在政府科技创新实践中，如何借助 AI+数智应用打破传统管理模式，
激发科技管理的新动能？
观点作者：科易网 AI+技术转移研究院
一、引言
科技创新是引领发展的第一动力，科技成果转化则是连接科技创新与产业创新的关键
桥梁。《求是》杂志近期刊发的重要文章《朝着建成科技强国的宏伟目标奋勇前进》指出
，要扎实推动科技创新和产业创新深度融合，助力发展新质生产力。在这一过程中，促进
科技成果转化应用已成为实现科技自立自强和高质量发展的迫切需求。科技成果转化是将
科学研究成果转化为现实生产力的系统性活动，覆盖从后续试验、开发、应用、推广，到
最后发展新产业的全过程。其中，"最后一公里"（即发展新产业的活动）尤为关键，却也
是当前科技成果转化过程中存在梗阻的主要环节。
二、现状分析
当前，我国科技成果转化工作取得了显著成效。政策体系不断完善，《中华人民共和
国促进科技成果转化法》及其配套政策的实施，为科技成果转化提供了有力保障。科技创
新活力持续增强，研发经费投入强度持续提升，创新主体数量稳步增长。技术交易市场日
益活跃，全国技术合同成交金额逐年攀升，科技创新与产业融合的趋势明显。
然而，从全球视角看，我国科技成果转化效率仍有提升空间。科技成果转化率不高，
大量科研成果未能有效转化为现实生产力，科技创新对新质生产力发展还未起到充分的支
撑作用。科技成果转化"最后一公里"的梗阻问题，已成为制约我国科技创新驱动发展战略
实施的瓶颈。
三、问题分析
通过对科技成果转化实践的调研与分析，我们发现"最后一公里"存在以下主要问题：
（一）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，各部门政策取向有时存在不一致。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。针对国企成立初创公司的支撑保障机制不完善
，在国家有明确成果转化激励政策前提下，一些国企仍存在不敢用、不想用、不会用的情
况，守成观望态度大于探索创新态度。科研人员兼职离岗创业相关政策的落实机制尚不健
全，影响实际执行。
（二）科研导向与产业需求脱节
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。企业在转化相关成果的过程中，需
要进一步熟化或者二次开发，存在成本高、难以规模化生产等现实问题。校企产学研合作
多以协议式、点状式合作为主，缺乏系统、长期、多元的产学研合作模式。
（三）成果评估定价、权利归属、收益分配等问题仍未有效解决
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，定价高降低金融机构投资意愿，定价低或造成国有资产流失。促进
科技成果转化法规定，国家设立的研究开发机构、高等院校对持有的职务科技成果享有处
置权、收益权，但缺乏相关细则指导和机制保障，该权益仍存在落实困境。收益分配缺乏
细则指导，单位内部分配比例不明确，存在行政干预现象。
（四）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。仅有少数的高校、科研院所自建了技术转移机构。重点技术（产权）交易机构大
多是本地化服务，难以匹配全国范围的转化需求。同时，我国技术经理人队伍培育机制尚
不完善，缺乏明确的职称晋升通道和职业发展前景。支撑科技成果市场化的金融生态尚未
建立，适应科技型企业全生命周期的信贷服务和产品体系尚未建立。
四、模式创新：AI+数智应用打破传统管理模式
面对科技成果转化"最后一公里"的诸多梗阻，传统管理模式已难以适应新时代科技创
新和产业创新深度融合的需求。借助 AI+数智应用，重构科技成果转化服务体系，可有效
破解瓶颈，助力区域成果转化向高端化、智能化转型升级。
（一）科技成果评估评价快筛：重构评价服务体系
科技成果评估评价是科技成果转化的基础环节。传统评估方式存在成本高、周期长、
主观性强等问题。借助 AI+数智应用，可重构评价服务体系，降低成果评价成本，大幅拓
展成果评价应用场景。
依据成果评价的国家标准，自主研发"成果评价分析系统"，通过智能化分析科技成果
的科学价值、技术价值、市场价值、社会价值及转化潜力，构建多维度评估模型，快速生
成科技成果评价报告，实现科技成果的高效评估。针对批量科技成果筛选评价的需求，依
托"成果快筛智能系统"，对科技成果进行客观的评分赋值、并按需提供分级比选结果清单
，帮助用户从海量科技成果中迅速锁定符合要求的优质成果。
通过数智化手段，科技成果评估评价从传统的依赖专家经验向智能化、精准化转变，
大幅提升了评估效率和质量，为科技成果转化奠定了坚实基础。
（二）需求挖掘：智能洞察行业潜在技术需求
科技成果转化的关键在于供需精准匹配。传统需求挖掘方式存在效率低、覆盖面窄、
前瞻性不足等问题。借助 AI+数智应用，可智能洞察行业潜在技术需求，辅助制定前瞻性
战略决策。
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。基于技术需求建议清单和已知的
显性需求，用户比对明确最终准备推动解决的技术需求；针对准备解决的技术需求，通过
"解决路径分析系统"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。
智能洞察行业潜在技术需求，辅助制定前瞻性战略决策。依托"技术需求智慧系统"分
析识别所关注的技术现有优势与不足，前瞻性挖掘行业潜在技术需求，洞察未来可能的技
术发展方向和市场趋势，生成技术需求建议清单。
通过数智化手段，需求挖掘从传统的被动响应向主动预测转变，实现了对企业技术需
求的精准把握和行业技术趋势的前瞻洞察，为科技创新提供了明确的方向指引。
（三）经纪平台：赋能技术经纪人队伍壮大
技术经纪人是科技成果转化的关键纽带。传统技术经纪工作存在资源分散、效率低下
、专业能力参差不齐等问题。借助 AI+数智应用，可针对技术经纪从业过程中的一个个堵
点和难点，提供对应的系列数智应用产品，工具赋能降低从业门槛，培育壮大区域技术经
纪队伍。
数智赋能和辅助技术经纪工作，根据各技术经纪人服务场景，个性化集成配置资源及
服务，包括资源整合加工、需求挖掘分析、资源搜索配置、专业评估评价、供需素材制作
、发展分析报告。
通过数智化手段，技术经纪工作从传统的经验驱动向数据驱动转变，大幅提升了技术
经纪人的工作效率和专业能力，为科技成果转化提供了有力的人才支撑。
（四）成果平台：重构成果平台架构
科技成果平台是连接供需双方的重要载体。传统成果平台存在功能单一、互动性差、
个性化不足等问题。借助 AI+数智应用，可重构成果平台架构，实现"任务型智能体是主
入口、体系性的数智产品是主驱动、个性化服务方案是主场景"的三个目标。
构建"智能体矩阵"，助力用户高效处理复杂任务。以"成果转化智能顾问"为例，用户
在平台上通过简单的对话，即可完成成果评价、应用分析、优质成果筛选、市场推广以及
资源精准匹配等成果转化任务。融入数智工具，驱动平台价值创造与有效运营。以"成果
栏目"为例，在成果发布时，智能化实现成果数据的自动化标注、智能化加工、价值评估
、应用分析与智能匹配等，提升成果对接精准度与转化效率。"个性化场景"是平台的主场
景。成果转化相关的各个用户主体，可以基于智能体配置功能和后台管理系统，真正实现
"一企一案"、"一校一案"、"一人一案"、"一园一案"等各种个性化服务。
通过数智化手段，科技成果平台从传统的信息展示向智能服务转变，实现了科技成果
的精准对接和高效转化，为科技成果转化提供了全方位的平台支撑。
五、结论与建议
科技成果转化"最后一公里"的梗阻问题是一项复杂且具有挑战的工作，需政府、企业
和科研机构等共同努力，以科技创新与产业创新深度融合为主线，加快形成政产学研用多
方协同推动科技成果转化的格局。借助 AI+数智应用，可有效打破传统管理模式，激发科
技管理的新动能，提升转化质效，助力发展新质生产力。
建议政府部门进一步加强对科技成果转化工作的统筹协调，完善科技成果转化全链条
政策体系，强化政策取向一致性评估，促进政策协同落实。同时，加大对 AI+数智应用在
科技成果转化领域的支持力度，推动科技成果转化向智能化、精准化方向发展，为科技强
国建设提供有力支撑。
