在数字中国建设大潮中，地方政府如何借助低成本的智能化转型整体
方案解决信息孤岛与数据烟囱，且链接体系化竞争壁垒，最终链接聚
焦重大战略项目？
观点作者：科易网 AI+技术转移研究院
当前，我国科技成果转化率亟待提升，企业发明专利产业化率仅为 %，其中创新
主体“不想转”、产业端“不敢接”、转化链“不会转”三大难题尤为突出。为破解这一困局，
地方政府可借助低成本的智能化转型整体方案，通过构建区域科技成果转化数智服务场景
，有效解决信息孤岛与数据烟囱问题，并最终实现聚焦重大战略项目的精准对接。这一方
案的核心在于利用人工智能技术重构转化逻辑与机制，实现跨领域数据库的智能匹配、数
据驱动的决策重构以及算法突破认知边界，从而为科技成果转化提供全新的路径。
在传统模式下，高校院所因市场信息缺失导致大量专利“沉睡”，而企业则面临技术筛
选与中试风险的双重压力。AI 技术的引入，通过构建跨领域数据库，智能匹配科技成果供
需方，有效降低了信息搜寻成本，推动了产学研资源无缝对接。例如，通过“专利价值评
估”和“企业需求挖掘”等智能化服务，可以精准识别高校院所的专利价值和企业潜在的技
术需求，从而实现供需双方的精准匹配。
数据驱动的决策重构是 AI 赋能科技成果转化的另一重要方面。传统管理决策往往依
赖于经验判断，而 AI 大数据的边际报酬递增特性，推动管理决策向“数智化”跃迁。例如
，通过“企业分析”和“知产平台”等服务，可以构建科技与市场联动的任务模型，形成覆盖
创新链到产业链的“全景判断”体系。这些数据驱动的决策模型，能够为科技成果转化提供
更加科学、精准的指导。
算法突破认知边界，挖掘转化新规律是 AI 赋能科技成果转化的核心优势之一。AI 算
法通过多模态处理与深度学习，可以发现影响转化的隐藏要素。例如，2024 年备案的全国
首个科技成果转化算法“智者大模型 ”，利用贝叶斯优化寻找最优参数组合，为高价值
成果筛选、融资决策提供新机制。这些算法的引入，能够帮助地方政府更加精准地识别和
筛选重大战略项目，提升科技成果转化的成功率。
为了确保 AI 赋能科技成果转化的有效性，地方政府需要从以下几个方面着手。首先
，要夯实数据根基，通过场景化训练与质量治理，构建高质量的行业数据。其次，要优化
成本结构，依托通用模型底座，采用训练加速技术，并推动行业联盟共建数据与模型共享
机制。最后，要强化政府护航，构建安全与发展双防线，通过反垄断政策规避 AI 规模经
济导致的资源极化，促进创新生态共享。
在具体实施过程中，地方政府可以充分利用现有的智能化服务平台，如“科易网”等，
这些平台集成了专利价值评估、企业需求挖掘、企业分析、知产平台等多种数智化服务，
能够为科技成果转化提供全方位的支持。例如，通过“专利价值评估”服务，可以快速获取
专利质量和影响力评估报告，为客户提供高效准确的专利价值评价；通过“企业需求挖掘”
服务，可以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；通过“企业分析”服务，可以智能生成企业创新能力分析报告，洞悉
企业科创发展水平；通过“知产平台”服务，可以聚焦专利整合、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。
总之，AI 赋能科技成果转化是一个系统工程，需要地方政府、高校院所、企业等多
方共同参与。通过构建区域科技成果转化数智服务场景，地方政府可以有效解决信息孤岛
与数据烟囱问题，实现供需双方的精准匹配，并最终推动聚焦重大战略项目的精准对接。
这一方案的实施，将为中国科技成果转化率的提升注入新的动力，为经济社会发展提供强
有力的支撑。
