AI+數(shù)智應(yīng)用工具能否解決技術(shù)轉(zhuǎn)移中的供需匹配難題？觀點(diǎn)作者：科易網(wǎng)AI+技術(shù)轉(zhuǎn)移研究院在當(dāng)今科技飛速發(fā)展的時(shí)代，科技成果轉(zhuǎn)化的效率與質(zhì)量已成為衡量一個(gè)國家或地區(qū)科技創(chuàng)新能力的重要指標(biāo)。然而，長期以來，技術(shù)轉(zhuǎn)移過程中的供需匹配難題猶如一道頑固的壁壘，嚴(yán)重制約著科技成果向現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)力的轉(zhuǎn)化。傳統(tǒng)模式下，技術(shù)供需雙方信息不對稱、溝通成本高、評估與對接流程繁瑣且低效，導(dǎo)致大量科研成果難以找到合適的應(yīng)用場景，企業(yè)對技術(shù)的迫切需求也無法得到及時(shí)滿足。面對這一困境，AI+數(shù)智應(yīng)用工具應(yīng)運(yùn)而生，為破解技術(shù)轉(zhuǎn)移供需匹配難題帶來了新的曙光與希望。從宏觀層面來看，我國科技成果轉(zhuǎn)化的整體現(xiàn)狀雖呈現(xiàn)出蓬勃發(fā)展的態(tài)勢，但仍存在諸多亟待解決的問題。一方面，高校和科研機(jī)構(gòu)作為科技成果的主要產(chǎn)出源頭，其科研導(dǎo)向與產(chǎn)業(yè)需求之間存在一定的脫節(jié)現(xiàn)象。高校長期遵循“從書本中來，到論文中去”的傳統(tǒng)模式，科研院所往往將專利獲取等作為成果驗(yàn)收的重要指標(biāo)，而對成果的實(shí)際應(yīng)用情況關(guān)注不足。這使得企業(yè)在轉(zhuǎn)化相關(guān)成果時(shí)，常常面臨成果需進(jìn)一步熟化或二次開發(fā)的難題，成本高昂且規(guī)?；a(chǎn)難度大。例如，某些高校研發(fā)的新型材料技術(shù)，在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下性能優(yōu)異，但在實(shí)際工業(yè)生產(chǎn)中，由于工藝、設(shè)備等因素的限制，無法直接應(yīng)用，需要企業(yè)投入大量資金和時(shí)間進(jìn)行改進(jìn)。另一方面，技術(shù)轉(zhuǎn)移服務(wù)機(jī)構(gòu)的專業(yè)性和市場化水平參差不齊。部分服務(wù)機(jī)構(gòu)缺乏專業(yè)的技術(shù)經(jīng)紀(jì)人才，服務(wù)能力有限，難以提供全方位、高質(zhì)量的技術(shù)轉(zhuǎn)移服務(wù)。據(jù)調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，2022年，385家國家技術(shù)轉(zhuǎn)移機(jī)構(gòu)中，專職從事技術(shù)轉(zhuǎn)移人員占比不到20%，獲得技術(shù)經(jīng)理人資格的人員占比僅8.9%。此外，技術(shù)交易市場的規(guī)范化和一體化程度較低，全國26家重點(diǎn)技術(shù)（產(chǎn)權(quán)）交易機(jī)構(gòu)大多局限于本地化服務(wù)，難以滿足全國范圍的技術(shù)轉(zhuǎn)移需求。這些因素共同導(dǎo)致了技術(shù)轉(zhuǎn)移過程中的供需匹配效率低下，科技成果難以順利走向市場。在此背景下，AI+數(shù)智應(yīng)用工具憑借其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力、智能分析能力和高效的自動(dòng)化流程，為技術(shù)轉(zhuǎn)移的供需匹配提供了創(chuàng)新的解決方案。以科技成果評估評價(jià)快篩為例，傳統(tǒng)的成果評估過程通常需要耗費(fèi)大量的人力、物力和時(shí)間，且評估結(jié)果主觀性較強(qiáng)。而基于AI的成果評價(jià)分析系統(tǒng)，能夠依據(jù)國家標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)建多維度評估模型，快速、準(zhǔn)確地分析科技成果的科學(xué)價(jià)值、技術(shù)價(jià)值、市場價(jià)值、社會價(jià)值及轉(zhuǎn)化潛力，并生成詳細(xì)的評價(jià)報(bào)告。這不僅大大降低了成果評價(jià)成本，還顯著拓展了成果評價(jià)的應(yīng)用場景。例如，某科研機(jī)構(gòu)的一項(xiàng)生物醫(yī)藥成果，通過該評價(jià)系統(tǒng)，迅速得到了全面、客觀的評估結(jié)果，為后續(xù)的轉(zhuǎn)化決策提供了有力依據(jù)，同時(shí)也吸引了多家企業(yè)的關(guān)注，加速了成果的對接與轉(zhuǎn)化。在需求挖掘方面，AI+數(shù)智應(yīng)用工具更是展現(xiàn)出了獨(dú)特的優(yōu)勢。對于企業(yè)而言，準(zhǔn)確挖掘自身潛在技術(shù)需求是實(shí)現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新和轉(zhuǎn)型升級的關(guān)鍵。傳統(tǒng)的需求調(diào)研方式往往依賴于人工訪談、問卷調(diào)查等手段，不僅效率低下，而且難以深入挖掘企業(yè)的潛在需求。而“企業(yè)需求分析系統(tǒng)”則能夠通過對企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營數(shù)據(jù)、市場情報(bào)、行業(yè)趨勢等多源數(shù)據(jù)的分析，精準(zhǔn)識別企業(yè)現(xiàn)有優(yōu)勢與不足，前瞻性地挖掘企業(yè)潛在技術(shù)需求，并為企業(yè)提供詳細(xì)的技術(shù)需求建議清單。同時(shí)，針對企業(yè)準(zhǔn)備解決的技術(shù)需求，“解決路徑分析系統(tǒng)”能夠提供自主研發(fā)或?qū)ν夂献鞯慕ㄗh。如果企業(yè)選擇自主研發(fā)，“技術(shù)方案智成系統(tǒng)”將引導(dǎo)企業(yè)逐步探索，生成詳盡的技術(shù)解決方案；若企業(yè)傾向于合作研發(fā)，“智能搜索”功能則可自動(dòng)匹配相關(guān)技術(shù)資源，提高合作效率。例如，一家制造業(yè)企業(yè)在市場競爭中面臨著產(chǎn)品升級的壓力，通過使用該需求分析系統(tǒng)，發(fā)現(xiàn)自身在智能化生產(chǎn)技術(shù)方面存在較大差距。系統(tǒng)為其提供了一份針對性的技術(shù)需求建議清單，并推薦了與高校、科研機(jī)構(gòu)合作的研發(fā)路徑。企業(yè)據(jù)此與相關(guān)院校展開合作，成功開發(fā)出了具有自主知識產(chǎn)權(quán)的智能化生產(chǎn)系統(tǒng)，提升了產(chǎn)品的市場競爭力。對于行業(yè)需求挖掘，“技術(shù)需求智慧系統(tǒng)”同樣發(fā)揮著重要作用。它能夠?qū)φ麄€(gè)行業(yè)的技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行全面掃描，分析識別行業(yè)現(xiàn)有優(yōu)勢與不足，前瞻性地洞察行業(yè)潛在技術(shù)需求和未來發(fā)展趨勢，為行業(yè)內(nèi)的企業(yè)和技術(shù)轉(zhuǎn)移服務(wù)機(jī)構(gòu)提供決策參考。例如，在新能源汽車行業(yè)快速發(fā)展的背景下，該系統(tǒng)通過對行業(yè)技術(shù)數(shù)據(jù)的分析，預(yù)測到電池續(xù)航里程提升、充電設(shè)施優(yōu)化等方面的技術(shù)需求將持續(xù)增長。相關(guān)企業(yè)和科研機(jī)構(gòu)據(jù)此提前布局研發(fā)資源，加強(qiáng)產(chǎn)學(xué)研合作，推動(dòng)了新能源汽車技術(shù)的不斷進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展。此外，AI+數(shù)智應(yīng)用工具在技術(shù)經(jīng)紀(jì)平臺和成果平臺建設(shè)方面也有著廣泛的應(yīng)用。在技術(shù)經(jīng)紀(jì)平臺中，基于人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)的數(shù)智應(yīng)用產(chǎn)品能夠有效解決技術(shù)經(jīng)紀(jì)從業(yè)過程中的堵點(diǎn)和難點(diǎn)。例如，通過資源整合加工、需求挖掘分析、資源搜索配置等功能，技術(shù)經(jīng)紀(jì)人可以更加高效地為供需雙方提供服務(wù)，降低從業(yè)門檻，培育壯大區(qū)域技術(shù)經(jīng)紀(jì)隊(duì)伍。在成果平臺方面，重構(gòu)后的平臺架構(gòu)以任務(wù)型智能體為入口，以體系性的數(shù)智產(chǎn)品為驅(qū)動(dòng)，以個(gè)性化服務(wù)方案為場景，實(shí)現(xiàn)了成果轉(zhuǎn)化的全流程智能化管理。以“成果轉(zhuǎn)化智能顧問”為例，用戶只需在平臺上進(jìn)行簡單的對話操作，即可完成成果評價(jià)、應(yīng)用分析、優(yōu)質(zhì)成果篩選、市場推廣以及資源精準(zhǔn)匹配等一系列復(fù)雜的成果轉(zhuǎn)化任務(wù)，大大提高了成果轉(zhuǎn)化的效率和成功率。然而，盡管AI+數(shù)智應(yīng)用工具在解決技術(shù)轉(zhuǎn)移供需匹配難題方面具有顯著的優(yōu)勢和廣闊的應(yīng)用前景，但在實(shí)際應(yīng)用過程中仍面臨一些挑戰(zhàn)和問題。例如，數(shù)據(jù)的質(zhì)量和安全性是AI應(yīng)用的基礎(chǔ)，如何確保技術(shù)轉(zhuǎn)移過程中的數(shù)據(jù)真實(shí)、準(zhǔn)確、完整，并防止數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)，是需要解決的重要問題。此外，AI技術(shù)的不斷發(fā)展和更新要求技術(shù)轉(zhuǎn)移服務(wù)機(jī)構(gòu)和服務(wù)人員具備較高的數(shù)字素養(yǎng)和技術(shù)應(yīng)用能力，加強(qiáng)相關(guān)人員的培訓(xùn)和人才培養(yǎng)是推動(dòng)AI+數(shù)智應(yīng)用工具廣泛應(yīng)用的關(guān)鍵。綜上所述，AI+數(shù)智應(yīng)用工具為解決技術(shù)轉(zhuǎn)移中的供需匹配難題提供了有效的手段和途徑。通過科技成果評估評價(jià)快篩、需求挖掘、技術(shù)經(jīng)紀(jì)平臺和成果平臺的數(shù)智化建設(shè)，能夠精準(zhǔn)對接技術(shù)供需雙方，降低交易成本，提高轉(zhuǎn)化效