如何通過AI+數(shù)智應用手段提升科技服務機構(gòu)的市場競爭力？觀點作者：科易網(wǎng)AI+技術(shù)轉(zhuǎn)移研究院當前，我國科技成果轉(zhuǎn)化體系正面臨諸多挑戰(zhàn)。一方面，高校、科研機構(gòu)輸出的科技成果數(shù)量龐大，但轉(zhuǎn)化率長期偏低，大量知識產(chǎn)權(quán)沉睡在“書架”上，未能形成有效市場價值。另一方面，企業(yè)作為技術(shù)需求主體，往往缺乏精準的技術(shù)尋源能力，難以高效對接適配的科研成果。暢通科技成果轉(zhuǎn)化鏈條，提升科技服務機構(gòu)的市場競爭力，成為推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展和培育新質(zhì)生產(chǎn)力的關(guān)鍵課題。從宏觀層面來看，科技成果轉(zhuǎn)化困境主要體現(xiàn)在供需兩側(cè)的結(jié)構(gòu)性矛盾。高校和科研機構(gòu)通常聚焦基礎(chǔ)研究和前沿探索，其成果輸出往往脫離市場需求，難以直接應用于產(chǎn)業(yè)場景。而企業(yè)則受限于自身研發(fā)能力不足和技術(shù)信息不對稱，難以發(fā)現(xiàn)、評估和吸收外部技術(shù)資源。這種不對稱性導致科技成果“變現(xiàn)難”“落地難”成為行業(yè)普遍痛點。近年來，隨著數(shù)字技術(shù)的快速發(fā)展，AI+技術(shù)轉(zhuǎn)移模式為破解這一難題提供了創(chuàng)新路徑。通過構(gòu)建智能化服務場景，可以有效提升科技成果供需匹配效率，降低轉(zhuǎn)化成本，進而增強科技服務機構(gòu)的核心競爭力。具體而言，AI+技術(shù)轉(zhuǎn)移的核心價值體現(xiàn)在以下三個維度：一是數(shù)智化賦能價值評估體系，解決傳統(tǒng)評估主觀性強、效率低的痛點。傳統(tǒng)專利評估依賴人工經(jīng)驗判斷，不僅耗時耗力，且易受主觀因素影響。數(shù)智化評估模型通過整合專利法律狀態(tài)、技術(shù)指標、市場關(guān)聯(lián)度等多維度數(shù)據(jù)，建立了客觀量化評估標準。例如，基于國家專利評估標準的數(shù)智模型，可從知識產(chǎn)權(quán)穩(wěn)定性、技術(shù)新穎性及產(chǎn)業(yè)化潛力等核心維度，自動生成評估報告，極大提升評估的科學性和時效性。針對批量專利篩選需求，專利快篩智能系統(tǒng)通過算法評分和排序，幫助機構(gòu)快速鎖定高價值標的，為決策提供精準參考。二是構(gòu)建智能化需求挖掘鏈條，彌補傳統(tǒng)模式中企業(yè)需求識別模糊的短板。既往的技術(shù)轉(zhuǎn)移服務往往以“推銷”成果為主，缺乏對企業(yè)真實需求的深度洞察。而數(shù)智化需求挖掘系統(tǒng)通過分析企業(yè)現(xiàn)有技術(shù)布局、業(yè)務痛點及戰(zhàn)略方向，借助算法模型模擬產(chǎn)業(yè)應用場景，可精準解析隱性技術(shù)需求。例如，“解決路徑分析”模塊能為企業(yè)推薦自主研發(fā)或外部合作的可行性方案，并通過“技術(shù)方案智成系統(tǒng)”輔助生成詳細實施方案。這種閉環(huán)服務既縮短了企業(yè)技術(shù)尋源周期，又提升了成果對接的匹配度。三是搭建綜合性數(shù)智服務平臺，優(yōu)化科技成果轉(zhuǎn)化全流程服務。現(xiàn)階段，多數(shù)科技服務機構(gòu)仍沿襲“單點服務”模式，難以覆蓋成果轉(zhuǎn)化全鏈路需求。而數(shù)智化平臺通過集成專利整合、價值加工、供需匹配等模塊，構(gòu)建了從知識產(chǎn)權(quán)“入庫”到“變現(xiàn)”的閉環(huán)生態(tài)。以知產(chǎn)智能體為例，專利情報智能體可自動抓取全球技術(shù)動態(tài)，價值評估智能體持續(xù)追蹤專利市場表現(xiàn)，技術(shù)需求智能體動態(tài)監(jiān)測企業(yè)技術(shù)招標信息，形成實時數(shù)據(jù)驅(qū)動的動態(tài)服務網(wǎng)絡。這種智能化升級不僅革變了傳統(tǒng)服務被動等待的局面，更通過數(shù)據(jù)要素的深度聯(lián)動，實現(xiàn)服務效率的跨越式提升。從實踐案例來看，數(shù)智化改造已為區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展注入新動能。如科易網(wǎng)與烏江實驗室合作打造的科創(chuàng)服務數(shù)智平臺，通過模塊化集成研發(fā)、合作、推廣等服務功能，顯著增強了區(qū)域技術(shù)轉(zhuǎn)移協(xié)同能力。廈門醫(yī)學院據(jù)此建立的成果轉(zhuǎn)化聯(lián)合機制，則有效促進了醫(yī)療健康領(lǐng)域的產(chǎn)學研深度融合。這些實踐表明，數(shù)智化服務模式能夠有效打通創(chuàng)新鏈條，推動科技成果從“游離狀態(tài)”向“價值狀態(tài)”的轉(zhuǎn)化。對科技服務機構(gòu)而言，擁抱數(shù)智化轉(zhuǎn)型不僅是順應技術(shù)發(fā)展趨勢，更是緩解市場競爭壓力的必然選擇。未來，憑借AI賦能的數(shù)智場景，科技服務機構(gòu)需從三個方向深化服務能力升級：一是強化數(shù)據(jù)要素采集與服務，通過多源數(shù)據(jù)融合提升成果評估精準度；二是優(yōu)化供需匹配算法，推動“人找技術(shù)”與“技術(shù)找人”的協(xié)同進化；三是構(gòu)建智能化服務體系，在各個業(yè)務節(jié)點實現(xiàn)自動化、可視化操作。這些舉措將有效提升服務機構(gòu)的資源整合能力，在激烈的市場競爭中構(gòu)建差異化優(yōu)勢。值得注意的是，數(shù)智化轉(zhuǎn)型并非一蹴而就。科技服務機構(gòu)在推進過程中需注重技術(shù)工具與專業(yè)化服務的協(xié)同。以企業(yè)分析為例，雖然智能系統(tǒng)可提供數(shù)據(jù)畫像，但專業(yè)團隊仍需結(jié)合產(chǎn)業(yè)常識進行結(jié)果校驗，確保數(shù)據(jù)洞察能準確傳導決策需求。這種“技術(shù)+人工”的耦合模式，才能真正實現(xiàn)從數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為實效的閉環(huán)管理。從政策演進趨勢看，國家層面已將科技成果轉(zhuǎn)化數(shù)字化列為重點方向。2025年最新發(fā)布的《區(qū)域科技成果轉(zhuǎn)化促進計劃》明確提出要“以數(shù)智化賦能服務供給側(cè)改革”。這表明，市場主體層面的實踐探索已與政策導向形成共振，預示著科技服務行業(yè)正邁入智能化升級的新階段。作為行業(yè)參與者，科技服務機構(gòu)應把握這一歷史機遇，以數(shù)智化夯實服務根基，在培育新質(zhì)生產(chǎn)力的進程中贏得主動。當科技成果轉(zhuǎn)化從“粗放式”向“精度化”轉(zhuǎn)型時，數(shù)智