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科技平台如何借助AI+数智应用服务解决资源匮乏问题？

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，科技成果转化对于推动经济发展、提升国家竞争力具有至关重要的意义。然而，科技成果转化的“最后一公里”却面临着诸多难题，资源匮乏问题尤为突出，严重制约了科技成果顺利转化为现实生产力。在此背景下，科技平台借助AI+数智应用服务，为解决这一难题提供了全新的思路和方法。

一、科技成果转化面临的资源匮乏困境

（一）政策资源衔接不畅

科技成果转化涉及多部门、多领域的政策协同，但目前政策衔接协调不够、落实机制不健全。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。同时，针对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存在不敢用、不想用、不会用的情况。此外，科研人员兼职离岗创业相关政策的落实机制尚不健全，影响了实际执行。

（二）科研与产业需求脱节

高校、科研院所的科研导向与产业需求存在脱节现象。高校长期以论文、专利等作为成果验收指标，对成果应用情况考核权重不高，导致企业在转化相关成果时，需要进一步熟化或二次开发，成本高且难以规模化生产。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。

（三）成果评估与权益分配问题

成果评估定价、权利归属、收益分配等问题仍未得到有效解决。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，定价过高或过低都存在相应问题。同时，虽然相关法律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，但缺乏细则指导和机制保障，导致权益落实困境，部分单位对转化持保守态度。

（四）市场化服务生态不完善

科研院所的技术和产品宣传主要依赖传统方式，服务机构介入支撑不够。全国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。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。此外，支撑科技成果市场化的金融生态尚未建立，适应科技型企业全生命周期的信贷服务和产品体系缺失。

二、AI+数智应用服务的场景与优势

（一）智能报告生成

AI+数智应用能够快速生成产业发展分析报告、技术发展分析报告、园区或孵化器发展分析报告、新技术预研报告等。通过对海量数据的挖掘和分析，为政府、高校、科研机构和企业提供全面、准确的决策依据，帮助其了解行业动态、把握技术发展趋势，从而有针对性地制定科技成果转化策略。

（二）深度分析挖掘

利用人工智能技术对企业需求进行挖掘，透视区域企业状况，分析技术研发与合作需求以及技术方案等。通过大数据分析和机器学习算法，能够精准识别企业的痛点和需求，为科技成果的供需对接提供有力支持，提高转化的针对性和成功率。

（三）科技情报整合

AI+数智应用可以整合全球专利、论文、研发动态、产业动态、科技政策等科技情报。通过自然语言处理和知识图谱技术，对这些情报进行分类、整理和分析，为用户提供实时、全面的科技信息，帮助其及时掌握行业前沿动态，发现潜在的合作机会和技术突破点。

（四）科学评估评价

在科技成果评价、科创项目研判、专家能力分析、专利价值评估、企业画像分析等方面，AI+数智应用发挥着重要作用。通过建立科学的评估模型和算法，能够客观、准确地评估科技成果的价值和潜力，为成果转化提供可靠的依据。同时，对企业和专家的能力进行评估，有助于优化资源配置，提高转化效率。

（五）知识图谱构建

构建技术脉络图谱、技术应用图谱、专家能力应用图谱、产业发展图谱、产业应用图谱等知识图谱。通过将各种知识和信息进行关联和整合，形成可视化的知识网络，帮助用户更好地理解技术领域的发展脉络和应用场景，为科技创新和成果转化提供灵感和方向。

（六）智能化资源配置

实现技术成果、技术专家、专利技术、科创项目、产业项目、产业企业、技术需求、高校院所、产业园区、服务机构、金融机构等智能化配置与多元化推广。通过智能匹配算法，将合适的科技成果与市场需求进行精准对接，提高资源利用效率，促进科技成果转化。

（七）标准化资源加工

以标准化、智能化、场景化整合加工科技资源，AI智能化集成资源，场景化智能配置资源。通过对科技资源进行清洗、整理和分类，建立规范化的资源数据库，为后续的应用和服务提供高质量的数据支持。

（八）智能体数据引用产品

灵活调用数智应用工具，支持多任务推进，高效处理复杂任务。例如，解决科技成果评价、应用分析及快速筛选；专利价值评估分析与快筛比选；概念项目研判及快筛比选；科技资源批量加工和宣传材料制作等问题，提高工作效率和质量。

三、科技平台借助AI+数智应用服务解决资源匮乏问题的实践路径

（一）搭建一体化服务平台

科技平台应充分利用AI+数智应用技术