在知识产权强国战略的视角下，我们应如何通过数智化方式实现知识
产权运营的创新实践？
观点作者：科易网 AI+技术转移研究院
技术转移作为连接科研与产业的桥梁，长期以来面临着诸多挑战。从《以科技成果转
化赋能新质生产力生成》一文可见，科技成果从"书架"到"货架"的转化过程中，存在着科
研与产业需求对接不畅、成果价值评估不准确、供需信息不对称等痛点。在知识产权强国
战略背景下，如何通过数智化手段创新知识产权运营模式，成为当前亟待解决的问题。
传统技术转移模式的缺陷日益凸显。首先，知识产权评估缺乏客观标准，多依赖专家
经验，评估结果主观性强且效率低下。其次，企业需求挖掘停留在表面层次，难以精准识
别潜在技术需求，导致科研成果与市场脱节。再次，技术转移过程中各环节信息孤岛现象
严重，高校院所、企业、政府之间的信息互通不畅，资源配置效率低下。最后，技术转移
服务链条不完善，缺乏全流程、一站式的解决方案，难以满足复杂的技术转移需求。
面对这些挑战，AI+技术转移模式应运而生，通过数智化手段重构知识产权运营流程
。其核心在于构建以人工智能为驱动的技术转移生态系统，将大数据分析与专业领域知识
深度融合，实现知识产权价值挖掘、需求精准匹配、资源优化配置的全流程智能化。
在专利价值评估环节，传统模式依赖专家经验和简单指标，难以全面客观评估专利的
实际价值。而 AI 驱动的专利价值评估系统，基于国家标准构建多维评估模型，从法律稳
定性、技术创新性及市场应用潜力等核心维度进行量化分析，生成精准评估报告。同时，
专利技术快筛系统能够对批量技术专利进行客观评分和排序，大幅提升专利筛选效率，为
专利管理和决策提供科学依据。
在企业需求挖掘方面，传统方法多依赖问卷调查和访谈，难以全面把握企业真实需求
。而 AI 驱动的企业需求分析系统，通过多维度数据分析，能够识别企业现有优势与不足
，挖掘潜在技术需求，并洞察未来技术发展方向。基于"解决路径分析"功能，系统可为自
主研发或对外合作提供精准建议，有效降低企业技术获取成本和风险。
在企业分析环节，传统方法往往局限于表面数据和定性判断，难以全面把握企业创新
能力和潜力。AI 驱动的企业分析系统，通过多方面数据和指标的综合分析，智能生成企业
创新能力分析报告和企业能力画像，为技术转移决策提供科学依据。同时，企业快筛功能
能够实现海量企业的智能比选，快速锁定目标合作企业。
知产平台作为整个系统的枢纽，整合了专利情报、价值评估、需求分析、企业分析等
功能模块，打造知识产权全链条服务生态系统。平台通过 AI 智能体技术，提供对话式、
轻便化的知识产权服务，打破信息孤岛，促进资源共享。
实践证明，AI+技术转移模式已在多个领域取得显著成效。在与文旅产业结合的案例
中，数智化服务成功推动了国家动漫游戏综合服务平台的智能化升级，实现了科技创新与
产业发展的深度融合。在区域科技创新服务领域，数智平台有效提升了技术创新各节点的
服务支撑能力，强化了科创服务节点支撑。在高校院所合作中，数智化服务搭建起连接科
研与市场的桥梁，为产业发展注入新动力。在政府科技信息服务领域，数智化工具显著提
升了分析能力和服务质量，为区域规划提供了科学依据。
构建开放、协作的技术转移生态系统是未来发展方向。这一生态系统需要政府、高校
院所、企业、服务机构等多方主体的共同参与和协同创新。政府应发挥引导作用，完善政
策环境；高校院所应强化市场导向，提升成果质量；企业应积极创新需求，主动参与研发
；服务机构应提供专业支持，优化资源配置。通过各方力量的有机结合，形成良性互动的
技术转移生态圈，推动知识产权价值实现最大化。
在知识产权强国战略的引领下，数智化将成为知识产权运营创新的重要驱动力。通
过 AI+技术转移模式的推广应用，我们有望破解科技成果转化难题，打通科技从"书架"到"
货架"的通道，加速新质生产力的形成和发展，为经济高质量发展注入新动能。未来，随
着技术的不断进步和应用场景的持续拓展，数智化知识产权运营将展现出更加广阔的发展
空间和应用前景。
