如何通过AI+数智应用实现技术转移服务的智能化转型？.docxVIP

如何通过AI+数智应用实现技术转移服务的智能化转型？

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，科技成果转化的重要性日益凸显。然而，现实中科技成果转化的“最后一公里”却面临着诸多困境，犹如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。那么，如何在这片充满挑战的领域中开辟出一条新的道路，实现技术转移服务的智能化转型呢？答案或许就藏在AI+数智应用之中。

科技成果转化的“最后一公里”，涉及到从科研成果到实际产业应用的关键跳跃，其复杂性和艰巨性不言而喻。当前，这一环节存在着一系列亟待解决的问题。

从政策层面来看，成果转化政策的衔接协调不够紧密，落实机制尚不健全。不同部门之间的政策缺乏有效的协同，导致科研机构和企业在转化过程中面临诸多困惑和阻碍。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愈发严格，使得科研院所心存顾虑，不敢轻易迈出转化的步伐。同时，针对国企成立初创公司的支撑保障机制也存在漏洞，部分国企在有明确成果转化激励政策的情况下，仍然对政策持观望态度，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完善，影响了科研人员参与转化的积极性。

高校和科研院所的科研导向与产业需求脱节，也是制约科技成果转化的重要因素。长期以来，高校的科研模式较为传统，往往侧重于理论研究和学术成果的发表，而忽视了成果的实际应用价值。科研院所则普遍将获得专利等作为成果验收的重要指标，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，常常需要投入大量的时间和成本进行熟化或二次开发，增加了转化的难度和成本。而且，校企产学研合作多以协议式、点状式合作为主，缺乏系统性和长期性，难以形成高效的创新生态。

成果评估定价、权利归属、收益分配等问题同样困扰着科技成果转化。按照现有的事业单位国资管理制度，事业单位的知识产权属于国有资产，但在实际操作中，评估定价存在一定难度。定价过高，会降低金融机构的投资意愿；定价过低，又可能导致国有资产流失。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，这些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，行政干预现象时有发生，不同单位的收益分配自主权也存在差异。

市场化、专业化的成果转化服务生态不完善，更是加剧了科技成果转化的难度。科研院所的技术和产品宣传主要依赖传统的展览、活动等方式，缺乏专业的服务机构支持。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。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。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。

面对这些困境，AI+数智应用为科技成果转化带来了新的希望和机遇。通过构建AI+技术转移-区域科技成果转化数智服务场景，能够有针对性地解决上述问题，实现技术转移服务的智能化转型。

在科技成果评估评价方面，传统的评估方式往往耗时费力，且受主观因素影响较大。而AI+数智应用则可以通过自主研发的“成果评价分析系统”，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智能化分析，构建多维度评估模型，快速生成科技成果评价报告。同时，针对批量科技成果筛选评价的需求，依托“成果快筛智能系统”，能够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，帮助用户从海量科技成果中迅速锁定符合要求的优质成果。这种数智化的评估评价方式，不仅大大提高了评估效率，降低了评价成本，还能为成果转化提供更加科学、准确的依据。

在需求挖掘方面，AI+数智应用能够智能洞察行业潜在技术需求，辅助制定前瞻性战略决策。对于企业而言，通过构建系统化需求解决服务链条，依托“企业需求分析系统”，可以深入分析企业的现有优势与不足，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，企业可以更加明确自身的技术需求，选择合适的研发路径，无论是自主研发还是对外合作，都能更加有的放矢。对于行业来说，“技术需求智慧系统”能够分析识别所关注技术的优势与不足，前瞻性地挖掘行业潜在技术需求，为行业发展提供战略指导。这种智能化的需求挖掘方式，有助于打破传统产学研合作的局限，实现更加精准、高效的技术对接。

在技术经纪服务方面，AI+数智应用为技术经纪人提供了强大的工具支持。针对技术经