技術(shù)轉(zhuǎn)移機構(gòu)在AI+數(shù)智應(yīng)用轉(zhuǎn)型中常遇哪些難題？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)化對于推動科技創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)升級具有至關(guān)重要的意義。然而，技術(shù)轉(zhuǎn)移機構(gòu)在推進AI+數(shù)智應(yīng)用轉(zhuǎn)型的過程中，卻面臨著諸多難題，這些難題猶如一道道關(guān)卡，阻礙著科技成果轉(zhuǎn)化“最后一公里”的打通。一、政策銜接與落實困境科技成果轉(zhuǎn)化涉及多部門、多領(lǐng)域的政策協(xié)同。目前，科技成果轉(zhuǎn)化政策在銜接協(xié)調(diào)方面存在不足，落實機制也不夠健全。例如，科技部門鼓勵科研院所創(chuàng)辦科技企業(yè)，但一些行業(yè)主管部門對企業(yè)監(jiān)管要求日益嚴格，導致科研院所在創(chuàng)辦企業(yè)時存在諸多顧慮，看不準、不敢干的情況較為普遍。對于國企成立初創(chuàng)公司，支撐保障機制尚不完善，即便國家有明確的成果轉(zhuǎn)化激勵政策，部分國企仍持守成觀望態(tài)度，不敢用、不想用、不會用的現(xiàn)象突出。此外，科研人員兼職離崗創(chuàng)業(yè)相關(guān)政策的落實機制也存在缺陷，影響了實際執(zhí)行效果。這種政策層面的不協(xié)調(diào)與落實難，使得技術(shù)轉(zhuǎn)移機構(gòu)在推動科技成果轉(zhuǎn)化時缺乏有力的政策支持，難以充分發(fā)揮自身作用。二、科研導向與產(chǎn)業(yè)需求脫節(jié)高校和科研院所的科研導向與產(chǎn)業(yè)需求之間存在明顯脫節(jié)，這是技術(shù)轉(zhuǎn)移機構(gòu)面臨的又一重大難題。高校長期形成的“從書本中來，到論文中去”的固化模式，使得科研成果往往側(cè)重于理論層面，而忽視了實際應(yīng)用價值?？蒲性核毡閷@得專利等作為成果驗收指標之一，對成果應(yīng)用情況的考核權(quán)重較低。這導致企業(yè)在轉(zhuǎn)化相關(guān)成果時，需要投入大量成本進行熟化或二次開發(fā)，且面臨成本高、難以規(guī)?；a(chǎn)等問題。同時，校企產(chǎn)學研合作多以協(xié)議式、點狀式合作為主，缺乏系統(tǒng)、長期、多元的合作模式，無法形成有效的協(xié)同創(chuàng)新效應(yīng)。技術(shù)轉(zhuǎn)移機構(gòu)在促進科研與產(chǎn)業(yè)對接的過程中，難以找到有效的切入點，無法將科研成果精準地轉(zhuǎn)化為符合產(chǎn)業(yè)需求的產(chǎn)品或服務(wù)。三、成果評估定價與權(quán)益分配難題成果評估定價、權(quán)利歸屬以及收益分配等問題，一直是困擾技術(shù)轉(zhuǎn)移機構(gòu)的棘手問題。按照事業(yè)單位國資管理制度規(guī)定，事業(yè)單位的知識產(chǎn)權(quán)屬于國有資產(chǎn)，在實際評估定價中存在諸多困難。定價過高會降低金融機構(gòu)的投資意愿，定價過低則可能造成國有資產(chǎn)流失。雖然促進科技成果轉(zhuǎn)化法規(guī)定國家設(shè)立的研究開發(fā)機構(gòu)、高等院校對持有的職務(wù)科技成果享有處置權(quán)、收益權(quán)，但在實際操作中，由于缺乏相關(guān)細則指導和機制保障，這些權(quán)益的落實面臨困境。例如，作價入股后的責任風險缺乏機制保障，部分單位因擔心股權(quán)貶值被追責，對成果轉(zhuǎn)化持保守態(tài)度；收益分配缺乏明確細則，單位內(nèi)部分配比例不清晰，行政干預現(xiàn)象時有發(fā)生，不同單位的收益分配自主權(quán)也存在差異。這些問題導致技術(shù)轉(zhuǎn)移機構(gòu)在進行成果轉(zhuǎn)化操作時，難以合理確定成果價值，也無法有效保障各方權(quán)益，嚴重影響了成果轉(zhuǎn)化的積極性和效率。四、市場化服務(wù)生態(tài)不完善當前，市場化、專業(yè)化的成果轉(zhuǎn)化服務(wù)生態(tài)尚不完善，給技術(shù)轉(zhuǎn)移機構(gòu)的工作帶來了巨大挑戰(zhàn)。一方面，科研院所的技術(shù)和產(chǎn)品宣傳主要依賴展覽、活動等傳統(tǒng)方式，服務(wù)機構(gòu)的介入和支撐不足。2023年，僅有26.5%的高校、科研院所自建了技術(shù)轉(zhuǎn)移機構(gòu)，這表明大部分科研機構(gòu)在成果轉(zhuǎn)化服務(wù)方面存在短板。另一方面，全國重點技術(shù)（產(chǎn)權(quán)）交易機構(gòu)多為本地化服務(wù)，難以滿足全國范圍的轉(zhuǎn)化需求。同時，我國技術(shù)經(jīng)理人隊伍培育機制不完善，缺乏明確的職稱晉升通道和職業(yè)發(fā)展前景，導致技術(shù)經(jīng)理人隊伍人才匱乏。2022年，385家國家技術(shù)轉(zhuǎn)移機構(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，支撐科技成果市場化的金融生態(tài)尚未建立，適應(yīng)科技型企業(yè)全生命周期的信貸服務(wù)和產(chǎn)品體系缺失，科技保險、科技債務(wù)等新型科技融資產(chǎn)品匱乏。技術(shù)轉(zhuǎn)移機構(gòu)在這樣的環(huán)境下，難以獲得充足的資源和支持，無法為科技成果轉(zhuǎn)化提供全面、高效的服務(wù)。五、AI+數(shù)智應(yīng)用帶來的新挑戰(zhàn)在積極探索AI+數(shù)智應(yīng)用轉(zhuǎn)型的過程中，技術(shù)轉(zhuǎn)移機構(gòu)還面臨著一系列新的難題。首先，數(shù)據(jù)質(zhì)量和整合問題突出?？萍汲晒D(zhuǎn)化涉及大量的數(shù)據(jù)，包括科研成果信息、企業(yè)需求信息、市場動態(tài)數(shù)據(jù)等，但這些數(shù)據(jù)往往分散在不同的部門和系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一、質(zhì)量參差不齊，難以進行有效的整合和分析，影響了數(shù)智應(yīng)用的效果。其次，算法模型的適應(yīng)性和準確性有待提高。雖然人工智能技術(shù)為科技成果轉(zhuǎn)化提供了新的工具和手段，但現(xiàn)有的算法模型在面對復雜的科技成果轉(zhuǎn)化場景時，可能存在適應(yīng)性不足、準確性不高的問題，無法準確地評估成果價值、挖掘企業(yè)需求和匹配供需資源。此外，技術(shù)轉(zhuǎn)移機構(gòu)在引入AI+數(shù)智應(yīng)用時，還面臨著人才短缺和技術(shù)支持不足的問題。既懂技術(shù)轉(zhuǎn)移業(yè)務(wù)又熟悉人工智能技術(shù)的復合型人才匱乏，同時，數(shù)智應(yīng)用系統(tǒng)的開發(fā)、維護和升級需要專業(yè)的技術(shù)支持，這對于技術(shù)轉(zhuǎn)移機構(gòu)來說是一個不小的挑戰(zhàn)。六、破局之路：AI+數(shù)智服務(wù)場景的應(yīng)用面對上述諸多難題，AI+技術(shù)轉(zhuǎn)移-區(qū)域科技成果轉(zhuǎn)化數(shù)智服務(wù)場景的應(yīng)用為技術(shù)轉(zhuǎn)移機構(gòu)提供了新的解決方案和發(fā)展機遇。（一）科技成果評估評價快篩通過重構(gòu)評價服務(wù)體系，自主研發(fā)“成果評價分析系統(tǒng)”和“成果快篩智能系統(tǒng)”，能夠依據(jù)國家標準對科技成果進行全面、客觀的評估和快速篩選。這不僅降低了成果評價成本，還大幅拓展了成果評價應(yīng)用場景，有效解決了傳統(tǒng)評估方式中存在的主觀性強、效率低、成本高等問題，為技術(shù)轉(zhuǎn)移機構(gòu)準確判斷成果價值、篩選優(yōu)質(zhì)成果提供了有力支持。（二）需求挖掘利用“企業(yè)需求分析系統(tǒng)”“技術(shù)需求智慧系統(tǒng)”“解決路徑分析系統(tǒng)”和“技術(shù)方案智成系統(tǒng)”等智能工具，能夠深入挖掘企業(yè)和行業(yè)的潛在技術(shù)需求，洞察未來技術(shù)發(fā)展方向和市場趨勢，為用戶提供精準的技術(shù)需求建議清單和解決方案。這有助于技術(shù)轉(zhuǎn)移機構(gòu)更好地了解市場需求，促進科研成果與市場需求的有效對接，提高成果轉(zhuǎn)化的針對性和成功率。（三）經(jīng)紀平臺基于人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)打造的經(jīng)紀平臺，為技術(shù)經(jīng)紀人提供了系列數(shù)智應(yīng)用產(chǎn)品和服務(wù)。通過個性化集成配置資源及服務(wù)，如資源整合加工、需求挖掘分析、資源搜索配置等，能夠賦能技術(shù)經(jīng)紀人工作，降低從業(yè)門檻，培育壯大區(qū)域技術(shù)經(jīng)紀隊伍，提升技術(shù)經(jīng)紀服務(wù)的專業(yè)水平和效率。（四）成果平臺重構(gòu)成果平臺架構(gòu)，以“智能體矩陣”為入口，融入數(shù)智工具驅(qū)動平臺價值創(chuàng)造和有效運營，實現(xiàn)“個性化場景”服務(wù)。例如“成果轉(zhuǎn)化智能顧問”能夠幫助用戶高效完成成果評價、應(yīng)用分析、市場推廣等任務(wù)；“成果欄目”的智能化加工和匹配功能提升了成果對接的精準度和轉(zhuǎn)化效率。這使得技術(shù)轉(zhuǎn)移機構(gòu)能夠為不同用戶提供更加便捷、高效、個性化的服務(wù)，優(yōu)化科技成果轉(zhuǎn)化流程。七、結(jié)語技術(shù)轉(zhuǎn)移機構(gòu)在AI+數(shù)智應(yīng)用轉(zhuǎn)型過程中面臨著諸多難題，但這些難題也為機構(gòu)的發(fā)展帶來了新的機遇和挑戰(zhàn)。通過積極應(yīng)用AI+技術(shù)轉(zhuǎn)移-區(qū)域科技成果轉(zhuǎn)化數(shù)智服務(wù)場景，技術(shù)轉(zhuǎn)移機構(gòu)有望破解