技術(shù)轉(zhuǎn)移機(jī)構(gòu)如何借助AI+數(shù)智應(yīng)用構(gòu)建更全面的服務(wù)體系？觀點(diǎn)作者：科易網(wǎng)AI+技術(shù)轉(zhuǎn)移研究院當(dāng)前，我國(guó)正處于從要素驅(qū)動(dòng)向創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵階段，發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力已成為國(guó)家戰(zhàn)略的核心方向。在這一進(jìn)程中，科技成果轉(zhuǎn)化不僅是科技創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)發(fā)展的連接樞紐，更是推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵路徑。然而，長(zhǎng)期以來(lái)，科研成果“鎖在實(shí)驗(yàn)室”、企業(yè)需求“尋不到技術(shù)”、供需匹配“效率低下”等結(jié)構(gòu)性矛盾依然突出。技術(shù)轉(zhuǎn)移機(jī)構(gòu)作為成果轉(zhuǎn)化的組織者與推動(dòng)者，亟需突破傳統(tǒng)服務(wù)模式的局限，構(gòu)建更加系統(tǒng)化、精準(zhǔn)化、智能化的服務(wù)體系。在此背景下，AI與數(shù)智技術(shù)正逐步成為破解科技成果轉(zhuǎn)化“堵點(diǎn)”“斷點(diǎn)”的核心引擎。以“AI+技術(shù)轉(zhuǎn)移”為牽引的區(qū)域科技成果轉(zhuǎn)化數(shù)智服務(wù)場(chǎng)景，正在重塑技術(shù)轉(zhuǎn)移服務(wù)的底層邏輯——從被動(dòng)響應(yīng)轉(zhuǎn)向主動(dòng)發(fā)現(xiàn)，從經(jīng)驗(yàn)判斷轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，從碎片服務(wù)轉(zhuǎn)向全鏈條協(xié)同。技術(shù)轉(zhuǎn)移機(jī)構(gòu)唯有深度融入這一變革趨勢(shì)，方能真正實(shí)現(xiàn)服務(wù)能力的躍遷。傳統(tǒng)服務(wù)模式的三重困境長(zhǎng)期以來(lái)，技術(shù)轉(zhuǎn)移機(jī)構(gòu)的服務(wù)多集中于信息撮合、政策解讀與流程代辦等基礎(chǔ)環(huán)節(jié)，呈現(xiàn)出“重流程、輕研判”“重對(duì)接、輕挖掘”的特點(diǎn)。具體而言，存在三大瓶頸：其一，成果價(jià)值識(shí)別難。高校院所產(chǎn)出大量專利與技術(shù)成果，但多數(shù)缺乏市場(chǎng)導(dǎo)向與產(chǎn)業(yè)化成熟度評(píng)估。技術(shù)轉(zhuǎn)移機(jī)構(gòu)往往依賴人工經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行篩選，主觀性強(qiáng)、效率低，難以快速識(shí)別高潛力成果。其二，企業(yè)需求挖掘淺。企業(yè)技術(shù)需求多為隱性、分散且動(dòng)態(tài)變化，傳統(tǒng)方式依賴問(wèn)卷調(diào)研或定向訪談，覆蓋面窄、響應(yīng)滯后，難以系統(tǒng)性捕捉真實(shí)技術(shù)痛點(diǎn)。其三，服務(wù)鏈條割裂。從成果評(píng)估、需求匹配到轉(zhuǎn)化落地，各環(huán)節(jié)由不同主體承擔(dān)，信息不互通、服務(wù)不連續(xù)，導(dǎo)致轉(zhuǎn)化周期長(zhǎng)、成功率低。這些問(wèn)題的背后，是技術(shù)轉(zhuǎn)移服務(wù)仍停留在“人力密集型”階段，尚未建立起基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能決策與協(xié)同機(jī)制。數(shù)智化轉(zhuǎn)型的破局邏輯AI+數(shù)智技術(shù)的引入，并非簡(jiǎn)單地將傳統(tǒng)流程線上化，而是通過(guò)構(gòu)建“數(shù)據(jù)—模型—服務(wù)”的閉環(huán)體系，重構(gòu)技術(shù)轉(zhuǎn)移的服務(wù)范式。其核心邏輯在于：以數(shù)據(jù)為基、以算法為核、以場(chǎng)景為用，實(shí)現(xiàn)服務(wù)的自動(dòng)化、智能化與個(gè)性化。在成果端，通過(guò)構(gòu)建專利價(jià)值評(píng)估數(shù)智模型，融合法律、技術(shù)、市場(chǎng)三大維度，實(shí)現(xiàn)對(duì)專利穩(wěn)定性、創(chuàng)新性與應(yīng)用潛力的多維評(píng)價(jià)。依托“專利快篩智能系統(tǒng)”，可在短時(shí)間內(nèi)完成批量專利的評(píng)分與排序，輔助技術(shù)經(jīng)理人快速鎖定高價(jià)值成果，顯著提升篩選效率與客觀性。在需求端，利用“企業(yè)需求分析系統(tǒng)”，整合企業(yè)經(jīng)營(yíng)、專利、研發(fā)、市場(chǎng)等多源數(shù)據(jù)，構(gòu)建企業(yè)創(chuàng)新能力畫像，識(shí)別其技術(shù)優(yōu)勢(shì)與短板，進(jìn)而挖掘潛在技術(shù)需求。系統(tǒng)不僅能生成技術(shù)需求建議清單，還可結(jié)合“解決路徑分析”功能，判斷自主研發(fā)或外部合作的可行性，為后續(xù)資源匹配提供決策支持。更為關(guān)鍵的是，數(shù)智系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了服務(wù)鏈條的貫通。從成果評(píng)估到需求挖掘，從企業(yè)分析到供需匹配，各模塊數(shù)據(jù)互通、流程聯(lián)動(dòng)，形成“評(píng)估—挖掘—匹配—轉(zhuǎn)化”的閉環(huán)服務(wù)鏈。技術(shù)轉(zhuǎn)移機(jī)構(gòu)可依托統(tǒng)一平臺(tái)，開展全流程管理與動(dòng)態(tài)跟蹤，提升服務(wù)的系統(tǒng)性與響應(yīng)速度。區(qū)域場(chǎng)景下的服務(wù)形態(tài)演進(jìn)在區(qū)域科技成果轉(zhuǎn)化的實(shí)際場(chǎng)景中，技術(shù)轉(zhuǎn)移機(jī)構(gòu)的服務(wù)對(duì)象涵蓋高校、科研機(jī)構(gòu)、企業(yè)、政府園區(qū)等多元主體，其需求高度差異化。AI+數(shù)智服務(wù)并非提供“一刀切”的解決方案，而是通過(guò)靈活的服務(wù)方式，適配不同層級(jí)的應(yīng)用需求。對(duì)于具備數(shù)字化基礎(chǔ)的大型機(jī)構(gòu)或園區(qū)，可定制開發(fā)數(shù)智平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)SAAS化部署或獨(dú)立系統(tǒng)建設(shè)，滿足本地化數(shù)據(jù)管理與深度分析需求。平臺(tái)可集成專利評(píng)估、企業(yè)分析、技術(shù)需求挖掘等核心模塊，形成區(qū)域級(jí)科技成果轉(zhuǎn)化中樞系統(tǒng)。對(duì)于資源有限的中小型技術(shù)轉(zhuǎn)移機(jī)構(gòu)或縣域創(chuàng)新管理部門，可采用數(shù)智應(yīng)用系統(tǒng)，按需開通功能模塊使用權(quán)限，實(shí)現(xiàn)輕量化、低成本的數(shù)智能力接入。無(wú)需自建系統(tǒng)，即可獲得專業(yè)級(jí)的評(píng)估與分析工具支持。對(duì)于專業(yè)服務(wù)能力要求較高的場(chǎng)景，可引入數(shù)智管家服務(wù)，由專業(yè)團(tuán)隊(duì)對(duì)系統(tǒng)輸出結(jié)果進(jìn)行人工復(fù)核與多維對(duì)齊，確保評(píng)估結(jié)論的準(zhǔn)確性與可解釋性。這種“AI+人工”的協(xié)同模式，既保留了算法的高效性，又增強(qiáng)了服務(wù)的可信度。此外，隨著大模型與智能體技術(shù)的發(fā)展，對(duì)話式智能體服務(wù)正在成為新的服務(wù)入口。技術(shù)經(jīng)理人可通過(guò)自然語(yǔ)言交互，快速獲取專利評(píng)估結(jié)果、企業(yè)分析報(bào)告或技術(shù)匹配建議，極大降低使用門檻，提升服務(wù)便捷性。生態(tài)協(xié)同下的服務(wù)價(jià)值升級(jí)技術(shù)轉(zhuǎn)移的本質(zhì)是創(chuàng)新資源的配置與重組。AI+數(shù)智服務(wù)的真正價(jià)值，不僅在于提升單點(diǎn)效率，更在于推動(dòng)構(gòu)建開放、協(xié)同、可持續(xù)的科技成果轉(zhuǎn)化生態(tài)。在高校端，數(shù)智工具可幫助科研管理部門系統(tǒng)梳理存量成果，識(shí)別具有產(chǎn)業(yè)化前景的技術(shù)方向，輔助制定成果轉(zhuǎn)化策略。同時(shí)，通過(guò)與企業(yè)需求數(shù)據(jù)庫(kù)的智能匹配，可提前介入研發(fā)階段，推動(dòng)“按需研發(fā)”“定向轉(zhuǎn)化”。在企業(yè)端，特別是中小科技型企業(yè)，往往缺乏專業(yè)的技術(shù)情報(bào)分析能力。數(shù)智系統(tǒng)可為其提供定制化的技術(shù)趨勢(shì)分析、競(jìng)爭(zhēng)格局研判與合作資源推薦，降低技術(shù)獲取成本，提升創(chuàng)新決策能力。在政府與園區(qū)層面，數(shù)智平臺(tái)可作為區(qū)域創(chuàng)新監(jiān)測(cè)與決策支持工具，實(shí)時(shí)掌握科技成果產(chǎn)出、企業(yè)技術(shù)需求、產(chǎn)學(xué)研合作動(dòng)態(tài)等關(guān)鍵指標(biāo)，為政策制定、資源投放與載體建設(shè)提供數(shù)據(jù)支撐。更為深遠(yuǎn)的是，數(shù)智系統(tǒng)正在推動(dòng)技術(shù)轉(zhuǎn)移機(jī)構(gòu)從“中介服務(wù)者”向“創(chuàng)新賦能者”轉(zhuǎn)變。通過(guò)沉淀數(shù)據(jù)、優(yōu)化模型、積累服務(wù)經(jīng)驗(yàn)，機(jī)構(gòu)可形成獨(dú)特的數(shù)據(jù)資產(chǎn)與服務(wù)能力，構(gòu)建差異化競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。結(jié)語(yǔ)科技成果轉(zhuǎn)化是一項(xiàng)復(fù)雜的系統(tǒng)工程，其效率提升不能依賴單一手段或局部?jī)?yōu)化。AI+數(shù)智技術(shù)的深度融合，為技術(shù)轉(zhuǎn)移機(jī)構(gòu)提供了全新的方法論與工具集。從專利評(píng)估到需求挖掘，從企業(yè)分析到平臺(tái)集成，數(shù)智化正在重構(gòu)服務(wù)