如何利用 AI+数智应用低成本提升科技服务机构的服务竞争力？
观点作者：科易网 AI+技术转移研究院
在当今科技飞速发展的时代，科技成果转化已成为推动经济高质量发展的关键因素。
然而，科技成果转化的“最后一公里”却面临着诸多梗阻，制约着科技创新对新质生产力发
展的支撑作用。与此同时，科技服务机构在服务过程中也面临着成本高、效率低等挑战。
如何在低成本的前提下，利用 AI+数智应用提升科技服务机构的服务竞争力，成为亟待解
决的重要问题。
一、科技成果转化“最后一公里”的现状与困境
（一）政策衔接与落实的难题
科技成果转化涉及多部门、多环节，政策衔接协调不够、落实机制不健全是当前面临
的一大挑战。不同部门之间的政策存在差异，甚至相互冲突，导致科研机构和企业在选择
转化路径时无所适从。例如，科技部门鼓励科研院所创办科技企业，但一些行业主管部门
对创办企业的监管要求严格，使得科研院所心存顾虑。此外，相关政策在执行过程中缺乏
明确的实施细则，如科研人员兼职离岗创业政策，影响了实际执行效果。
（二）科研导向与产业需求的脱节
高校和科研院所长期以来形成的科研模式侧重于理论研究和学术成果，与产业需求存
在较大差距。企业在实际转化科研成果时，往往需要投入大量成本进行熟化或二次开发，
增加了转化难度和成本。校企产学研合作多为点状式合作，缺乏系统性和长期性，难以形
成紧密的创新生态。
（三）成果评估定价与权益分配的困扰
科技成果的评估定价和权利归属、收益分配等问题一直困扰着科技成果转化。由于缺
乏科学合理的评估方法和标准，知识产权评估定价存在困难，容易导致金融机构投资意愿
降低或国有资产流失。同时，职务科技成果的处置权、收益权在实际落实中面临诸多障碍
，如作价入股后的责任风险缺乏保障、收益分配比例不明确等，影响了科研人员和单位的
积极性。
（四）市场化服务生态的不完善
目前，市场化、专业化的成果转化服务生态尚未完全形成。科研院所的技术宣传主要
依赖传统方式，服务机构的介入不足。全国范围内的技术交易市场发展不均衡，难以满足
多样化的转化需求。技术经理人队伍培育机制不完善，专业人才短缺，且金融生态对科技
成果转化的支持力度不够，缺乏适应科技型企业全生命周期的金融服务产品。
二、AI+数智应用为科技服务机构带来的机遇
（一）破解信息不对称难题
AI+数智应用能够整合海量的科技成果、企业需求、专家资源等信息，通过智能匹配
算法实现精准对接。例如，利用大数据分析和人工智能技术，可以快速筛选出与企业需求
相匹配的科技成果，提高对接效率，降低信息搜索成本。对于科技服务机构来说，这意味
着能够更高效地为客户服务，提升客户满意度。
（二）优化服务流程与降低成本
传统的科技服务流程繁琐，涉及大量的人工操作，不仅效率低下，而且成本高昂。
AI+数智应用可以实现服务流程的自动化和智能化，如在线成果评价、需求分析、资源匹
配等，大大缩短服务周期，减少人力投入。同时，通过数智平台的应用，可以实现资源的
共享和优化配置，降低运营成本。
（三）提升决策科学性
在科技成果转化过程中，决策的准确性和科学性至关重要。AI+数智应用可以提供丰
富的数据分析和预测功能，帮助科技服务机构更好地了解市场动态、技术趋势和客户需求
，从而做出更加明智的决策。例如，通过对企业技术需求的深度挖掘和分析，可以为科研
机构提供研发方向建议，提高成果的市场适应性。
三、基于 AI+技术转移的区域科技成果转化数智服务场景解析
（一）科技成果评估评价快筛
1. 服务内容与方式
- 成果评价分析系统：依据国家标准自主研发的系统，能智能化分析科技成果的多
维度价值和转化潜力，快速生成评价报告，实现高效评估。例如，对于一项新的生物医药
技术成果，系统可以从科学创新性、技术可行性、市场需求等多个角度进行综合评估，为
后续转化提供依据。
- 成果快筛智能系统：针对批量成果筛选需求，对成果进行客观评分赋值，提供分
级比选结果清单，帮助用户从海量成果中快速锁定优质成果。这在处理大量科研成果时尤
为有效，如在高校科研项目筛选中，能够迅速找出具有较高转化潜力的成果。
- 多种服务方式选择：包括评估评价数智应用、数智管家、智能体和定制化数智平
台等。用户可根据自身需求选择开通系统使用权益、享受专业团队复核服务、便捷的对话
式智能体服务或定制化开发平台，满足不同场景下的服务需求。
2. 解决的痛点与价值
- 降低评价成本：传统的成果评价需要耗费大量的人力、物力和时间，成本较高。
而数智化的评价系统可以通过自动化和智能化的手段，快速准确地完成评价工作，大大降
低了评价成本。
- 拓展应用场景：能够适应不同类型、不同规模的科技成果评价需求，无论是单个
成果的深入评估还是批量成果的快速筛选，都能高效完成，为科技服务机构提供了更广泛
的应用场景和服务空间。
（二）需求挖掘
1. 服务内容与方式
- 企业需求挖掘：构建系统化服务链条，通过“企业需求分析系统”识别企业优势与
不足，挖掘潜在技术需求，提供技术需求建议清单，并引导企业明确最终需求。对于自主
研发需求，利用“技术方案智成系统”生成解决方案；对于合作研发需求，通过“智能搜索”
匹配相关技术资源。例如，一家制造业企业在寻求技术升级时，服务机构可以利用该系统
帮助企业分析现有生产技术和市场需求，找出潜在的技术改进方向，并提供具体的技术研
发或合作建议。
- 行业需求挖掘：依托“技术需求智慧系统”，前瞻性挖掘行业潜在技术需求，洞察
发展趋势，生成需求建议清单，并提供自主研发或合作研发的建议及相应支持。这对于把
握行业发展方向、提前布局研发资源具有重要意义，如在新能源汽车行业发展初期，通过
该系统可以及时捕捉到电池技术、自动驾驶技术等方面的潜在需求，为企业和科研机构的
研发决策提供参考。
- 多种服务方式并行：包括需求挖掘数智应用、数智管家、智能体和定制化数智平
台等。用户可根据需求选择开通系统使用权益、享受专业团队复核服务、便捷对话式智能
体服务或定制化开发平台，满足不同层次和场景下的需求挖掘工作。
2. 解决的痛点与价值
- 精准把握需求：传统的需求挖掘方法往往依赖于人工调研和经验判断，存在一定
的主观性和局限性。AI+数智应用能够基于大数据分析和机器学习算法，深入了解企业和
行业的技术需求，提高需求挖掘的准确性和全面性。
- 助力战略决策：通过对潜在技术需求的前瞻性洞察，为企业和科研机构制定技术
创新战略提供有力支持，使其能够提前布局研发资源，抢占市场先机，增强市场竞争力。
（三）经纪平台
1. 服务内容与方式
- 数智赋能经纪工作：根据技术经纪人的不同服务场景，个性化集成配置资源及服
务，涵盖资源整合加工、需求挖掘分析、资源搜索配置、专业评估评价、供需素材制作、
发展分析报告等多方面。例如，在帮助技术经纪人对接科研项目与企业需求时，平台可以
整合各类科研资源和企业信息，进行分析匹配，并提供专业的评估报告和沟通素材，提高
经纪工作的效率和质量。
- 多样化服务方式：包括技术经纪数智应用、智能体、数智平台等。技术经纪人可
以根据自身业务需求选择开通相关数智应用系统使用权益，或使用对话式智能体服务获取
便捷支持，也可以定制化开发数智平台以满足特定业务需求，全面提升技术经纪工作的专
业化和数字化水平。
2. 解决的痛点与价值
- 降低从业门槛：技术经纪工作需要具备丰富的专业知识和广泛的资源网络，传统
模式下新人入门难度较大。AI+数智应用提供的经纪平台可以通过工具赋能，为技术经纪
人提供便捷的资源获取渠道、高效的工作流程和专业的技术支持，降低从业门槛，吸引更
多人才加入技术经纪队伍。
- 提升服务质量：通过集成多种数智工具和服务，能够帮助技术经纪人更好地完成
各项工作任务，提高服务的准确性和专业性，为客户提供更优质的服务体验，从而提升整
个技术经纪行业的服务水平和社会形象。
（四）成果平台
1. 服务内容与方式
- 平台主入口：构建“智能体矩阵”，如“成果转化智能顾问”，用户通过简单对话即
可完成成果评价、应用分析、优质成果筛选、市场推广及资源匹配等多项任务。这种方式
打破了传统平台复杂的操作流程，为用户提供了更加便捷高效的服务入口。例如，一位科
研人员想要将自己的研究成果进行转化，只需在平台上与智能顾问进行对话，就能快速获
得关于成果评价、市场前景、合作资源等方面的信息和建议。
- 平台主驱动：融入数智工具驱动平台运营，以“成果栏目”为例，在成果发布时实
现数据自动化标注、智能化加工、价值评估、应用分析与智能匹配等功能，提升成果对接
精准度与转化效率。这使得平台能够更加智能地管理和运营科技成果资源，根据成果特点
和企业需求进行精准推送和匹配，加速成果转化进程。
- 平台主场景：以“个性化场景”为主场景，各用户主体可基于智能体配置功能和后
台管理系统实现“一企一案”、“一校一案”、“一人一案”、“一园一案”等个性化服务。比如
针对不同企业的技术创新需求和发展特点，平台可以为其定制专属的服务方案，包括成果
推荐、技术合作对接、创新战略规划等；对于高校和科研机构，也可以根据其学科优势和
科研方向提供个性化的成果管理和应用服务。
- 多种服务方式结合：包括科技成果数智管家、智能体和定制化数智平台等。用户
既可以选择由专业团队提供的应用 + 人工交付式服务，也可以使用对话式智能体服务获取
即时帮助，还可以根据自身需求定制化开发数智平台，满足不同用户在不同场景下的个性
化服务需求。
2. 解决的痛点与价值
- 提高对接效率：传统成果平台存在信息繁杂、对接不精准等问题，导致成果转化
率较低。AI+数智应用的成果平台通过智能化的功能设计，能够实现成果与需求的精准匹
配，大大提高了对接效率，缩短了成果转化周期。
- 满足个性化需求：不同用户在科技成果转化过程中的需求各不相同，个性化场景
的设置可以让每个用户都能得到符合自身特点的服务方案，提高了用户满意度和平台的实
用性。
四、实践案例展示数智服务成效
（一）科易网与多方合作的成功范例
科易网在 AI+技术转移领域的实践中，与众多单位开展了广泛合作并取得显著成效。
例如，携手中国动漫集团建设“产业咨询服务”模块，推动国家动漫游戏综合服务平台数字
化升级；与乌江实验室打造贵州省科创服务数智平台，提升区域科创服务能力；联合厦门
医学院搭建科研与市场桥梁促进医疗健康产业发展；助力南通市科技信息研究所开启智慧
科服之旅，提升其分析研究能力等。这些案例充分证明了 AI+数智应用在科技成果转化服
务中的有效性和可行性。
（二）案例背后的启示
这些成功案例为我们提供了宝贵的经验启示：首先，AI+数智应用需要紧密结合行业
特点和用户需求进行定制化开发和服务设计；其次，多方合作是实现数智服务价值最大化
的关键，通过整合各方资源和优势可以实现优势互补、协同创新；最后，持续的技术创新
和服务优化是保持竞争力的核心要素，只有不断适应市场变化和用户需求才能在激烈的市
场竞争中立于不败之地。
五、结论与展望
综上所述，利用 AI+数智应用低成本提升科技服务机构的服务竞争力具有重要的现实
意义和广阔的发展前景。通过解决科技成果转化“最后一公里”的诸多难题以及优化科技服
务流程、提升服务效率和质量等方面的努力，科技服务机构能够在新时代背景下更好地发
挥桥梁纽带作用，促进科技成果转化为现实生产力，推动经济社会高质量发展。未来随着
技术的不断进步和应用的不断深化推广相信 AI+技术转移将在更大范围内创造出更多的价
值为我国科技创新事业注入强大动力 。
