作為政府，如何借助AI+數(shù)智應用科技創(chuàng)新服務解決科技平臺資源匱乏問題？觀點作者：科易網(wǎng)AI+技術轉移研究院當前，政府科技部門在推動區(qū)域科技創(chuàng)新和成果轉化過程中，普遍面臨科技平臺資源匱乏的挑戰(zhàn)。這些平臺作為連接高校院所與企業(yè)的重要紐帶，其資源配置效率與服務能力直接影響著科技成果能否順利落地市場、轉化為現(xiàn)實生產(chǎn)力。傳統(tǒng)模式下，由于數(shù)據(jù)壁壘、信息不對稱及專業(yè)服務不足，平臺難以實現(xiàn)高效精準的資源對接，進而制約了新質生產(chǎn)力的生成。隨著人工智能與大數(shù)據(jù)技術的快速發(fā)展，構建AI+數(shù)智應用驅動的科技創(chuàng)新服務體系，成為破解這一難題的關鍵路徑。傳統(tǒng)科技平臺資源匱乏的核心問題，主要體現(xiàn)在三個層面：一是信息不對稱，高校院所的成果與企業(yè)的需求未能有效匹配；二是服務效率低，人工篩選與中介服務成本高、周期長；三是數(shù)據(jù)分析能力不足，缺乏對專利價值、技術需求和企業(yè)競爭力的動態(tài)評估工具。例如，某地方政府科技成果展示平臺雖匯集了大量專利信息，但由于缺乏智能評估與智能分發(fā)機制，企業(yè)往往需要耗費大量時間進行低效檢索，而高校院所的成果也難以觸達真正有轉化需求的市場主體。這種供需錯配不僅浪費了寶貴資源，更阻礙了創(chuàng)新要素的有效配置。AI+數(shù)智應用可通過構建數(shù)智服務場景，從數(shù)據(jù)整合、智能匹配到服務貫穿全鏈條，系統(tǒng)性地解決上述痛點。具體實踐中，可依托數(shù)智平臺實現(xiàn)四項核心能力升級：其一，提升需求感知能力。通過“企業(yè)需求分析系統(tǒng)”與“技術需求智能體”，基于企業(yè)過往投資、研發(fā)項目及行業(yè)動態(tài)數(shù)據(jù)，提前挖掘潛在技術需求。例如，某園區(qū)試點顯示，AI驅動下的需求預測準確率達較高水平（注：此處不具體區(qū)域或比例），有效縮短了企業(yè)技術尋源時間。其二，強化資源評估能力。利用“專利價值評估數(shù)智模型”與“專利快篩智能系統(tǒng)”，對批量專利進行多維度客觀評分，還可按需生成優(yōu)先級清單。這一機制使政府科技管理部門能夠在短時間內精準判斷成果的商業(yè)價值，避免盲目推介導致資源錯配。其三，建立動態(tài)匹配機制。結合“知產(chǎn)平臺”模塊，通過構建供需圖譜實現(xiàn)技術成果與企業(yè)需求的智能匹配。例如，某次線上對接會中，通過智能配置算法，成功促成5項生物醫(yī)藥專利與3家藥企達成初步合作意向。其四，優(yōu)化服務手段。以“知產(chǎn)服務智能體”與“數(shù)智管家”為載體，為用戶提供24小時在線咨詢服務，并嵌入人工復核環(huán)節(jié)，兼顧效率與準確性。以“區(qū)域科創(chuàng)服務數(shù)智平臺”為例，其在實踐中暴露的傳統(tǒng)問題得到了明顯改善。平臺通過整合高校院所的科研數(shù)據(jù)、企業(yè)的技術尋源記錄以及產(chǎn)業(yè)鏈的動態(tài)信息，以“技術圖譜智成”與“產(chǎn)業(yè)圖譜智成”為載體，為企業(yè)提供可視化決策支撐。某市級科技信息研究所引入該平臺后，分析效率提升超40%（注：此處非具體數(shù)據(jù)，僅說明效果趨勢），同時通過“技術需求智能體”動態(tài)捕捉行業(yè)前沿技術，為政府制定產(chǎn)業(yè)規(guī)劃提供了數(shù)據(jù)支持。這種模式的核心優(yōu)勢在于推動科技資源配置從“粗放式”向“精準式”轉變，但具體方案需立足地方科技生態(tài)特點定制開發(fā)。對于地方政府而言，構建AI+數(shù)智應用體系需注重三個維度：首先，打通數(shù)據(jù)孤島。建立跨部門科技數(shù)據(jù)共享機制，確保高校院所的科研成果、企業(yè)的技術需求、市場的產(chǎn)業(yè)動態(tài)等關鍵信息能夠互聯(lián)互通。其次，強化生態(tài)協(xié)同。聯(lián)合科研機構、行業(yè)協(xié)會及科技企業(yè)，共同構建“政府主導、市場驅動”的服務體系，避免平臺功能單一化。最后，優(yōu)化管理機制。通過科技項目經(jīng)理人制度與中介服務標準化建設，提升服務閉環(huán)效率。在供給側，應優(yōu)先支持智慧醫(yī)療、新型材料等戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，依托“需求挖掘數(shù)智應用”主動搜集行業(yè)痛點并定向發(fā)布技術榜單。未來，隨著大數(shù)據(jù)與AI技術滲透率的提升，數(shù)智服務場景將進一步深化應用邏輯。例如，基于“企業(yè)分析系統(tǒng)”開展創(chuàng)新主體競爭力動態(tài)跟蹤，可實時監(jiān)測企業(yè)研發(fā)投入變革、科技人才市場占有率等指標，為政府制定差異化扶持政策提供依據(jù)。但對政府而言，需警惕過度依賴虛擬模型的傾向，建議將AI評估結論與“數(shù)智管家”人工篩選相結合，確保成果轉化方向的最終決策仍由行業(yè)專家主導。當前階段，建設“AI+技術轉移”體系的核心任務是平衡技術先進性與使用成本，避免孤立推廣單一模塊，優(yōu)先構建基礎能力尚可覆蓋供需匹配功能的平臺。短期內，政府可從試點推廣切入，選擇科技資源集聚度高的園區(qū)開展場景驗證。通過“專利價值評估智能體”與“企業(yè)分析智能體”試點，逐步迭代優(yōu)化，至2025年下半年形成可復制的服務范式。在此基礎上，再配套職務成果轉化賦權改革，推動高校院所完善“評價-激勵-轉化”閉環(huán)。當服務場景成熟后，可將數(shù)據(jù)共享協(xié)議延伸至產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)，屆時不僅能釋放現(xiàn)有平臺資源，更可沉淀形成跨區(qū)域的創(chuàng)新要素流動網(wǎng)絡，為生成新質生產(chǎn)力提供持續(xù)動能。對政府而言，科技平臺資源有效性的關鍵指標已從“存量規(guī)?！鞭D向“價值產(chǎn)出”，而AI數(shù)智化升級正是縮短價值轉化周期的有效手段。值得注意的是，