如何通过AI+数智应用确保科技平台服务的专业性和可持续性？.docxVIP

如何通过AI+数智应用确保科技平台服务的专业性和可持续性？

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，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。随着人工智能和数智化技术的不断发展，为解决这一难题提供了新的思路和方法。本文将深入探讨如何通过AI+数智应用确保科技平台服务的专业性和可持续性，以打通科技成果转化的“最后一公里”。

一、科技成果转化面临的现状与挑战

（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。同时，针对国企成立初创公司的支撑保障机制也存在缺陷，使得部分国企在面对科技成果转化激励政策时，持保守观望态度，不敢用、不想用、不会用的情况较为普遍。此外，科研人员兼职离岗创业相关政策的落实机制不完善，影响了科研人员参与科技成果转化的积极性。

（二）科研导向与产业需求的脱节

高校和科研院所的科研活动往往侧重于理论研究和学术成果，与产业实际需求存在一定程度的脱节。长期以来，高校形成了“从书本中来，到论文中去”的固化模式，科研院所也将获得专利等作为成果验收的重要指标之一，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，往往需要投入大量的时间和成本进行熟化或二次开发，且存在成本高、难以规模化生产等问题。此外，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，难以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境

科技成果的评估定价和权利归属、收益分配等问题是科技成果转化过程中的关键难点。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。定价过高可能会降低金融机构的投资意愿，定价过低则可能导致国有资产流失。同时，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过程中面临诸多困境。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，对成果转化持保守态度；收益分配缺乏明确细则，单位内部分配比例不清晰，存在行政干预现象，不同单位的收益分配自主权也存在差异。

（四）市场化服务体系的不完善

当前，市场化、专业化的成果转化服务生态尚未完全形成。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，服务机构的介入和支撑不够。全国范围内，仅有少数高校、科研院所自建了技术转移机构，且大部分技术交易机构以本地化服务为主，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，导致技术经理人数量不足、素质参差不齐。同时，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，科技保险、科技债务等新型科技融资产品匮乏。

二、AI+数智应用在科技平台服务中的创新模式与价值

（一）科技成果评估评价快筛：提升评估效率与准确性

AI+数智应用通过重构评价服务体系，为科技成果评估评价带来了全新的解决方案。依据成果评价的国家标准，自主研发的“成果评价分析系统”能够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。同时，“成果快筛智能系统”可针对批量科技成果筛选评价的需求，对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降低了成果评价成本，还大幅拓展了成果评价的应用场景，为科技成果转化提供了有力的支持。

（二）需求挖掘：智能洞察潜在技术需求，助力决策制定

在科技成果转化过程中，准确把握市场需求是关键。AI+数智应用通过构建系统化的需求解决服务链条，能够智能洞察企业和行业的潜在技术需求，辅助制定前瞻性战略决策。对于企业而言，“企业需求分析系统”可以分析识别企业现有优势与不足，挖掘潜在技术需求，洞察未来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。同时，基于技术需求建议清单和已知的显性需求，用户可以通过“解决路径分析系统”明确最终准备推动解决的技术需求，并获得自主研发或对外合作的建议。对于行业来说，“技术需求智慧系统”能够分析识别所关注技术的优势与不足，前瞻性挖掘行业潜在技术需求，为行业发展提供战略指导。这种智能的需求挖掘方式有助于提高科技