一项技术从实验室走向市场，要经历场景寻找、成果评价、孵化融资和检验检测，还要有人把科研语言转化为企业能够理解、市场愿意承接的解决方案。连接科研、企业、资本和市场，为创新全过程提供专业支撑，正是科技服务业的重要作用。
面对大模型技术带来的颠覆性变革，科技服务业在AI工具应用、智能化服务模式创新、数据要素价值释放等方面仍存在一定短板。如何让AI真正成为科技服务业的“加速器”和“放大器”？2026年夏季，为期一个多月的“AI赋能·智领服务”——2026科技服务业高质量发展精英人才专题培训班正式开班。该培训班由市科委指导，上海科技管理干部学院、上海市科技创业中心共同举办，联合上海创智学院、未来产业基金、“模速空间”、复旦大学、细分领域头部企业等专业师资，旨在抢抓人工智能赋能新机遇，加快推进科技服务专业机构高质量发展，培育一批懂AI、懂科技、懂产业的高质量科技服务业人才队伍，推进人工智能与科技服务业全链条深度融合。
先看懂AI技术，再重新理解科技服务
培养逻辑先从人工智能基础和科研范式变化展开。在首场培训上，上海创智学院副院长、上海人工智能实验室领军科学家乔宇从大模型谈到智能体、具身智能和AI for Science，指出AI正从生成内容走向推理、行动和真实环境交互。对科技服务从业者而言，理解这些能力与边界，是判断一项技术能否进入产业的前提，也为不同专业背景的学员建立了一套共同语言。
在对技术有了深层次的认知后，课程随即把问题转向科技服务本身。在两场案例教学中，学员们前往未来启点社区、“模速空间”，来到前沿科技孵化和创业服务的真实现场。在未来启点社区，核聚变、量子等技术不再只是抽象概念，而是由一批科研项目、创业企业和产业链资源具体呈现。这里呈现的正是科技服务如何连接技术、人才、资本和产业。学员也由此看到，AI进入园区运营，并非为了展示技术。走进“模速空间”，科技服务的理念又向前一步——园区不能只提供租金优惠和基础物业，更要围绕企业主营业务连接算法、算力、数据、人才、资本、技术评测和市场资源。科技服务不应只是成果形成后的中介，而要更早进入科研与产业协同，参与需求定义、资源组织和验证。
在观察园区和孵化器的实践之后，课程又进一步把视角落到一项业务、一个项目具体怎样完成。上海创智学院产业部副部长叶峰详细讲述了基于FDE视角的人才技能提升路径。“FDE”，即前沿部署工程师，他们既需要懂软件和AI，又需要能理解客户业务、进入现场、翻译需求并对交付闭环负责。基于FDE理念，学员学习如何进入客户现场发现真实需求，把业务语言翻译成技术任务，拆解成本、数据、合规等约束，并对方案定义、实施验证和最终交付端到端负责，从而切实提升连接技术与产业的能力。
从案例中找到落地的方法
在本期培训的多场主题课程中，一个共同变化正呼之欲出：AI正在同时改变科技服务业的服务对象和服务方式。
一方面，科研和产业迭代加快，企业希望更快获得技术评价、资源匹配和决策支持；另一方面，科技服务高度依赖专业经验，业务场景分散，数据、规则和责任边界各不相同。通用模型看似降低了信息处理门槛，却也进一步暴露出需求不清、数据不全、流程割裂和结果无人验证等问题。模型能够生成答案，不等于机构能够稳定交付；一个岗位实现提效，也不等于整条服务链真正得到改造。
在科技服务业领域，“AI能做什么”？不同场景给出的答案虽不相同，却逐渐形成一套共同方法：先定义问题，再准备数据和规则，选择结果可验证的切口，并把人的反馈持续留在系统里。
企业大模型应用创业者，阿里云高级大模型工程师（ACP认证）韦东东说：“模型能力永远解决的是上限；企业的业务基础和验证机制，决定模型回答是否有效，以及能否持续给出标准和闭环。”他以工业设备售后知识库为例，项目不能止于导入文档，还要拆分问题、建立检索和反馈机制，让系统回答高频问题，让工程师处理复杂情况，并用人工修正推动知识库持续更新。
检验检测行业则强调先“选择战场”。华测检测认证集团股份有限公司软件测试部总经理刘攀超谈道：“常胜将军必须善于选择战场，确保选择一个核心破局的位置。你需要快速迭代，最好在你的产业内实现复制。”他指出，要从流程清晰、数据稳定、价值可衡量且能够复制的场景切入。报告审核中，大模型可以从非结构化材料中提取信息，确定性判断仍应由内部规则逐项校验。不同技术各有边界，关键不是追求一个包办所有任务的模型，而是形成稳定、可复现、可追溯的流程。
同样的思路也延伸到了企业经营和科创金融。在企业经营场景中，上海喜啦科技公司副总陈佳娟介绍，数据服务不再满足于提供数据库，而是把市场分析、商机识别和行动建议串联起来。她将其概括为：“从数据到洞察，从洞察到行动。”而在产业分析和技术资产评价方面，产金（上海）科技发展有限公司总经理苏毅则指出：AI可以处理信息、提示风险，但对早期项目的正向判断，仍需通过线下尽调加以验证。
这些案例没有给出一套可以照搬的万能方案，却让学员看到AI落地的基本条件，也让分散在孵化、咨询、检测、金融等领域的从业者能够相互参照。培训的第二层价值，正是把宏观的“AI赋能”转化为可讨论、可试验、可复盘的业务方法。
工具之外，更要重塑人和组织
当方法逐渐清晰，培训最终触及的是组织问题。哔哩哔哩技术委员会主席毛剑提醒：“个人提效不完全代表组织提效。”如果仍沿用原有层级和流程，只在个别岗位叠加AI，局部工作的加快并不会自动转化为组织能力。叶峰则进一步指出：“AI不会让企业变聪明，AI也不会让企业更有创新能力。不能够正确地提效，就会提前暴露问题。”采购工具、搭建知识库或上线客服只是开始，管理层的认识、商业模式、数据基础、权限和责任机制都要随之调整。
人的专业价值也没有因机器进入流程而消失。在AI for Science领域，科学家仍要决定什么问题值得研究；在检验检测中，机构交付的不只是一份报告，更是报告背后的专业判断和公信力。复旦大学教授肖仰华由此指出：“我们真正的核心能力，是定义问题和评判结果。”
AI真正考验科技服务业的，并非如何使用模型，而是有没有能力把技术变成可信赖、可验证、可负责的专业服务。当智能体开始调用文件和业务系统，数据、规则、专家经验和客户信任都需要被保护；谁制定标准、谁确认结果、谁承担责任，必须在流程中有清晰位置。
从基础研究到产业现场，从场景试验到组织重塑，这轮培训的意义由此显现：它为不同类型的科技服务机构提供了一套理解AI的共同框架，也为技术、产业和资本之间搭建了交流的平台。培训的价值不只在课堂上展示了多少应用，更在于帮助行业形成把新技术转化为专业服务的能力。