院上海药物研究所· 上海
筛选平台接进园区算力池，创新药企按次调用，不必各自养一套 GPU 集群。
中国科学院植物研究所· 北京
按品种与目标上市日反推光照与营养液配方，园区的都市农业展示区可以直接当样板间。
中国科学院信息工程研究所· 北京
各目标国红线做成规则库 + 模型双轨：模型先筛，命中红线的转人工，审核量能压下来一大截。
中国科学院自动化研究所· 北京
接进园区的申报材料预审：申报书、财报、专利证书自动读成结构化字段，人只审有疑问的那几项。
朝阳品牌与消费行为研究中心（演示）· 北京 朝阳
预测只作选品参考，不替代买手判断——这一点写进了交付说明。
衔微智能芯片联合实验室（演示）· 北京 海淀
用实测功耗与精度数据训练策略选择器，替代当前靠经验调参。
标「公开披露」的条目，成果名称与出处均为可查的公开信息；标「演示示意」的条目用于补齐品类覆盖， 成果名称与指标为产品演示内容。两类条目的技术成熟度判定、AI 化打分与撮合分数都是平台测算， 不是院所对外发布的口径。正式对接前请向相应院所的技术转移中心核实。