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如何通过AI+数智应用科技平台市场化体系实现可持续发展？

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，科技成果转化已成为推动科技创新与产业创新深度融合的关键一环。然而，科技成果转化的“最后一公里”却面临着诸多梗阻，制约着科技创新对新质生产力发展的充分支撑作用。如何在复杂多变的环境中，打通这一关键环节，实现可持续发展，成为亟待解决的重要问题。

一、科技成果转化“最后一公里”的现状与困境

（一）政策衔接与落实的难题

科技成果转化涉及多部门、多领域的政策协同，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存在不敢用、不想用、不会用的情况，相关政策实施细则缺失，影响了政策的落地效果。

（二）科研导向与产业需求的脱节

高校和科研院所的科研活动往往侧重于学术成果的产出，如论文发表和专利申请，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，面临成本高、难以规模化生产等问题。同时，校企产学研合作模式较为单一，缺乏系统性和长期性，无法满足产业创新的复杂需求。

（三）成果评估定价与权益分配的困扰

科技成果的评估定价存在困难，定价过高或过低都会带来相应问题，如降低金融机构投资意愿或造成国有资产流失。此外，职务科技成果的处置权、收益权等权益落实存在困境，缺乏明确的细则指导和机制保障，导致部分单位和科研人员对成果转化持保守态度。

（四）市场化服务生态的不完善

传统的技术转移服务机构在服务能力、专业化水平等方面存在不足，难以满足日益增长的科技成果转化需求。同时，技术经理人队伍培育机制不健全，缺乏明确的职业发展通道，影响了技术转移服务的质量和效率。金融生态方面，适应科技型企业全生命周期的信贷服务和产品体系尚未建立，新型科技融资产品匮乏。

二、AI+数智应用科技平台的破局之道

（一）科技成果评估评价快筛：精准高效的价值判断

面对海量的科技成果，传统的评估方式往往耗时费力且成本较高。AI+技术转移平台通过自主研发的“成果评价分析系统”和“成果快筛智能系统”，能够快速、准确地对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进行多维度评估。这种智能化的评估评价方式，不仅降低了成本，还大幅拓展了应用场景，为成果的筛选和对接提供了有力支持。

（二）需求挖掘：洞察潜在需求，引领创新方向

准确把握企业和行业的技术需求是科技成果转化的关键。平台依托“企业需求分析系统”和“技术需求智慧系统”，能够深入挖掘企业和行业的潜在技术需求，洞察未来技术发展方向和市场趋势。通过智能分析，为用户提供技术需求建议清单，并辅助制定研发路径和解决方案，实现了从需求挖掘到解决方案生成的全流程服务，有效提升了科技成果转化的针对性和前瞻性。

（三）经纪平台：赋能技术经纪人，提升服务水平

技术经纪人在科技成果转化中起着桥梁和纽带的作用，但传统模式下其工作存在诸多堵点和难点。AI+技术转移平台针对这些问题，提供了一系列数智应用产品和服务。通过资源整合加工、需求挖掘分析、专业评估评价等功能，为技术经纪人提供了强大的工具支持，降低了从业门槛，提高了服务效率和质量，有助于培育壮大区域技术经纪队伍。

（四）成果平台：个性化服务，推动成果转化

成果平台是科技成果转化的重要载体，传统平台在架构和服务方面存在一定的局限性。AI+技术转移平台通过构建“智能体矩阵”，实现了任务型智能体的主入口功能，用户可以通过简单的对话完成复杂的成果转化任务。同时，平台融入数智工具，驱动价值创造和有效运营，实现了成果数据的自动化处理和精准匹配。更重要的是，平台能够根据不同用户主体的需求，提供个性化的服务方案，真正实现了“一企一案”“一校一案”等定制化服务，提升了成果转化的效率和成功率。

三、AI+数智应用科技平台的可持续发展路径

（一）加强数据积累与共享

数据是AI+数智应用科技平台的核心资产，要实现可持续发展，必须不断加强数据积累和共享。平台应与各类创新主体建立紧密的数据合作关系，收集丰富的科技成果、技术需求、企业信息等数据资源，并通过数据清洗、整合和分析，为智能化服务提供坚实的数据基础。同时，要加强数据安全保障，确保数据的安全、可靠和合规使用。

（二）持续优化算法和模型

AI技术的核心竞争力在于算法和模型的不断优化。平台应加大在技术研发方面的投入，吸引优秀的人工智能专业人才，与高校、科研机构开展合作，共同攻克关键技术难题。通过不断优化算法和模型，提高平台的智能化水平和服务准确性，为用户提供更加优质、高效的科技成果转化服务。

（三）拓展应用场景和服务领域

随着科技的不断发展和市场需求的变化，AI+数智应用科技平台应不断拓展应用场景和服务领域。除了传统的科技成果