观点作者：科易网AI+技术转移研究院

在以创新驱动发展的时代背景下，科技成果转化已成为推动新质生产力生成的重要引擎。然而，传统技术转移系统在效率、精准性及协同性等方面存在明显局限性，制约了科技成果的市场价值释放。人工智能与数智化技术的融合，为破解这些难题提供了全新的思路与实践路径。

一、传统技术转移系统的局限性分析

传统技术转移体系主要依赖人工操作和线下对接，呈现以下突出问题：

1. 信息不对称导致转化效率低下

高校、科研院所的科研成果与企业的技术需求之间存在双重鸿沟。一方面，科研人员对市场动态缺乏足够敏感度；另一方面，企业难以快速获取适配的技术资源。传统信息发布方式如公告、线下对接会等，覆盖面有限，供需匹配准确率低。

2. 评估工具缺乏客观性与效率

专利价值评估、技术需求挖掘等环节普遍依赖人工经验，存在主观性强、周期长的问题。企业调研需大量人力物力，高校专利评价往往因缺乏市场维度导致定价偏差，均影响转化决策的科学性。

3. 协同机制缺乏数字化支撑

产学研合作场景中，数据孤岛现象突出。科研机构与企业在技术信息的传递、任务进度跟踪、成果迭代等方面缺乏标准化流程，跨主体协同阻力较大。

二、AI+数智应用的核心解决逻辑

基于传统模式的痛点，AI+技术转移通过以下机制突破系统性局限：

1. 数智化重塑信息匹配逻辑

以“专利价值评估数智模型”为例，该系统通过专利法律稳定性、技术创造性、市场潜力等多维度数据拟合，动态形成价值评分体系。结合“企业需求分析系统”中的信息图谱技术，可自动生成“专利-需求”智能匹配清单，将人工比对时间压缩至小时级，精准度较传统定性分析提升60%以上。

2. 智能化简化转化流程

通过“解决路径分析”“技术方案智成系统”等工具，可将转化全链路拆解为标准化模块。企业提出技术需求后，系统自动检索同类专利转化案例、可承接单位资源，并输出自主研发/外购/合作等备选方案，实现“需求输入-方案推荐”的闭环管理。

3. 数据化强化全过程监控

知产平台通过AI生成“专利转化进度图谱”，可视化呈现技术标的开发阶段、资金投入、市场反馈等数据，使管理者可实时掌握转化效能。这种能力在传统模式下需依赖人工表单填报，时效性与准确性均受限于执行层能力。

三、数智服务的应用场景实践

在区域科技成果转化数智服务平台中，多场景整合应用可显著优化资源分配效率：

1. 政府端公共服务提能

以贵州省科创服务数智平台为例，其枢纽架构覆盖情报监测、供需对接、政策匹配三大模块。通过引入政策智能问答机器人，政府可快速调取与企业资质、资金需求匹配的扶持政策，行政效率较传统文书流转提升70%。

2. 高校院所资产盘活

厦门医学院与科易网合作构建的知产服务系统，使该校1500余件专利通过AI价值评估实现差异化定位。系统自动生成“专利 quintile 排序表”，优先推荐高匹配度标的与产业方，转化周期缩短至3个月以内。

3. 企业创新资源整合

某新能源汽车企业应用“企业分析数智平台”时，系统通过聚类分析发现该校某储能技术专利与其续航需求存在概率性关联。若无智能挖掘工具，该机会极可能在专利展示会等线下活动中因认知不完备而错失。

四、数智化服务的生态价值延伸

AI技术不仅改善工具层的效率，更从根本上重构技术转移的生态逻辑：

1. 催化产学研协同创新

“知产智能体”通过多维度知识图谱构建，可将高校的论文专利与企业的应用场景直接关联。例如某生物医药企业与中科院合作时，智能体自动绘制其靶点药企图谱，促成三方在抗衰领域的技术会商。

2. 优化政策资源配置

地方政府科技部门借助数智平台可建立“技术供需供需概率模型”，使科研经费向成功转化概率高的项目倾斜。这种精准投向使某省转化效率较调拨制提升55%。

3. 培育技术经理人生态

平台为复合型经理人提供数据增强推送服务，系统根据其历史操作生成“任务难度指数”，引导资源更多流向区域性薄弱环节，促进专业服务能力均衡化。

五、未来演进方向

当前AI技术主要用于支撑转化链条的单点减负，伴随多模态大模型的成熟，数智服务仍存在以下提升空间：

其一，增强技术生态的涌现能力，使平台能根据少量样本自动生成行业技术生长路径图谱；

其二，深化跨地域服务协同，通过知识蒸馏技术使偏远地区也能接入头部机构的转化能力；

其三，发展产权化数据基础设施，推动形成“转化数据产权-收益分配”新体系。

与过往执着于输入端创新的思路不同，AI+数智化服务框定了成果转化事业的技术边界。当传统系统仍依赖分工协作时，数智平台已构建起数据驱动的自学习体系。这种根本性变革要求各方加快思维层面的适配，使科技管理与科技成果转化真正进入算法赋值的阶段。在技术革命性突破成为常态的今天，数智化工具的系统性应用或将成为衡量区域创新能力的关键标尺。