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全流程创新服务如何通过AI+数智应用为科技管理工作创造深层次价值？

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，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。如何在复杂多变的环境中，打通这一关键环节，成为科技管理工作亟待解决的重要课题。全流程创新服务通过AI+数智应用，为科技管理工作创造了深层次价值，为解决科技成果转化难题提供了新的思路和方法。

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、落实机制还不健全。不同部门之间的政策存在差异，甚至相互冲突，导致创新主体在转化过程中面临诸多困惑。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对创办企业的监管要求严格，使得科研院所存在看不准、不敢干的情况。同时，针对国企成立初创公司的支撑保障机制不完善，部分国企对成果转化政策存在不敢用、不想用、不会用的问题，守成观望态度大于探索创新态度。此外，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存在脱节现象。长期以来，高校形成了“从书本中来，到论文中去”的固化模式，科研院所则普遍将获得专利等作为成果验收指标之一，而对成果应用情况的考核权重不高。这使得企业在转化相关成果时，需要进一步熟化或者二次开发，成本高且难以规模化生产。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需求。

（三）成果评估定价与权益分配的困扰

成果评估定价、权利归属、收益分配等问题是科技成果转化过程中的关键难点。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，在实际评估定价中存在困难，定价过高会降低金融机构投资意愿，定价过低则可能造成国有资产流失。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）市场化服务生态的不完善

市场化、专业化的成果转化服务生态尚未健全。科研院所的技术和产品宣传主要依赖传统方式，服务机构的介入与支撑不够。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，难以匹配全国范围的转化需求。同时，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，导致技术转移机构中专职人员占比低，获得技术经理人资格的人员更少。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+数智应用在科技成果转化中的价值与作用

（一）科技成果评估评价的智能化

AI+数智应用为科技成果评估评价带来了革命性的变化。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，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，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，“成果快筛智能系统”可对批量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。这种智能化的评估评价方式，不仅降低了成果评价成本，还大幅拓展了成果评价应用场景，为科技成果转化提供了有力的支持。

（二）潜在技术需求的精准挖掘

在科技成果转化过程中，准确把握市场需求至关重要。AI+数智应用能够智能洞察企业和社会的潜在技术需求，辅助制定前瞻性战略决策。对于企业而言，“企业需求分析系统”可以分析识别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，并提供技术需求建议清单。基于此，企业可以明确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，前瞻性挖掘行业潜在技术需求，为行业发展提供战略指导。这种精准的需求挖掘能力，有助于提高科技成果转化的针对性和成功率。

（三）技术经纪工作的数智赋能

技术经纪是科技成果转化的重要环节，但传统技术经纪工作存在诸多堵点和难点。AI+数智应用针对这些问题，提供了一系列数智应用产品和工具。通过开通技术经纪相关的数智应用系统使用权益，能够赋能技术经纪工作，实现资