如何借助 AI+数智应用打造技术转移机构的服务阵地与品牌价值？
观点作者：科易网 AI+技术转移研究院
当前，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关键支撑。然而，
正如《打通科技成果转化“最后一公里”》一文所指出的，成果转化过程中仍存在政策衔接
不畅、产学研脱节、评估定价困难、服务生态不完善等多重梗阻。在数字化转型浪潮下，
如何借助 AI+数智应用破解这些难题，打造技术转移机构的服务阵地与品牌价值，成为业
界关注的焦点。
现状与挑战：传统模式的局限
长期以来，科技成果转化依赖人工对接、线下评审、经验判断的传统模式，难以适应
日益复杂的科技经济融合需求。一方面，高校、科研院所的科研导向与产业需求存在脱节
，科研成果的产业化熟化周期长、成本高；另一方面，技术评估定价、权利归属、收益分
配等问题缺乏有效机制，制约了科研人员与机构的转化积极性。此外，技术转移服务生态
不完善，全国性的技术交易市场网络尚未形成，专业化的技术经纪人队伍规模偏小，支撑
科技成果市场化的金融生态尚在构建中。
问题核心：信息不对称与效率瓶颈
深入分析可见，科技成果转化的“最后一公里”梗阻，本质上是信息不对称与效率瓶颈
问题。科研方不了解市场需求，企业方难寻适配技术，技术评估依赖主观判断，供需匹配
缺乏智能算法支撑。这种信息鸿沟导致大量科技成果闲置，优质技术需求难以满足，最终
削弱了科技创新对新质生产力的支撑作用。
AI+数智应用：打造新型转化服务阵地
面对这些挑战，以 AI 为核心驱动力的数智化解决方案正为技术转移领域带来系统性
变革。科易网通过构建“AI+技术转移-区域科技成果转化数智服务场景”，重构了科技成果
评估、需求挖掘、经纪服务、平台运营等核心环节的服务模式。
在成果评估方面，自主研发的“成果评价分析系统”通过构建多维度评估模型，实现了
科技成果科学价值、技术价值、市场价值、社会价值及转化潜力的智能化分析。系统不仅
支持单点成果的快速评估，还能对批量成果进行客观评分与分级比选，极大降低了成果评
价成本，拓展了评价应用场景。例如，通过智能化分析，可以快速识别一项技术的产业化
障碍，预测其市场应用前景，为转化决策提供数据支撑。
在需求挖掘方面，“企业需求分析系统”与“技术需求智慧系统”构成了智能洞察行业潜
在技术需求的双引擎。通过分析企业现有优势与不足，系统可以挖掘企业潜在的技术需求
，并前瞻性地洞察行业发展趋势。这种基于数据驱动的需求挖掘，打破了传统模式下企业
只能“被动等需求”的困境，使技术转移服务可以“主动寻需求”。
在技术经纪服务方面，数智化工具为技术经纪人提供了全流程赋能。从资源整合加工
、需求挖掘分析到供需素材制作，AI 辅助系统将许多原本依赖人工的经验性工作转化为标
准化、流程化的操作。例如，“资源搜索配置”功能可以自动匹配技术需求与解决方案，大
大降低了技术经纪人的工作门槛，使更多人才能够进入这一领域。
在成果平台建设方面，科易网重构了成果平台的架构逻辑，以“智能体矩阵”作为主入
口，以体系性的数智产品作为主驱动，以个性化服务方案作为主场景。其中，“成果转化
智能顾问”作为核心智能体，能够通过自然语言交互，辅助用户完成成果评价、应用分析
、优质成果筛选等复杂任务，使平台服务更加便捷高效。
品牌价值塑造：从单一机构到价值网络
借助 AI+数智应用，技术转移机构正在实现从传统中介向智能化服务枢纽的转变。一
方面，数智化服务能力的提升使机构能够处理更大规模的技术交易，服务更多创新主体；
另一方面，标准化、数据化的服务流程增强了服务的可复制性与可扩展性，为机构品牌价
值的输出奠定了基础。
更重要的是，数智化平台正在促进技术转移生态的协同进化。通过构建覆盖成果供给
方、需求方、服务方、投资方的数字化网络，机构可以更有效地整合各方资源，形成“技
术评估—需求挖掘—精准匹配—交易撮合—成果产业化”的闭环服务链条。这种生态赋能
模式，使技术转移机构从单一的交易撮合者，转变为区域创新生态系统的重要枢纽。
未来展望：迈向智能化、网络化新阶段
展望未来，随着 AI 技术的深入应用，技术转移服务将朝着更加智能化、网络化的方
向演进。一方面，随着算法模型的不断优化，系统的评估预测能力将持续提升，服务精度
将不断提高；另一方面，随着数据积累的丰富，平台将能够更精准地刻画区域创新生态，
为政策制定提供数据支撑。
值得注意的是，数智化转型并非要完全取代人的作用，而是通过“AI+人工”的协同模
式，使技术转移服务能够兼顾效率与深度。例如，在成果评价环节，系统可以快速完成初
筛，专业团队则负责深度研判；在需求挖掘中，AI 可以提供方向性建议，人类分析师则负
责复杂情境下的判断。
结语
打通科技成果转化“最后一公里”，需要政策、技术、服务的系统创新。AI+数智应用
为技术转移机构提供了全新的服务范式，不仅能够破解传统模式的瓶颈，更能构建起面向
未来的服务阵地与品牌价值。在科技创新与产业创新深度融合的时代背景下，技术转移机
构应当把握数字化机遇，以智能化服务赋能科技成果转化，在新质生产力的发展进程中发
挥更大作用。
