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如何通过AI+数智应用工具解决科技管理中的环节性痛点？

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”问题却一直困扰着众多创新主体，成为制约科技创新与产业创新深度融合的关键环节。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+数智应用工具，构建区域科技成果转化数智服务场景，以解决科技管理中的环节性痛点，实现科技成果的高效转化。

一、科技成果转化的现状与问题分析

（一）政策衔接协调不足，落实机制不健全

科技成果转化涉及多部门、多领域的政策协同，但目前政策之间的衔接协调不够紧密，落实机制尚不完善。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却愈发严格，导致科研院所在创办企业时存在诸多顾虑，不敢轻易尝试。国企在成立初创公司时，也缺乏相应的支撑保障机制，对国家已有的成果转化激励政策落实不到位，守成观望态度较为普遍。此外，科研人员兼职离岗创业相关政策的执行也存在困难，影响了科研人员的积极性和创新活力。

（二）科研导向与产业需求脱节

高校和科研院所的科研工作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差距。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足。这使得企业在转化相关成果时，需要进行进一步的熟化或二次开发，增加了转化成本和难度，难以实现规模化生产。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，无法满足产业创新对技术集成和持续创新的需求。

（三）成果评估定价、权利归属及收益分配问题突出

在科技成果转化过程中，成果的评估定价、权利归属和收益分配是关键问题。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，但在实际操作中，评估定价存在一定困难。定价过高可能导致金融机构投资意愿降低，定价过低则可能引发国有资产流失的风险。此外，虽然促进科技成果转化法赋予了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一定的处置权和收益权，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过程中面临诸多困境。例如，作价入股后的责任风险缺乏有效机制保障，部分单位因担心股权贬值被追责而对转化持保守态度；收益分配方面，单位内部分配比例不明确，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、专业化服务生态不完善

当前，科技成果转化的市场化、专业化服务生态尚未健全。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，服务机构的参与度和支持力度不够。2023年，仅有26.5%的高校、科研院所自建了技术转移机构，且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，我国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，导致技术经理人数量不足、专业水平参差不齐。此外，支撑科技成果市场化的金融生态尚未形成，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、科技债务等新型融资产品匮乏。

二、AI+数智应用工具在科技成果转化中的作用与价值

面对科技成果转化中的诸多痛点，AI+数智应用工具为解决问题提供了新的思路和方法。通过构建区域科技成果转化数智服务场景，能够实现科技成果的高效评估、精准匹配、智能转化，提升科技成果转化的效率和质量。

（一）科技成果评估评价快筛：降低评价成本，拓展应用场景

在传统的科技成果评估中，往往存在评价周期长、成本高、主观性强等问题。AI+数智应用工具通过自主研发的“成果评价分析系统”，依据国家标准构建多维度评估模型，能够快速、准确地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，并生成详细的评价报告。同时，“成果快筛智能系统”可对批量科技成果进行客观评分赋值，按需提供分级比选结果清单，帮助用户从海量成果中迅速筛选出优质成果。这种智能化的评估评价方式，不仅大大降低了评价成本，还拓展了成果评价的应用场景，为科技成果的快速转化提供了有力支持。

（二）需求挖掘：智能洞察潜在需求，辅助战略决策

准确把握市场需求是科技成果转化的关键。AI+数智应用工具能够智能洞察企业和行业的潜在技术需求，为创新主体提供前瞻性的战略决策依据。通过“企业需求分析系统”和“技术需求智慧系统”，可以深入分析企业现有优势与不足，挖掘潜在技术需求，洞察未来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，用户能够明确最终需要解决的技术需求，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”将引导用户逐步探索，生成详尽的技术解决方案；对