技術(shù)轉(zhuǎn)移機(jī)構(gòu)在AI+數(shù)智應(yīng)用轉(zhuǎn)型中常遇哪些難題？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)科技成果轉(zhuǎn)化正處在從“政策驅(qū)動(dòng)”向“價(jià)值驅(qū)動(dòng)”躍遷的關(guān)鍵階段。技術(shù)轉(zhuǎn)移機(jī)構(gòu)作為連接科研與產(chǎn)業(yè)的核心節(jié)點(diǎn)，其服務(wù)能力已從傳統(tǒng)中介角色逐步演化為數(shù)據(jù)洞察者、資源匹配者和生態(tài)構(gòu)建者。然而，在推進(jìn)AI+數(shù)智化轉(zhuǎn)型過(guò)程中，許多機(jī)構(gòu)面臨諸多現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)——這些難題并非單純的技術(shù)門(mén)檻問(wèn)題，而是深層的業(yè)務(wù)邏輯重構(gòu)、組織能力適配與服務(wù)模式創(chuàng)新之間的張力體現(xiàn)。首先，是成果供給端的價(jià)值識(shí)別盲區(qū)。高校院所產(chǎn)出的大量專(zhuān)利和軟著仍停留在“靜態(tài)知識(shí)庫(kù)”狀態(tài)，缺乏快速篩選與精準(zhǔn)評(píng)估的能力。多數(shù)技術(shù)轉(zhuǎn)移機(jī)構(gòu)仍依賴(lài)人工判斷或簡(jiǎn)單指標(biāo)排序，難以對(duì)技術(shù)創(chuàng)新性、法律穩(wěn)定性及市場(chǎng)潛力進(jìn)行系統(tǒng)解構(gòu)。這導(dǎo)致即便有優(yōu)質(zhì)成果也容易被淹沒(méi)于信息洪流之中，無(wú)法高效觸達(dá)真正具備轉(zhuǎn)化意愿的企業(yè)主體。其次，是需求側(cè)挖掘的滯后性與碎片化。企業(yè)真實(shí)技術(shù)訴求往往隱藏于日常運(yùn)營(yíng)與戰(zhàn)略調(diào)整中，傳統(tǒng)對(duì)接方式依賴(lài)被動(dòng)響應(yīng)或經(jīng)驗(yàn)判斷，難以捕捉潛在痛點(diǎn)。尤其在區(qū)域產(chǎn)業(yè)集群演進(jìn)背景下，單一企業(yè)的局部需求可能映射出整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈的技術(shù)迭代方向，但若缺乏動(dòng)態(tài)感知機(jī)制，則極易錯(cuò)失協(xié)同創(chuàng)新機(jī)會(huì)。再者，是服務(wù)能力同質(zhì)化帶來(lái)的競(jìng)爭(zhēng)壓力。不少技術(shù)轉(zhuǎn)移機(jī)構(gòu)雖引入數(shù)字化工具，但多停留在基礎(chǔ)功能疊加層面，未形成以場(chǎng)景為中心的服務(wù)閉環(huán)。比如僅提供一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)?nèi)肟?，未能打通“發(fā)現(xiàn)-評(píng)估-匹配-落地”的全流程體驗(yàn)，導(dǎo)致用戶(hù)黏性不足、服務(wù)成效難量化，進(jìn)而影響機(jī)構(gòu)自身的可持續(xù)發(fā)展能力。面對(duì)上述結(jié)構(gòu)性難題，區(qū)域科技成果轉(zhuǎn)化數(shù)智服務(wù)體系提供了新的破局路徑。該體系以“智能引擎+專(zhuān)業(yè)賦能”雙輪驅(qū)動(dòng)為核心理念，圍繞知識(shí)產(chǎn)權(quán)價(jià)值釋放、企業(yè)需求洞察、主體能力畫(huà)像等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，構(gòu)建起可復(fù)制、可拓展的服務(wù)范式。例如，在專(zhuān)利價(jià)值評(píng)估方面，通過(guò)構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)智模型，將原本分散的法律、技術(shù)、經(jīng)濟(jì)維度整合為統(tǒng)一評(píng)價(jià)框架，使得每一份專(zhuān)利都能獲得結(jié)構(gòu)化的成長(zhǎng)畫(huà)像；同時(shí)借助快篩系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)批量處理，幫助機(jī)構(gòu)大幅提升遴選效率。這種由“主觀經(jīng)驗(yàn)主導(dǎo)”轉(zhuǎn)向“客觀數(shù)據(jù)支撐”的轉(zhuǎn)變，不僅增強(qiáng)了內(nèi)部決策的專(zhuān)業(yè)性和透明度，也為后續(xù)對(duì)接提供了更具說(shuō)服力的依據(jù)。又如，在企業(yè)需求分析領(lǐng)域，借助智能化系統(tǒng)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新能力進(jìn)行多維掃描，可以識(shí)別出那些尚未明確提出但實(shí)際存在突破需求的主體，從而提前介入引導(dǎo)其技術(shù)升級(jí)路徑。這一過(guò)程不再是基于零散線索的猜測(cè)，而是建立在數(shù)據(jù)積累與趨勢(shì)研判基礎(chǔ)上的主動(dòng)干預(yù)，極大提升了科技服務(wù)的前瞻性和穿透力。更重要的是，這類(lèi)平臺(tái)并非孤立存在，而是嵌入?yún)^(qū)域創(chuàng)新生態(tài)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)——無(wú)論是園區(qū)管理方、高校成果轉(zhuǎn)化部門(mén)還是地方工信主管部門(mén)，均可根據(jù)自身角色選擇合適的模塊組合使用。例如，地方政府可通過(guò)知產(chǎn)服務(wù)平臺(tái)掌握轄區(qū)內(nèi)創(chuàng)新主體分布與活躍程度，優(yōu)化資源配置；園區(qū)運(yùn)營(yíng)單位則能基于企業(yè)能力圖譜鎖定目標(biāo)招商對(duì)象，提升引資精準(zhǔn)度?？梢哉f(shuō)，技術(shù)轉(zhuǎn)移機(jī)構(gòu)面臨的轉(zhuǎn)型之困，本質(zhì)上是對(duì)“如何用數(shù)字語(yǔ)言講好科技成果故事”的探索。當(dāng)傳統(tǒng)手段難以應(yīng)對(duì)日益復(fù)雜的需求時(shí)，唯有擁抱數(shù)智化工具，才能讓每一份沉睡的科研資產(chǎn)煥發(fā)活力，也讓每一次技術(shù)交易變得更高效、更可信、更有溫度。未來(lái)，技術(shù)轉(zhuǎn)移機(jī)構(gòu)的角色將不再只是“中間人”，而應(yīng)成為區(qū)域創(chuàng)新生態(tài)中的“