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



引言

在全球化科技競爭日益激烈的背景下，科技成果轉(zhuǎn)化已成為推動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展和產(chǎn)業(yè)升級(jí)的關(guān)鍵引擎。然而，高校科研院所作為科技成果的重要供給方，在將科研成果轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)力時(shí)，仍面臨諸多挑戰(zhàn)。據(jù)中國科技成果轉(zhuǎn)化現(xiàn)狀報(bào)告顯示，2023年我國科技成果轉(zhuǎn)化率僅為20%左右，遠(yuǎn)低于發(fā)達(dá)國家水平。痛點(diǎn)和難點(diǎn)集中在創(chuàng)新要素融合不足、環(huán)節(jié)服務(wù)效率低下、行業(yè)服務(wù)門檻過高等方面。如何通過新一代信息技術(shù)破解這些難題，已成為行業(yè)關(guān)注的重點(diǎn)。

一、科技成果轉(zhuǎn)化面臨的行業(yè)痛點(diǎn)深度分析

1. 創(chuàng)新要素融合度不足
科技成果轉(zhuǎn)化本質(zhì)上是技術(shù)、人才、資金等要素的有機(jī)融合。但從實(shí)際操作來看，這些要素往往處于“信息孤島”狀態(tài)。例如，一項(xiàng)高?？蒲谐晒赡苡商囟▽?shí)驗(yàn)室產(chǎn)出，但其潛在應(yīng)用場景卻分散在多個(gè)行業(yè)；專家人才雖具備深厚技術(shù)積累，卻難以精準(zhǔn)對接市場需求；而風(fēng)投機(jī)構(gòu)則更關(guān)注短期回報(bào)率，對早期技術(shù)轉(zhuǎn)化缺乏耐心。這種割裂直接影響轉(zhuǎn)化效率，導(dǎo)致大量科研成果“沉睡”。

2. 環(huán)節(jié)服務(wù)存在“堵點(diǎn)”
科技成果轉(zhuǎn)化流程復(fù)雜，涉及科研支持、知識(shí)產(chǎn)權(quán)管理、成果評(píng)估、技術(shù)推廣等多個(gè)環(huán)節(jié)。當(dāng)前，這些環(huán)節(jié)普遍存在“服務(wù)空白點(diǎn)多、成本高、不便捷”的問題。以技術(shù)需求挖掘?yàn)槔髽I(yè)往往難以系統(tǒng)梳理自身隱性需求，而高校在成果推介時(shí)也缺乏有效的匹配機(jī)制。據(jù)調(diào)研，某省技術(shù)轉(zhuǎn)移中心的技術(shù)供需匹配效率僅為30%，大量潛在合作因信息不對稱而終止。

3. 行業(yè)服務(wù)門檻過高
科技創(chuàng)新服務(wù)領(lǐng)域?qū)I(yè)能力要求極高。既需要懂技術(shù)，又需熟悉市場規(guī)則，同時(shí)還要掌握法律、財(cái)務(wù)等復(fù)合知識(shí)。這種高門檻限制了更多主體參與服務(wù)供給，導(dǎo)致資源配置扭曲。例如，某高新區(qū)曾嘗試引入第三方服務(wù)機(jī)構(gòu)，但僅4家專業(yè)團(tuán)隊(duì)通過資質(zhì)審核，只能服務(wù)15%的科技企業(yè)需求。

二、新一代信息技術(shù)驅(qū)動(dòng)的解決方案

為破解上述痛點(diǎn)，業(yè)界開始探索“數(shù)字賦能”路徑。人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等新一代信息技術(shù)，能夠重構(gòu)科技成果轉(zhuǎn)化服務(wù)模式。具體實(shí)踐路徑可歸納為三大方向：

1. 科創(chuàng)智能體：簡化鏈?zhǔn)椒?wù)流程
傳統(tǒng)科技成果轉(zhuǎn)化涉及多步操作，技術(shù)門檻高。科創(chuàng)智能體通過自然語言交互，將復(fù)雜任務(wù)轉(zhuǎn)化為“一句話指令”式服務(wù)。例如，某高校專家曾面臨“成果評(píng)價(jià)申請流程繁瑣”的困擾，在智能體輔助下，30分鐘內(nèi)完成全部材料上傳與申請。這一模式顯著降低了操作門檻，提升了服務(wù)可及性。

2. 數(shù)智工具矩陣：破解環(huán)節(jié)難點(diǎn)
針對轉(zhuǎn)化鏈中的關(guān)鍵堵點(diǎn)，可開發(fā)輕量化數(shù)智工具。例如：
- 技術(shù)情報(bào)智配系統(tǒng)：通過AI分析用戶需求，自動(dòng)匹配全球200萬個(gè)技術(shù)專利；
- 專利價(jià)值評(píng)估工具：基于區(qū)塊鏈技術(shù)，實(shí)時(shí)追蹤專利市場交易參考價(jià)，減少評(píng)估周期90%?？埔拙W(wǎng)在蘇州高新區(qū)試點(diǎn)項(xiàng)目中，這類工具使成果評(píng)價(jià)成本下降60%。

3. 科創(chuàng)知識(shí)圖譜：實(shí)現(xiàn)多要素融合
通過構(gòu)建多維度知識(shí)圖譜，可將分散的創(chuàng)新資源可視化關(guān)聯(lián)。例如，某大學(xué)利用知識(shí)圖譜快速定位到航天領(lǐng)域潛在合作企業(yè)，促成三方聯(lián)合研發(fā)項(xiàng)目，項(xiàng)目周期縮短40%。

三、院所成果轉(zhuǎn)化數(shù)智服務(wù)平臺(tái)建設(shè)建議

基于行業(yè)實(shí)踐，建議平臺(tái)按“3+4”架構(gòu)構(gòu)建：

三個(gè)數(shù)智支撐子平臺(tái)：
- 產(chǎn)業(yè)知識(shí)圖譜子平臺(tái)：整合200+萬技術(shù)條目、30+萬專家資源，實(shí)現(xiàn)“所見即所得”的資源關(guān)系可視化；
- 產(chǎn)業(yè)數(shù)智應(yīng)用子平臺(tái)：集成30+款專業(yè)工具，覆蓋從“專利挖掘”到“交易撮合”的全流程；
- 產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新智能體子平臺(tái)：支持多場景個(gè)性化定制，如“高校服務(wù)智能體”（成果快速評(píng)價(jià)）、“企業(yè)服務(wù)智能體”（技術(shù)需求智能挖掘）。

四個(gè)應(yīng)用場景：
1. 產(chǎn)業(yè)分析：基于鏈?zhǔn)絼?chuàng)新分析模型，生成產(chǎn)業(yè)鏈全景診斷報(bào)告；
2. 產(chǎn)業(yè)融合：通過“技術(shù)供需智能匹配”模塊，實(shí)現(xiàn)按需精準(zhǔn)對接；
3. 產(chǎn)業(yè)招商：構(gòu)建“以數(shù)招商”系統(tǒng)，自動(dòng)篩選潛在投資標(biāo)的；
4. 產(chǎn)業(yè)培育：為創(chuàng)新主體匹配“資源包+人工輔導(dǎo)”服務(wù)。

科易網(wǎng)在安徽肥西縣試點(diǎn)項(xiàng)目中，該平臺(tái)使技術(shù)合同交易額提升77%，印證了數(shù)字技術(shù)的賦能作用。

四、構(gòu)建“智能驅(qū)動(dòng)+專業(yè)服務(wù)”的創(chuàng)新生態(tài)

平臺(tái)落地后，需通過三大運(yùn)營閉環(huán)實(shí)現(xiàn)持續(xù)優(yōu)化：
1. 資源閉環(huán)：建立動(dòng)態(tài)更新的資源庫，如某高新區(qū)通過智能爬蟲日均發(fā)現(xiàn)新技術(shù)線索500+條；
2. 需求閉環(huán)：采用“算法預(yù)測+人工挖掘”雙輪模式，某園區(qū)試點(diǎn)中挖掘隱性需求占比達(dá)43%；
3. 服務(wù)閉環(huán)：技術(shù)經(jīng)紀(jì)人數(shù)字化賦能系統(tǒng)使撮合效率提升52%。

五、未來趨勢展望

十五五規(guī)劃背景下，院所成果轉(zhuǎn)化數(shù)智化將呈現(xiàn)兩大趨勢：
- 場景深化：從通用工具向垂直行業(yè)解決方案延伸，如生物醫(yī)藥、新材料等細(xì)分領(lǐng)域知識(shí)圖譜將成為標(biāo)配；
- 生態(tài)協(xié)同：政府、高校、企業(yè)將共享數(shù)據(jù)資源，形成“數(shù)字資產(chǎn)化”機(jī)制。例如，某省已建立技術(shù)成果產(chǎn)權(quán)交易平臺(tái)，單筆交易周期從30天壓縮至3天。

結(jié)語

從痛點(diǎn)到破局，新一代信息技術(shù)正在重塑科技成果轉(zhuǎn)化生態(tài)。通過構(gòu)建“院所成果轉(zhuǎn)化數(shù)智服務(wù)平臺(tái)”，不僅能為創(chuàng)新主體降本增效，更能為區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展提供新動(dòng)能。正如某園區(qū)負(fù)責(zé)人所言：“數(shù)字化轉(zhuǎn)型的本質(zhì)是效率革命，而這一平臺(tái)的推出，讓‘科技轉(zhuǎn)化’真正惠及每個(gè)創(chuàng)新主體?！?

如需了解更多實(shí)踐案例與技術(shù)細(xì)節(jié)，可訪問科易網(wǎng)。