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政府科技管理如何通过AI+数智应用提升管理效能？

观点作者：科易网AI+技术转移研究院

在当今科技日新月异的时代，科技成果转化已成为推动经济社会发展的重要引擎。然而，长期以来，科技成果转化的“最后一公里”问题一直困扰着各方，制约了科技创新对新质生产力的有效支撑。如何打通这一关键环节，成为政府科技管理部门亟待解决的重要课题。随着人工智能和数智技术的飞速发展，为解决这一问题提供了全新的思路和手段。本文将深入探讨政府科技管理如何通过AI+数智应用提升管理效能，以期为相关决策提供参考。

一、现状分析：科技成果转化面临的挑战

科技成果转化是将科学研究成果转化为现实生产力的系统性活动，覆盖从后续试验、开发、应用、推广，最后到发展新产业的全过程。然而，在实际操作中，这一过程往往面临诸多挑战。

首先，政策衔接协调不够、落实机制不健全。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对创办企业的监管要求越来越严，导致科研院所在创办企业时存在看不准、不敢干、有顾虑的情况。此外，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、不会用的现象。

其次，高校、科研院所的科研导向与产业需求存在脱节。高校长期存在“从书本中来，到论文中去”的固化模式，科研院所普遍将获得专利等作为成果验收指标之一，但对成果应用情况的考核权重不高。企业在转化相关成果时，往往需要进一步熟化或二次开发，存在成本高、难以规模化生产等现实问题。

再者，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，在实际的评估定价中存在一定困难。同时，由于缺乏相关细则指导和机制保障，职务科技成果的处置权、收益权等权益落实存在困境。

最后，市场化、专业化成果转化服务生态不完善。科研院所的技术和产品宣传主要通过展览、活动等传统方式，服务机构的介入与支撑不够。全国重点技术交易机构多为本地化服务，难以匹配全国范围的转化需求。此外，技术经理人队伍培育机制尚不完善，缺乏明确的职称晋升通道和职业发展前景。

二、AI+数智应用：提升科技管理效能的新路径

面对上述挑战，AI+数智应用为政府科技管理提供了全新的解决方案。通过智能化、数据化的手段，可以有效提升科技管理的精准度和效率，助力科技成果转化。

1.智能报告与分析挖掘

AI技术可以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等，为政府决策提供科学依据。同时，通过对企业需求的深度挖掘和区域企业的透视分析，可以帮助政府更好地了解产业动态，制定针对性的政策。

2.科技情报与评估评价

利用AI技术，可以实时追踪全球专利、论文、研发动态、产业动态、科技政策等信息，为政府提供全面的科技情报支持。此外，AI还可以进行科技成果评价、科创项目研判、专家能力分析、专利价值评估等，提高评估的准确性和效率。

3.知识图谱与资源配置

通过构建技术脉络图谱、技术应用图谱、专家能力应用图谱等，可以帮助政府更好地理解技术领域的发展趋势和应用场景。同时，AI技术可以实现技术成果、技术专家、专利技术、科创项目等资源的智能化配置与多元化推广，提高资源利用效率。

4.智能体数据引用产品

AI技术可以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；解决专利价值评估分析与快筛比选；解决概念项目研判及快筛比选；解决科技资源批量加工和宣传材料制作等。

三、模式创新：构建多方协同的科技成果转化生态

除了技术手段的应用，还需要在模式上进行创新，构建多方协同的科技成果转化生态。

1.加强政策取向一致性评估

政府应依托科技创新政策取向一致性审查评估，加强“立、改、废、释”工作，统筹推动科技成果转化政策与科技、金融、财政、人才、产业等相关政策的衔接协同。重点强化主体功能衔接、改革政策落实、配套政策完善等环节的统筹执行，让创新主体从“有得转、有权转”向“愿意转、转得顺”转变。

2.强化产业需求导向的有组织科研

引导高校围绕国家需要和产业需求，凝练项目选题，组织开展研究。鼓励高校把实验室建在产业链上，瞄准产业需求，校企协同推进科研、测试、生产。加快建立企业牵头的产学研用创新机制，推广“企业点菜—高校、科研院所做菜”等多元化组织模式。

3.持续探索多样化的赋权转化模式

落实好有关职务科技成果赋权和资产单列管理的政策要求，深入总结凝练职务科技成果资产单列管理改革探索经验，形成更加符合科研和市场规律的资产管理考核机制。持续推进国家科技成果转移转化示范区建设，促进团队创业企业主导的产学研深度融合。

4.增强技术转移机构市场化、专业化水平

强化技术交易市场线下线上全国一体化网络建设，支持北京、上海、深圳枢纽型技术交易市场建