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全流程创新诊断在科技管理领域有什么作用,能借助AI+数智应用解决现有系统的哪些问题?

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,在实际的科技管理工作中,科技成果转化的“最后一公里”却面临着诸多挑战,成为制约科技创新推动产业升级的关键瓶颈。深入探究全流程创新诊断在科技管理领域的作用,以及如何借助AI+数智应用解决现有系统的问题,对于打通科技成果转化的“最后一公里”具有至关重要的意义。

一、科技成果转化“最后一公里”的现状与问题分析

(一)政策衔接与落实的困境

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监管要求严格,导致科研院所存在顾虑。国企在转化过程中,对政策的运用也存在不敢用、不想用、不会用的情况。此外,科研人员兼职离岗创业相关政策的落实机制尚不完善,影响了科技人员参与转化的积极性。

(二)科研导向与产业需求的脱节

高校和科研院所的科研导向往往侧重于学术成果,如论文发表和专利申请,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,需要投入大量成本进行熟化或二次开发,且难以规模化生产。同时,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,无法满足产业的实际需求。

(三)成果评估定价与权益分配的难题

按照现有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,在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。此外,职务科技成果的处置权、收益权虽有相关规定,但在实际操作中,由于缺乏细则指导和机制保障,权益落实存在困境,如作价入股后的责任风险缺乏保障,收益分配比例不明确等。

(四)市场化服务生态的不完善

科研院所的技术和产品宣传主要依赖传统方式,服务机构的介入和支撑不足。全国重点技术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,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,导致专业化技术转移人才短缺。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。

二、全流程创新诊断在科技管理领域的作用

(一)精准识别创新短板

全流程创新诊断能够对科技成果转化的各个环节进行全面梳理和分析,从基础研究到应用开发,从技术研发到市场推广,准确找出存在的薄弱环节和关键问题。通过深入挖掘创新主体在科研能力、管理模式、市场对接等方面的潜在问题,为制定针对性的改进措施提供依据。

(二)优化创新资源配置

基于诊断结果,可以清晰地了解不同创新主体的优势和劣势,以及资源的需求和闲置情况。从而有针对性地调整资源配置,将有限的人力、物力和财力投入到最关键、最急需的环节和领域,提高创新资源的利用效率,避免资源的浪费和重复建设。

(三)促进创新协同发展

全流程创新诊断有助于打破部门之间、机构之间的信息壁垒,促进各方在科技创新方面的沟通与协作。通过发现不同创新主体之间的互补性和协同点,推动产学研用深度融合,形成创新合力,共同攻克科技成果转化中的难题,实现创新链与产业链的有效对接。

(四)提升创新决策科学性

为科技管理部门和创新主体提供全面、准确的信息支持,使其能够基于客观数据和深入分析做出科学的决策。无论是制定政策、规划项目,还是选择合作对象、确定研发方向,都能更加有的放矢,提高决策的成功率和实施效果,减少盲目性和随意性。

三、AI+数智应用解决现有系统问题的思路与实践

(一)科技成果评估评价快筛

1.智能化评估模型:依托自主研发的“成果评价分析系统”,利用AI技术构建多维度评估模型,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。这种基于数据驱动的评估方式,能够克服传统评估方法中主观因素过多、标准不统一的问题,提高评估的准确性和客观性。例如,通过对大量同类科技成果的数据学习和分析,系统可以快速识别出具有高转化潜力的成果,为后续的转化工作提供有力支持。

2.高效快筛功能:针对批量科技成果筛选评价的需求,“成果快筛智能系统”能够对科技成果进行快速评分赋值,并按需提供分级比选结果清单。这大大提高了筛选效率,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,节省了时间和人力成本。在实际应用中,科研机构和企业在面对众多科研成果时,往往难以逐一进行深入评估,该快筛系统能够快速筛选出有潜力的成果,为进一步的转化工作奠定基础。

(二)需求挖掘与智能决策支持

1.企业需求洞察:“企业需求分析系统”通过大数据分析和机器学习算法,深入分析企业的生产经营数据、市场动态等信息,挖掘企业潜在技术需求。同时,结合行业趋势和前沿技术,为企业提供技术需求建议

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