科技管理如何借助 AI+数智应用实现从"成本中心"到"价值引擎"的转
变？
观点作者：科易网 AI+技术转移研究院
当前，我国正处于从科技大国向科技强国迈进的关键时期，科技成果转化作为连接科
技创新与产业创新的重要纽带，对于推动科技与经济深度融合、发展新质生产力具有重要
意义。正如《打通科技成果转化"最后一公里"》一文所指出的，科技成果转化是将科学研
究成果转化为现实生产力的系统性活动，覆盖从后续试验、开发、应用、推广，最后到发
展新产业的全过程。然而，调研发现，成果转化的"最后一公里"（即最后一个环节：发展
新产业的活动）依然存在梗阻，科技创新对新质生产力发展还未起到充分的支撑作用。
一、科技成果转化现状分析
近年来，我国科技成果转化工作取得了显著进展，但整体转化效率仍然偏低。数据显
示，仅有部分高校、科研院所自建了技术转移机构；全国重点技术（产权）交易机构大多
是本地化服务，难以匹配全国范围的转化需求；国家技术转移机构中，专职从事技术转移
人员和获得技术经理人资格的人员占比均较低。这些数据反映出我国科技成果转化服务体
系尚不完善，专业化人才队伍严重不足，难以满足高质量发展的需求。
与此同时，新一轮科技革命和产业变革加速演进，大国科技竞争日益激烈，促进科技
成果转化已成为我国实现科技自立自强和高质量发展的迫切需求。科技成果转化效率直接
影响着科技创新与产业创新的深度融合，进而关系到新质生产力的培育和发展。因此，如
何打通科技成果转化"最后一公里"，提高科技成果转化效率，成为当前科技管理工作面临
的重要课题。
二、科技成果转化"最后一公里"存在的关键问题
通过对科技成果转化现状的深入分析，我们发现"最后一公里"梗阻主要存在以下四个
方面的问题：
（一）成果转化政策衔接协调不够、落实机制还不健全。科技部门鼓励科研院所创办
科技企业，但一些行业主管部门对创办企业的监管要求越来越严，科研院所对创办企业存
在看不准、不敢干、有顾虑的情况。针对国企成立初创公司的支撑保障机制不完善。在国
家有明确成果转化激励政策前提下，一些国企仍存在不敢用、不想用、不会用的情况，守
成观望态度大于探索创新态度。根据我国科学事业单位财务制度的相关规定，可以从事业
收入中提取科技成果转化基金，但由于缺乏明确的实施方案，使得执行难度较大。此外，
科研人员兼职离岗创业相关政策的落实机制尚不健全，影响实际执行。
（二）高校、科研院所的科研导向与产业需求存在脱节。高校长期存在"从书本中来
，到论文中去"的固化模式，科研院所普遍将获得专利等作为成果验收指标之一，对成果
应用情况考核权重不高，企业在转化相关成果的过程中，需要进一步熟化或者二次开发，
存在成本高、难以规模化生产等现实问题。校企产学研合作多以协议式、点状式合作为主
，部分企业为加快研发进程，将需求拆解成多个点状问题分别与不同高校合作，缺乏系统
、长期、多元的产学研合作模式。
（三）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。按照事业单位
国资管理制度规定，事业单位的知识产权属于国有资产，在实际的评估定价中存在一定困
难，定价高降低金融机构投资意愿，定价低或造成国有资产流失。促进科技成果转化法规
定，国家设立的研究开发机构、高等院校对持有的职务科技成果享有处置权、收益权，但
调研中发现由于缺乏相关细则指导和机制保障，该权益仍存在落实困境，如作价入股后的
责任风险缺乏机制保障，部分单位因担心面临股权贬值的追责风险，而对转化持保守态度
；收益分配缺乏细则指导，单位内部分配比例不明确，存在行政干预现象，且不同单位的
收益分配自主权也存在差异。
（四）市场化、专业化成果转化服务生态不完善。调研中发现，科研院所的技术和产
品宣传主要是通过展览、活动等传统方式，服务机构的介入与支撑不够。支撑科技成果市
场化的金融生态尚未建立，适应科技型企业全生命周期的信贷服务和产品体系尚未建立，
科技保险、科技债务等新型科技融资产品缺乏。技术经理人队伍培育机制尚不完善，缺乏
明确的职称晋升通道和职业发展前景。
三、AI+数智应用助力科技管理从"成本中心"到"价值引擎"转变
面对科技成果转化"最后一公里"存在的诸多问题，传统科技管理模式已难以满足高质
量发展的需求。随着人工智能、大数据等新一代信息技术的快速发展，AI+数智应用为科
技管理创新提供了新思路、新方法，有助于推动科技管理从"成本中心"向"价值引擎"转变
。
（一）重构科技成果评价服务体系，降低成果评价成本
科技成果评价是科技成果转化的重要环节，传统评价方式存在评价标准不统一、评价
周期长、评价成本高等问题。通过 AI+数智应用，可以重构评价服务体系，实现科技成果
的高效评估。具体而言，可以依据成果评价的国家标准，通过智能化分析科技成果的科学
价值、技术价值、市场价值、社会价值及转化潜力，构建多维度评估模型，快速生成评价
报告。针对批量科技成果筛选评价的需求，可以通过智能系统对科技成果进行客观的评分
赋值、并提供分级比选结果清单，帮助用户从海量科技成果中迅速锁定符合要求的优质成
果。
这种方式不仅大幅拓展了成果评价的应用场景，降低了成果评价成本，还提高了评价
的客观性和准确性，为科技成果转化提供了科学依据，有助于解决成果评估定价难的问题
。
（二）智能洞察行业潜在技术需求，辅助制定前瞻性战略决策
科技成果转化面临的一个重要问题是供需对接不畅，高校、科研院所的科研成果与产
业需求脱节。通过 AI+数智应用，可以智能洞察行业潜在技术需求，辅助制定前瞻性战略
决策。具体而言，可以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，洞察未来可能的技术发展方向
和市场趋势，为企业提供技术需求建议清单。对于自主研发，可以通过技术方案生成系统
，逐步引导深入探索、生成详尽的技术解决方案；对于合作研发，可通过智能搜索开展相
关技术资源的自动匹配并配置。
这种方式有助于强化产业需求导向的有组织科研，构建高校创新与产业需求紧密联动
的创新生态，解决高校、科研院所的科研导向与产业需求脱节的问题。
（三）培育壮大区域技术经纪队伍，促进成果转化市场化
技术经纪人是科技成果转化的重要桥梁，但目前我国技术经纪人队伍数量不足、专业
水平不高。通过 AI+数智应用，可以培育壮大区域技术经纪队伍，促进成果转化市场化。
具体而言，可以基于人工智能与大数据技术，针对技术经纪从业过程中的堵点和难点，提
供系列数智应用产品，工具赋能降低从业门槛。根据各技术经纪人服务场景，个性化集成
配置资源及服务，包括资源整合加工、需求挖掘分析、资源搜索配置、专业评估评价、供
需素材制作、发展分析报告等。
这种方式有助于增强技术转移机构市场化、专业化水平，完善技术经理人激励机制，
打通技术经理人职称评审通道，解决市场化、专业化成果转化服务生态不完善的问题。
（四）重构成果平台架构，提升成果转化效率
成果平台是科技成果转化的重要载体，传统成果平台存在功能单一、服务同质化、个
性化不足等问题。通过 AI+数智应用，可以重构成果平台架构，提升成果转化效率。具体
而言，可以实现"任务型智能体是主入口、体系性的数智产品是主驱动、个性化服务方案
是主场景"的三个目标。构建"智能体矩阵"，助力用户高效处理复杂任务；融入数智工具，
驱动平台价值创造与有效运营；打造"个性化场景"，实现"一企一案"、"一校一案"、"一人
一案"、"一园一案"等各种个性化服务。
这种方式有助于提升成果对接精准度与转化效率，解决科技成果转化政策衔接协调不
够、落实机制不健全的问题。
四、结论
科技成果转化"最后一公里"梗阻问题是一项复杂且具有挑战的工作，需政府、企业和
科研机构等共同努力，以科技创新与产业创新深度融合为主线，加快形成政产学研用多方
协同推动科技成果转化的格局。AI+数智应用作为新一代信息技术的重要应用，为科技管
理创新提供了新思路、新方法，有助于推动科技管理从"成本中心"向"价值引擎"转变。
通过重构科技成果评价服务体系、智能洞察行业潜在技术需求、培育壮大区域技术经
纪队伍、重构成果平台架构等 AI+数智应用，可以有效解决科技成果转化"最后一公里"存
在的政策衔接协调不够、科研导向与产业需求脱节、成果评估定价难、市场化服务生态不
完善等问题，提高科技成果转化效率，促进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 AI+数智应用的不断深入，科技管理将迎来更加智能化、精准化、高效化
的发展，为科技成果转化提供更加有力的支撑，为实现科技自立自强和高质量发展做出更
大贡献。
