（问题）当前，科研范式正加速向数据驱动和智能化演进。基础研究与技术攻关对高质量实验数据、标准化流程和高效协同的需求不断提升。但实际运行中，不少科研团队仍面临实验流程分散、数据分布在各系统难以沉淀复用、跨机构共享与合规边界不清，以及成果从实验室走向产业端验证周期较长等问题。科技服务供给与科研需求之间的“最后一公里”不畅，影响创新效率与成果转化速度。 （原因）业内人士认为，这些痛点既源于科研活动本身的复杂性，也与传统实验室管理方式、数据治理能力不足以及平台化服务供给不充分有关。一上，实验设计、样品管理、仪器调度、质量控制、数据记录与分析常由不同系统承载，难以形成可追溯、可复用的闭环；另一方面，科研数据涉及安全合规与知识产权边界，若数据脱敏、分级分类、权限控制和审计留痕等能力不到位，将直接制约跨团队协同和数据价值释放。同时，成果转化依赖验证场景、产业资源与市场机制，单一主体往往难以同时具备“技术+场景+市场”的综合能力。 （影响）因此，建设覆盖科研全流程的数智化平台，并推动实验室数据治理走向体系化、规范化，成为提升科研组织效能的重要方向。6日，戴纳科技董事长迟海鹏与首发展成果转化部总经理李海龙见证下，双方签署“AI+科技服务业”战略合作协议。北京首发展智能科技有限公司总经理杜新宇与北京戴纳实验科技股份有限公司副总裁张京军代表双方签约。根据协议，双方将融合戴纳科技在智能实验室全生命周期服务的场景积累与首发展在有关技术能力、数据治理上的优势，共同打造面向科学家的“AI for Science”数智化标杆项目，提升科研创新与成果转化效率。 （对策） 一是共同建设一体化数智科研服务平台。合作将围绕科研团队从基础研究、技术攻关、专利布局到成果孵化、产业对接的全流程需求，整合实验设计、过程管理、数据分析与转化支撑等能力，形成贯通科研与转化的服务闭环。通过平台化供给，减少科研团队在流程管理与工具选型上的投入——让更多精力回到科研本身——同时为成果评估、复现验证与产业化落地提供标准接口和可追溯依据。 二是探索实验室数据全生命周期智能治理新路径。依托戴纳科技在智能实验室场景落地经验，结合首发展在京相关实验室数据资源与治理能力，双方将推动数据采集、脱敏、存储、共享、应用到归档的全链条规范，建立协同治理机制与安全合规框架。在确保数据安全合规的前提下，促进数据资产化、结构化与可用化，以数据支撑实验室运营管理与科研决策，形成可复制、可推广的解决方案，服务更多类型实验室的数字化升级。 三是搭建科研场景与产业市场的联动桥梁。双方拟建立科研成果与产业需求的精准对接机制：由戴纳科技提供成果验证场景与技术支撑，首发展依托资源组织与市场拓展能力推动合作成果落地，构建“研发—验证—转化—应用”的闭环，缩短从技术形成到产业化的周期，提高高价值成果的转化成功率。 （前景）业内观察认为，面向“AI for Science”的平台化合作，有望推动科技服务业从“单点工具”走向“体系化能力”。随着科研活动对高质量数据与高效率实验流程的依赖持续增强，标准体系、数据治理与场景落地能力将成为关键竞争力。若此次合作能在关键场景率先形成示范，或将带动中关村及更大范围科技服务业的智能化转型，并为科研仪器与实验室相关产业链的国产化替代、协同创新注入动力。下一步成效仍取决于平台在真实科研任务中的可用性、数据合规体系的可执行性，以及产学研用协同的持续投入。
此次战略合作不仅是两家企业的合作升级，也是一种面向科研服务智能化、提效化的实践探索。在科技创新加速推进的背景下，如何通过机制与服务创新提升科研效率、加快成果转化，仍是科技企业需要共同回答的问题。戴纳科技与首发展的合作路径有望为行业提供参考，推动科技服务业向更高质量发展迈进。