技術(shù)轉(zhuǎn)移服務(wù)模式多樣，但如何借助AI+數(shù)智應(yīng)用快速響應(yīng)客戶需求并提升服務(wù)效率？觀點作者：科易網(wǎng)AI+技術(shù)轉(zhuǎn)移研究院當(dāng)前，我國科技成果轉(zhuǎn)化正處在從量變到質(zhì)變的關(guān)鍵時期，如何有效破解成果轉(zhuǎn)化鏈條中的堵點、斷點、難點，成為衡量區(qū)域創(chuàng)新能力和產(chǎn)業(yè)升級水平的重要標(biāo)尺。新質(zhì)生產(chǎn)力的培育發(fā)展離不開科技成果轉(zhuǎn)化的高效支撐，而傳統(tǒng)技術(shù)轉(zhuǎn)移服務(wù)模式在應(yīng)對日益增長和多元化的需求時，顯現(xiàn)出響應(yīng)滯后、效率不高的短板。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的大背景下，引入AI+數(shù)智化應(yīng)用成為彌補這些短板、驅(qū)動技術(shù)轉(zhuǎn)移服務(wù)模式革新的關(guān)鍵所在。從宏觀視角來看，科技成果轉(zhuǎn)化面臨的多是結(jié)構(gòu)性的難題。高校、科研機構(gòu)與企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新需求、市場需求之間存在的信息不對稱，是導(dǎo)致成果轉(zhuǎn)化不暢的首要因素。其次是信息與資源共享的壁壘，如何打破知識孤島，實現(xiàn)創(chuàng)新資源的高效匹配與流動，是提升轉(zhuǎn)化效率的核心議題。此外，成果轉(zhuǎn)化過程中的評估、篩選、對接等環(huán)節(jié)過于依賴人工操作，不僅耗時耗力，更難以滿足快速響應(yīng)客戶需求的要求。以科易網(wǎng)的實踐為例，其構(gòu)建的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，正是旨在解決上述痛點。通過“知產(chǎn)平臺”這一核心載體，整合專利價值評估、企業(yè)需求挖掘、企業(yè)分析、知識產(chǎn)權(quán)服務(wù)等多項功能模塊，形成了一套完整的數(shù)智化解決方案。這一方案的核心優(yōu)勢在于其數(shù)據(jù)驅(qū)動的特點——通過深度挖掘和分析海量數(shù)據(jù)，能夠?qū)崿F(xiàn)對客戶需求的精準(zhǔn)畫像和快速響應(yīng)。在專利價值評估方面，借助AI技術(shù)構(gòu)建的數(shù)智模型，能夠從法律穩(wěn)定性、技術(shù)創(chuàng)新性及市場應(yīng)用潛力等多個維度對專利進行客觀、高效的價值評估。這種基于大數(shù)據(jù)和智能算法的評估方式，不僅提升了評估的準(zhǔn)確性，還大大縮短了評估周期，對于需求時間緊迫的客戶而言，無疑是一大福音。在企業(yè)需求挖掘領(lǐng)域，通過“企業(yè)需求分析系統(tǒng)”，可以自動識別企業(yè)的潛在技術(shù)需求，并提供相應(yīng)的發(fā)展趨勢和市場方向建議。這種系統(tǒng)化的需求挖掘服務(wù)鏈條，不僅幫助企業(yè)明確了自身的需求方向，也為后續(xù)的技術(shù)合作研發(fā)提供了清晰的指引。對于企業(yè)而言，這種精準(zhǔn)的需求對接服務(wù)，極大地提升了成果轉(zhuǎn)化的成功率。企業(yè)分析模塊則進一步強化了對企業(yè)在創(chuàng)新能力及綜合能力方面的評估。借助智能生成的分析報告，企業(yè)可以全面了解自身的科創(chuàng)發(fā)展水平，從而在市場競爭中找準(zhǔn)定位，制定更有針對性的發(fā)展戰(zhàn)略。在知識產(chǎn)權(quán)服務(wù)方面，“知產(chǎn)智能體”的應(yīng)用，使得知識產(chǎn)權(quán)管理從復(fù)雜的文獻調(diào)研、人工篩選等傳統(tǒng)方式，轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄芑?、自動化的過程。這不僅大大減輕了工作負擔(dān)，還提高了知識產(chǎn)權(quán)管理的效率和準(zhǔn)確性。這些數(shù)智化應(yīng)用場景的成功實踐，充分證明了AI+技術(shù)轉(zhuǎn)移在提升服務(wù)效率、快速響應(yīng)客戶需求方面的巨大潛力。然而，要實現(xiàn)這一潛力的充分釋放，還需要在以下幾個方面作出持續(xù)的努力：首先，加強數(shù)據(jù)資源的整合與共享。只有構(gòu)建起一個全面覆蓋創(chuàng)新資源、市場需求、技術(shù)匹配等多維度信息的數(shù)據(jù)庫，才能為AI算法提供充足的數(shù)據(jù)支撐，從而提升智能分析、智能匹配的精準(zhǔn)度。其次，不斷優(yōu)化算法模型，提升智能化水平。隨著技術(shù)的不斷進步，算法模型需要不斷地進行迭代優(yōu)化，以適應(yīng)市場需求的不斷變化，實現(xiàn)更精準(zhǔn)的需求對接和服務(wù)推薦。此外，加強人才的培養(yǎng)與引進。AI+技術(shù)轉(zhuǎn)移模式的實施，離不開一批既懂技術(shù)研發(fā)又懂市場需求的復(fù)合型人才。因此，需要加強相關(guān)人才的培養(yǎng)和引進工作，為模式的深入推進提供人力保障。最后，構(gòu)建開放合作的生態(tài)系統(tǒng)。創(chuàng)新資源、市場需求等信息的獲取與共享，需要政府、高校、企業(yè)等多方主體的共同參與。因此，需要構(gòu)建一個開放合作、互利共贏的生態(tài)系統(tǒng)，為科技成果轉(zhuǎn)化提供全方位的支持和服務(wù)。總之，借助AI+數(shù)智化應(yīng)用，推動技術(shù)轉(zhuǎn)移服務(wù)模式的創(chuàng)新，是解決當(dāng)前科技成果轉(zhuǎn)化難題、培育發(fā)