安泽武，清华大学五道口金融学院技术转移硕士2022级学生，北京航空航天大学智能制造硕士，AI高级工程师，目前在华为公司从事战略相关工作；作为核心成员参与C919智能化辅助装配、华为麒麟芯片智能语音系统（相关语音唤醒特性获第三方评测世界第一），参与和主导华为手机、车机等多款产品研发；累计发表SCI、EI、发明专利等十余篇，SCI期刊匿名审稿人。
中国的技术转移需要立足于中国产业环境
做技术转移首先需要知道产业缺什么技术，产业未来主流技术路径在哪里。这需要技术转移从业者深入调研相关产业环境，充分了解科研、产业、市场各方面的诉求，不断去结合和融通多方诉求，寻求交集，求同存异，在差异中寻求平衡。
为支撑今年公司在AI领域相关投资活动，我累计调研了数百个公司和团队，访谈数十位科学家和业内专家，以确保对相关产业和技术做到全面且深入的理解，对相关技术形成足够高的认识水平。这个过程让我认识到，中国的技术转移需要立足于中国产业环境，这不仅仅是技术的转移，更是一种文化、市场及政策环境的综合适应和融合。
技术转移需要我们比CEO思考得更多
入学伊始的新生班会上，刘碧波老师嘱咐我们，做好技术转移需要具备CEO的视野，需要我们比多数CEO有更加长远地思考。以我们投资的A公司为例，创始人是技术背景，团队在技术方面展现了卓越的实力，但在如何将这些技术转化为市场可接受产品的方面却遇到了难题，团队难以准确判断不同市场细分的具体需求，以及缺少对不同层级产品定价的思考。由于对产品、技术优势与市场需求的结合不够清晰，A公司在融资和商业化的过程中困难重重。
对于A公司而言，亟需加强商业化能力，特别是需要补足市场调研和产品定位方面的专业知识。这一阶段若能有一个既懂技术又懂市场的人，帮助团队稳定技术优势的同时，梳理构建商业模式以适应市场需求，这将在提高公司商业化的成功率方面具有重要意义。
当深入了解该公司的技术后，我邀请华为公司的技术专家与A公司一起，就市场环境、商业模式展开探讨。基于不同的付费模式和客户分级，我们将A公司的商业模式进行了优化。全新的划分让团队能够根据不同客户的需求，提供不同层级的服务。
此外，我还促成A公司与多个潜在战略合作伙伴进行了产品适配工作，确保他们能够在市场上率先完成对关键客户的产品测试和适配，为签下大订单创造极其有利的条件。在服务A公司的过程中，我不仅为团队提供了投资决策，还成功地帮助他们拓展了商业市场，提升了A公司的市场价值。
技术转移需要愿意伏身为科学家服务
B项目是一个由顶尖学府的教授领衔的团队，这位教授在人工智能大模型领域拥有丰富的经验。但是我作为一家企业风险投资部门（CVC）的投资者，首要任务是明确B项目对于母公司价值，判断其业务与母公司业务的战略协同。这不仅会影响母公司对目标公司投资决策，还会影响后续评估如何从产业角度对目标公司进行产业赋能。
由于教授忙于多个研究课题和教学任务，安排与他会面以深入探讨技术问题变得困难，尤其是在投资项目发起早期。为解决这个问题，我先学习了教授团队之前发表的公开论文，对教授团队技术形成系统性的认知。随后，在公开渠道了解到教授参加学术论坛的信息，远赴偏远地区花费一周时间参加论坛。通过前期的论文拜读，到活动上的虚心请教，让我更加深入理解教授团队技术，解析相关技术在AI及芯片产业当中所处的位置，有力支撑了母公司对B公司的投资决策。
正因前期的深入调研和学习，我成功挖掘到B公司技术的创新性和先进性，为母公司业务部门与B公司的技术合作铺垫了良好的基础，在短时间内促成技术合作。
技术转移永远在持续学习的路上
技术转移不是知识或技能的移植，这要求技术转移从业者掌握技术的基本原理和操作方法，更需要理解技术背后的深层逻辑、潜在的应用范围以及未来的发展方向。不仅需要学习技术知识，还需学习金融市场知识，能够洞察技术如何与不同的市场需求、行业趋势以及特定环境相适应。
图为安泽武（左三）参加清华五道口科技创新大赛
在技术转移硕士项目的学习过程中，基于我的技术背景，在课堂上不仅学习到更前沿的科技成果，还积极学习金融领域知识，借助技术赋能金融，同时运用金融手段回馈产业。随着AI大模型技术的兴起，它在金融领域的应用变得越来越普及。通过运用大模型相关技术，可以利用大模型产生的新的增量信息和因子，帮助我们更好地理解金融现象，推动金融行业健康发展。硕士学习期间，在陈卓老师指导下，我与孙鑫宇师兄一起针对“ChatGPT发布”这个外生事项如何影响资本市场股价波动进行了深入研究，揭示了资本市场如何对人工智能技术进行定价，相关内容已投稿至《金融研究》。
作为技术转移硕士项目学生，我深刻感受到自己所肩负的重要责任。我知道前方的道路将会充满挑战和艰辛，但我坚定地相信这份事业的重要性，并且决心为中国AI、芯片产业的成果转化贡献自己的力量。我将全力以赴，积极推动中国科技发展，为优秀科技成果在产业中发挥最大价值贡献自己的力量。
