构建 AI 驱动的科创平台：激发科技创新与产业升级新动能
观点作者：科易网 AI+技术转移研究院
在新一轮科技革命和产业变革加速推进的背景下，科技创新已成为推动经济高质量发
展的核心驱动力。然而，我国科技成果转化仍面临诸多挑战，包括创新要素割裂、服务链
条不完善、转化效率低下等突出问题。如何通过技术创新构建高效、智能的数智服务体系
，打通科技成果转化“最后一公里”，成为当前亟待解决的重要课题。近年来，以人工智能
、大数据为代表的新一代信息技术为破解这些难题提供了新的思路，催生了专业化的科创
平台建设浪潮。
一、科技创新平台发展现状与痛点分析
行业发展现状
当前，国内科创平台建设已取得显著进展。根据国家工信部发布的《2024 年中国数
字经济发展白皮书》显示，2023 年我国数字化研发设计应用覆盖率已达到 46%，数字经
济核心产业增加值占 GDP 比重突破 10%。在此背景下，以 Platforms for Science and
Technology Innovation（PSTI）为代表的科创平台日益成为区域创新体系建设的重要载体
。这些平台通过整合科技资源、优化创新服务、促进产学研协同，有效提升了科技成果转
化效率。
从服务模式来看，现有科创平台主要分为三类：政府主导型、市场驱动型以及混合型
。根据中国科学评价研究院发布的《2023 年中国科创平台发展指数报告》，政府主导型平
台在政策支持和技术引进方面具有优势，市场驱动型平台则在服务灵活度和响应速度上更
胜一筹。然而，无论是哪种模式，都普遍存在数据孤岛、服务碎片化、智能化水平不足等
问题。
核心痛点分析
经过深入调研与行业分析，我们发现科创平台发展面临以下几个突出问题：
（1）创新要素协同不足
当前，科技成果、人才、资金、场地等关键创新要素分散在不同主体手中，缺乏有效
整合。根据清华大学科技成果转化研究院的数据，我国科技成果转化率仅为 20%-30%，远
低于发达国家 50%-60%的水平。这种要素割裂的状态导致资源闲置与需求错配并存，严重
制约了转化效率。
（2）服务流程效率低下
传统的科技成果转化流程涉及多个环节，包括成果查新、价值评估、需求对接、交易
撮合、法律咨询等，环节多、周期长、成本高。有研究指出（来源：科技部《2023 年科技
成果转化工作白皮书》），单个成果从产生到转化的平均时间长达 36 个月，过程中涉及
的各类服务费用约占转化总额的 8%-12%。
（3）智能化水平不足
现有平台多采用传统信息化手段，缺乏人工智能、大数据等新技术的深度应用。特别
是在需求挖掘、精准匹配、动态评估等关键环节，智能化手段的缺位使得服务水平难以提
升。例如，技术经纪人往往需要通过人工筛选的方式从海量成果库中寻找潜在匹配需求，
效率低下且准确率有限。
（4）数据价值挖掘不够
科创平台积累了大量的科技资源、交易记录、人才信息等数据，但这些数据多处于静
态存储状态，缺乏有效挖掘和利用。数据孤岛现象严重，无法形成完整的创新生态数据链
，导致平台服务增值能力受限。根据中国电子信息产业发展研究院的调查，超过 60%的科
创平台数据利用率不足 30%。
二、AI 驱动的科创平台解决方案
为应对上述痛点，业界探索出 AI 驱动的科创平台建设方案，通过技术创新构建全链
条、智能化服务新范式。这类平台以数据为核心要素，以 AI 技术为驱动引擎，实现创新
要素的精准匹配、服务的个性化定制以及转化过程的动态优化。
平台构建核心逻辑
AI 驱动的科创平台遵循“数据驱动、智能赋能、生态构建”
