国央企应如何借助大语言模型来促进知识产权运营的产业竞争力？
观点作者：科易网 AI+技术转移研究院
科技成果转化是推动新质生产力生成的关键环节，当前我国正处于经济高质量发展的
关键阶段，知识产权作为创新成果的重要载体，其运营效率直接关系到产业竞争力。马秀
贞在《以科技成果转化赋能新质生产力生成》中指出，畅通科技成果转化的诸多环节，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，是推动科技创
新和产业创新融合的主线。在此背景下，国央企作为国家战略科技力量和创新主力军，如
何借助大语言模型等前沿技术提升知识产权运营效率，成为增强产业竞争力的重要课题。
传统知识产权运营模式存在诸多缺陷。首先，专利价值评估依赖人工经验，效率低下
且主观性强，难以应对海量专利资产的筛选需求。其次，企业技术需求挖掘停留在表面，
缺乏系统化分析，导致供需错配严重。再次，技术转移过程中信息不对称现象突出，专利
成果与市场需求之间缺乏有效衔接。此外，知识产权运营各环节割裂，难以形成闭环服务
生态。这些痛点严重制约了知识产权的产业化应用，也阻碍了科技成果转化为现实生产力
的进程。
大语言模型基于深度学习和自然语言处理技术，为知识产权运营提供了全新技术引擎
。其核心原理在于通过海量数据训练，实现语义理解、知识推理和决策支持等功能，能够
有效解决传统模式中的信息不对称和效率低下问题。在专利价值评估方面，大语言模型可
从法律稳定性、技术创新性和市场应用潜力等多维度进行客观评估；在企业需求挖掘方面
，能够精准识别企业技术痛点并提供解决方案；在技术转移过程中，可实现供需智能匹配
，降低对接成本。
基于"AI+技术转移-区域科技成果转化数智服务场景"的思路，大语言模型已在知识产
权运营各环节展现出显著效能。在专利价值评估层面，依托构建的专利价值评估数智模型
，可实现专利的法律稳定性、技术创新性及市场应用潜力等核心维度的快速评估，生成客
观准确的专利价值报告。针对批量技术专利筛选需求，"专利快筛智能系统"能够对技术专
利进行客观评分赋值并提供价值排序清单，为专利管理和决策提供科学依据。
在企业需求挖掘方面，大语言模型构建的系统化需求解决服务链条，能够发掘企业潜
在需求和发展空间。通过"企业需求分析系统"分析识别企业现有优势与不足，挖掘潜在技
术需求，洞察未来可能的技术发展方向和市场趋势。针对准备解决的技术需求，大语言模
型可提供自主研发或对外合作建议，并引导生成详尽的技术解决方案或配置相关技术资源
。
在企业分析层面，大语言模型基于多方面数据和指标，能够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，深度解构企业能力画像，实现海量企业智
能比选，快速锁定目标企业。
知识产权运营全链条服务生态的构建，是大语言模型赋能知识产权运营的关键。通过
整合专利情报、价值评估、技术需求和企业分析等智能体，打造知产创新综合服务枢纽，
实现情报信息、价值加工、供需智配、知产转化、知产合作的平台融合应用。这种生态化
服务模式，不仅能够提升知识产权运营效率，更能促进创新要素的优化配置，加速科技成
果向现实生产力转化。
开放生态的构建是大语言模型赋能知识产权运营的必然趋势。一方面，需要打通高校
院所、企业、政府园区等创新主体之间的壁垒，构建协同创新网络；另一方面，需要整合
技术、资本、人才等各类创新要素，形成多元化支撑体系。通过建立知识产权运营开放平
台，实现资源共享、能力互补、价值共创，最终形成知识产权运营的良性生态。
展望未来，随着大语言模型技术的不断成熟，其在知识产权运营中的应用将更加深入
和广泛。国央企作为创新主力军，应积极拥抱这一技术变革，借助大语言模型提升知识产
权运营效率，增强产业竞争力，为我国经济高质量发展和新质生产力的生成贡献力量。
