在 AI+时代，科技资源共享平台如何解决资源稀缺与服务效率问题？
观点作者：科易网 AI+技术转移研究院
当前，我国经济正处于转型升级的关键时期，科技创新作为第一动力，其重要性日益
凸显。在这一背景下，科技成果转化作为连接科技创新与产业发展的重要桥梁，其作用愈
发关键。然而，当前科技成果转化过程中，资源稀缺与服务效率低下的现象依然存在，成
为制约新质生产力生成的重要因素。
从现状来看，科技成果转化的需求端和企业端存在大量的技术需求，但这些需求往往
分散、个性化，难以有效整合。而供给端，高校、科研机构虽然拥有丰富的科研成果，但
这些成果的转化率却并不高。这种供需两侧的错配，导致了科技成果转化的资源稀缺和服
务效率低下的问题。
具体而言，这样的问题主要体现在以下几个方面：首先，科技成果的供给质量有待提
升。许多科研成果虽然具有创新性，但与市场需求脱节，难以实现产业化。其次，科技成
果转化的服务体系尚不完善。现有的科技成果转化服务体系较为分散，缺乏统一的管理和
协调，导致服务效率低下。此外，科技成果转化的生态环境也有待优化。当前，科技成果
转化过程中存在利益分配不合理、激励机制不完善等问题，影响了科研人员的积极性和创
新企业的投入意愿。
那么，如何解决这些问题呢？基于以上分析，我们可以从以下几个方面进行探索和实
践。
在提升科技成果转化效率方面，我们可以借助 AI+技术转移平台，通过构建系统化的
需求解决服务链条，对技术专利进行客观评分赋值，提供专利价值排序清单，为科技市场
、决策提供有力依据。同时，利用“企业需求分析系统”分析识别企业现有优势与不足，挖
掘企业潜在技术需求，洞察未来可能的技术发展方向和市场趋势，并以此为企业提供技术
需求建议清单。此外，还可以通过“企业分析”服务，智能生成企业分析报告，洞悉企业科
创发展水平，深度解构企业能力画像，全景透视企业发展潜力，海量企业智能比选，快速
锁定目标企业。最终，通过“知产平台”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，打造知产创新综合服务枢纽。
基于数智化工具和数智场景构建科技成果转化生态系统，通过技术引擎构建赋能模型
，打通数据孤岛，利用大数据、人工智能等数智技术，对各类数据进行分析处理和知识挖
掘，进而挖掘领域的关联关系、核心要素和潜在联系。构建关键技术指标体系，通过多方
面数据和指标，对企业创新能力进行综合比较与评估，以解决科技成果转化供需双方衔接
不畅的问题。
这些举措，可以提高科技成果供给的成熟度，优化科技成果转化服务体系，为单位提
升相关分析能力，推动科技成果高效转化。
对于政府而言，应当继续深化科技体制改革，完善科技成果转化政策体系，鼓励和支
持高校、科研机构与企业开展产学研合作，推动科技成果转化。同时，还可以通过建立科
技成果转化基金、提供税收优惠等措施，激励企业和科研人员进行科技成果转化。
对于企业而言，应当加强技术创新能力，加大研发投入，与高校、科研机构开展产学
研合作，推动自身技术进步和产业升级。同时，企业还可以通过建立科技成果转化激励机
制、加强科技成果转化人才队伍建设等措施，提高科技成果转化效率。
总之，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。通过各方共同努
力，推动科技成果转化工作迈上新台阶，必将为我国经济社会发展注入新的活力。
