科技管理如何才能通過AI+數(shù)智應用實現(xiàn)從效率提升到價值創(chuàng)造的跨越？觀點作者：科易網(wǎng)AI+技術轉(zhuǎn)移研究院在當今科技飛速發(fā)展的時代，科技成果轉(zhuǎn)化的重要性日益凸顯。然而，科技成果轉(zhuǎn)化的“最后一公里”卻存在著諸多梗阻，制約著科技創(chuàng)新對新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的支撐作用。如何打通這一關鍵環(huán)節(jié)，實現(xiàn)科技管理的高效與價值創(chuàng)造的跨越，成為亟待解決的重要問題。一、科技成果轉(zhuǎn)化的現(xiàn)狀與困境（一）政策銜接協(xié)調(diào)不足，落實機制不健全科技成果轉(zhuǎn)化涉及多部門、多環(huán)節(jié)，需要政策的協(xié)同配合。但目前，科技成果轉(zhuǎn)化政策在銜接協(xié)調(diào)方面存在不足，落實機制尚不完善。例如，科技部門鼓勵科研院所創(chuàng)辦科技企業(yè)，但一些行業(yè)主管部門監(jiān)管要求嚴格，導致科研院所存在顧慮。同時，針對國企成立初創(chuàng)公司的支撐保障機制不完善，科研人員兼職離崗創(chuàng)業(yè)相關政策落實不到位，影響了科技成果轉(zhuǎn)化的積極性。（二）科研導向與產(chǎn)業(yè)需求脫節(jié)高校和科研院所的科研導向往往側(cè)重于學術成果，與產(chǎn)業(yè)需求存在一定差距。高校長期遵循“從書本中來，到論文中去”的模式，科研院所將專利等作為成果驗收指標，對成果應用情況考核不足。這使得企業(yè)在轉(zhuǎn)化相關成果時，面臨成本高、難以規(guī)?；a(chǎn)等問題。此外，校企產(chǎn)學研合作多為點狀式合作，缺乏系統(tǒng)、長期的合作模式。（三）成果評估定價、權利歸屬等問題待解在科技成果轉(zhuǎn)化過程中，成果評估定價、權利歸屬和收益分配是關鍵問題。按照現(xiàn)有規(guī)定，事業(yè)單位的知識產(chǎn)權屬于國有資產(chǎn)，評估定價存在困難，定價過高或過低都不利于轉(zhuǎn)化。同時，雖然法律規(guī)定了研究開發(fā)機構(gòu)、高等院校對職務科技成果的處置權和收益權，但在實際中，由于缺乏細則指導和機制保障，權益落實存在困境。（四）市場化、專業(yè)化服務生態(tài)不完善當前，科技成果轉(zhuǎn)化的市場化、專業(yè)化服務生態(tài)尚未健全。科研院所的技術和產(chǎn)品宣傳主要依賴傳統(tǒng)方式，服務機構(gòu)介入不足。全國重點技術交易機構(gòu)多為本地化服務，難以滿足全國范圍的轉(zhuǎn)化需求。技術經(jīng)理人隊伍培育機制不完善，缺乏明確的職稱晉升通道和職業(yè)發(fā)展前景。此外，支撐科技成果市場化的金融生態(tài)也尚未建立。二、AI+數(shù)智應用：破解科技成果轉(zhuǎn)化困境的新路徑（一）科技成果評估評價快篩：精準高效評估為解決科技成果評估的難題，AI+技術轉(zhuǎn)移提供了創(chuàng)新的解決方案。通過自主研發(fā)的“成果評價分析系統(tǒng)”，依據(jù)國家標準，對科技成果的科學價值、技術價值、市場價值、社會價值及轉(zhuǎn)化潛力進行智能化分析，構(gòu)建多維度評估模型，快速生成評價報告。同時，“成果快篩智能系統(tǒng)”能夠?qū)ε靠萍汲晒M行客觀評分賦值，提供分級比選結(jié)果清單，幫助用戶從海量成果中迅速鎖定優(yōu)質(zhì)成果。這種數(shù)智化的應用，不僅降低了成果評價成本，還大幅拓展了成果評價的應用場景，為科技成果轉(zhuǎn)化提供了精準的評估支持。（二）需求挖掘：智能洞察潛在技術需求準確把握市場需求是科技成果轉(zhuǎn)化的關鍵。AI+技術轉(zhuǎn)移通過“企業(yè)需求分析系統(tǒng)”和“技術需求智慧系統(tǒng)”，深入挖掘企業(yè)和行業(yè)的潛在技術需求。系統(tǒng)能夠分析識別現(xiàn)有優(yōu)勢與不足，前瞻性地洞察未來技術發(fā)展方向和市場趨勢，生成技術需求建議清單。同時，基于需求清單和已知顯性需求，為用戶提供自主研發(fā)或?qū)ν夂献鞯慕ㄗh。對于自主研發(fā)，“技術方案智成系統(tǒng)”引導探索并生成詳盡解決方案；對于合作研發(fā)，“智能搜索”自動匹配相關技術資源。這種智能的需求挖掘方式，有助于制定前瞻性戰(zhàn)略決策，提高科技成果轉(zhuǎn)化的針對性和有效性。（三）經(jīng)紀平臺：賦能技術經(jīng)紀工作技術經(jīng)紀在科技成果轉(zhuǎn)化中起著橋梁作用，但傳統(tǒng)經(jīng)紀工作存在堵點和難點。AI+技術轉(zhuǎn)移針對這些問題，提供了系列數(shù)智應用產(chǎn)品。通過開通技術經(jīng)紀數(shù)智應用系統(tǒng)使用權益、配置智能體服務以及定制化開發(fā)數(shù)智平臺等方式，賦能技術經(jīng)紀工作。這些應用能夠根據(jù)技術經(jīng)紀人的服務場景，個性化集成配置資源及服務，包括資源整合加工、需求挖掘分析、資源搜索配置等，降低從業(yè)門檻，培育壯大區(qū)域技術經(jīng)紀隊伍。（四）成果平臺：重構(gòu)架構(gòu)，實現(xiàn)個性化服務成果平臺是科技成果轉(zhuǎn)化的重要載體。AI+技術轉(zhuǎn)移通過重構(gòu)成果平臺架構(gòu)，以“任務型智能體是主入口、體系性的數(shù)智產(chǎn)品是主驅(qū)動、個性化服務方案是主場景”為目標，提升平臺服務能力?！爸悄荏w矩陣”助力用戶高效處理復雜任務，如成果評價、應用分析、優(yōu)質(zhì)成果篩選等?！俺晒麢谀俊痹诔晒l(fā)布時實現(xiàn)數(shù)據(jù)的自動化標注、智能化加工等，提升成果對接精準度。同時，平臺支持個性化場景定制，實現(xiàn)“一企一案”“一校一案”等服務，滿足不同用戶主體的需求。三、多方協(xié)同：推動科技成果轉(zhuǎn)化的有效舉措（一）加強政策協(xié)同，完善全鏈條政策體系政府應加強政策取向一致性評估，統(tǒng)籌推動科技成果轉(zhuǎn)化政策與科技、金融、財政、人才、產(chǎn)業(yè)等相關政策的銜接協(xié)同。細化知識產(chǎn)權評估定價、收益分配等工作指導文件，解決轉(zhuǎn)化主體的后顧之憂。完善首臺（套）、首批次、首版次應用政策，擴大試點范圍，建立政府訂購首購機制。通過政策的協(xié)同和完善，為科技成果轉(zhuǎn)化創(chuàng)造良好的政策環(huán)境。（二）強化產(chǎn)業(yè)需求導向，構(gòu)建創(chuàng)新生態(tài)高校和科研院所應圍繞國家需要和產(chǎn)業(yè)需求，凝練項目選題，組織開展研究。鼓勵高校把實驗室建在產(chǎn)業(yè)鏈上，校企協(xié)同推進科研、測試、生產(chǎn)。加快建立企業(yè)牽頭的產(chǎn)學研用創(chuàng)新機制，推廣多元化組織模式。同時，鼓勵國企、領軍企業(yè)開放應用場景，支持企業(yè)牽頭實施場景驅(qū)動的重大科研任務，推動技術研發(fā)應用一體化。（三）探索賦權轉(zhuǎn)化模式，形成長效機制落實職務科技成果賦權和資產(chǎn)單列管理的政策要求，總結(jié)經(jīng)驗，形成符合科研和市場規(guī)律的資產(chǎn)管理考核機制。持續(xù)推進國家科技成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化示范區(qū)建設，強化場景驅(qū)動、跨區(qū)域轉(zhuǎn)移的成果轉(zhuǎn)化示范應用。結(jié)合科研院所改革方案，將科研人員成果轉(zhuǎn)化收益納入績效考核體系，擴大轉(zhuǎn)化收益分配自主權。（四）提升技術轉(zhuǎn)移機構(gòu)水平，強化金融支持強化技術交易市場建設，支持樞紐型技術交易市場發(fā)展，健全統(tǒng)一制度規(guī)則。完善國家級技術轉(zhuǎn)移機構(gòu)考核評價機制，推動高校、科研院所強化技術轉(zhuǎn)移服務機構(gòu)職能。加快在高校普及技術轉(zhuǎn)移專業(yè)課程，完善技術經(jīng)理人激勵機制。同時，完善科技金融服務體系，制定鼓勵耐心資本的政策文件，加大項目貸款投放力度，完善知識產(chǎn)權質(zhì)押貸款等業(yè)務。四、結(jié)語科技成果轉(zhuǎn)化的“最后一公里”問題是一項復雜而艱巨的任務，需要政府、企業(yè)、科研機構(gòu)等各方共同努力。AI+數(shù)智應用為解決這一問題提供