为加速产学研深度融合战略的落地，构建 AI 赋能的知识产权运营体系
的优先步骤是什么？
观点作者：科易网 AI+技术转移研究院
当前，全球科技竞争日趋激烈，科技成果转化成为提升国家核心竞争力的关键环节。
产学研深度融合是推动科技成果转化为现实生产力的有效途径，而知识产权运营则是这一
过程中的重要支撑。本文旨在探讨加速产学研深度融合战略落地，构建 AI 赋能的知识产
权运营体系的优先步骤。
一、现状分析
科技成果转化是连接科技创新与经济发展的桥梁，是推动新质生产力生成的必由之路
。根据《以科技成果转化赋能新质生产力生成》一文所述，发展新质生产力主要由技术革
命性突破、生产要素创新性配置、产业深度转型升级而催生。科技成果的供给质量是成果
转化与产业化的基石，而企业、产业则是成果转化的载体，市场是成果转化的试金石。
目前，我国科技成果转化体系已初步形成，但仍面临诸多挑战。一方面，科研界和产
业界专长、需求不同，存在"书架"与"货架"的鸿沟；另一方面，科技成果转化服务体系尚
不完善，供需双方衔接不畅。这些问题制约了科技成果从实验室走向市场的进程，影响了
产学研深度融合的效果。
二、问题分析
在产学研深度融合过程中，知识产权运营面临以下关键问题：
1. 专利价值评估困难
传统专利价值评估依赖于专家经验，评估周期长、成本高，且主观性强。大量专利因
无法准确评估其价值而被闲置，造成知识产权资源的浪费。
2. 企业需求挖掘不足
企业技术需求表达不清晰，科研机构难以准确把握企业真实需求，导致研发方向与市
场需求脱节，成果转化率低下。
3. 产学研对接机制不健全
缺乏有效的对接平台和机制，科研机构和企业之间信息不对称，合作效率低下，难以
形成长期稳定的产学研合作关系。
4. 知识产权运营体系不完善
知识产权运营服务链条不完整，从专利申请、价值评估到交易转化各环节衔接不畅，
缺乏专业的知识产权运营人才和机构。
三、模式创新
为解决上述问题，构建 AI 赋能的知识产权运营体系，我们提出以下优先步骤：
1. 构建智能化的专利价值评估体系
基于专利评估的国家标准，构建专利价值评估数智模型，从专利的法律稳定性、技术
创新性及市场应用潜力等核心维度，快速获取专利价值评估报告。同时，针对批量技术专
利筛选评价的需求，依托"专利快筛智能系统"，对技术专利进行客观的评分赋值，并提供
专利价值排序清单，为专利管理、决策提供有力依据。
这一体系可采用多种服务方式：开通评估评价数智应用系统使用权益，提供专业团队
人工复核的评估评价数智管家服务，以 AI 智能体方式提供对话式、轻便化的评估评价智
能体服务，以及定制化开发评估评价数智平台，可选择 SAAS 模式或独立部署模式。
2. 建立系统化的企业需求挖掘服务链条
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，并以此为企业提供技术需求建议清单。针对准
备解决的技术需求，通过"解决路径分析"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"，将逐步引导深入探索、生成详尽的技术解
决方案；对于合作研发，可通过"智能搜索"开展相关技术资源的自动匹配并配置。
这一服务链条同样可采用多种服务方式：开通需求挖掘数智应用系统使用权益，提供
专业团队人工复核的需求挖掘数智管家服务，以 AI 智能体方式提供对话式、轻便化的技
术需求智能体服务，以及定制化开发技术需求数智平台，可选择 SAAS 模式或独立部署模
式。
3. 构建企业创新能力分析系统
基于多方面数据和指标，对企业创新能力进行综合比较与评估。智能生成企业创新能
力分析报告，洞悉企业科创发展水平；深度解构企业能力画像，全景透视企业发展潜力；
实现海量企业智能比选，快速锁定目标企业。
该系统同样提供多种服务方式：开通企业分析数智应用系统使用权益，提供专业团队
人工复核的企业分析数智管家服务，以 AI 智能体方式提供对话式、轻便化的企业分析智
能体服务，以及定制化开发企业分析数智平台，可选择 SAAS 模式或独立部署模式。
4. 打造知识产权综合服务平台
聚焦专利整合、加工、配置、转化全链条，以数智技术驱动知识产权高效转化为市场
价值，打造知产创新综合服务枢纽。平台融合应用包括情报信息、价值加工、供需智配、
知产转化、知产合作等功能模块，并提供知识产权服务数智应用场景，如政府知识产权管
理中心、全区知产服务中心、高校院所创孵中心等。
平台服务方式包括：由专业团队按需提供专利价值加工、评估快筛、素材制作等"应
用+人工"的交付式服务；以 AI 智能体方式提供对话式、轻便化的知识产权全链条服务；
以及定制化开发知产数智平台，可选择 SAAS 模式或独立部署模式。
通过上述优先步骤，可以有效加速产学研深度融合战略的落地，构建 AI 赋能的知识
产权运营体系，促进科技成果转化，推动新质生产力的生成。这一体系不仅能够提升知识
产权价值评估的准确性和效率，还能够精准挖掘企业技术需求，优化产学研对接机制，完
善知识产权运营服务链条，为科技成果转化提供全方位的支持。
综上所述，构建 AI 赋能的知识产权运营体系，是加速产学研深度融合战略落地的重
要举措。通过智能化、系统化的服务模式，可以有效解决科技成果转化过程中的关键问题
，推动更多原创性和颠覆性成果从高校院所走向市场、从实验室走向一线企业，为培育发
展新质生产力提供有力支撑。
