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在可持续发展视角下，科技平台如何利用AI+数智应用规划未来路径？

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，科技创新已成为推动经济增长、改善社会生活、增强国家综合竞争力的强大引擎。然而，尽管我们在科研投入和科技成果产出方面取得了显著进展，但在将这些成果有效转化为实际生产力的过程中，仍存在诸多挑战。特别是在“最后一公里”的转化环节，许多优秀的科技成果未能充分发挥其应有的经济和社会效益。本文将探讨如何借助AI+数智应用，打通科技成果转化的“最后一公里”，并规划未来的发展路径。

一、现状分析：科技成果转化的现状与挑战

科技成果转化是指将科学研究的成果应用于实际生产，从而创造经济和社会效益的过程。这一过程包括后续试验、开发、应用、推广，直至发展新产业。然而，当前我国在科技成果转化的“最后一公里”仍面临一些梗阻。

1.政策衔接与落实机制不健全：尽管国家出台了一系列鼓励科技成果转化的政策，但在具体执行中，政策衔接不够紧密，落实机制尚不完善。例如，科研院所在创办企业时面临监管严格、顾虑较多的问题；国企在成立初创公司时缺乏支撑保障机制；科研人员兼职离岗创业的政策落实也存在障碍。

2.科研导向与产业需求脱节：高校和科研院所的科研活动往往以论文和专利为导向，而忽视了成果的实际应用价值。企业在转化这些成果时，常常需要投入大量资源进行二次开发，增加了转化成本和难度。此外，校企产学研合作多为点状式合作，缺乏系统性和长期性。

3.成果评估定价与权利归属问题：事业单位的知识产权属于国有资产，但在实际操作中，评估定价存在困难，定价过高或过低都会带来问题。此外，职务科技成果的处置权和收益权虽然有法可依，但由于缺乏细则指导和机制保障，实际操作中仍面临诸多挑战。

4.市场化服务生态不完善：目前，技术转移服务机构的专业化水平不高，全国范围内的技术交易市场尚未形成一体化网络。同时，技术经理人队伍的培育机制不完善，缺乏明确的职业发展通道。金融支持方面，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。

二、AI+数智应用：为科技成果转化注入新动力

面对上述挑战，AI+数智应用为科技成果转化提供了新的解决方案。通过智能化、数字化的手段，可以有效提升科技成果转化的效率和质量，打通“最后一公里”的梗阻。

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、技术发展分析报告等智能报告，帮助企业和科研机构快速了解行业动态和技术趋势。此外，通过数据挖掘和分析，可以精准识别企业需求，优化技术研发方向，提高成果转化的针对性和成功率。

2.科技情报与知识图谱：AI+数智应用可以整合全球专利、论文、研发动态等科技情报，构建技术脉络图谱、产业发展图谱等知识图谱，为科研人员和企业提供全面的信息服务。这不仅有助于缩短研发周期，还能降低研发成本，提高创新效率。

3.评估评价与资源配置：AI技术可以对科技成果、科创项目、专家能力等进行智能评估和评价，解决成果定价难、专家匹配不准等问题。同时，通过智能化配置技术成果、技术专家、专利技术等资源，可以实现供需精准对接，提高资源利用效率。

4.智能体数据引用产品：AI+数智应用可以灵活调用各种数智工具，支持多任务并行处理，高效解决复杂任务。例如，在科技成果评价、专利价值评估、概念项目研判等方面，AI可以快速筛选出优质项目，提高决策效率。

三、未来路径规划：构建多方协同的转化生态

为了进一步打通科技成果转化的“最后一公里”，我们需要构建一个多方协同的转化生态，充分发挥政府、企业、科研机构等各方的作用。

1.加强政策协同与细化落实：政府应加强科技成果转化政策的协同性，确保各项政策无缝衔接。同时，细化成果转化过程中的知识产权评估定价、收益分配等操作细则，消除转化主体的后顾之忧。通过完善首台（套）、首批次、首版次应用政策，扩大试点范围，建立重大项目成果的政府订购机制，进一步推动科技成果转化。

2.强化产业需求导向的科研组织：高校和科研院所应围绕国家重大需求和产业痛点，组织开展有组织的科研活动。通过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”的多元化合作模式，推动技术研发与产业应用一体化。鼓励国企和领军企业开放应用场景，支持企业牵头实施场景驱动的重大科研任务。

3.探索多样化的赋权转化模式：落实职务科技成果赋权和资产单列管理的政策要求，总结凝练改革经验，形成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，强化场景驱动、跨区域转移的成果转化示范应用，探索重大科研成果转化的新机制。结合科研院所改革方案，将科研人员的成果转化收益纳入绩效考核体系，扩大转化收益分配自主权。

4.提升技术转移机构的专业化水平：加强技术交易市场的线下线上一体化网络建设，支持北京、上海、深圳