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科技管理中如何借助AI+数智应用手段实现深层次价值创造？

观点作者：科易网AI+技术转移研究院

在当今科技飞速发展的时代，科技成果转化的效率与质量对于推动产业升级、实现经济高质量发展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，成为制约科技创新价值充分释放的瓶颈。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+数智应用手段打破困局，实现深层次价值创造。

一、科技成果转化的现状与困境

（一）政策与执行的落差

尽管国家层面出台了一系列鼓励科技成果转化的政策，但在实际执行过程中，政策衔接协调不够、落实机制不健全的问题依然突出。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，导致科研院所在创办企业时存在诸多顾虑，不敢轻易尝试。国企在利用成果转化政策时，也因支撑保障机制不完善、缺乏实施细则等原因，出现不敢用、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机制尚不健全，影响了科研人员的积极性。

（二）科研与产业的脱节

高校和科研院所的科研导向与产业需求存在明显脱节。长期以来，高校形成了“从书本中来，到论文中去”的固化模式，科研院所则普遍将获得专利等作为成果验收的重要指标，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，往往需要投入大量成本进行熟化或二次开发，且面临难以规模化生产等现实问题。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，无法形成有效的协同创新效应。

（三）成果评估与权益分配的难题

成果评估定价、权利归属、收益分配等问题是科技成果转化过程中的关键痛点。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，但在实际操作中，评估定价存在一定困难，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，但由于缺乏相关细则指导和机制保障，这些权益在实际落实中面临诸多困境，如作价入股后的责任风险缺乏机制保障、收益分配比例不明确、行政干预现象时有发生等。

（四）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，缺乏专业服务机构的有效支撑。全国范围内，技术交易机构多以本地化服务为主，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受限。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：破解转化困局的新引擎

面对科技成果转化的诸多困境，AI+数智应用手段为解决问题提供了新的思路和途径。通过将人工智能、大数据等先进技术与科技成果转化的各个环节深度融合，能够实现精准匹配、高效评估、智能决策，从而打通“最后一公里”，推动科技成果顺利转化为现实生产力。

（一）科技成果评估评价快筛：提升评估效率与准确性

在传统模式下，科技成果的评估评价往往依赖于人工经验和主观判断，不仅效率低下，而且容易出现评估结果不准确、不一致的问题。AI+数智应用通过构建智能化的评估评价系统，能够快速、客观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。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”，可对科技成果进行多维度评估，并快速生成详细的评价报告。同时，“成果快筛智能系统”能够对批量科技成果进行客观评分赋值，为用户提供分级比选结果清单，帮助其从海量成果中迅速筛选出优质项目。这种数智化的评估评价方式，大大降低了成果评价成本，拓展了应用场景，提高了评估效率和准确性。

（二）需求挖掘：洞察潜在需求，助力精准对接

准确把握市场需求是科技成果转化的关键前提。然而，在实际中，企业和技术供给方往往难以深入了解潜在的技术需求，导致供需对接不畅。AI+数智应用通过构建“企业需求分析系统”和“技术需求智慧系统”，能够智能洞察企业和行业的潜在技术需求。对于企业而言，系统可以分析其现有优势与不足，挖掘未来发展空间，提供技术需求建议清单，并引导企业明确准备解决的技术需求，进而通过“解决路径分析系统”为其提供自主研发或对外合作的建议。对于行业来说，系统能够前瞻性地挖掘潜在技术需求，洞察技术发展方向和市场趋势，为制定战略决策提供有力支持。这种基于数据驱动的需求挖掘方式，能够帮助创新主体更好地把握市场动态，实现技术与市场的精准对接。

（三）经纪平台：赋能技术经纪工作，降低从业门槛

技术经纪人员在科技成果转化过程中发挥着桥梁和纽带的作用，但目前技术经