觀點(diǎn)作者：科易網(wǎng)AI+技術(shù)轉(zhuǎn)移研究院

引言

在科技革命與產(chǎn)業(yè)變革加速演進(jìn)的時(shí)代背景下，科技創(chuàng)新已成為國(guó)家競(jìng)爭(zhēng)力的核心要素。中共中央在“十四五”規(guī)劃中明確提出“推動(dòng)科技創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新深度融合”，強(qiáng)調(diào)構(gòu)建“市場(chǎng)導(dǎo)向、企業(yè)主角、平臺(tái)支撐、文化保障”的良性創(chuàng)新體系（中共中央, 2024）。然而，當(dāng)前我國(guó)科技創(chuàng)新與成果轉(zhuǎn)化服務(wù)仍面臨諸多瓶頸：創(chuàng)新要素融合度不足，產(chǎn)學(xué)研合作存在壁壘；服務(wù)環(huán)節(jié)存在難點(diǎn)堵點(diǎn)，技術(shù)供需匹配低效，科技成果評(píng)價(jià)復(fù)雜；行業(yè)服務(wù)門檻高，限制了服務(wù)生態(tài)的高效協(xié)同。

隨著大數(shù)據(jù)、人工智能等新一代信息技術(shù)的蓬勃發(fā)展，科技創(chuàng)新與數(shù)字化深度融合成為必然趨勢(shì)。自然語言處理（NLP）、檢索增強(qiáng)生成（RAG）等AI技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)供需信息的精準(zhǔn)配置；數(shù)據(jù)挖掘與聚類分析有助于識(shí)別具有相似特征的技術(shù)群組；知識(shí)圖譜技術(shù)則可在看似無關(guān)的技術(shù)、人才、資本要素間建立關(guān)聯(lián)鏈路。這些技術(shù)的應(yīng)用，為破解信息不對(duì)稱、資源分散等成果轉(zhuǎn)化難題提供了新路徑。

基于科易網(wǎng)（KEEIM）18年科創(chuàng)資源、服務(wù)及體系沉淀，以及對(duì)AI技術(shù)在科技創(chuàng)新/成果轉(zhuǎn)化服務(wù)垂直領(lǐng)域5年的深度探索，本文將解析高?？苿?chuàng)平臺(tái)建設(shè)的優(yōu)秀案例，探討如何應(yīng)用AI+技術(shù)轉(zhuǎn)移運(yùn)營(yíng)模式，構(gòu)建面向多元主體的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展數(shù)智引擎，全面提升科技成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化效率，為區(qū)域科技創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)升級(jí)注入強(qiáng)勁動(dòng)力。

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問題深度分析：高?？苿?chuàng)平臺(tái)建設(shè)的現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)

當(dāng)前高校科創(chuàng)平臺(tái)建設(shè)普遍面臨以下三方面核心挑戰(zhàn)：

挑戰(zhàn)一：創(chuàng)新要素融合度不足

現(xiàn)階段，科技資源、產(chǎn)業(yè)要素、企業(yè)需求等關(guān)鍵創(chuàng)新要素分散在不同主體，缺乏有效整合機(jī)制。高校院所的科研成果“躺在論文里”，企業(yè)面臨的技術(shù)難題“懸在市場(chǎng)上”，供需信息不對(duì)稱問題突出。根據(jù)中國(guó)科協(xié)2023年發(fā)布的《全國(guó)科技成果轉(zhuǎn)化現(xiàn)狀調(diào)查報(bào)告》，全國(guó)31.7%的科技成果轉(zhuǎn)化效率低下，主要原因是創(chuàng)新要素未能實(shí)現(xiàn)有效對(duì)接（中國(guó)科協(xié), 2023）。這種割裂狀態(tài)嚴(yán)重阻礙了創(chuàng)新資源的優(yōu)化配置和高效利用。

挑戰(zhàn)二：環(huán)節(jié)服務(wù)存在難點(diǎn)堵點(diǎn)

在科技成果轉(zhuǎn)化服務(wù)全鏈條中，多個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)存在服務(wù)空白點(diǎn)、成本高、不便捷等問題：
- 技術(shù)供需匹配效率低下：傳統(tǒng)人工匹配方式難以應(yīng)對(duì)海量信息，匹配成本高且成功率低。
- 技術(shù)需求挖掘缺位：企業(yè)隱性技術(shù)需求難以被有效識(shí)別，導(dǎo)致轉(zhuǎn)化方向偏離市場(chǎng)需求。
- 科技成果評(píng)價(jià)'>科技成果評(píng)價(jià)'>科技成果評(píng)價(jià)復(fù)雜：現(xiàn)有評(píng)價(jià)體系存在“價(jià)高、價(jià)亂、價(jià)低”問題，缺乏標(biāo)準(zhǔn)化流程。
- 高質(zhì)量專利篩選難：專利信息冗余且專業(yè)性高，普通用戶難以快速識(shí)別核心專利。
- 科技報(bào)告編寫耗時(shí)：傳統(tǒng)報(bào)告撰寫依賴人工，效率低且難以滿足時(shí)效性要求。

挑戰(zhàn)三：行業(yè)服務(wù)門檻高

科技創(chuàng)新與成果轉(zhuǎn)化服務(wù)涉及環(huán)節(jié)眾多，對(duì)從業(yè)人員專業(yè)素養(yǎng)要求高。技術(shù)轉(zhuǎn)移服務(wù)機(jī)構(gòu)、技術(shù)經(jīng)紀(jì)人等關(guān)鍵角色往往面臨培訓(xùn)不足、缺乏標(biāo)準(zhǔn)化工具等問題，導(dǎo)致服務(wù)能力參差不齊。根據(jù)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局2023年數(shù)據(jù)，我國(guó)技術(shù)經(jīng)紀(jì)人數(shù)量?jī)H占全國(guó)就業(yè)人口的0.02%，遠(yuǎn)低于發(fā)達(dá)國(guó)家水平（國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局, 2023），成為制約創(chuàng)新服務(wù)體系高效協(xié)同的瓶頸。

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解決方案探討：AI+科創(chuàng)大腦的構(gòu)建路徑

為應(yīng)對(duì)上述挑戰(zhàn)，領(lǐng)先的科創(chuàng)平臺(tái)解決方案需堅(jiān)持“資源整合—智能匹配—數(shù)智賦能—服務(wù)生態(tài)”四大原則（ Keeim, 2023）：

1. 構(gòu)建AI科創(chuàng)底座強(qiáng)化要素融合

基于大數(shù)據(jù)與AI技術(shù)，構(gòu)建多層次科創(chuàng)底座：
- 數(shù)據(jù)采集層：集成產(chǎn)學(xué)研多維度數(shù)據(jù)源，實(shí)現(xiàn)科技成果、專利專利、人才、企業(yè)等多要素標(biāo)準(zhǔn)化、結(jié)構(gòu)化入庫。
- 數(shù)據(jù)智能層：應(yīng)用NLP、知識(shí)圖譜等技術(shù)，建立科創(chuàng)知識(shí)圖譜，實(shí)現(xiàn)隱性知識(shí)的顯性化與關(guān)聯(lián)化。
- 數(shù)據(jù)應(yīng)用層：開發(fā)智能匹配算法，實(shí)現(xiàn)技術(shù)供需的精準(zhǔn)匹配，完成從“信息孤島”到“數(shù)據(jù)湖”的轉(zhuǎn)變。

2. 打造數(shù)智化應(yīng)用平臺(tái)打通服務(wù)堵點(diǎn)

針對(duì)關(guān)鍵環(huán)節(jié)開發(fā)專業(yè)性數(shù)智工具：
- 技術(shù)評(píng)價(jià)工具：通過AI模型自動(dòng)生成標(biāo)準(zhǔn)化的科技成果評(píng)價(jià)報(bào)告，顯著降低評(píng)價(jià)成本。
- 需求挖掘工具：基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法預(yù)測(cè)企業(yè)技術(shù)需求變化趨勢(shì)，實(shí)現(xiàn)從“被動(dòng)響應(yīng)”到“主動(dòng)推送”。
- 專利篩選工具：開發(fā)自動(dòng)化的專利價(jià)值評(píng)估系統(tǒng)，幫助企業(yè)快速識(shí)別核心專利。
- 報(bào)告生成工具：利用自然語言生成（NLG）技術(shù)實(shí)現(xiàn)科技報(bào)告一鍵生成，提升效率與一致性。

3. 設(shè)計(jì)多主體智能體服務(wù)場(chǎng)景

通過智能體技術(shù)，實(shí)現(xiàn)多元主體的個(gè)性化服務(wù)：
- 通用智能體：開發(fā)成果轉(zhuǎn)化智能體'>成果轉(zhuǎn)化智能體、知識(shí)產(chǎn)權(quán)智能體'>知識(shí)產(chǎn)權(quán)智能體等，每個(gè)智能體可集成10-20個(gè)數(shù)智應(yīng)用工具接口，自動(dòng)完成鏈?zhǔn)椒?wù)。
- 定制智能體：根據(jù)地方產(chǎn)業(yè)特色定制產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新智能體，實(shí)現(xiàn)地方化、差異化服務(wù)供給。
- 場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)：構(gòu)建主題性（如成果轉(zhuǎn)化）與主體性（如技術(shù)經(jīng)紀(jì)人）數(shù)智服務(wù)場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)“需求—服務(wù)—反饋”閉環(huán)。

4. 建立AI+技術(shù)轉(zhuǎn)移運(yùn)營(yíng)模式

實(shí)現(xiàn)智能驅(qū)動(dòng)與專業(yè)服務(wù)的協(xié)同：
- 資源整合加工：通過AI工具自動(dòng)生成科技成果匯編、推介書等材料，提升資源展示效率。
- 技術(shù)應(yīng)用推廣：構(gòu)建技術(shù)應(yīng)用圖譜'>技術(shù)應(yīng)用圖譜，精準(zhǔn)推薦潛在應(yīng)用場(chǎng)景，加速技術(shù)推廣進(jìn)程。
- 評(píng)估評(píng)價(jià)篩選：開發(fā)自動(dòng)化的批量評(píng)估系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)優(yōu)質(zhì)技術(shù)資源的快速識(shí)別。
- 技術(shù)需求挖掘：結(jié)合AI預(yù)測(cè)與企業(yè)調(diào)研，推動(dòng)隱性需求顯性化，優(yōu)化創(chuàng)新資源配置。

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實(shí)施路徑建議：分階段構(gòu)建高?？苿?chuàng)平臺(tái)

高?？苿?chuàng)平臺(tái)AI化升級(jí)可采用“三步走”實(shí)施路徑：

第一階段：基礎(chǔ)平臺(tái)建設(shè)（3-6個(gè)月）
- 重點(diǎn)建設(shè)基礎(chǔ)服務(wù)子平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)科技資源、企業(yè)需求、創(chuàng)新活動(dòng)等核心模塊的信息化整合。
- 開發(fā)通用智能體服務(wù)，解決共性服務(wù)需求。
- 引入數(shù)據(jù)治理工具，完成基礎(chǔ)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，為后續(xù)AI建模奠定基礎(chǔ)。

第二階段：數(shù)智應(yīng)用深化（6-9個(gè)月）
- 針對(duì)技術(shù)評(píng)價(jià)、需求挖掘等薄弱環(huán)節(jié)開發(fā)專用數(shù)智工具。
- 構(gòu)建行業(yè)性服務(wù)場(chǎng)景，如制造業(yè)、生物醫(yī)藥等主題性場(chǎng)景。
- 建立數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)運(yùn)營(yíng)機(jī)制，實(shí)現(xiàn)服務(wù)成效可視化分析。

第三階段：智能體生態(tài)完善（9-12個(gè)月）
- 開發(fā)定制化智能體，滿足地方產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求。
- 完善經(jīng)紀(jì)人培育體系，將數(shù)字化工具與培訓(xùn)對(duì)接。
- 建立服務(wù)生態(tài)評(píng)價(jià)機(jī)制，通過平臺(tái)注冊(cè)、服務(wù)記錄等量化用戶貢獻(xiàn)。

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未來展望：邁向全球領(lǐng)先的科創(chuàng)服務(wù)生態(tài)

隨著技術(shù)發(fā)展，未來高校科創(chuàng)平臺(tái)將呈現(xiàn)三大演進(jìn)趨勢(shì)：

1. AI驅(qū)動(dòng)服務(wù)自進(jìn)化：通過持續(xù)收集用戶行為數(shù)據(jù)，平臺(tái)算法將實(shí)現(xiàn)“千人千面”的個(gè)性化服務(wù)能力，動(dòng)態(tài)匹配技術(shù)供需。

2. 跨區(qū)域服務(wù)協(xié)同：基于統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)與AI模型，實(shí)現(xiàn)跨省市科創(chuàng)資源互聯(lián)互通，形成全國(guó)性科創(chuàng)服務(wù)網(wǎng)絡(luò)。

3. 數(shù)字孿生平臺(tái)建設(shè)：通過數(shù)字孿生技術(shù)構(gòu)建虛擬科創(chuàng)園區(qū)，提供沉浸式技術(shù)對(duì)接體驗(yàn)，加速成果轉(zhuǎn)化進(jìn)程。