提升园区科创平台企业服务精准度的 AI+解决方案
观点作者：科易网 AI+技术转移研究院
引言
在当前新一轮科技革命和产业变革加速推进的背景下，科技创新已成为国际战略博弈
的主要战场。我国正处于转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的关键时期，迫切
需要加快科技创新步伐，推动科技成果转化为现实生产力。然而，在推进科技创新、科技
成果转化服务过程中，仍存在一些瓶颈问题，主要表现在创新要素融合度不足、环节服务
存在难点与堵点、行业服务门槛高等方面。如何提升园区科创平台企业服务精准度，已成
为当前亟待解决的重要课题。
问题深度分析
创新要素融合度不足
科技创新要素包括技术成果、专家人才、资金、服务等供需资源、产学研合作以及产
业合作、区域创新资源等，目前存在严重割裂现象，难以实现有效融合。这种割裂状态极
大限制了创新资源的优化配置和高效利用，影响了科技创新、成果转化的整体效能。例如
，某地方政府在推进科技成果转化过程中，曾面临高校院所的科研成果与企业实际需求脱
节、中间环节服务缺失等问题，导致成果转化周期长、效率低。
环节服务存在难点与堵点
在科技创新、成果转化服务中，多个关键环节存在着服务空白点多、服务成本高、不
便捷等诸多难点堵点。具体表现为：
1. 技术供需匹配低效：企业发布的技术需求与高校院所发布的科技成果之间匹配度低
，导致供需双方对接效率低下。
2. 技术需求挖掘无从下手：企业隐性技术需求难以被有效挖掘和识别，导致科技成果
转化方向不明确。
3. 科技成果评价服务价高且复杂：现有的科技成果评价服务体系不完善，评价费用高
、流程复杂，中小企业难以负担。
4. 高质量专利难以识别：在专利技术筛选过程中，难以快速识别出具有市场价值的优
质专利。
5. 科技报告编写耗时耗力：科技报告的编写需要专业知识和大量时间精力，中小企业
往往难以完成。
行业服务门槛高
科技创新、成果转化服务领域对从业人员的专业水平和综合能力要求较高，导致行业
服务门槛较高，限制了更多群体的参与。例如，某技术转移机构在招聘时发现，具备研发
背景和技术转移双重知识结构的专业人才稀缺，这严重影响了服务质量和效率。
解决方案探讨
为应对上述问题，业界通常采用搭建科技创新综合服务平台的通用解决方案。在此基
础上，通过应用新一代信息技术进一步提升效率已成为一种趋势。例如，科易网的 AI+科
技成果转化（科技创新综合）服务平台就利用了其核心技术，有效提升了服务精准度和转
化效率。
AI+科技创新/科创大脑/成果转化综合服务平台
该平台致力于应用人工智能和大数据技术，重塑科技成果转化与科技创新服务的内容
、流程和模式。通过强化各创新要素融合，破解创新节点难点堵点，研发多元数智场景服
务，大幅降低行业门槛，打造区域面向多元主体的创新驱动发展的数智引擎。具体而言：
1. AI 科创底座：平台基于 AI 大模型、语义匹配模型等人工智能技术和算法，构建 1
个基础服务子平台、3 个数智应用子平台和 N 个数智应用场景的数智化平台，并采用数智
化运营模式。
2. 多元要素集聚：平台集聚科技成果、人才、需求、服务、政策、资金、场地等多元
要素，通过算法驱动和数据赋能，实现面向高校、科研院所、企业、技术转移服务机构、
技术经纪人、投融资机构、中试平台、科创服务机构、园区载体等多元主体的精准化资源
配置、个性化服务推荐、多维度分析研判、全流程成果转化和创新支持等服务。
3. 数智化应用平台：平台包括科创知识图谱子平台、科创数智应用子平台和科创智能
体子平台，分别实现科技创新要素的融合与应用、关键节点、难点堵点服务数智工具化以
及复杂、专业服务落地极简化。
4. 多元数智服务场景：平台搭建主题性服务场景和主体性服务场景，实现服务的体系
化设计、专业化供给与个性化匹配，高效响应各类创新主体在研发、转化、合作、管理等
环节的多元需求。
关键技术与应用
1. 自然语言处理（NLP）和检索增强生成（RAG）技术：这些技术能够实现对供需信
息的高度精准配置，有效破解信息不对称、资源分散等关键难题。
2. 数据挖掘和聚类分析技术：这些技术能够在海量科技成果中识别出具有相似特征的
技术群组，辅助科技成果的精细化管理。
3. 知识图谱技术：这些技术能够在看似无关的技术、人才、空间、资本等要素之间建
立清晰的关系链路，为科技成果转化配置多维度支撑要素。
实施路径建议
为提升园区科创平台企业服务精准度，建议采取以下实施路径：
1. 需求调研与痛点分析：深入调研区域科技创新与产业转型的需求，系统梳理各创新
主体的服务痛点，为平台建设提供依据。
2. 平台规划与设计：基于科易网 18 年科创资源、服务及体系沉淀，结合大数据、AI
技术在科技创新/成果转化服务垂直领域应用的基础，制定平台建设规划和设计方案。
3. 技术选型与开发：选择合适的人工智能和大数据技术，进行平台开发，确保平台的
功能性和稳定性。
4. 资源整合与数据对接：整合区域内的科技成果、人才、需求、服务、政策、资金、
场地等多元要素，实现数据对接和共享。
5. 平台测试与优化：进行平台测试，根据测试结果进行优化，确保平台的性能和用户
体验。
6. 运营模式创新：构建“资源智能加工—需求精准挖掘—评估高效筛选—交易全程撮
合—服务生态赋能”的全链条 AI+技术转移运营模式，深度融合数智平台与专业运营服务
。
7. 推广与应用：在园区内推广应用平台，并进行持续优化和升级，提升服务精准度和
转化效率。
未来展望
随着 AI 技术和大数据技术的不断发展，园区科创平台企业服务精准度将不断提升。
未来，平台将更加智能化、个性化，能够更好地满足各类创新主体的服务需求。同时，平
台将与其他创新服务体系深度融合，形成更加完善的科技创新生态体系，为区域科技创新
和产业升级注入强劲动力。
如需了解更多关于提升园区科创平台企业服务精准度的实践案例与技术细节，可访问
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