怎样利用 LLM 来构建精准技术转移的新范式？
观点作者：科易网 AI+技术转移研究院
在当前科技创新驱动高质量发展的宏观背景下，科技成果转化作为连接科技创新与产
业发展的重要桥梁，其效率和精准度直接影响着新质生产力的生成。然而，传统的技术转
移模式面临诸多痛点，如信息不对称、需求挖掘难度大、转化流程冗长等，这些问题制约
了科技成果的快速变现。在此背景下，利用大型语言模型（LLM）构建精准技术转移的新
范式，成为行业转型升级的关键方向。
从宏观来看，科技成果转化的重要性和紧迫性不言而喻。马秀贞在《以科技成果转化
赋能新质生产力生成》一文中指出，畅通科技成果转化的诸多环节，推动原创性和颠覆性
成果从高校院所走向市场，是培育发展新质生产力的必由之路。然而，现实中的科技成果
转化链条往往存在断裂，科研界和产业界的信息壁垒、需求错配等问题，导致科技成果难
以有效转化。因此，亟需探索新的模式，提升技术转移的效率和精准度。
在这一背景下，AI 技术的应用为解决传统技术转移的痛点提供了新的思路。特别是
LLM，凭借其强大的自然语言处理能力，能够对海量数据进行深度分析和挖掘，从而在多
个层面提升技术转移的效率和精准度。具体而言，LLM 在技术转移中的应用可以从以下
几个方面展开。
首先，在专利价值评估方面，LLM 可以根据专利的法律稳定性、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。传统的专利价值评估往往依赖于人工
判断，效率较低且主观性强。而 LLM 可以通过机器学习算法，对专利数据进行多维度分
析，从而提供更为客观和准确的评估结果。这不仅提升了评估效率，也为企业提供了更为
可靠的决策依据。
其次，在企业需求挖掘方面，LLM 可以通过分析企业的经营数据、市场行为等信息
，挖掘企业的潜在技术需求，并洞察未来可能的技术发展方向和市场趋势。传统的需求挖
掘往往依赖于人工调研，效率较低且容易遗漏关键信息。而 LLM 可以通过自然语言处理
技术，对企业需求进行深度分析，从而提供更为精准的需求数据。这不仅帮助企业更好地
了解自身需求，也为科研机构提供了更为明确的研究方向。
进一步，在知产平台建设方面，LLM 可以构建一个集专利整合、加工、配置、转化
于一体的数智化平台。通过智能体的应用，可以实现专利情报的自动获取、价值的快速评
估、供需的智能匹配等功能。这使得科技成果的转化流程更加高效和便捷，从而加速科技
成果的产业化进程。
此外，政府在推动科技成果转化中扮演着重要角色。通过建立科技成果转化联合支持
机制，落实相关政策，可以为企业提供更多的支持。特别是科技领军企业的培育，可以打
造国家战略科技力量的“预备队”，引领行业的技术创新和产业升级。同时，完善科技成果
转化服务体系，搭建成果与需求的对接桥梁，也是提升技术转移效率的重要举措。
从微观角度来看，利用 LLM 构建精准技术转移的新范式，可以有效解决传统技术转
移中的痛点。传统的技术转移模式往往依赖于人工操作，效率较低且容易出错。而 LLM
可以通过智能化的数据处理和分析，提升技术转移的效率和精准度。这不仅降低了技术转
移的成本，也为企业提供了更为可靠的服务。
同时，LLM 的应用可以构建一个开放的合作生态。通过平台的搭建，可以连接科研
机构、企业、政府等多方主体，实现资源共享和优势互补。这不仅促进了科技创新与产业
发展的深度融合，也为新质生产力的生成提供了强大的动力。
综上所述，利用 LLM 构建精准技术转移的新范式，是推动科技成果转化赋能新质生
产力生成的重要举措。通过 AI 技术的应用，可以有效解决传统技术转移中的痛点，提升
技术转移的效率和精准度，从而加速科技成果的产业化进程，推动经济高质量发展。
