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科技管理工作如何借助AI+数智应用和大数据实现突破？

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，科技管理工作面临着前所未有的挑战与机遇。一方面，科技创新的步伐不断加快，大量的科技成果亟待转化为现实生产力；另一方面，传统的科技管理模式在应对复杂多变的市场需求和技术发展趋势时，逐渐暴露出诸多局限性。如何借助AI+数智应用和大数据实现科技管理工作的突破，打通科技成果转化的“最后一公里”，成为摆在我们面前的重要课题。

一、传统科技管理工作的困境与挑战

（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，然而在实际工作中，政策的衔接协调不够、落实机制不健全等问题较为突出。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越来越严，导致科研院所在创办企业时存在看不准、不敢干、有顾虑的情况。此外，针对国企成立初创公司的支撑保障机制不完善，部分国企对国家明确的成果转化激励政策存在不敢用、不想用、不会用的现象，守成观望态度大于探索创新态度。同时，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一定程度的脱节。高校长期遵循“从书本中来，到论文中去”的固化模式，科研院所普遍将获得专利等作为成果验收指标之一，而对成果的应用情况考核权重不高。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，导致成本高、难以规模化生产等现实问题。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、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

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，但在实际操作中，由于缺乏相关细则指导和机制保障，该权益的落实存在困境。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）市场化服务体系的不完善

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26家重点技术（产权）交易机构大多是本地化服务，难以匹配全国范围的转化需求。此外，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，导致技术转移机构的专业化水平有待提高。同时，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+数智应用和大数据带来的变革机遇

（一）科技成果评估评价的智能化

在传统的科技成果评估评价过程中，往往存在评价标准不统一、评价周期长、成本高等问题。而借助AI+数智应用和大数据技术，可以重构评价服务体系，降低成果评价成本，大幅拓展成果评价应用场景。例如，通过自主研发的“成果评价分析系统”，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，实现科技成果的高效评估。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”，可以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。

（二）潜在技术需求的精准挖掘

准确把握市场需求是科技成果转化的关键。然而，在传统模式下，企业和技术提供方往往难以深入了解市场的潜在需求，导致科技成果与市场需求不匹配。利用AI+数智应用和大数据技术，可以智能洞察行业潜在技术需求，辅助制定前瞻性战略决策。通过构建“企业需求分析系统”和“技术需求智慧系统”，能够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，并生成技术需求建议清单。基于此，用户可以比对明确最终准备推动解决的技术需求，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，还可以借助“技术方案智成系统”逐步引导深入探索、生成详尽的技术解决方案；对于合作研发，则可通过“智能有哪些信誉好的足球投注网站”开展相关技术资源的自动匹配并配置。

（三）技术经纪服务的数智赋能

技术经纪工作在科技成果转化过程中起着桥梁和纽带的作用，但传统的技术经纪服务存在从业门槛高、效率低等问题。基于人工智能与大数据技术，可以为技术经纪从业过程中的堵点和难