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科技管理部门如何通过AI+数智应用突破效率与创新瓶颈？

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发展和产业升级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深度融合的瓶颈。随着人工智能和数智技术的不断发展，为解决这些问题提供了新的思路和方法。本文将深入分析科技成果转化面临的现状和问题，探讨AI+数智应用在突破效率与创新瓶颈方面的作用和价值。

一、科技成果转化的现状与问题剖析

（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紧密，落实机制尚不健全。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的监管要求日益严格，导致科研院所存在顾虑，不敢轻易行动。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、不会用的情况。此外，科研人员兼职离岗创业相关政策的落实也存在困难，影响了科研人员的积极性。

（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研究和论文发表，与产业需求存在一定程度的脱节。企业在转化相关成果时，常常需要对成果进行进一步的熟化或二次开发，这不仅增加了成本，还可能导致成果难以规模化生产。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，无法满足产业发展的实际需求。

（三）成果评估定价与权益分配的困扰

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，在评估定价时存在困难。定价过高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。此外，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，但在实际操作中，由于缺乏相关细则指导和机制保障，这些权益的落实存在困境。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；收益分配缺乏明确细则，单位内部分配比例不清晰，存在行政干预现象。

（四）市场化服务生态的不完善

当前，市场化、专业化的成果转化服务生态还不够完善。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。全国范围内的技术交易市场发展不均衡，多数为本地化服务，难以满足跨区域的转化需求。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，导致技术转移机构的专业化水平有待提高。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，新型科技融资产品匮乏。

二、AI+数智应用：突破科技成果转化瓶颈的新引擎

（一）科技成果评估评价快筛：提升评估效率与准确性

在传统的科技成果评估过程中，往往存在周期长、成本高、主观性强等问题。AI+数智应用通过重构评价服务体系，为解决这些问题提供了有效途径。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”，能够通过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。这不仅大大降低了成果评价成本，还显著拓展了成果评价的应用场景，实现了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”可以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。这种数智化的应用方式，不仅提高了评估效率，还减少了人为因素的干扰，使评估结果更加客观、准确。

（二）需求挖掘：精准洞察潜在技术需求

了解企业和行业的技术需求是推动科技成果转化的关键。AI+数智应用通过智能洞察，能够为企业和行业提供前瞻性的技术需求建议。例如，“企业需求分析系统”可以分析识别企业现有优势与不足，挖掘企业潜在技术需求，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，企业可以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。对于自主研发，“技术方案智成系统”能够逐步引导企业深入探索，生成详尽的技术解决方案；对于合作研发，“智能有哪些信誉好的足球投注网站”功能可以自动匹配相关技术资源并进行配置。

在行业层面，“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，为制定行业发展战略提供有力支持。这种精准的需求挖掘能力，有助于科技管理部门和企业更好地把握市场动态，提前布局研发方向，提高科技成果转化的针对性和成功率。

（三）经纪平台：赋能技术经纪工作

技术经纪在科技成果转化过程中起着桥梁和纽带的作用，但传统的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服务。例如，