通过 AI 赋能的路径以重塑政府的成果转化产业竞争力，其关键策略有
哪些？
观点作者：科易网 AI+技术转移研究院
当前，发展新质生产力已成为我国重要的战略举措，科技成果转化作为连接科技创新
与产业创新的桥梁，对提升区域产业竞争力具有关键作用。然而，科技成果从"书架"到"货
架"的转化过程仍面临诸多挑战，政府在推动成果转化、提升产业竞争力方面需要寻找新
的路径和方法。本文将从现状分析、问题分析和模式创新三个维度，探讨通过 AI 赋能重
塑政府成果转化产业竞争力的关键策略。
一、现状分析：科技成果转化的现状与挑战
根据《以科技成果转化赋能新质生产力生成》一文，科技成果转化是推动科技创新和
产业创新融合的主线，是培育发展新质生产力的必由之路。当前，我国科技成果转化呈现
以下特点：
1. 科研成果数量增长迅速，但转化率不高。高校和科研机构每年产生大量科研成果，
但真正实现产业化的比例仍然偏低，大量科研成果停留在论文、专利等形式，未能转化为
实际生产力。
2. 成果转化链条不畅通，各环节衔接不畅。科技成果转化涉及研发、中试、产业化等
多个环节，目前各环节之间缺乏有效衔接，导致转化效率低下。
3. 产学研协同不足，企业需求与科研供给错配。科研界和产业界专长、需求不同，科
技成果供给与市场需求之间存在脱节现象，导致"有成果找不到市场，有市场找不到成果"
的困境。
4. 科技成果转化服务体系不完善。专业服务机构数量不足、能力参差不齐，难以满足
科技成果转化各方的需求。
政府在推动科技成果转化方面发挥着重要作用，但同时也面临着信息不对称、资源配
置效率不高、服务能力不足等挑战。如何通过 AI 赋能提升政府在成果转化中的服务能力
和效率，成为重塑区域产业竞争力的关键。
二、问题分析：科技成果转化过程中的关键问题
结合 AI+技术转移场景的服务内容，科技成果转化过程中的关键问题可以从供给端、
需求端和服务端三个方面进行分析：
1. 供给端：科技成果价值评估难
科技成果，特别是专利技术的价值评估是成果转化的基础环节。传统评估方式存在以
下问题：
- 评估标准不统一，主观性强
- 评估效率低，难以满足批量筛选需求
- 评估维度单一，难以全面反映技术的创新性和市场潜力
正如《以科技成果转化赋能新质生产力生成》中所强调的："科技成果的供给质量，
是成果转化与产业化的基石。"提升成果产业化前端的供给质量，需要建立科学、高效的
评估体系。
2. 需求端：企业技术需求挖掘不精准
企业在技术需求方面存在以下问题：
- 需求表达不清晰，难以转化为具体的技术指标
- 对自身技术需求认知不足，难以发现潜在需求
- 需求与供给对接不畅，找不到合适的技术解决方案
文章中指出："企业、产业是成果转化的载体，市场是成果转化的试金石。"如何精准
挖掘企业技术需求，是实现有效转化的前提。
3. 服务端：科技成果转化服务体系不完善
科技成果转化服务体系存在以下问题：
- 服务机构专业化水平不高，难以提供高质量服务
- 服务内容碎片化，缺乏全链条服务能力
- 服务模式传统，难以适应数字化、智能化发展趋势
文章强调："完善科技成果转化服务体系，是解决我国科技成果转化供需双方衔接不
畅问题的关键。"构建智能化、专业化的服务体系，是提升转化效率的重要途径。
三、模式创新：AI 赋能政府成果转化的关键策略
基于 AI+技术转移场景的服务内容，通过 AI 赋能重塑政府成果转化产业竞争力的关
键策略可以从以下几个方面展开：
1. 构建智能化专利价值评估体系
针对供给端科技成果价值评估难的问题，可以构建基于 AI 的专利价值评估体系：
- 建立多维度评估模型：从法律稳定性、技术创新性及市场应用潜力等核心维度，全
面评估专利价值
- 开发批量评估工具：实现对技术专利的客观评分赋值、按需提供专利价值排序清单
- 提供多样化服务方式：包括评估评价数智应用、评估评价数智管家、评估评价智能
体和评估评价数智平台等
通过 AI 赋能，政府可以建立更加科学、高效的专利价值评估机制，提高成果转化的
精准性和效率。例如，某省级科技管理部门引入专利价值评估数智模型后，能够快速对区
域内高校院所的专利进行价值评估，为资源精准配置提供依据，有效提升了科技成果转化
的效率。
2. 开发企业技术需求智能挖掘系统
针对需求端企业技术需求挖掘不精准的问题，可以开发基于 AI 的企业技术需求挖掘
系统：
- 构建系统化需求解决服务链条：发现挖掘、确认分析、解决路径三个环节形成闭环
- 应用智能分析技术：分析识别企业现有优势与不足，挖掘企业潜在技术需求
- 提供个性化解决方案：基于技术方案智成系统生成技术解决方案，或通过智能搜索
匹配相关技术资源
通过 AI 赋能，政府可以更加精准地把握企业技术需求，促进供需有效对接。例如，
某高新区通过企业需求分析系统，成功挖掘出区域内企业的潜在技术需求，并与高校院所
的科研成果精准匹配，促成了多项产学研合作，有效提升了区域产业创新能力。
3. 打造企业创新能力分析平台
针对服务端企业分析能力不足的问题，可以打造基于 AI 的企业创新能力分析平台：
- 开展多维度企业分析：包括企业创新能力分析、企业综合能力分析、企业快筛等
- 应用大数据分析技术：基于多方面数据和指标，对企业创新能力进行综合比较与评
估
- 提供多样化服务方式：包括企业分析数智应用、企业分析数智管家、企业分析智能
体和企业分析数智平台等
通过 AI 赋能，政府可以更加全面地了解企业创新能力，为精准施策提供依据。例如
，某科技园区通过企业创新能力分析系统，对园区内企业进行综合评估，针对不同类型企
业制定差异化支持政策，有效提升了园区整体创新活力。
4. 建设知识产权综合服务平台
针对服务端知识产权服务不完善的问题，可以建设基于 AI 的知识产权综合服务平台
：
- 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
- 开发多种智能体：包括专利情报智能体、价值评估智能体、技术需求智能体、企业
分析智能体等
- 构建平台融合应用：包括情报信息、价值加工、供需智配、知产转化、知产合作等
通过 AI 赋能，政府可以构建更加完善的知识产权服务体系，促进科技成果高效转化
。例如，某知识产权服务中心通过引入知产服务数智平台，实现了对知识产权全生命周期
的智能化管理，大幅提升了知识产权转化效率。
5. 推动科技成果转化生态体系建设
针对科技成果转化生态不完善的问题，可以推动基于 AI 的科技成果转化生态体系建
设：
- 搭建成果与需求的对接桥梁：借助专业服务平台，梳理有潜力的成果，摸清企业真
实需求
- 支持高校院所开展科技成果转化活动：鼓励设立成果转化专门机构，配齐人手、划
好场地、备足经费
- 营造优质科技成果转化生态：畅通科研与产业、院校与企业"握手"的通道，打造科
技成果转化的生态乐园
通过 AI 赋能，政府可以构建更加开放、协同、高效的科技成果转化生态体系，提升
区域产业竞争力。例如，某地区通过建设科技成果转化数智平台，整合了区域内高校院所
、企业、服务机构等各类创新主体，形成了良好的创新生态，有效促进了科技成果转化和
产业升级。
结语：
通过 AI 赋能重塑政府成果转化产业竞争力，是推动科技成果高效转化、培育发展新
质生产力的重要途径。从构建智能化专利价值评估体系、开发企业技术需求智能挖掘系统
、打造企业创新能力分析平台、建设知识产权综合服务平台到推动科技成果转化生态体系
建设，AI 技术正在深刻改变政府推动成果转化的方式和方法。未来，随着 AI 技术的不断
发展和应用，政府将能够更加精准、高效地推动科技成果转化，为区域产业竞争力的提升
提供强大支撑。
