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如何利用AI+数智应用手段提升科技平台服务质量？

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”问题却一直困扰着各方，成为制约科技创新与产业创新深度融合的瓶颈。如何打通这一关键环节，提升科技平台服务质量，成为亟待解决的重要课题。

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。目前，科技成果转化政策在衔接协调方面存在不足，落实机制也不够健全。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的监管要求却日益严格，导致科研院所在创办企业时存在诸多顾虑，不敢轻易尝试。国企在转化科技成果时，也因支撑保障机制不完善，对相关政策存在不敢用、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）科研导向与产业需求的脱节

高校和科研院所的科研导向往往侧重于学术研究和论文发表，与产业需求存在一定程度的脱节。企业在转化相关成果时，常常需要对成果进行进一步熟化或二次开发，这不仅增加了成本，还可能导致成果难以规模化生产。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，无法满足产业创新发展的需求。

（三）成果评估定价与权益分配的困扰

按照现有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，在评估定价时面临诸多困难。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。同时，虽然法律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，但在实际操作中，由于缺乏相关细则指导和机制保障，这些权益的落实存在困境。例如，作价入股后的责任风险缺乏机制保障，部分单位因担心股权贬值的追责风险而对转化持保守态度；收益分配缺乏明确细则，单位内部分配比例不明确，行政干预现象时有发生。

（四）市场化服务生态的不完善

目前，科研院所在技术和产品宣传方面主要依赖传统方式，如展览、活动等，服务机构的介入与支撑不够。全国范围内，仅有少数高校、科研院所自建了技术转移机构，且多数重点技术（产权）交易机构主要是本地化服务，难以满足全国范围的转化需求。此外，我国技术经理人队伍培育机制尚不完善，缺乏明确的职称晋升通道和职业发展前景，导致技术转移专业人才短缺。支撑科技成果市场化的金融生态也尚未建立，适应科技型企业全生命周期的信贷服务和产品体系不完善，新型科技融资产品匮乏。

二、AI+数智应用手段为科技平台服务带来的新机遇

面对科技成果转化“最后一公里”的种种困境，AI+数智应用手段为提升科技平台服务质量提供了新的解决方案和发展机遇。通过引入人工智能、大数据等先进技术，能够实现科技成果转化过程的智能化、精准化和高效化，有效破解当前存在的各种难题。

（一）科技成果评估评价快筛：精准高效的价值判断

在传统的科技成果评估评价过程中，往往存在周期长、成本高、主观性强等问题。而AI+数智应用手段能够重构评价服务体系，降低成果评价成本，大幅拓展成果评价应用场景。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”，可以通过智能化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，构建多维度评估模型，快速生成科技成果评价报告，实现科技成果的高效评估。对于批量科技成果筛选评价的需求，“成果快筛智能系统”能够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，帮助用户从海量科技成果中迅速锁定符合要求的优质成果。

这种数智化的评价方式不仅提高了评估效率和准确性，还为科技成果的转化提供了科学依据。通过精准评估科技成果的价值，能够更好地匹配市场需求，提高成果转化的成功率。同时，也为科研机构和企业节省了大量的时间和资源，降低了转化风险。

（二）需求挖掘：洞察潜在需求，助力战略决策

了解企业和行业的技术需求是推动科技成果转化的关键。AI+数智应用手段能够智能洞察行业潜在技术需求，辅助制定前瞻性战略决策。一方面，针对企业需求挖掘，构建系统化需求解决服务链条，依托“企业需求分析系统”分析识别企业现有优势与不足，挖掘企业潜在技术需求，洞察未来可能的技术发展方向和市场趋势，并为企业提供技术需求建议清单。基于此，企业可以明确最终准备推动解决的技术需求，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”将引导企业深入探索、生成详尽的技术解决方案；对于合作研发，“智能有哪些信誉好的足球投注网站”功能可以自动匹配相关技术资源并进行配置。

另一方面，在行业需求挖掘方面，依托“技术需求智慧系统”分析识别所关注的技术现有优势与不足，前瞻性挖掘行业潜在技术需求，洞察未来发展趋