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如何通过AI+数智应用科技创新与管理创新提升科技管理工作的效率和价值？

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，科技成果转化对于推动经济社会发展、提升国家竞争力具有至关重要的意义。然而，科技成果转化过程中的“最后一公里”问题却一直困扰着各方，成为制约科技创新价值充分释放的瓶颈。本文将深入剖析科技成果转化面临的现状与问题，探讨如何借助AI+数智应用实现科技创新与管理创新，从而打通这一关键环节，提升科技管理工作的效率和价值。

一、科技成果转化的现状与问题分析

（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，但目前相关政策在衔接协调方面存在不足，落实机制也不够健全。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尚不完善，部分国企在有明确成果转化激励政策的情况下，仍对政策持观望态度，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也存在障碍，影响了科研人员参与科技成果转化的积极性。

（二）科研导向与产业需求的脱节

高校和科研院所的科研活动往往侧重于理论研究和学术成果，与产业实际需求存在一定程度的脱节。长期以来，高校形成了“从书本中来，到论文中去”的固化模式，科研院所也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关注不够。这使得企业在转化相关成果时，常常面临成果需要进一步熟化或二次开发的问题，转化成本高，难以实现规模化生产。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，无法满足产业对技术创新的综合需求。

（三）成果评估定价与权益分配的难题

在科技成果转化过程中，成果的评估定价、权利归属以及收益分配等问题一直未能得到有效解决。按照现有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。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而对转化持保守态度；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。

（四）市场化服务生态的不完善

当前，科技成果转化的市场化、专业化服务生态还不够健全。科研院所在技术和产品宣传方面主要依赖传统的展览、活动等方式，服务机构的介入和支撑不足。全国范围内，技术交易机构多为本地化服务，难以满足跨区域的转化需求。此外，我国技术经理人队伍的培育机制尚不完善，缺乏明确的职称晋升通道和职业发展前景，导致技术经理人队伍规模较小，专业人才短缺。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，进一步加剧了科技成果转化的难度。

二、AI+数智应用在科技成果转化中的创新模式与价值

（一）科技成果评估评价快筛：精准高效的价值判断

面对海量的科技成果，如何快速准确地评估其价值是科技成果转化的首要难题。基于AI+技术转移的数智服务场景下，通过自主研发的“成果评价分析系统”和“成果快筛智能系统”，能够依据国家标准对科技成果进行全面、客观的评价。这些系统利用智能化算法，从科学价值、技术价值、市场价值、社会价值及转化潜力等多个维度构建评估模型，快速生成详细的科技成果评价报告，并对批量成果进行高效筛选，为用户提供分级比选结果清单。这种数智化的评价方式不仅大大降低了成果评价成本，还显著拓展了评价应用场景，使得科技成果的评估更加精准、高效，为后续的转化工作提供了有力支撑。

（二）需求挖掘：智能洞察引领战略决策

准确把握市场需求是科技成果转化的关键。在AI+数智应用的支持下，“企业需求分析系统”和“技术需求智慧系统”能够深入挖掘企业和行业的潜在技术需求。通过对企业现有优势与不足的分析，以及对行业发展趋势的前瞻性洞察，系统可以生成技术需求建议清单，为企业和科研机构提供明确的研发方向。同时，“解决路径分析系统”和“技术方案智成系统”能够根据需求提供自主研发或合作研发的建议，并引导生成详尽的技术解决方案，实现技术资源的自动匹配和配置。这种智能化的需求挖掘和服务模式，有助于提高科技成果转化的针对性和成功率，推动科技创新与产业需求的精准对接。

（三）经纪平台：数智赋能降低从业门槛

技术经纪在科技成果转化过程中起着桥梁纽带的作用，但传统模式下技术经纪工作存在诸多