如何借助 AI+数智应用实现技术转移服务的降本增效？
观点作者：科易网 AI+技术转移研究院
在全球科技竞争日益激烈，我国经济结构调整与产业升级加速的背景下，科技成果转
化率已成为衡量区域创新能力的重要指标。作为一项均值不高且耗时较长的系统性经济社
会活动，技术转移工作往往面临成果供给端“叫好不叫座”、技术与市场“两张皮”等突出问
题，这是科技成果转化服务亟待解决的现实问题。构建以数据为核心、以 AI 驱动、全要
素融合的技术转移服务模式可拓宽技术与需求的匹配精准度和转化效率，推动服务模式从
粗放式向精准化转变，从而实现资源智慧配置和供需精准对接，全面提升技术转移服务效
能，降低运营成本。
当前，我国技术转移服务体系尚处于快速发展阶段，服务能力亟待提升。技术转移服
务作为科技成果转化的重要环节，不仅是推动科技成果从实验室走向市场的桥梁，也是培
育和发展新质生产力的重要途径。在传统服务模式下，技术转移服务往往面临多方面瓶颈
：一是成果供给端的信息不对称，难以快速找到与市场需求匹配的成果；二是技术转移流
程复杂，缺乏有效的管理手段，导致转化效率低下；三是服务体系不完善，专业人才和技
术支撑不足，难以满足多元化服务需求。这些问题不仅制约了科技成果转化的步伐，也影
响了新质生产力的培育和发展。
随着人工智能、大数据等先进技术的快速发展，构建以数智化为核心的产业创新链已
形成趋势。如何利用数智化技术解决技术转移服务中的痛点问题，提升服务效能，是当前
亟待解决的重要课题。通过构建以数据为核心、以 AI 驱动、全要素融合的技术转移服务
模式，可实现资源智慧配置和供需精准对接，全面提升技术转移服务效能，降低运营成本
。这种服务模式借助 AI 技术，从海量数据中提取有效信息，精准匹配技术需求与成果供
给，为供需双方提供高效、便捷的服务，从而推动科技成果快速转化为现实生产力。
首先，构建数智化技术转移服务模式，需强化技术转移服务平台的功能属性，利用知
识图谱对目标企业进行聚类分析，勾勒出企业需求图谱，并与现有的技术成果库进行匹配
，为技术转移供需双方提供高效的匹配服务。通过数智化手段，有效对技术转移服务平台
进行赋能，其核心在于打破数据壁垒，构建技术转移服务平台的数智核心。技术转移服务
平台利用多维数据分析和数据处理体系，基于平台积累的海量数据建立关联模型，对技术
转移中的技术要素和中间要素进行知识图谱构建和数据映射，从而精准匹配技术转移中的
技术要素和中间要素，精准匹配供需双方，降低人工干预和资源消耗，实现技术转移服务
成本的降低和效率的提升。
其次，强化对企业技术需求的深度挖掘。通过构建系统化需求解决服务链条，利用
AI 技术深入分析企业现有优势和不足，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，进而为企业提供潜在技术需求建议清单。在数智化技术转移服务模式下
，可通过 AI 智能体搭建与运营，具体通过搭建跨领域、跨学科的技术知识图谱，为政府
园区、高校院所及各类创新主体提供个性化的服务，帮助企业洞察市场发展趋势和前沿技
术动态，从而实现科学决策、精准创新，并为企业发现和寻求合适的技术伙伴。通过构建
多维度、智能化的技术适应能力评估模型，在创新主体与企业需求之间建立动态链接，实
现技术供需精准对接，为技术转移服务的高效进行提供支撑。
最后，构建以数智技术为驱动力的技术转移服务新模式，需建立完善的科技成果转化
生态体系。以数智化技术为驱动力的技术转移服务新模式，不仅需要技术转移服务平台本
身的智能化升级，还需要构建完善的科技成果转化生态体系。该生态体系包括但不限于技
术转移人才的培养、技术转移政策的完善、技术转移资金的投入、技术转移中介服务机构
的发展等。只有建立健全的科技成果转化生态体系，才能为技术转移服务提供全方位的支
持，推动科技成果转化工作的高质量发展。
通过构建以数智技术为驱动力的技术转移服务模式，不仅可以解决传统技术转移服务
中的痛点问题，还可以提升服务效能，降低运营成本，为新质生产力的培育和发展提供有
力支撑。未来，随着数智化技术的不断发展，技术转移服务将迎来更加广阔的发展空间，
为我国经济社会高质量发展注入新的活力。
