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技术转移服务模式创新，AI+数智应用能带来哪些关键变革？

观点作者：科易网AI+技术转移研究院

在当今科技飞速发展的时代，科技成果转化的效率与质量对于国家科技创新和产业升级至关重要。然而，当前科技成果转化过程中的“最后一公里”却面临着诸多梗阻，制约了科技创新对新质生产力发展的充分支撑作用。在此背景下，AI+数智应用为技术转移服务模式创新带来了新的机遇与可能，有望成为打通科技成果转化“最后一公里”的关键力量。

一、科技成果转化“最后一公里”的困境剖析

（一）政策衔接与落实的难题

科技成果转化涉及多部门、多环节，政策衔接协调不够、落实机制不健全是当前面临的重要问题。例如，科技部门鼓励科研院所创办科技企业，但一些行业主管部门监管要求严格，导致科研院所存在顾虑；国企成立初创公司的支撑保障机制不完善，部分国企对成果转化政策不敢用、不想用、不会用；科研人员兼职离岗创业相关政策落实机制不健全等。这些政策层面的梗阻，使得创新主体在科技成果转化过程中面临诸多不确定性，影响了转化的积极性与主动性。

（二）科研导向与产业需求的脱节

高校和科研院所的科研导向与产业需求存在脱节现象较为普遍。高校长期形成的“从书本中来，到论文中去”的固化模式，以及科研院所将获得专利等作为成果验收指标之一的做法，导致大量科研成果停留在理论层面或实验室阶段，难以直接应用于实际生产。企业在转化相关成果时，往往需要投入大量成本进行熟化或二次开发，且存在规模化生产难度大等问题。此外，校企产学研合作多以协议式、点状式合作为主，缺乏系统、长期、多元的合作模式，难以形成有效的协同创新效应。

（三）成果评估定价与权益分配的困扰

成果评估定价、权利归属、收益分配等问题一直是科技成果转化中的难点。按照事业单位国资管理制度规定，事业单位的知识产权属于国有资产，在实际评估定价中存在困难，定价过高或过低都会带来相应问题。同时，虽然促进科技成果转化法规定国家设立的研究开发机构、高等院校对持有的职务科技成果享有处置权、收益权，但在实际操作中，由于缺乏相关细则指导和机制保障，该权益难以有效落实。例如，作价入股后的责任风险缺乏机制保障，部分单位因担心股权贬值追责而对转化持保守态度；收益分配缺乏明确细则，单位内部分配比例不明确，行政干预现象时有发生，不同单位的收益分配自主权也存在差异。

（四）市场化服务体系的不完善

当前，市场化、专业化的成果转化服务生态尚不完善。科研院所的技术和产品宣传主要依赖传统方式，服务机构介入不足。全国范围内技术转移机构数量有限且专职人员占比低，重点技术交易机构多为本地化服务，难以满足全国范围的转化需求。此外，技术经理人队伍培育机制不完善，缺乏明确的职称晋升通道和职业发展前景，支撑科技成果市场化的金融生态也尚未建立，适应科技型企业全生命周期的信贷服务和产品体系缺失，新型科技融资产品匮乏。

二、AI+数智应用赋能技术转移服务模式创新

（一）智能报告：精准洞察产业与技术发展趋势

AI+数智应用能够生成产业发展分析报告、技术发展分析报告等智能报告，为政府、高校、科研院所和企业提供精准的数据支持和决策依据。通过对海量数据的挖掘和分析，智能报告可以深入剖析产业发展现状、未来趋势以及关键技术突破方向，帮助各方准确把握市场需求和技术前沿，从而有针对性地开展科研活动和成果转化工作。例如，在区域产业发展规划中，智能报告能够为政府提供详细的产业分析，助力其制定科学合理的产业政策，引导资源向重点领域和关键环节集聚，推动产业升级和创新发展。

（二）分析挖掘：深度洞察企业需求与技术研发态势

借助AI技术的分析挖掘能力，可以实现对企业需求的精准挖掘和对技术研发态势的全面把握。通过收集和分析企业的生产经营数据、市场反馈信息等，能够深入了解企业在技术创新、产品研发、市场拓展等方面的实际需求，为高校和科研院所的科研方向提供有力指引，促进科研成果与市场需求的有效对接。同时，对技术研发动态的实时监测和分析，可以帮助科研机构及时调整研发策略，避免重复研究，提高科研效率和成果转化成功率。例如，在智能制造领域，通过分析挖掘企业生产过程中的数据，可以发现企业在自动化生产、质量控制等方面的技术需求，高校和科研院所据此开展相关研究，并将成果及时转化为实际生产力，提升企业的智能化水平。

（三）科技情报：全面掌握全球创新动态

AI+数智应用能够整合全球范围内的专利、论文、研发动态、产业动态、科技政策等科技情报资源，为用户提供实时、全面的信息服务。这使得政府、高校、科研院所和企业能够及时了解国内外科技创新的必威体育精装版进展和趋势，把握行业发展的主动权。例如，科研人员可以通过科技情报平台快速获取相关领域的前沿研究成果，避免重复研究，拓宽研究思路；企业可以根据科技情报及时调整战略布局，加强技术引进和合作创新，提升自身竞争力。同时，政