科技服务机构如何通过 AI+数智应用高效提升专利挖掘成功率与客户
满意度？
观点作者：科易网 AI+技术转移研究院
在当前科技成果转化的大背景下，如何有效提升专利挖掘的成功率与客户满意度，已
成为科技服务机构面临的重要课题。随着新质生产力的不断生成，科技成果的转化与应用
势在必行。然而，传统的科技成果转化模式在专利挖掘、需求挖掘、企业分析等方面存在
诸多痛点，导致科技成果难以快速转化为实际生产力。在此背景下，以 AI+数智应用为核
心的区域科技成果转化数智服务场景，为解决这些问题提供了新的思路。
一、现状分析：传统模式下的痛点与瓶颈
传统的科技成果转化模式主要存在以下痛点：
首先，在专利挖掘方面，传统的专利挖掘方法主要依靠人工进行，效率低下且易受主
观因素的影响。其次，在需求挖掘方面，企业往往难以准确描述自身的技术需求，导致科
技成果与企业实际需求脱节。再次，在企业分析方面，传统的企业分析方法主要依靠人工
收集数据，效率低且准确性难以保证。
二、问题分析：传统模式难以满足新质生产力生成需求
新质生产力的生成需要科技成果能够快速、有效地转化为实际生产力。然而，传统的
科技成果转化模式在这些方面存在诸多限制：
首先，专利挖掘的效率低下，导致科技成果难以快速推向市场。其次，需求挖掘的不
准确性，导致科技成果与企业实际需求脱节，难以形成有效的市场需求。再次，企业分析
的难度大，导致科技成果难以找到合适的应用场景。
三、模式创新：AI+数智应用赋能科技成果转化
为了解决上述问题，以 AI+数智应用为核心的区域科技成果转化数智服务场景应运而
生。该场景主要包括以下几个方面：
1. 专利价值评估与快筛：利用 AI 技术构建专利价值评估数智模型，从专利的法律稳
定性、技术创新性及市场应用潜力等核心维度，快速获取专利价值评估报告。通过“专利
快筛智能系统”，对技术专利进行客观的评分赋值，并按需提供专利价值排序清单，为企
业提供高效准确的专利质量和影响力评估。
2. 企业需求挖掘：依托“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。同时，通过“解决路径分析”，为企业提供自主研发或对外合作建议。
3. 企业分析：基于多方面数据和指标，智能生成企业创新能力分析报告，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。通过海量企业智能比选，
快速锁定目标企业。
4. 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。通过专利情报智能体、价值评估智能体
、技术需求智能体、企业分析智能体，实现平台融合应用，包括情报信息、价值加工、供
需智配、知产转化、知产合作。
四、场景应用：AI+技术转移-区域科技成果转化数智服务场景
以乌江实验室打造的科创服务数智平台为例，该平台集成了 5 大数智服务模块，包括
情报快讯、技术研发、技术合作、产业服务、技术推广，为各创新主体提供多层次、全方
位的数智服务支持。通过 AI 技术，平台有效提升了技术创新各节点的服务支撑能力和服
务有效性，强化了科创服务节点支撑能力。
五、结论：AI+数智应用是科技成果转化的关键
AI+数智应用是推动科技成果转化的重要手段，可以有效解决传统模式下存在的痛点
，提升专利挖掘的成功率与客户满意度。通过构建以 AI+数智应用为核心的区域科技成果
转化数智服务场景，可以促进科技成果的快速转化与应用，为新质生产力的生成提供有力
支撑。
在这一过程中，科技服务机构需要不断创新服务模式，提升服务能力，以适应新质生
产力生成需求。同时，政府和相关部门也需要加大对科技成果转化的支持力度，营造良好
的创新生态，推动科技成果转化工作取得更大成效。
