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如何借助AI+数智应用解决科技平台面临的可持续性挑战？

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，科技成果转化作为推动科技创新与产业创新深度融合的关键一环，其重要性不言而喻。然而，长期以来，科技成果转化面临着诸多挑战，尤其是在“最后一公里”的落地环节，存在着不少梗阻，严重影响了科技成果向现实生产力的转化效率和质量。随着人工智能和数智化技术的不断进步，为解决这些问题提供了新的思路和手段。本文将深入探讨如何借助AI+数智应用，打破科技成果转化的瓶颈，助力区域科技成果转化向高端化、智能化转型升级。

一、科技成果转化的现状与困境

科技成果转化是将科学研究成果转化为实际生产力的复杂过程，涵盖从后续试验、开发、应用、推广到发展新产业的全过程。尽管我国在科技成果转化方面取得了一定成绩，但“最后一公里”依然存在诸多问题。

从政策层面来看，成果转化政策的衔接协调不够，落实机制尚不健全。不同部门之间的政策存在差异，甚至相互冲突，导致创新主体在转化过程中面临诸多困惑和阻碍。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对创办企业的监管要求越来越严，使得科研院所在创办企业时存在看不准、不敢干、有顾虑的情况。此外，针对国企成立初创公司的支撑保障机制不完善，在国家有明确成果转化激励政策的前提下，一些国企仍存在不敢用、不想用、不会用的情况，守成观望态度大于探索创新态度。

高校和科研院所的科研导向与产业需求存在脱节。高校长期遵循“从书本中来，到论文中去”的模式，科研院所普遍将获得专利等作为成果验收指标之一，而对成果的应用情况考核权重不高。这使得企业在转化相关成果时，往往需要进一步熟化或者二次开发，成本高且难以规模化生产。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，难以满足产业快速发展的需求。

成果评估定价、权利归属、收益分配等问题也尚未得到有效解决。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，在实际评估定价中存在困难，定价高会降低金融机构投资意愿，定价低则可能造成国有资产流失。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，该权益在实际落实中仍面临困境。例如，作价入股后的责任风险缺乏机制保障，部分单位因担心面临股权贬值的追责风险，对转化持保守态度；收益分配缺乏细则指导，单位内部分配比例不明确，存在行政干预现象，且不同单位的收益分配自主权也存在差异。

市场化、专业化成果转化服务生态不完善。科研院所的技术和产品宣传主要依赖展览、活动等传统方式，服务机构的介入与支撑不够。全国26家重点技术（产权）交易机构大多是本地化服务，难以匹配全国范围的转化需求。同时，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。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：破解科技成果转化瓶颈的新引擎

面对科技成果转化过程中的种种困境，AI+数智应用作为一种新兴的技术手段，为解决问题提供了全新的思路和方法。通过将人工智能、大数据、云计算等技术与科技成果转化相结合，能够实现对科技成果的高效评估、精准匹配、智能推荐以及全流程的数字化管理，从而提升科技成果转化的效率和质量。

在科技成果评估评价方面，AI+数智应用可以重构评价服务体系，降低成果评价成本，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“成果评价分析系统”，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，依托“成果快筛智能系统”，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。

在需求挖掘方面，AI+数智应用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。通过构建“企业需求分析系统”和“技术需求智慧系统”，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，生成技术需求建议清单。基于技术需求建议清单和已知的显性需求，用户比对明确最终准备推动解决的技术需求；针对准备解决的技术需求，通过“解决路径分析系统”提供自主研发或对外合作建议。对于自主研发，基于“技术方案智成系统”，逐步引导深入探索、生成详尽的技术解决方案；对于合作研发，可通过“智能有哪些信誉好的足球投注网站”开展相关技术资源的自动匹配并配置。

在技术经纪方面，AI+数智应用可以针对技术经纪从业过程中的堵点和难点，提供对应的系列数智应用产品，工具赋能降低从业门槛，培