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政府科技活动如何借助AI+数智应用实现智能化管理？

观点作者：科易网AI+技术转移研究院

当前，我国科技治理体系正从“项目制”向“生态化”演进，科技资源的配置效率、技术成果的转化效能、创新主体的协同水平成为衡量科技治理能力现代化的关键指标。在此背景下，地方政府科技管理部门普遍面临三重挑战：一是科技成果供给端与产业需求端信息不对称，导致优质成果“沉睡”；二是技术转移服务链条长、流程繁复，服务响应效率难以满足企业高频需求；三是科技资源管理方式传统，数据驱动能力不足，决策支撑有限。这些问题共同构成了科技成果转化“最后一公里”的现实堵点。

要破解这一困局，亟需引入以人工智能与大数据为核心的数智化工具，构建面向科技成果转化全过程的智能服务新范式。这不仅是技术工具的更新迭代，更是政府科技管理理念与运行机制的深度重构。

一、现状痛点：科技管理“数据孤岛”阻碍精准施策

在传统的科技管理实践中，信息采集多依赖人工填报与静态表格，项目评审、成果评价、企业需求摸排等工作流程存在明显的滞后性与碎片化特征。一方面，科研成果的知识产权价值未被充分识别与激活，大量专利处于“沉睡”状态；另一方面，企业在技术升级、产品迭代过程中的真实需求未能与院所研发方向形成有效匹配。此外，企业创新能力评估缺乏系统性工具，难以实现对区域科技型企业资源的精准画像与动态跟踪。

这种“重申报、轻转化”的管理模式，在新质生产力加速生成的时代要求下，已成为制约科技治理效能提升的关键瓶颈。

二、模式创新：AI+数智引擎驱动科技治理现代化

为回应上述挑战，以AI为基础、数据为核心、场景为牵引的新型科技服务体系正在形成。通过构建“专利价值评估—企业需求挖掘—企业能力分析—知识产权转化”四位一体的服务闭环，政府可实现科技活动的全流程数智化管理。

（一）专利价值评估：让“沉睡专利”活起来

针对高校院所专利成果“数量多、转化率低”的问题，借助基于国家标准构建的专利价值评估模型，政府科技管理部门可对存量专利进行快速分类、评分与排序。通过法律稳定性、技术创新度与市场应用潜力三大维度，形成可量化的专利价值图谱。同时，结合AI智能体与快筛系统，实现对批量专利的自动化初筛，辅助筛选出具备产业化前景的技术成果，为后续转化提供方向指引。

（二）企业需求挖掘：从“被动响应”到“主动引导”

在服务企业过程中，传统的技术对接往往依赖于零散的反馈机制，难以系统性掌握企业的技术痛点与发展瓶颈。而通过“企业需求分析系统”，可对企业公开数据、技术布局、产业趋势等信息进行多维解析，自动生成技术需求建议清单，并结合解决路径分析功能，辅助企业明确自主研发或外部合作的具体方向。这一机制有效弥补了企业在技术识别与资源整合方面的短板，推动企业由“要素驱动”向“创新驱动”转型。

（三）企业能力分析：构建区域创新主体“数字画像”

对区域内企业的创新能力进行科学评估，是科技政策制定与资源配置的基础依据。依托企业创新能力分析模块，政府可通过对企业研发投入、专利产出、技术领域分布、人才结构等指标的智能建模，生成企业科创发展水平报告，并实现对企业成长潜力的动态跟踪。在此基础上，进一步开展企业快筛与比选，可精准锁定重点扶持对象，提升科技招商与项目遴选的效率。

（四）知识产权平台融合：打造成果转化综合枢纽

知识产权作为科技成果转化的核心载体，其高效流转离不开平台化支撑。以“知产智能体+数智平台”为核心的综合服务体系，打通了从专利情报获取、价值加工、供需对接到转化落地的全链条服务节点。通过定制化部署与SaaS化接入，政府可灵活构建区域性知识产权服务中心，集成技术成果展示、合作撮合、金融服务等功能，形成“线上+线下”联动的成果转化生态。

三、落地建议：推动数智服务融入科技治理全流程

要真正实现政府科技活动的智能化管理，应在制度设计与平台建设两个层面协同发力：

首先，推动政策导向与技术工具的深度融合。在科研项目立项阶段，引入技术需求挖掘与专利价值评估机制，强化市场导向与产业适配性；在成果转化环节，建立专利单列管理制度与收益分配机制，激发高校院所与科研人员的积极性；在企业培育方面，构建创新能力评价体系，实施分类指导与精准扶持。

其次，加快构建区域级科技成果转化数智服务平台。依托专业机构的技术能力与平台资源，搭建覆盖专利评估、企业诊断、技术对接、产业分析等模块的一体化服务系统，实现政府科技管理与创新主体服务的有机衔接。通过平台化运营，推动形成“数据驱动决策、智能优化流程、生态协同转化”的新型科技治理体系。

综上所述，面对新质生产力加速生成的时代命题，政府科技管理部门唯有借助AI与数智化手段，打通从“书架”到“货架”的转化通路，才能在科技创新与产业变革的交汇点上赢得主动权。这一转型不仅是技术工具的升级，更是治理理念的革新，标志着科技管理从经验驱动迈向