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如何借助AI+数智应用提高技术转移服务效率？

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，科技成果转化的效率与质量已成为推动区域经济发展、提升国家创新能力的关键因素。然而，长期以来，科技成果转化的“最后一公里”却面临着诸多梗阻，制约着科技创新对新质生产力发展的支撑作用。如何打通这“最后一公里”，成为摆在我们面前亟待解决的重要课题。而AI+数智应用的兴起，为解决这一问题带来了新的曙光和契机。

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。同时，针对国企成立初创公司的支撑保障机制也存在缺陷，使得一些国企在面对国家明确的成果转化激励政策时，仍持守成观望态度，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不健全，影响了科研人员的积极性和实际执行效果。

（二）科研导向与产业需求的脱节

高校和科研院所的科研导向与产业需求之间存在明显脱节。高校长期遵循“从书本中来，到论文中去”的模式，科研院所则普遍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考核权重较低。这使得企业在转化相关成果时，往往需要投入大量成本进行熟化或二次开发，且面临成本高、难以规模化生产等现实问题。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，难以满足产业发展的实际需求。

（三）成果评估定价与权益分配的困扰

在科技成果转化过程中，成果评估定价、权利归属以及收益分配等问题一直未能得到有效解决。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，但在实际操作中，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。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，对转化持保守态度；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，且不同单位的收益分配自主权也存在差异。

（四）市场化服务生态的不完善

当前，市场化、专业化的成果转化服务生态尚不完善。科研院所在技术和产品宣传方面主要依赖展览、活动等传统方式，服务机构的介入和支撑不足。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）交易机构多为本地化服务，难以满足全国范围的转化需求。同时，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，导致技术经理人数量不足、专业水平参差不齐。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：破解科技成果转化困境的新引擎

面对科技成果转化“最后一公里”的种种困境，AI+数智应用凭借其强大的数据处理能力、智能分析能力和高效的决策支持能力，为解决问题提供了全新的思路和方法。

（一）科技成果评估评价快筛：精准高效筛选优质成果

在传统的科技成果评估评价过程中，往往存在周期长、成本高、主观性强等问题。而AI+数智应用通过自主研发的“成果评价分析系统”和“成果快筛智能系统”，能够依据成果评价的国家标准，对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进行全面、客观、快速的分析和评估。不仅可以大幅降低成果评价成本，还能拓展成果评价的应用场景，实现科技成果的高效评估和精准筛选。例如，在面对海量的科技成果时，“成果快筛智能系统”能够迅速对成果进行评分赋值，并按需提供分级比选结果清单，帮助用户快速锁定符合要求的优质成果，为后续的转化工作奠定坚实基础。

（二）需求挖掘：智能洞察潜在技术需求，助力精准对接

准确挖掘企业和行业的技术需求是实现科技成果转化的关键前提。AI+数智应用通过构建“企业需求分析系统”和“技术需求智慧系统”，能够深入分析企业现有优势与不足，挖掘潜在技术需求，洞察未来技术发展方向和市场趋势，并生成技术需求建议清单。同时，基于已知的显性需求和建议清单，用户可以明确最终准备解决的技术需求，并通过“解决路径分析系统”获得自主研发或对外合作的建议。对于自主研发，“技术方案智成系统”能够引导用户深入探索，生成详尽的技术解决方案；对于合作研发，“智能有哪些信誉好的足球投注网站”功能则可以自动匹配相关技术资源，实现供需双方的精准对接，提高科技成果转化的成功率。

（三）经纪平台：