如何通过 AI+数智应用突破科技管理瓶颈，实现环节性价值创造？
观点作者：科易网 AI+技术转移研究院
在当前科技创新与产业创新深度融合的大背景下，科技成果转化已成为推动新质生产
力发展的关键环节。然而，从调研现状来看，科技成果转化“最后一公里”依然存在诸多瓶
颈，亟需通过创新手段加以突破。本文将围绕 AI+技术转移-区域科技成果转化数智服务场
景，从现状分析、问题分析、模式创新三个方面展开论述，探讨如何通过数智化手段解决
技术转移中的痛点，实现环节性价值创造。
一、现状分析：科技成果转化面临多重挑战
当前，我国科技成果转化工作取得了一定成效，但仍面临政策衔接不畅、产学研脱节
、评估定价困难、服务生态不完善等多重挑战。具体表现在：一是政策落实机制不健全，
科研院所对创办企业存在顾虑；二是高校科研导向与产业需求脱节，成果熟化成本高；三
是成果评估定价、权利归属、收益分配等问题仍未得到有效解决；四是市场化、专业化成
果转化服务生态不完善，技术经理人队伍培育机制尚不健全。
二、问题分析：技术转移环节存在关键痛点
在技术转移过程中，以下几个关键节点成为制约成果转化的瓶颈：
1. 资源整合与加工：传统模式下，科研院所的成果、专利、专家等科技资源分散、信
息不完善，难以形成系统化、标准化的资源库，导致资源利用效率低下。同时，对资源的
价值评估和应用场景挖掘缺乏科学手段，难以精准对接市场需求。
2. 资源配置与对接：供需信息不对称、匹配效率低是普遍问题。一方面，技术供给方
缺乏有效的推广渠道，另一方面，需求方难以快速找到适配的科技成果。现有技术交易市
场多为本地化服务，难以实现全国范围内的精准匹配。
3. 评估评价与决策：科技成果的评估定价缺乏统一标准和方法，权利归属和收益分配
机制不完善，导致科研机构和科研人员对转化持保守态度。同时，批量科技成果的筛选评
价效率低下，难以快速锁定优质成果。
4. 成果推广与转化：科研院所的技术宣传主要依靠传统方式，服务机构的介入与支撑
不够。缺乏有效的推广渠道和专业的技术转移团队，导致成果转化效率不高。
三、模式创新：AI+数智应用赋能技术转移全链条
针对上述问题，科易网 AI+技术转移研究院提出“AI+技术转移-区域科技成果转化数
智服务场景”解决方案，通过整合数智化工具和服务，打通科技成果转化全链条，实现环
节性价值创造。
1. 资源整合与加工：利用数智系统对科技成果、专利、专家等资源进行标准化梳理和
数智加工，完善资源信息，形成系统化资源库。通过多维度分析，智能识别资源优势与不
足，挖掘潜在应用场景。例如，技术成果推介书智成、专利推介书智成等工具，可快速生
成专业推介材料，提升资源利用效率。
2. 资源配置与对接：依托技术图谱智成系统、专家能力应用分析系统等数智工具，实
现供需导向的资源配置。通过智能匹配算法，深度剖析需求方与成果、专利的契合点，实
现精准资源对接。同时，利用科易网线上分发与推广系统，拓宽成果推广渠道，加速成果
转化进程。
3. 评估评价与决策：构建“成果评价分析系统”和“专利价值评估数智模型”，从科学价
值、技术价值、市场价值等多维度对科技成果进行评估。针对批量科技成果筛选评价的需
求，利用“成果快筛智能系统”和“专利快筛智能系统”，快速生成评分赋值和分级比选结果
，提升决策效率。
4. 成果推广与转化：构建“智能体矩阵”，以“成果转化智能顾问”为例，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、市场推广等任务。融入数智工具，驱
动平台价值创造与有效运营，实现“个性化场景”服务，满足不同用户主体的需求。
四、结语
AI+技术转移-区域科技成果转化数智服务场景通过整合数智化工具和服务，打通科技
成果转化全链条，实现环节性价值创造。这一模式创新为解决技术转移中的痛点提供了有
效途径，有助于提升科技成果转化效率，推动科技创新与产业创新深度融合，助力发展新
质生产力。未来，随着数智化技术的不断发展和应用，科技成果转化工作将迎来新的机遇
和挑战，需要政府、企业和科研机构等各方共同努力，形成协同推动科技成果转化的格局
。
