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科技管理系统如何借助AI+数智应用从“管理”转向“价值创造”？

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，当前科技成果转化过程中的“最后一公里”问题却成为制约科技创新与产业深度融合的瓶颈，亟待解决。

一、科技成果转化面临的严峻现状

（一）政策衔接与落实的难题

科技成果转化涉及多部门政策协同，但目前政策衔接协调不够紧密，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监管要求严格，导致科研院所存在顾虑；国企在成果转化方面的支撑保障机制不足，对政策运用不充分；科研人员兼职离岗创业相关政策落实也存在障碍，影响了创新主体的积极性。

（二）科研导向与产业需求的脱节

高校和科研院所长期形成的科研模式侧重于理论研究和论文发表，与产业实际需求存在较大差距。企业在转化相关成果时，往往需要投入大量成本进行熟化或二次开发，且产学研合作多为点状式，缺乏系统性和长期性，难以满足产业发展的持续需求。

（三）成果评估与权益分配的困扰

科技成果的评估定价、权利归属和收益分配等问题一直困扰着科技成果转化。按照现有事业单位国资管理制度，知识产权评估定价存在困难，定价过高或过低都会产生不利影响；职务科技成果处置权和收益权的落实也面临诸多困境，如作价入股后的责任风险、收益分配比例不明确等，导致部分单位对成果转化持保守态度。

（四）市场化服务生态的缺失

当前，市场化、专业化的成果转化服务生态尚未健全。科研院所的技术宣传主要依赖传统方式，服务机构介入不足；全国范围的技术交易市场整合不够，难以满足跨区域转化需求；技术经理人队伍培育机制不完善，人员数量和专业水平都有待提高；支撑科技成果市场化的金融生态也有待加强，适应科技型企业全生命周期的金融服务体系尚未完全建立。

二、AI+数智应用为科技管理系统带来的变革机遇

（一）科技成果评估评价的智能化

传统的科技成果评估评价过程繁琐、成本高、效率低。而AI+数智应用能够重构评价服务体系，通过自主研发的成果评价分析系统和快筛智能系统，依据国家标准构建多维度评估模型，快速生成评价报告，实现对科技成果科学价值、技术价值、市场价值等的高效评估和海量成果的快速筛选，大大降低了评价成本，拓展了应用场景。

（二）潜在技术需求的精准挖掘

准确洞察企业和行业的技术需求是实现科技成果转化的关键。借助AI+数智应用的企业需求分析系统和技术需求智慧系统，能够深入分析企业和行业的现有优势与不足，前瞻性挖掘潜在技术需求，洞察未来技术发展方向和市场趋势，为用户提供技术需求建议清单，并辅助制定自主研发或合作研发的建议，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。

（三）技术经纪工作的数智赋能

技术经纪过程中存在诸多堵点和难点，AI+数智应用针对这些问题提供了系列数智应用产品。通过开通数智应用系统使用权益、配置智能体服务或定制化开发数智平台等方式，为技术经纪人提供资源整合加工、需求挖掘分析、资源有哪些信誉好的足球投注网站配置等个性化集成服务，降低从业门槛，提高服务效率和质量，助力培育壮大区域技术经纪队伍。

（四）成果平台的智能化升级

AI+数智应用能够重构成果平台架构，实现任务型智能体作为主入口、数智产品作为主驱动、个性化服务方案作为主场景的目标。以成果转化智能顾问为例，用户通过简单对话即可完成多项成果转化任务；在成果发布时，智能化实现数据标注、加工、评估、匹配等操作，提升成果对接精准度；同时，各用户主体可基于智能体配置功能和后台管理系统，实现个性化服务，满足不同主体的需求。

三、AI+数智应用助力科技管理系统转向价值创造的实践路径

（一）构建协同创新的生态系统

政府、企业、高校、科研院所和技术转移机构等应共同努力，形成一个协同创新的生态系统。政府要加强政策引导和统筹协调，完善科技成果转化政策体系，加大对AI+数智应用的支持力度；企业要积极参与成果转化，提出实际需求，与高校、科研院所开展深度合作；高校和科研院所要调整科研导向，注重成果的应用价值，加强与企业的产学研合作；技术转移机构要充分利用AI+数智应用提升服务能力，促进科技成果的供需对接。

（二）加强数据共享与整合

实现科技管理系统的价值创造，需要打破数据孤岛，加强数据共享与整合。通过建立统一的数据标准和共享平台，将科技成果信息、企业需求信息、技术专家信息等各类数据汇聚起来，为AI+数智应用提供丰富的数据支持。同时，要确保数据的安全和隐私保护，建立健全数据管理和使用制度。

（三）培养复合型人才队伍

AI+数智应用的发展需要既懂技术又懂管理、既了解科研又熟悉产业的复合型人才。高校和职业院校应加强相关专业建设，开设与AI+技术转移相关的课程，培养适应市场需求的人才；企业和科研