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产业技术创新时代，科技管理如何借助AI+数智应用实现深层次价值创造？

观点作者：科易网AI+技术转移研究院

在当今产业技术创新蓬勃发展的时代，科技成果转化的“最后一公里”问题已成为制约科技创新与产业创新深度融合的关键瓶颈。如何打破这一困境，实现科技管理的深层次价值创造，成为摆在我们面前的重要课题。

一、科技成果转化“最后一公里”的严峻现状

当前，我国在科技成果转化方面虽取得了一定成绩，但“最后一公里”依然存在诸多梗阻。从政策层面来看，成果转化政策衔接协调不够、落实机制还不健全。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；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不敢用、不想用、不会用。在科研导向方面，高校、科研院所的科研与产业需求存在脱节。高校长期遵循“从书本中来，到论文中去”的模式，科研院所侧重专利等成果验收指标，对成果应用情况考核不足，使得企业在转化过程中面临成本高、难以规模化生产等问题。此外，成果评估定价、权利归属、收益分配等问题也未得到有效解决，市场化、专业化成果转化服务生态不完善，技术经理人队伍培育机制缺失，金融生态尚未建立。

二、AI+数智应用：破解转化难题的新引擎

面对这些挑战，AI+数智应用为科技成果转化带来了新的希望和机遇。通过构建区域科技成果转化数智服务场景，能够有效打通“最后一公里”，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：精准筛选优质成果

传统的科技成果评估评价往往耗时费力、成本较高且应用场景有限。而AI+数智应用下的“成果评价分析系统”和“成果快筛智能系统”，依据国家标准，通过智能化分析科技成果的多维度价值及转化潜力，快速生成评价报告和比选结果清单。这不仅降低了评价成本，还大幅拓展了应用场景，让海量科技成果得以高效评估和筛选，帮助用户迅速锁定优质成果，为后续转化奠定基础。

（二）需求挖掘：洞察潜在需求，助力决策

无论是企业还是行业，准确把握潜在技术需求对于科技成果转化至关重要。借助“企业需求分析系统”和“技术需求智慧系统”，能够深入分析识别现有优势与不足，前瞻性挖掘潜在技术需求，洞察未来发展方向和市场趋势，生成需求建议清单。同时，通过“解决路径分析系统”和“技术方案智成系统”，为用户提供自主研发或合作研发的建议及详细解决方案，实现技术与市场的精准对接。

（三）经纪平台：赋能技术经纪人，壮大服务队伍

技术经纪过程中存在诸多堵点和难点，AI+数智应用提供的一系列数智应用产品和工具，能够有效赋能技术经纪人。根据不同服务场景个性化集成配置资源及服务，包括资源整合加工、需求挖掘分析等，降低从业门槛，提高服务效率和质量，培育壮大区域技术经纪队伍，为科技成果转化提供专业支持。

（四）成果平台：重构架构，实现个性化服务

传统的成果平台存在诸多局限性，而基于AI+数智应用的成果平台，通过构建“智能体矩阵”，以对话式操作助力用户高效完成成果转化任务；融入数智工具，实现成果数据的自动化处理和精准匹配；以“个性化场景”为主场景，为各用户主体提供“一企一案”、“一校一案”等个性化服务，满足不同需求，提升转化效率。

三、多方协同：共筑科技成果转化新生态

然而，要充分发挥AI+数智应用在科技成果转化中的作用，还需政府、企业和科研机构等多方协同努力。

政府应加强政策取向一致性评估，完善科技成果转化全链条政策体系，细化知识产权评估定价、收益分配等指导文件，建立健全首台（套）、首批次、首版次应用政策和政府订购首购机制。同时，强化技术交易市场建设，完善国家级技术转移机构考核评价机制，推动高校、科研院所强化技术转移服务机构职能，加强技术经理人队伍建设，完善科技金融服务体系。

企业应积极拥抱AI+数智应用，利用相关平台和工具，准确挖掘自身技术需求，加强与高校、科研院所的合作，共同推进科技成果转化。高校和科研院所则应强化产业需求导向的有组织科研，围绕国家需要和产业需求凝练项目选题，组织开展研究，鼓励科研人员带着成果创业或通过成果交易获得收益，并纳入绩效考核体系。

四、结语

在产业技术创新的浪潮中，科技管理借助AI+数智应用实现深层次价值创造，是推动科技成果转化、发展新质生产力的必然选择。通过构建区域科技成果转化数智服务场景，多方协同发力，我们有望打通科技成果转化的“最后一公里”，让科技创新真正转化为现实生产力，为实现科技强国和高质量发展注入强大动力。