如何通过 AI+数智应用突破科技管理瓶颈，实现环节性价值创造？
观点作者：科易网 AI+技术转移研究院
当前，科技成果转化作为连接科技创新与产业发展的关键环节，正面临诸多挑战。如
何通过 AI+数智应用突破科技管理瓶颈，实现环节性价值创造，成为亟待解决的问题。本
文将从科技成果转化的现状出发，分析其面临的问题，并提出基于 AI+数智应用的解决方
案。
一、科技成果转化现状分析
近年来，我国科技成果转化取得了一定成效，但仍存在诸多问题。首先，科技成果转
化政策衔接协调不够、落实机制还不健全。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，科研院所对创办企业存在看不准、不敢干
、有顾虑的情况。其次，高校、科研院所的科研导向与产业需求存在脱节。高校长期存在
“从书本中来，到论文中去”的固化模式，科研院所普遍将获得专利等作为成果验收指标之
一，对成果应用情况考核权重不高。此外，成果评估定价、权利归属、收益分配等问题仍
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，
在实际的评估定价中存在一定困难。
二、科技成果转化面临的问题
1. 政策衔接协调不够，落实机制不健全。科技成果转化涉及多个部门，政策之间衔接
不够，导致落实困难。
2. 科研导向与产业需求脱节。高校和科研院所的科研活动与产业需求之间存在差距，
导致科技成果难以转化为实际生产力。
3. 成果评估定价、权利归属、收益分配等问题未得到有效解决。这些问题制约了科技
成果的转化进程。
4. 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是通过
展览、活动等传统方式，服务机构的介入与支撑不够。
三、基于 AI+数智应用的解决方案
为解决上述问题，我们可以借助 AI+数智应用，构建一个全方位、多层次的科技成果
转化服务体系。具体包括以下几个方面：
1. 专利价值评估。基于专利评估的国家标准，构建而成的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
，为客户提供高效准确的专利质量和影响力评估。
2. 企业需求挖掘。构建系统化需求解决服务链条，发掘企业潜在需求和发展空间。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。
3. 企业分析。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。
4. 知产平台。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。通过知产智能体、平台融合应用、知识
产权服务数智应用场景等方式，为政府知识产权管理中心、全区知产服务中心、高校院所
创孵中心提供全方位服务。
四、结语
通过 AI+数智应用，我们可以有效解决科技成果转化过程中面临的问题，实现环节性
价值创造。未来，随着技术的不断进步和应用场景的拓展，AI+数智应用将在科技成果转
化领域发挥更大的作用，助力我国科技创新与产业创新深度融合，推动新质生产力发展。
