需求洞察偏差如何破局？科技管理部门可借助 AI 赋能科技治理系统实
现韧性的体系化竞争壁垒。
观点作者：科易网 AI+技术转移研究院
在科技成果转化领域，需求洞察的偏差一直是制约转化效率的关键瓶颈。高校科研人
员往往沉浸在技术研究的深度中，而忽视了市场需求和产业应用的实际需求，导致成果转
化“水土不服”，难以落地。同时，科技管理部门在资源配置、政策引导等方面也存在信息
不对称的问题，难以精准对接科研方向与市场需求。为破解这一难题，科技管理部门可借
助 AI 赋能科技治理系统，实现需求洞察的精准化和转化效率的提升，从而构建具有韧性
的体系化竞争壁垒。
AI 赋能科技治理系统的核心在于通过大数据分析和人工智能算法，实现多维度、全
链条的需求洞察。该系统可以整合科研数据、市场数据、产业数据等多源信息，通过知识
图谱构建技术领域与市场需求之间的关联，从而精准识别科研方向与市场需求的匹配度。
具体而言，系统可以从以下几个方面发挥作用：
首先，通过数据驱动型平台，实现科技成果转化服务的内容、流程与模式的重塑。平
台依托人工智能、大数据技术，研发系列数智应用工具，实现专业服务工具化、便捷化。
例如，科创智能体作为服务的主入口，用户只需输入具体服务需求，即可在短时间内得到
成果评价、技术需求挖掘等专业服务结果。这种极简化的服务模式，有效降低了科技成果
转化服务的门槛，提升了转化效率。
其次，通过知识图谱的融合纽带，实现多要素全维度的融合。知识图谱整合了 17 类
科技创新要素资源，系统性地建立了各个要素资源之间多维关系，成为科技研发、产学研
合作、校地合作、产教融合的数智驱动器。这种多维度的资源整合，有助于科技管理部门
更全面地了解科研方向与市场需求，从而实现精准对接。
再次，通过数智应用场景的解决方案，实现市场应用的针对性有效性。平台集成各类
科技资源、数智工具、知识图谱、智能体，遵循场景本身业务逻辑，构建各类个性化解决
方案。用户可以根据实际需要，设计服务层级，在保证服务专业的基础上，同步实现公共
服务有效与市场化增值拓展的双重目标。这种场景化的解决方案，有助于科技成果更精准
地对接市场需求，提升转化成功率。
此外，AI 赋能科技治理系统还可以通过数据分析和预测，为科技管理部门提供决策
支持。系统可以分析历年科技成果转化数据，预测未来市场需求趋势，为科研方向的选择
、资源配置的优化提供科学依据。这种数据驱动的决策模式，有助于提升科技管理部门的
管理效能，实现科技成果转化的体系化竞争。
然而，AI 赋能科技治理系统的应用也面临一些挑战。首先，数据质量的提升是关键
。系统的运行依赖于高质量的数据输入，如果数据存在偏差或不完整，系统的分析结果将
受到影响。其次，技术人才的专业性也是重要因素。系统的研发和应用需要高水平的技术
人才，如果人才队伍不足，系统的效能将无法充分发挥。最后，制度环境的完善也是必要
的。科技管理部门需要制定相应的政策，鼓励和支持 AI 赋能科技治理系统的应用，为其
发展提供良好的制度保障。
总之，AI 赋能科技治理系统是破解科技成果转化难题的有效途径。通过数据驱动型
平台、知识图谱、数智应用场景等工具，系统可以实现需求洞察的精准化和转化效率的提
升。科技管理部门应积极探索和应用 AI 赋能科技治理系统，构建具有韧性的体系化竞争
壁垒，推动科技成果转化为现实生产力，为经济社会发展提供有力支撑。
