政府科技管理者在推动区域产业协同发展时，如何利用
科创数智大脑精准识别潜在合作对象？
观点作者：科易网-国家科技成果转化（厦门）示范基地
---
在全球新一轮科技革命和产业变革加速演进的大背景下，区域产
业协同发展已从“政策引导”转向“数据驱动”。如何通过智能化手段精准
识别潜在合作对象，打破产学研合作壁垒，构建高效协同的创新生态
，成为政府科技管理者面临的核心课题。近年来，河北省依托“河北产
业集群产业大脑”建设，以大数据、人工智能及知识图谱为技术底座，
探索出一条“数据赋能、智能匹配、精准对接”的创新协同路径。这一
实践不仅为区域产业协同发展提供了可复制的参考模型，也为政府科
技管理者提供了新的工作思路——如何利用科创数智大脑，从海量数
据中挖掘价值，实现合作对象的精准识别与高效匹配。
一、传统产学研合作痛点：信息壁垒与资源错配
长期以来，产学研合作面临三大痛点：
1. 信息不对称——企业技术需求与科研供给存在“暗号”，高校院
所的创新成果难以触达目标企业；
2. 匹配低效率——传统匹配方式依赖人工筛选，周期长、精准度
低，导致资源大量闲置；
3. 协同难落地——跨区域合作存在“信息孤岛”，难以形成系统性
合作网络。
传统方式下，政府科技管理者不得不耗费大量时间协调供需双方
，效率低下且效果有限。例如，某地政府曾组织产学研对接会，因企
业技术需求与企业提供的成果信息存在语义偏差，最终签约率不足
30%。这一案例反映出，仅靠人工沟通难以实现精准合作，亟需智能化
工具介入。
二、科创数智大脑：基于“三大引擎”的智能协同体系
河北省“产业大脑”采用“大数据+AI 大模型+知识图谱+智能体”技术
栈，构建了三层逻辑架构，为政府科技管理者提供了一套完整的智能
化解决方案。其核心逻辑在于：通过三大引擎实现数据汇聚、智能分
析、精准匹配。
1. 数据引擎：构建动态演进的产业知识图谱
首先，产业大脑以七大主题数据库为基石，通过政务数据接口（
如省/市大数据局）、第三方合作（企查查、天眼查）、互联网爬虫（
招投标、专利数据库）及企业自主填报等多源数据采集技术，形成全
域产业数据。结合数据治理流程（采集→清洗→融合→标签化→入库
），构建涵盖产业链、供应链、创新链、政策链、资金链的“五链融合
”知识图谱。例如，通过设备/产品库动态更新，实时监控供应链韧性；
通过科技成果库关联创新人才与科研机构，推动成果转化。
2. 分析引擎：基于 AI 大模型的深度洞察
其次，依托超大规模语言模型（如 LangChain 框架结合 RAG 技术
），构建 AI 科创底座，实现语义检索、文档解析、图像解读等功能。
通过训练“需求—能力—成果”匹配模型，自动识别企业技术痛点与科
研供给的语义关联。例如，某企业提出“柔性制造”技术需求，AI 大模
型可自动检索纺织行业专利库、高校实验室数据库，推荐 3 家技术契
合度最高的研究团队，并生成合作建议。
3. 匹配引擎：智能体驱动的动态优化
最后，通过企业服务智能体技术，将数智应用工具模块化配置，
支持基于自然语言指令的链式服务触发。例如，企业输入“寻求高校合
作开发新材料技术”，智能体可自动匹配对话高校的科研团队、相关专
利信息及合作路径图。此外，动态演进的产业知识图谱可实时更新合
作效果，反哺模型优化，形成“数据积累→智能提升→合作深化”的闭
环。
三、科创数智大脑在区域协同中的具体应用场景
基于上述技术体系，政府科技管理者可从以下三方面利用科创数
智大脑精准识别潜在合作对象：
1. 跨区域合作：智能挖掘协同潜力
产业大脑通过动态演进的产业知识图谱，自动识别跨区域间的技
术互补性、产业链耦合度及产学研协同空间。例如，某地企业提出“碳
捕集技术”需求，AI 可自动匹配华东地区高校的碳材料实验室，推荐联
合攻关路径（如共建中试基地）。这一功能显著降低合作搜寻成本，
推动区域创新资源的高效整合。
2. 校地合作：定制化精准对接
依托知识图谱中的高校与地方技术标签，智能生成“高校—地方”
合作建议。例如，某地开发区企业需“人工智能训练数据”，AI 可自动
推荐当地大学计算机学院、推荐合作模式（如共建数据集共享平台）
。这一功能使校地合作从“经验摸排”变为“智能匹配”，提高投入产出比
。
3. 产学研合作：三维匹配机制
通过刻画企业技术痛点与科研供给的语义关联，AI 自动识别“需求
—能力—成果”三维匹配组合。例如，某生物医药企业提出“新药筛选
模型”需求，AI 可推荐农业科学院所的“天然产物数据库”、中科院的“
药物设计平台”，并生成合作方案。这一机制显著缩短匹配周期，提升
合作成功率。
四、科创数智大脑的价值体现：从“数据看板”到“决策工具”
相较于传统方式，科创数智大脑的核心价值在于：
- 精准性——从“人工大海捞针”到基于知识图谱的智能推荐，匹配
成功率提升 3 倍以上；
- 时效性——从合作需求提出至落地签约，周期缩短 50%；
- 可持续性——通过数据闭环持续优化模型，合作质量不断提升。
以科易网作为国家科技成果转化（厦门）示范基地的实践经验为
例，某高新区引入科创数智大脑后，通过“以图引项、以单落地”的招
商闭环，1 年时间内完成产学研合作项目 37 个，带动投资额超 5 亿元
。这一案例证明，智能化工具可显著提升区域产业协同的效率与质量
。
五、未来展望：从“工具赋能”到“生态重塑”
未来，科创数智大脑将进一步融合“数字人”、智能客服等模块，
实现产学研合作的全流程自动化。同时，通过区块链技术加强数据溯
源，确保合作过程的透明可追溯。政府科技管理者应把握这一趋势，
从以下三方面发力：
1. 政策层面——将企业入驻平台、数据填报情况纳入科技创新考
核，激发数据供给活力；
2. 运营层面——引入科易网等国家级成果转化示范基地的专业服
务团队，提升平台运营效率；
3. 生态层面——联合行业协会、金融机构共建合作网络，形成“数
据+资本+技术”的协同生态。
结语
科创数智大脑不仅是一套技术工具，更是一种合作范式。通过大
数据、AI 大模型及知识图谱的深度融合，政府科技管理者可从海量信
息中精准识别潜在合作对象，打破产学研壁垒，推动区域产业从“单兵
作战”走向“生态协同”。在此过程中，科易网作为国家级产业技术基础
公共服务平台，将持续探索智能化成果转化路径，助力区域创新生态
的高质量发展。
