技術(shù)轉(zhuǎn)移機構(gòu)面臨哪些挑戰(zhàn)，AI+數(shù)智應(yīng)用工具如何助力解決？觀點作者：科易網(wǎng)AI+技術(shù)轉(zhuǎn)移研究院在當今科技飛速發(fā)展的時代，科技成果轉(zhuǎn)化對于推動經(jīng)濟增長、提升國家競爭力具有至關(guān)重要的意義。然而，技術(shù)轉(zhuǎn)移機構(gòu)在促進科技成果轉(zhuǎn)化的過程中，面臨著諸多嚴峻挑戰(zhàn)，亟待借助創(chuàng)新手段加以解決，其中AI+數(shù)智應(yīng)用工具的出現(xiàn)，為突破困境帶來了新曙光。一、技術(shù)轉(zhuǎn)移機構(gòu)面臨的重重挑戰(zhàn)（一）政策銜接與落實困境科技成果轉(zhuǎn)化涉及多部門政策協(xié)同，但目前政策銜接協(xié)調(diào)不夠緊密，落實機制尚不健全。例如，科技部門鼓勵科研院所創(chuàng)辦科技企業(yè)，可一些行業(yè)主管部門監(jiān)管要求嚴苛，致使科研院所心存顧慮，不敢輕易嘗試。國企在成果轉(zhuǎn)化方面，雖有政策支持，卻因支撐保障機制不完善，出現(xiàn)不敢用、不想用、不會用的情況，守成觀望心態(tài)普遍。此外，科研人員兼職離崗創(chuàng)業(yè)相關(guān)政策落實不到位，制約了人才流動與創(chuàng)業(yè)活力，影響了科技成果向現(xiàn)實生產(chǎn)力的轉(zhuǎn)化。（二）科研與產(chǎn)業(yè)需求脫節(jié)高校、科研院所長期形成的科研模式偏重理論研究與論文發(fā)表，與產(chǎn)業(yè)實際需求存在較大差距。企業(yè)在實際轉(zhuǎn)化相關(guān)成果時，往往需要投入大量成本進行熟化或二次開發(fā)，且面臨規(guī)?；a(chǎn)難題。校企產(chǎn)學研合作多停留在協(xié)議式、點狀式層面，缺乏系統(tǒng)性、長期性合作模式，難以形成高效協(xié)同創(chuàng)新生態(tài)，導致科研成果無法精準對接市場需求，轉(zhuǎn)化效率低下。（三）成果評估與權(quán)益分配難題成果評估定價方面，按照事業(yè)單位國資管理制度，知識產(chǎn)權(quán)評估存在困難，定價過高易降低金融機構(gòu)投資意愿，過低則可能造成國有資產(chǎn)流失。在權(quán)利歸屬與收益分配上，盡管法律賦予研究開發(fā)機構(gòu)、高等院校一定處置權(quán)和收益權(quán)，但缺乏細則指導與機制保障，作價入股責任風險無保障、單位內(nèi)部分配比例不明確等問題突出，導致部分單位對成果轉(zhuǎn)化持保守態(tài)度，影響了科研人員的積極性與成果轉(zhuǎn)化動力。（四）服務(wù)生態(tài)不完善當前，市場化、專業(yè)化成果轉(zhuǎn)化服務(wù)生態(tài)存在明顯短板?？蒲性核夹g(shù)宣傳依賴傳統(tǒng)展覽、活動等方式，專業(yè)服務(wù)機構(gòu)參與不足。全國重點技術(shù)交易機構(gòu)多為本地化服務(wù)，難以滿足全國范圍轉(zhuǎn)化需求。技術(shù)經(jīng)理人隊伍培育機制不健全，職稱晉升通道缺失，專業(yè)人才匱乏，且支撐科技成果市場化的金融生態(tài)尚未有效建立，信貸服務(wù)、產(chǎn)品體系不完善，新型融資產(chǎn)品稀缺，嚴重制約了科技成果轉(zhuǎn)化的規(guī)模與速度。二、AI+數(shù)智應(yīng)用工具的賦能破局（一）科技成果評估評價快篩：精準高效篩選優(yōu)質(zhì)成果面對海量科技成果，傳統(tǒng)評估方式耗時費力且準確性受限。AI+技術(shù)轉(zhuǎn)移工具通過構(gòu)建“成果評價分析系統(tǒng)”與“成果快篩智能系統(tǒng)”，依據(jù)國家標準智能化分析科技成果的多維度價值及轉(zhuǎn)化潛力，快速生成評估報告，實現(xiàn)批量成果的客觀評分賦值與分級比選。這不僅大幅降低了成果評價成本，拓展了應(yīng)用場景，還能幫助用戶從眾多成果中迅速鎖定優(yōu)質(zhì)資源，提高成果轉(zhuǎn)化的起點與效率，為后續(xù)對接市場奠定堅實基礎(chǔ)。（二）需求挖掘：智能洞察引領(lǐng)前瞻性決策無論是企業(yè)還是行業(yè)，精準把握潛在技術(shù)需求是實現(xiàn)高效成果轉(zhuǎn)化的關(guān)鍵。借助“企業(yè)需求分析系統(tǒng)”“技術(shù)需求智慧系統(tǒng)”以及“解決路徑分析系統(tǒng)”等數(shù)智工具，能夠深入剖析企業(yè)優(yōu)勢與不足，挖掘潛在需求，洞察行業(yè)技術(shù)發(fā)展趨勢，為企業(yè)提供定制化技術(shù)需求建議清單，并引導其選擇合適的研發(fā)路徑。無論是自主研發(fā)時基于“技術(shù)方案智成系統(tǒng)”生成詳盡方案，還是合作研發(fā)時通過智能搜索匹配資源，都使技術(shù)需求挖掘更具前瞻性、精準性，有效避免盲目研發(fā)，提升成果轉(zhuǎn)化的針對性與成功率。（三）經(jīng)紀平臺：數(shù)智賦能化解從業(yè)堵點技術(shù)經(jīng)紀工作環(huán)節(jié)多、難度大，傳統(tǒng)模式面臨諸多堵點。AI+數(shù)智應(yīng)用產(chǎn)品針對技術(shù)經(jīng)紀人不同服務(wù)場景，集成資源整合加工、需求挖掘分析、資源搜索配置等多功能于一體，個性化配置服務(wù)。通過開通數(shù)智應(yīng)用系統(tǒng)、智能體服務(wù)或定制化平臺，以工具賦能降低從業(yè)門檻，提升工作效率與服務(wù)質(zhì)量，助力培育壯大區(qū)域技術(shù)經(jīng)紀隊伍，打通科技成果轉(zhuǎn)化的中間環(huán)節(jié)，促進供需雙方精準對接。（四）成果平臺：重構(gòu)架構(gòu)實現(xiàn)個性化服務(wù)成果平臺作為科技成果轉(zhuǎn)化的重要載體，傳統(tǒng)架構(gòu)已難以滿足多樣化需求?；谌斯ぶ悄芘c大數(shù)據(jù)技術(shù)，構(gòu)建“智能體矩陣”作為平臺主入口，如“成果轉(zhuǎn)化智能顧問”可讓用戶通過對話便捷完成多項轉(zhuǎn)化任務(wù)；融入數(shù)智工具作為主驅(qū)動，在成果發(fā)布時實現(xiàn)數(shù)據(jù)自動化處理、智能匹配等，提升對接精準度；打造“個性化場景”為主場景，根據(jù)不同用戶主體實現(xiàn)“一企一案”“一校一案”等定制服務(wù)，真正滿足各主體差異化需求，優(yōu)化平臺服務(wù)體驗，激發(fā)平臺活力與價值創(chuàng)造能力。三、多方協(xié)同推動科技成果轉(zhuǎn)化質(zhì)效提升科技成果轉(zhuǎn)化“最后一公里”的暢通，離不開政府、企業(yè)、科研機構(gòu)等各方的協(xié)同努力。政府應(yīng)加強政策取向一致性評估，完善全鏈條政策體系，細化知識產(chǎn)權(quán)評估定價、收益分配等細則，強化財稅和金融支持，推動技術(shù)交易市場建設(shè)與規(guī)范管理。企業(yè)需強化產(chǎn)業(yè)需求導向，積極開放應(yīng)用場景，牽頭構(gòu)建產(chǎn)學研用創(chuàng)新機制，與高校、科研院所深度合作?？蒲袡C構(gòu)應(yīng)轉(zhuǎn)變科研模式，圍繞產(chǎn)業(yè)需求開展有組織科研，加強技術(shù)轉(zhuǎn)移服務(wù)機構(gòu)建設(shè)，培養(yǎng)專業(yè)人才。同時，要充分發(fā)揮AI+數(shù)智應(yīng)用工具的優(yōu)勢，將其融入科技成果轉(zhuǎn)化的各個環(huán)節(jié)，形成政產(chǎn)學研用協(xié)