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在科技活动里，政府如何借助AI+数智应用服务提升区域科技创新效率？

观点作者：科易网AI+技术转移研究院

在当今时代，科技创新已成为推动区域经济发展的核心动力。然而，科技成果转化的“最后一公里”却常常成为制约区域科技创新效率提升的瓶颈。在这一关键节点上，政府作为科技创新的引导者和推动者，如何借助AI+数智应用服务打破僵局，成为亟待解决的重要课题。

一、科技成果转化“最后一公里”的现状与困境

（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，需要政策的协同配合。但目前，部分政策在衔接协调方面存在不足，落实机制也不够健全。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。国企成立初创公司的支撑保障机制也不完善，在国家有明确成果转化激励政策的前提下，一些国企仍对相关政策持保守态度，不敢用、不想用、不会用的情况较为普遍。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，影响了科研人员的积极性和实际行动。

（二）科研导向与产业需求的脱节

高校和科研院所是科技创新的重要力量，但长期以来，部分高校的科研模式较为固化，存在“从书本中来，到论文中去”的现象。科研院所则普遍将获得专利等作为成果验收指标之一，对成果应用情况的考核权重不高。这使得企业在转化相关成果时，往往需要进一步熟化或者二次开发，成本高且难以规模化生产。同时，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，无法满足产业创新的实际需求。

（三）成果评估定价与权益分配的困扰

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。定价过高会降低金融机构的投资意愿，定价过低又可能造成国有资产流失。此外，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，但由于缺乏相关细则指导和机制保障，该权益在实际落实过程中仍面临诸多困境。例如，作价入股后的责任风险缺乏机制保障，部分单位因担心面临股权贬值的追责风险，而对转化持保守态度；收益分配缺乏细则指导，单位内部分配比例不明确，存在行政干预现象，且不同单位的收益分配自主权也存在差异。

（四）市场化服务生态的短板

当前，科研院所的技术和产品宣传主要依赖展览、活动等传统方式，服务机构的介入与支撑不够。全国范围内，仅有少数高校、科研院所自建了技术转移机构，且重点技术（产权）交易机构大多局限于本地化服务，难以匹配全国范围的转化需求。同时，我国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，导致技术转移专业人才短缺。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，科技保险、科技债务等新型科技融资产品匮乏。

二、AI+数智应用服务：破解困境的新路径

（一）智能报告与分析挖掘：精准把握创新方向

AI+数智应用能够为政府提供智能报告和分析挖掘服务，助力政府精准把握区域科技创新的方向。通过收集和分析全球范围内的专利、论文、研发动态、产业动态等信息，政府可以及时了解前沿技术的发展趋势和产业的创新需求。例如，利用AI技术对大量的科技文献和数据进行挖掘分析，生成产业发展分析报告、技术发展分析报告等，为政府制定科技创新政策提供科学依据。同时，通过对区域内企业的技术研发与合作情况进行分析，政府可以发现企业的需求和痛点，有针对性地引导高校、科研院所与企业开展合作，促进科技成果转化。

（二）科技情报与知识图谱：搭建信息桥梁

科技情报和知识图谱是连接科技创新各个环节的重要纽带。AI+数智应用可以整合全球范围内的科技情报资源，包括专利、论文、研发项目等，为政府、高校、科研院所和企业提供全面、及时的信息服务。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知识图谱，各方可以更加清晰地了解技术领域的发展脉络和应用场景，提高科技成果转化的效率。例如，企业可以通过知识图谱快速找到适合自身需求的科技成果和技术专家，高校和科研院所也可以根据图谱了解产业的需求和技术应用方向，有针对性地开展科研工作。

（三）评估评价与资源配置：优化创新生态

在科技成果转化过程中，评估评价和资源配置是关键环节。AI+数智应用可以提供客观、准确的评估评价服务，帮助政府、高校、科研院所和企业更好地判断科技成果的价值和发展潜力。通过对科技成果、科创项目、专家能力等进行评估评价，可以为资源配置提供依据，实现科技资源的优化配置。例如，利用AI技术对专利进行价值评估，可以帮助金融机构更准确地判断专利的市场价值和投资风险，为科技型企业提供更有针对性的金融服务。同时，通过智能化的资源配置平台，可以实现技术成果、技术专家、专利技术