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何种AI+数智应用服务能全方位助力区域科技创新体系建设？

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区域经济高质量发展的核心动力。然而，科技成果转化的“最后一公里”问题却长期困扰着众多创新主体，阻碍了科技成果从实验室走向市场的顺畅进程。如何借助AI+数智应用服务，打通这一关键环节，全方位助力区域科技创新体系建设，成为亟待解决的重要课题。

一、科技成果转化“最后一公里”的严峻现状

（一）政策衔接与落实的困境

科技成果转化涉及多部门、多政策的协同，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。同时，针对国企成立初创公司的支撑保障机制也存在缺陷，部分国企在有明确成果转化激励政策的情况下，仍因缺乏具体的实施方案和保障机制，而对成果转化持保守态度。此外，科研人员兼职离岗创业相关政策的落实也面临诸多困难，影响了科研人员的积极性。

（二）科研导向与产业需求的脱节

高校和科研院所的科研活动往往侧重于理论研究和学术成果，与产业实际需求存在一定脱节。长期以来，高校形成了“从书本中来，到论文中去”的固化模式，科研院所也将获得专利等作为成果验收的重要指标之一，而对成果的应用情况关注不足。这使得企业在转化相关成果时，常常需要投入大量成本进行熟化或二次开发，且难以实现规模化生产。此外，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，无法满足产业创新发展的实际需求。

（三）成果评估定价与权益分配的难题

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，在实际操作中，成果评估定价存在一定困难。定价过高可能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。同时，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，该权益在实际落实中面临诸多困境。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，而对成果转化持保守态度；收益分配缺乏明确细则，单位内部分配比例不清晰，存在行政干预现象，不同单位的收益分配自主权也存在差异。

（四）市场化服务生态的不完善

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，市场化、专业化的成果转化服务生态尚未形成。2023年，仅有26.5%的高校、科研院所自建了技术转移机构，且全国26家重点技术（产权）交易机构大多局限于本地化服务，难以满足全国范围的转化需求。此外，我国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，导致技术经理人队伍规模较小、专业水平参差不齐。同时，支撑科技成果市场化的金融生态也尚未建立，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：破解转化难题的新引擎

（一）科技成果评估评价快筛：精准衡量成果价值

在科技成果转化过程中，准确评估科技成果的价值是关键。传统的成果评价方式往往依赖于人工经验和主观判断，效率低下且准确性难以保证。而AI+数智应用服务通过自主研发的“成果评价分析系统”和“成果快筛智能系统”，为科技成果评估评价带来了全新的解决方案。

“成果评价分析系统”依据成果评价的国家标准，构建多维度评估模型，能够智能化分析科技成果的科学价值、技术价值、市场价值、社会价值及转化潜力，并快速生成科技成果评价报告。这不仅大大提高了评估效率，还保证了评估结果的客观性和准确性。例如，对于一项新兴的生物技术成果，系统可以综合考量其技术创新性、在相关领域的应用前景、潜在的市场规模以及对社会发展的影响等多方面因素，为成果的价值判定提供全面、科学的依据。

“成果快筛智能系统”则针对批量科技成果筛选评价的需求，对科技成果进行客观的评分赋值，并按需提供分级比选结果清单。这使得用户能够从海量的科技成果中迅速锁定符合要求的优质成果，节省了大量的时间和精力。比如，在某地区的科技成果转化活动中，通过该系统对众多科研成果进行快速筛选，能够精准地挑选出具有较高转化潜力的项目，为后续的转化工作提供了有力支持。

（二）需求挖掘：洞察潜在需求，引领创新方向

深入了解企业和行业的技术需求，是实现科技成果转化的重要前提。AI+数智应用服务中的“企业需求分析系统”和“技术需求智慧系统”，能够智能洞察潜在技术需求，为创新主体提供前瞻性的战略决策支持。

“企业需求分析系统”通过分析识别企业现有优势与不足，挖掘企业潜在技术需求，洞察未来可能的技术发展方向和市场趋势，并为企业提供技术需求建议清单。基于此清单和已知的显性需求，企业可以明确最终准备