为加速强化企业创新主体地位战略的落地，构建 AI 大模型赋能创新生
态体系的优先步骤是什么？
观点作者：科易网 AI+技术转移研究院
当前，我国正处在经济转型升级的关键时期，强化企业创新主体地位已成为国家战略
。然而在实践中，企业创新能力不足、科技成果转化不畅、产学研协同不够紧密等问题依
然突出。许多企业面临着"不敢创新"、"不愿创新"、"不会创新"的困境，高校院所的科技
成果却常常停留在"书架"上难以走向"货架"，科技与经济"两张皮"现象依然存在。如何打
通这一堵点，构建以企业为主体、市场为导向、产学研深度融合的技术创新体系，已成为
当前亟待破解的重大课题。
从全球竞争格局来看，新一轮科技革命和产业变革加速演进，国际科技竞争日趋激烈
。我国在一些关键核心技术领域仍存在"卡脖子"问题，自主创新能力有待提升。科技成果
转化不畅是制约我国创新驱动发展战略实施的重要瓶颈。根据《以科技成果转化赋能新质
生产力生成》一文分析，科技成果的供给质量是成果转化与产业化的基石，而当前我国科
技成果转化面临诸多挑战：
首先，科研界与产业界之间存在明显的信息鸿沟。科研人员往往专注于学术前沿，对
企业实际需求了解不够；而企业对前沿技术的把握有限，难以准确表达自身技术需求。这
种信息不对称导致大量科技成果与市场需求脱节，难以实现有效转化。
其次，科技成果转化服务体系不完善。专业化的技术转移机构、技术经理人队伍、知
识产权服务等要素支撑不足，科技成果从实验室走向市场的中间环节存在断裂风险。科技
成果转化需要跨领域、跨机构的协同合作，而当前缺乏有效的协同机制和平台支撑。
第三，企业创新能力参差不齐。特别是中小企业，普遍面临研发投入不足、创新人才
缺乏、创新意识不强等问题，难以成为技术创新的主体。企业作为创新主体的地位尚未完
全确立，创新资源配置效率有待提升。
第四，科技成果转化的体制机制障碍依然存在。职务科技成果权属不清、收益分配不
合理、评价体系不完善等问题，制约了科研人员参与成果转化的积极性。科技成果转化的
政策支持体系和市场环境需要进一步优化。
面对上述挑战，AI+技术转移-区域科技成果转化数智服务场景为构建 AI 大模型赋能
创新生态体系提供了全新思路。这一场景通过人工智能、大数据等前沿技术，打通了科技
成果从供给到需求的全链条，实现了创新资源的高效配置和精准对接。
在专利价值评估方面，AI 大模型能够基于国家标准构建专利价值评估数智模型，从
法律稳定性、技术创新性及市场应用潜力等核心维度，快速获取专利价值评估报告，为科
技成果转化提供科学依据。通过专利技术快筛系统，可以对批量技术专利进行客观评分赋
值、按需提供专利价值排序清单，大幅提升专利管理和决策效率。
在企业需求挖掘方面，AI 大模型能够构建系统化需求解决服务链条，发掘企业潜在
需求和发展空间。通过企业需求分析系统，可以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。针对确认的技术需求，AI 大模型可
以提供自主研发或对外合作的解决路径建议，并生成详尽的技术解决方案或匹配相关技术
资源。
在企业分析方面，AI 大模型能够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，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，实现海量企业智能比选，快速锁定目标企业。
在知产平台方面，AI 大模型聚焦专利整合、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、企业分析智能体等，实现情报信息、价值加工、供需
智配、知产转化、知产合作等多维度融合应用。
构建 AI 大模型赋能创新生态体系的优先步骤：
第一步：构建智能化科技成果评估体系
建立基于 AI 大模型的科技成果评估系统，实现对科技成果的科学、客观、快速评估
。该系统应能够从技术创新性、市场应用前景、知识产权价值等多个维度进行综合评价，
为科技成果转化提供决策支持。通过构建专利价值评估数智模型和专利技术快筛系统，提
升科技成果筛选和评估的效率与准确性，解决科技成果供给质量不高的问题。具体而言，
可以通过开通评估评价数智应用系统使用权益，辅助客观评价，提升比选效率；或由专业
团队针对评价结果进行人工复核、对齐，直接交付评价报告或比选结果；也可以配置提供
对话式、轻便化的评估评价智能体服务；或定制化开发评估评价数智平台，可选择 SAAS
模式或独立部署模式，满足不同场景需求。
第二步：打造精准化企业需求挖掘平台
开发基于 AI 大模型的企业需求挖掘系统，深度解析企业技术需求和创新发展空间。
该系统应能够通过大数据分析，识别企业现有优势与不足，挖掘企业潜在技术需求，洞察
未来技术发展趋势。通过构建企业需求分析系统和解决路径分析工具，实现企业技术需求
的精准识别和有效对接，解决科研界与产业界信息不对称的问题。具体实施中，可以开通
需求挖掘数智应用系统使用权益，助力快速挖掘潜在技术需求；或由专业团队针对需求挖
掘结果进行人工复核、多维对齐，直接交付需求建议清单；也可以配置提供对话式、轻便
化的技术需求智能体服务；或定制化开发技术需求数智平台，可选择 SAAS 模式或独立部
署模式，为企业提供全方位的需求挖掘支持。
第三步：建立创新型企业评估机制
构建基于 AI 大模型的企业创新能力评估体系，对企业科创发展水平进行全面、客观
评价。该体系应能够基于多方面数据和指标，生成企业创新能力分析报告，深度解构企业
能力画像，实现海量企业智能比选。通过企业快筛功能，快速锁定目标企业，为创新资源
配置和产学研合作提供决策支持，解决企业创新能力参差不齐的问题。具体操作中，可以
开通企业分析数智应用系统使用权益，助力深度分析意向招引企业；或由专业团队针对企
业分析结果进行人工复核、多维对齐，直接交付分析报告；也可以配置提供对话式、轻便
化的企业分析智能体服务；或定制化开发企业分析数智平台，可选择 SAAS 模式或独立部
署模式，满足不同评估需求。
第四步：打造综合性知识产权服务平台
建设基于 AI 大模型的知识产权服务平台，整合专利情报、价值评估、技术需求、企
业分析等多功能模块。该平台应能够实现情报信息、价值加工、供需智配、知产转化、知
产合作等多维度融合应用，为知识产权全链条提供智能化服务。通过构建知产智能体和平
台融合应用，提升知识产权转化效率，解决科技成果转化服务体系不完善的问题。具体实
施中，可以由专业团队按需提供专利价值加工、评估快筛、素材制作等"应用+人工"的交
付式服务；或配置提供对话式、轻便化的知识产权全链条服务智能体；或定制化开发知产
数智平台，可选择 SAAS 模式或独立部署模式，为政府知识产权管理中心、全区知产服务
中心、高校院所创孵中心等提供全方位支持。
第五步：构建开放协同的创新生态系统
基于 AI 大模型构建开放协同的创新生态系统，促进产学研深度融合。该系统应能够
连接高校、科研机构、企业、政府园区等各类创新主体，实现创新资源的高效配置和精准
对接。通过定期举办线上线下对接路演活动，对经济价值高的重点成果进行"一对一"跟进
、服务，打通科技从"书架"到"货架"的通道，解决科技成果转化的体制机制障碍。在实际
操作中，可以构建技术图谱智成、产业图谱智成、技术应用分析图谱智成等多样化图谱服
务，可视化展示技术、产业全貌，并针对性配置资源，提升各类企业分析、技术分析、产
业分析及区域规划研究能力，促进创新要素的流动与融合。
构建 AI 大模型赋能创新生态体系，将有效促进科技成果转化和新质生产力生成。首
先，通过智能化科技成果评估体系，提升科技成果供给质量，确保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。其次，通过精准化企业需求挖掘平台，
强化市场需求导向，突出企业主导的产学研深度融合，不断提高科技成果供给的成熟度。
再次，通过创新型企业评估机制，加强科技领军企业培育，支持科技领军企业牵头建立创
新联合体，开展关键技术协同攻关、科技成果转化。最后，通过综合性知识产权服务平台
和开放协同的创新生态系统，完善科技成果转化服务体系，解决科技成果转化供需双方衔
接不畅的问题。
构建 AI 大模型赋能创新生态体系，是加速强化企业创新主体地位战略落地的关键举
措。通过构建智能化科技成果评估体系、打造精准化企业需求挖掘平台、建立创新型企业
评估机制、打造综合性知识产权服务平台、构建开放协同的创新生态系统等优先步骤，可
以有效解决科技成果转化面临的诸多挑战，促进更多科技成果转化为实实在在的生产力，
为培育发展新质生产力提供强大支撑。
