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如何让技术供需对接活动的匹配通过AI+数智应用更精准，避免资源浪费？

观点作者：科易网AI+技术转移研究院

在科技成果转化的进程中，技术供需对接活动的精准性与效率问题一直是困扰行业发展的关键痛点。传统的对接模式往往依赖人工经验、线下活动以及有限的信息渠道，导致大量科技成果难以找到合适的应用场景，企业的需求也无法及时准确地对接到相应的技术资源，造成了资源的极大浪费。随着人工智能与数智化技术的飞速发展，为破解这一困境提供了全新的思路与解决方案。

一、传统技术供需对接模式的困境剖析

（一）信息不对称与有哪些信誉好的足球投注网站成本高企

在传统的技术转移场景中，高校、科研院所等技术供给方与企业等技术需求方之间存在严重的信息壁垒。技术供给方专注于科研创新，对市场需求的了解不够深入，往往不清楚企业的痛点与技术需求的紧迫程度；而企业则在浩瀚的技术成果海洋中难以精准定位符合自身发展战略和实际生产需求的技术。双方信息的不对称使得技术供需对接如同大海捞针，有哪些信誉好的足球投注网站成本极高，耗费了大量的时间、人力和物力，却常常收效甚微。

（二）评估与筛选机制粗放

科技成果的评价与筛选是一个复杂而专业的过程，传统模式下多依赖于专家的主观判断和有限的经验积累。这种粗放的评估方式难以全面、准确地衡量科技成果的科学价值、技术成熟度、市场潜力以及转化风险等多维度因素，导致一些具有潜在应用价值的成果被忽视，而部分不适合转化的成果却可能被过度关注，进一步加剧了资源错配的问题。

（三）需求挖掘浅层化与动态跟踪缺失

企业作为技术需求的主体，其需求具有多样性、动态性和隐蔽性。传统对接模式往往只能捕捉到企业表面的、显性的需求，对于潜在的、深层次的技术需求挖掘不足。而且，企业的需求随着市场环境的变化、自身发展的战略调整以及技术创新的演进而不断变化，传统模式缺乏对企业需求的动态跟踪机制，难以及时调整技术供给策略，使得供需对接的时效性和精准性大打折扣。

（四）经纪服务专业化与智能化不足

技术经纪人在技术供需对接中扮演着桥梁和纽带的重要角色，但目前行业内技术经纪人队伍的专业水平和智能化服务能力参差不齐。多数技术经纪人缺乏系统的技术知识和丰富的市场经验，难以对复杂的技术成果和企业需求进行精准的匹配和深度的服务。同时，传统经纪服务手段相对单一，主要依赖人工操作和线下沟通，在信息处理效率、资源整合范围和服务创新能力等方面存在明显局限，无法满足日益增长的技术转移服务需求。

二、AI+数智应用赋能技术供需精准对接的原理与实践路径

（一）科技成果评估评价快筛：构建精准对接的基石

利用AI技术重构科技成果评估评价体系，是实现技术供需精准对接的首要环节。通过自主研发的“成果评价分析系统”，能够依据国家标准对科技成果进行全面、客观、快速的智能化分析。该系统从科技成果的科学价值、技术价值、市场价值、社会价值以及转化潜力等多个维度构建评估模型，运用大数据挖掘、自然语言处理、机器学习等技术手段，对科技成果的相关信息进行深度挖掘和分析，快速生成详细且准确的评价报告。

例如，在对一项新能源技术领域的科技成果进行评估时，系统可以自动收集该成果的研究论文、专利信息、实验数据、技术指标等多源数据，通过机器学习算法对这些数据进行学习和分析，与海量的同类技术成果数据进行对比和参照，从而准确判断该成果在技术创新性、性能指标、成本优势、市场前景等方面的价值和地位。同时，“成果快筛智能系统”能够针对批量科技成果进行高效筛选，根据用户设定的筛选条件，如技术领域、技术成熟度、市场潜力等，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。这使得用户可以从海量的科技成果中迅速锁定符合特定需求的优质成果，大大提高了技术供给方与需求方对接的精准性和效率，避免了在不合适成果上的无效投入和资源浪费。

（二）需求挖掘：洞察潜在需求，引领精准对接方向

AI+数智应用在需求挖掘方面发挥着至关重要的作用，能够有效解决传统模式下需求挖掘浅层化和动态跟踪缺失的问题。通过“企业需求分析系统”和“技术需求智慧系统”，分别对企业和行业的潜在技术需求进行深度洞察。

对于企业而言，系统首先分析识别企业现有的优势与不足，结合企业的生产经营数据、市场销售数据、技术研发数据以及行业发展趋势等多源信息，运用数据分析和机器学习算法挖掘企业潜在的技术需求。例如，一家制造业企业在市场竞争中面临着产品升级的压力，系统通过对企业的生产工艺、产品性能、市场份额等数据的分析，发现企业在智能化生产设备研发、产品质量检测技术提升等方面存在潜在需求。然后，系统会洞察未来可能的技术发展方向和市场趋势，为企业提供技术需求建议清单。企业可以根据自身实际情况，比对明确最终准备推动解决的技术需求。对于确定的需求，系统通过“解决路径分析系统”提供自主研发或对外合作的建议。如果企业选择自主研发，“技术方案智成