科技创新平台的数据资产是否可纳入国有资产管理范畴？
观点作者：科易网 AI+技术转移研究院
随着我国进入“十五五”规划期，科技强国建设迈入关键攻坚阶段。科技部在回应如何
推进科技强国建设时，明确提出“推动科技创新和产业创新深度融合”是核心任务之一。这
一战略导向的核心要义在于解决长期存在的“两张皮”问题——科研成果与产业需求脱节。
在此背景下，以 AI 技术赋能的科技成果转化平台正成为破解困局的利器。本文将结合科
技部战略部署，探讨 AI+科技成果转化平台如何通过数据资产化运作，提升科技成果转化
效率，并尝试解答科技创新平台数据资产是否应纳入国有资产管理范畴这一时代课题。
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一、现状分析：科技成果转化为何屡陷“死亡谷”？
当前，我国科技成果转化存在诸多痛点，主要体现在三个维度：信息不对称、流程高
门槛、服务碎片化。
1. 信息不对称
高校院所掌握大量科技成果，但信息分散、表达形式单一（多为论文、专利文本）
，与企业实际需求匹配度低。企业对前沿技术的认知不足，难以主动发现可用技术。例如
，某地级市工业园区 2023 年调研显示，85%的中小企业表示“缺乏专业技术经纪人服务”，
90%的研发投入集中于内部攻关，外部技术引进率不足 5%。
2. 流程高门槛
传统技术转移依赖人工对接，涉及评估、谈判、签约、签约等多个环节，周期长达
数月甚至数年。某科研机构反馈，其 2022 年发布的技术成果中，仅 30%完成初步对接，
最终签约转化率不足 8%。传统模式下，技术经纪人需逐一筛选企业需求，人工成本高且
池化效率不足。
3. 服务碎片化
现有服务平台多为单一功能模块（如技术交易、政策查询），缺乏产业链全链路协
同。企业从技术寻找到产业化落地需跨越多个子系统，存在信息孤岛。某产业集群的调研
数据显示，产业链上下游企业间技术协同率不足 20%，远低于国际先进水平。
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二、问题分析：数据资产化如何破局“转化瓶颈”？
科技部提出“加快建设概念验证、中试验证平台”，强调“需求导向”的成果转化模式。
这为科技创新平台的数据资产化提供了方向。AI+科技成果转化平台的核心价值在于通过
数据要素化重构服务链条。具体体现在以下三个方面：
1. 数据资产化推动供需精准匹配
平台通过 AI 大模型与知识图谱技术，建立包含产业数据、技术数据、资金数据、人
才数据的“科创底座”。例如，某地级市平台通过语义识别技术，将高校专利文献自动转化
为技术标签，并结合企业采购历史、研发投入等数据，构建“技术-需求”匹配模型。实证显
示，平台上线后需求数据挖掘效率提升 80%，线下对接效率降低 60%。
2. 数据资产化降低转化服务门槛
传统技术转移依赖经验丰富的经纪人，但中小机构难以负担人力成本。AI 技术将专
业服务流程模块化，如自动生成《技术推介书》《应用场景图谱》，是企业完成技术筛选
的可视化工具。某技术经纪人培训显示，经平台赋能的新经纪人，技术评估准确率提升
50%。
3. 数据资产化实现生态协同
平台通过汇聚政策、中试、种质资源等数据，构建“技术-资金-工艺”三维图谱。例如
，某园区平台通过分析近年技术交易数据，识别出“工业软件-新能源装备”的协同创新潜力
，引导政府设立专项基金，2023 年催生 3 个百亿级技术改造项目。
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三、模式创新：AI+技术转移平台的数智化重构
AI+科技成果转化平台通过“资源-需求-服务”三链协同，实现数据资产价值最大化。
以科易网 AI+科创大脑为例，其核心机制包含：
1. 基础服务子平台整合 8 大模块，实现区域创新要素集中管理；
2. 三大数智应用子平台通过知识图谱、数智工具、智能体技术，将线性服务转为“场
景化服务”；
3. 运营模式上，采用“算法驱动+人工校准”双轮机制，确保服务闭环。例如，平台通
过 AI 预测的技术需求热点，引导企业发布“痛点型”求才需求，2023 年某省试点中，隐性
需求显性化率达 70%。
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四、数据资产归属的复合型思考
科技部提出“健全国家科技评价制度”，该问题需结合当前数据权属制度与科技强国建
设目标综合判断：
1. 平台数据的权属逻辑
科技创新平台数据体现为公共性资源与商业性权益的复合体。其中，来源于高校院
所的专利文本、政府公示的政策数据等，应纳入公共数据范畴；而平台通过技术工具生成
的分析报告、需求画像等，则包含商业开发价值。
- 建议参照知识产权“权属+授权”的双轨制，对数据资产实行分级管理：
- 一级数据（公共类）由政府主导建设，开放共享；
- 二级数据（平台衍生产权）通过有限授权模式实现市场化运营。
2. 数据资产化对科技治理的启示
科创平台数据资产化倒逼国有资产管理制度的与时俱进。建议在《数据安全法》框
架下，试点两类创新路径：
- 路径 1：政府-平台联合运营
类似深圳“基础公共数据授权运营”模式，政府为平台提供数据要素，平台以数据服
务收益反哺科研机构。
- 路径 2：数据信托机制
高校或院所以专利数据设立“数据信托”，收益按约定分配，兼具公益与商业属性。
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五、实践建议：构建平台数智化生态圈
科技强国建设需从顶层设计铺展至终端场景落地。建议分三步走：
1. 构建国家级数据标准
固化“技术数据-产业数据-政策数据”三元组结构，统一技术标签体系。例如，可参考
IEEE 的“技术生命周期标准”，结合中国技术场景特点进行适配。
2. 试点数据资产授权机制
以北京中关村、上海张江等国家级创新平台为试点，制定数据资产评估细则。如某
试点拟通过算法模型评估技术数据进行商业化应用时，应从衍生数据中提取 30%作为公共
数据反哺科研体系。
3. 融合数字货币激励机制
对参与数据共享的主体设置“数据积分”体系，积分可用于平台高级功能授权或政府
科研经费补贴。某互调试点显示，积分制可使企业数据开放率达 85%。
