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如何用AI+数智应用技术升级科技管理系统？

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，成为制约科技创新与产业创新深度融合的瓶颈。如何打通这一关键环节，实现科技成果的高效转化，成为当下亟待解决的重要课题。而AI+数智应用技术的出现，为升级科技管理系统、破解科技成果转化难题提供了新的思路和解决方案。

一、科技成果转化面临的严峻现状

科技成果转化是将科学研究成果转化为现实生产力的系统性活动，涵盖从后续试验、开发、应用、推广，到最后发展新产业的全过程。但在实际调研中发现，其转化的“最后一公里”，即发展新产业的环节，存在着诸多梗阻，导致科技创新对新质生产力发展的支撑作用尚未充分发挥。

（一）政策衔接协调不足

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趋严，使得科研院所在创办企业时存在看不准、不敢干、有顾虑的情况。针对国企成立初创公司的支撑保障机制不完善，部分国企在有明确成果转化激励政策的前提下，仍存在不敢用、不想用、不会用的现象，守成观望态度浓厚。例如，我国科学事业单位财务制度虽规定可从事业收入中提取科技成果转化基金，但因缺乏明确的实施方案，执行难度较大。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脱节

高校长期遵循“从书本中来，到论文中去”的模式，科研院所普遍将获得专利等作为成果验收指标之一，对成果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，部分企业为加快研发进程，将需求拆解成多个点状问题分别与不同高校合作，缺乏系统、长期、多元的合作模式，导致科研成果与产业需求难以有效对接。

（三）成果评估定价等问题待解

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，定价高会降低金融机构投资意愿，定价低则可能造成国有资产流失。促进科技成果转化法虽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）服务生态不完善

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。2023年，仅有26.5%的高校、科研院所自建了技术转移机构。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尚不完善，缺乏明确的职称晋升通道和职业发展前景。2022年，385家国家技术转移机构中，专职从事技术转移人员占比不到20%，获得技术经理人资格的人员占比仅8.9%。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+数智应用技术助力科技管理系统升级的原理与价值

面对科技成果转化过程中的诸多难题，AI+数智应用技术为科技管理系统的升级提供了强大的动力和创新的解决方案，能够有效破解这些瓶颈问题，推动科技成果转化向高端化、智能化转型升级。

（一）科技成果评估评价快筛：精准高效评估成果价值

AI+数智应用技术通过重构评价服务体系，能够降低成果评价成本，大幅拓展成果评价应用场景。例如，依据成果评价的国家标准自主研发的“成果评价分析系统”，可借助智能化分析，全面考量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。对于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。这种精准高效的评估评价方式，为科技成果的转化提供了科学的决策依据，降低了转化风险。

（二）需求挖掘：智能洞察潜在技术需求

AI+数智应用技术能够智能洞察企业和行业的潜在技术需求，辅助制定前瞻性战略决策。以“企业需求分析系统”和“技术需求智慧系统”为依托，可深入分析识别企业或行业现有优势与不足，前瞻性挖掘潜在技术需求，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，用户能够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