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科技管理AI+数智应用服务如何帮助政府实现高效管理？

观点作者：科易网AI+技术转移研究院

在当今时代，科技成果转化已成为推动经济高质量发展的关键力量。然而，“最后一公里”的梗阻问题却如同一道难以跨越的沟壑，阻碍着科技创新与产业创新的深度融合。这一困境不仅影响着科研成果的价值释放，更制约着新质生产力的发展步伐。在此背景下，科技管理AI+数智应用服务应运而生，为解决这些问题提供了全新的思路与方法。

一、科技成果转化的现状与困境

（一）政策衔接与落实的困境

科技成果转化涉及多部门的协同合作，但目前政策衔接协调不够紧密，落实机制尚不健全。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的监管要求却日益严格，导致科研院所在创办企业时存在诸多顾虑，不敢轻易尝试。国企在成立初创公司时，支撑保障机制的缺失也使得其在转化过程中举步维艰。此外，科研人员兼职离岗创业相关政策的落实不到位，以及科学事业单位财务制度中关于科技成果转化基金提取规定的模糊性，都使得科技成果转化的政策环境不够优化，影响了创新主体的积极性。

（二）科研导向与产业需求的脱节

高校和科研院所长期以来形成的科研模式，使得其研究成果与产业需求之间存在较大差距。高校往往侧重于理论研究，以发表论文和获取专利为主要成果验收指标，而对企业实际应用的需求关注不足。企业在转化这些成果时，常常需要投入大量的成本进行二次开发，且面临规模化生产的难题。同时，校企产学研合作多停留在协议式、点状式合作层面，缺乏系统性、长期性的合作机制，难以形成高效的创新生态。

（三）成果评估与权益分配的难题

科技成果的评估定价、权利归属和收益分配等问题一直是科技成果转化的难点。按照现有事业单位国资管理制度，知识产权的评估定价存在困难，定价过高会降低金融机构的投资意愿，定价过低则可能造成国有资产流失。虽然相关法律赋予了研究开发机构和高等院校对职务科技成果的处置权和收益权，但在实际操作中，由于缺乏细则指导和机制保障，这些权益难以有效落实。例如，作价入股后的责任风险缺乏保障机制，使得部分单位对转化持保守态度；收益分配比例不明确，行政干预现象时有发生，不同单位之间的自主权也存在差异。

（四）服务生态的不完善

当前，市场化、专业化的成果转化服务生态尚未健全。科研院所在技术和产品宣传方面主要依赖传统方式，缺乏专业服务机构的支持。全国范围内，自建技术转移机构的高校和科研院所比例较低，重点技术交易机构多为本地化服务，难以满足全国性的转化需求。技术经理人队伍培育机制不完善，职称晋升通道和职业发展前景不明确，导致专职从事技术转移的人员比例偏低。此外，支撑科技成果市场化的金融生态也存在缺陷，适应科技型企业全生命周期的信贷服务和产品体系尚未建立，新型科技融资产品匮乏。

二、科技管理AI+数智应用服务的破局之道

（一）智能报告与分析挖掘：洞察产业与技术趋势

AI+数智应用服务能够生成产业发展分析报告、技术发展分析报告等多种智能报告，为政府决策提供有力支持。通过对海量数据的深度分析挖掘，可以精准把握区域企业的需求、技术研发与合作情况以及技术方案的可行性。例如，利用大数据分析技术，能够全面了解区域内企业的技术创新痛点和市场需求，为政府制定针对性的产业政策提供依据。同时，对全球专利、论文、研发动态等信息的实时监测和分析，有助于政府及时掌握科技前沿动态，引导科研方向与产业需求紧密结合。

（二）科技情报与知识图谱：构建全面信息网络

科技情报的整合与知识图谱的构建是科技管理AI+数智应用服务的重要组成部分。通过收集全球范围内的专利、论文、产业动态、科技政策等信息，形成全面的科技情报数据库，为政府、高校、科研院所和企业提供及时、准确的信息服务。知识图谱则能够将复杂的技术脉络、产业应用关系等以可视化的方式呈现，帮助各方更好地理解技术领域的发展路径和应用场景。例如，技术脉络图谱可以清晰地展示某一技术领域的演变历程和关键节点，为科研人员和企业的研发决策提供参考；产业发展图谱则能够帮助政府了解区域产业的发展态势和产业链上下游的关系，有针对性地进行产业布局和招商引资。

（三）评估评价与资源配置：优化转化流程

在科技成果转化过程中，准确评估科技成果的价值、项目的风险以及专家的能力至关重要。AI+数智应用服务可以通过建立科学的评估模型，对科技成果、科创项目、专家能力等进行全面评估。例如，专利价值评估模型能够综合考虑专利的技术含量、市场前景、法律状态等多方面因素，为专利的转让、许可等提供合理定价依据。同时，基于评估结果，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。通过智能匹配算法，将合适的技术成果推送给有需求的企业，将专业的技术专家对接到相应的科研项目，提高资源的配置效率，降低转化成本。

（四）资源加工与智能体数据引