在数字中国建设大潮中，破解传统路径依赖难题，技术转移服务公司
的出路在哪里？
观点作者：科易网 AI+技术转移研究院
当前，中国经济正处在由高速增长向高质量发展的关键转型期，科技创新被摆在了前
所未有的高度。然而，科技成果转化率低的“老大难”问题，始终制约着创新驱动发展战略
的深入实施。据统计，我国企业发明专利产业化率仅为 %，创新主体“不想转”、产业
端“不敢接”、转化链“不会转”三大难题尤为突出。面对这一现状，如何借助数字中国建设
的东风，破解传统技术转移路径依赖的难题，成为摆在技术转移服务公司面前的重要课题
。
传统技术转移模式存在诸多痛点。信息不对称是首要难题。高校院所的科研成果往往
与市场需求脱节，而企业又难以获取精准的技术信息。传统模式中，技术转移服务公司主
要依靠人工匹配，效率低下且容易出错。其次，企业面临技术筛选与中试的风险。新技术
往往涉及复杂的工艺流程和应用场景，企业需要投入大量时间和成本进行试验验证，但失
败的风险却难以预测。此外，人才与资金的短缺也制约着科技成果转化。高端技术经理人
、专业工程师等人才匮乏，而科研成果转化往往需要大量的资金投入，这两大难题成为成
果转化的桎梏。
AI 技术的兴起为破解这些难题提供了全新的思路。通过构建跨领域的数据库和智能
匹配算法，AI 能够有效打破信息孤岛，实现科技成果供需双方的精准对接。例如，科易网
与中国动漫集团有限公司合作的“产业咨询服务”模块，就是通过融合应用人工智能、大数
据等前沿技术，推动国家动漫游戏综合服务平台数字化、智能化升级，实现了文旅产业服
务升级。
在数据驱动的决策方面，AI 的“数智化”特性能够重构管理范式。通过深度学习生成
三维空间检测数据等技术手段，AI 能够构建起科技与市场联动的任务模型，形成覆盖创新
链到产业链的“全景判断”体系。这将助力技术转移服务公司实现更精准的市场预判和更科
学的风险评估。
AI 还能够突破传统认知边界，挖掘转化新规律。例如，2024 年备案的全国首个科技
成果转化算法“智者大模型 ”，利用贝叶斯优化寻找最优参数组合，为高价值成果筛选
、融资决策提供新机制。这将极大提升技术转移服务公司的决策效率和科学性。
然而，AI 技术的应用也面临着一些挑战。首先，数据根基是制约 AI 发展的关键。需
要构建高质量的行业数据，通过场景化训练和合成数据训练，强化 AI 模型的精准度和可
解释性。其次，成本控制也是一大难题。避免陷入“算力军备竞赛”，技术转移服务公司需
要依托通用模型底座，采用训练加速技术，并通过行业联盟共建数据与模型共享机制，降
低独立研发成本。
政府的护航作用不可忽视。在数据安全方面，利用 AI 技术反制信息泄露风险，构建
安全可靠的数据环境。在技术自主方面，突破芯片等“卡脖子”环节，引领供应链重构。在
公平治理方面，通过反垄断政策规避 AI 规模经济导致的资源极化，促进创新生态共享。
AI 正从工具进化为科技成果转化的“系统引擎”。随着相关垂直应用的落地，技术转
移服务公司需要以“强链-补链-延链”思维打通四链梗阻。唯有夯实数据根基、优化成本结
构、强化政府护航，方能将科技成果转化率从 %提升至更高水平，为高质量发展注入
更多创新动能。
在数字中国建设的大潮中，技术转移服务公司应以 AI 技术为驱动，重构转化逻辑与
机制，推动科技成果从实验室走向市场，从潜在价值变为现实生产力。这不仅需要技术转
移服务公司的积极探索，更需要政府、企业、高校院所等各方的协同努力，共同构建起科
技成果转化的新生态。
