技術(shù)轉(zhuǎn)移AI+數(shù)智應(yīng)用轉(zhuǎn)型中如何平衡投入產(chǎn)出比？觀點作者：科易網(wǎng)AI+技術(shù)轉(zhuǎn)移研究院在當(dāng)今科技飛速發(fā)展的時代，科技成果轉(zhuǎn)化已成為推動經(jīng)濟增長、提升國家競爭力的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。然而，在技術(shù)轉(zhuǎn)移的過程中，“最后一公里”的梗阻問題卻長期困擾著各方，使得科技成果轉(zhuǎn)化難以達到預(yù)期的效果，投入產(chǎn)出比失衡也成為亟待解決的難題。一、科技成果轉(zhuǎn)化的現(xiàn)狀與困境科技成果轉(zhuǎn)化是將科學(xué)研究轉(zhuǎn)化為實際生產(chǎn)力的復(fù)雜過程，涵蓋從后續(xù)試驗、開發(fā)到應(yīng)用、推廣，直至發(fā)展新產(chǎn)業(yè)的全過程。但目前，這一過程的“最后一公里”存在著諸多梗阻。從政策層面來看，成果轉(zhuǎn)化政策的銜接協(xié)調(diào)不夠，落實機制尚不健全?？萍疾块T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(yán)格，導(dǎo)致科研院所存在顧慮。針對國企成立初創(chuàng)公司的支撐保障機制也不完善，部分國企對成果轉(zhuǎn)化政策存在不敢用、不想用、不會用的情況。例如，雖然有相關(guān)規(guī)定允許從事業(yè)收入中提取科技成果轉(zhuǎn)化基金，但因缺乏明確的實施方案，執(zhí)行難度較大。此外，科研人員兼職離崗創(chuàng)業(yè)相關(guān)政策的落實機制不健全，影響了實際執(zhí)行。高校和科研院所的科研導(dǎo)向與產(chǎn)業(yè)需求存在脫節(jié)。高校長期形成的“從書本中來，到論文中去”的模式難以改變，科研院所多將獲得專利等作為成果驗收指標(biāo)，對成果應(yīng)用情況考核權(quán)重低。這使得企業(yè)在轉(zhuǎn)化相關(guān)成果時，需要進一步熟化或二次開發(fā)，成本高且難以規(guī)?；a(chǎn)。校企產(chǎn)學(xué)研合作多為協(xié)議式、點狀式合作，缺乏系統(tǒng)、長期、多元的合作模式。成果評估定價、權(quán)利歸屬、收益分配等問題也未得到有效解決。按照事業(yè)單位國資管理制度規(guī)定，事業(yè)單位的知識產(chǎn)權(quán)屬于國有資產(chǎn)，評估定價存在困難，定價高會降低金融機構(gòu)投資意愿，定價低則可能造成國有資產(chǎn)流失。雖然法律規(guī)定研究開發(fā)機構(gòu)、高等院校對職務(wù)科技成果享有處置權(quán)、收益權(quán)，但在實際中，由于缺乏細(xì)則指導(dǎo)和機制保障，權(quán)益落實存在困境。比如作價入股后的責(zé)任風(fēng)險缺乏保障機制，部分單位因擔(dān)心股權(quán)貶值追責(zé)而保守對待轉(zhuǎn)化；收益分配缺乏細(xì)則，單位內(nèi)部分配比例不明確，存在行政干預(yù)，不同單位自主權(quán)也有差異。市場化、專業(yè)化成果轉(zhuǎn)化服務(wù)生態(tài)不完善。科研院所技術(shù)和產(chǎn)品宣傳多依賴傳統(tǒng)方式，服務(wù)機構(gòu)支撐不足。2023年，僅有26.5%的高校、科研院所自建了技術(shù)轉(zhuǎn)移機構(gòu)。全國重點技術(shù)交易機構(gòu)多為本地化服務(wù)，難以滿足全國范圍的轉(zhuǎn)化需求。同時，我國技術(shù)經(jīng)理人隊伍培育機制不完善，缺乏職稱晉升通道和職業(yè)發(fā)展前景。2022年，國家技術(shù)轉(zhuǎn)移機構(gòu)中專職人員占比低，獲得技術(shù)經(jīng)理人資格的人員比例更小。支撐科技成果市場化的金融生態(tài)也尚未建立，適應(yīng)科技型企業(yè)全生命周期的信貸服務(wù)和產(chǎn)品體系缺失，新型科技融資產(chǎn)品不足。二、AI+技術(shù)轉(zhuǎn)移數(shù)智服務(wù)場景的破局之力面對上述困境，AI+技術(shù)轉(zhuǎn)移的區(qū)域科技成果轉(zhuǎn)化數(shù)智服務(wù)場景應(yīng)運而生，為解決這些問題提供了新的思路和途徑。（一）科技成果評估評價快篩在傳統(tǒng)的科技成果評估中，往往存在成本高、效率低、評價維度單一等問題。而AI+技術(shù)轉(zhuǎn)移的數(shù)智服務(wù)通過重構(gòu)評價服務(wù)體系，降低了成果評價成本，拓展了應(yīng)用場景。其自主研發(fā)的“成果評價分析系統(tǒng)”，依據(jù)國家標(biāo)準(zhǔn)，能智能化分析科技成果的科學(xué)、技術(shù)、市場、社會價值及轉(zhuǎn)化潛力，構(gòu)建多維度評估模型，快速生成評價報告，實現(xiàn)高效評估。例如，對于一項新的生物技術(shù)成果，系統(tǒng)可以迅速分析其在科學(xué)研究上的創(chuàng)新性、技術(shù)成熟度、市場應(yīng)用前景以及對社會的積極影響等多方面因素，為后續(xù)的轉(zhuǎn)化提供全面準(zhǔn)確的參考。“成果快篩智能系統(tǒng)”則針對批量成果篩選評價需求，對成果進行客觀評分賦值，并提供分級比選結(jié)果清單。這在海量科技成果中快速鎖定優(yōu)質(zhì)成果，大大提高了篩選效率。比如在眾多新材料領(lǐng)域的成果中，能夠迅速找出最具轉(zhuǎn)化潛力的部分，節(jié)省了大量的人力和時間成本。（二）需求挖掘精準(zhǔn)把握市場需求是科技成果轉(zhuǎn)化的關(guān)鍵。AI+技術(shù)轉(zhuǎn)移的數(shù)智服務(wù)在需求挖掘方面發(fā)揮了重要作用。對于企業(yè)需求挖掘，通過構(gòu)建系統(tǒng)化服務(wù)鏈條，依托“企業(yè)需求分析系統(tǒng)”，深入分析企業(yè)現(xiàn)有優(yōu)勢與不足，挖掘潛在技術(shù)需求，洞察未來技術(shù)發(fā)展方向和市場趨勢，為企業(yè)提供技術(shù)需求建議清單。例如，一家制造業(yè)企業(yè)希望通過技術(shù)創(chuàng)新提升生產(chǎn)效率，系統(tǒng)可以分析其在生產(chǎn)流程、設(shè)備技術(shù)等方面的現(xiàn)狀，找出潛在的技術(shù)改進點，并提供相應(yīng)的技術(shù)研發(fā)方向建議。在行業(yè)需求挖掘方面，“技術(shù)需求智慧系統(tǒng)”能夠分析識別行業(yè)現(xiàn)有優(yōu)勢與不足，前瞻性挖掘潛在技術(shù)需求。以新能源行業(yè)為例，系統(tǒng)可以分析當(dāng)前行業(yè)發(fā)展的技術(shù)瓶頸和未來趨勢，為行業(yè)內(nèi)的企業(yè)和技術(shù)研發(fā)團隊提供戰(zhàn)略決策參考，助力行業(yè)整體發(fā)展。（三）經(jīng)紀(jì)平臺技術(shù)經(jīng)紀(jì)過程中存在諸多堵點和難點，AI+技術(shù)轉(zhuǎn)移的數(shù)智服務(wù)為技術(shù)經(jīng)紀(jì)人提供了有力的工具賦能。根據(jù)技術(shù)經(jīng)紀(jì)人的不同服務(wù)場景，個性化集成配置資源及服務(wù)，包括資源整合加工、需求挖掘分析、資源搜索配置、專業(yè)評估評價、供需素材制作、發(fā)展分析報告等。例如，在幫助科研人員尋找合適的企業(yè)合作時，經(jīng)紀(jì)人可以利用數(shù)智工具快速分析企業(yè)需求，精準(zhǔn)匹配科研成果，提高對接成功率。（四）成果平臺傳統(tǒng)的成果平臺在架構(gòu)和服務(wù)上存在一定的局限性，AI+技術(shù)轉(zhuǎn)移的數(shù)智服務(wù)重構(gòu)了成果平臺架構(gòu)，實現(xiàn)了以任務(wù)型智能體為主入口、體系性數(shù)智產(chǎn)品為主驅(qū)動、個性化服務(wù)方案為主場景的目標(biāo)。“智能體矩陣”讓用戶通過簡單對話就能完成成果評價、應(yīng)用分析、優(yōu)質(zhì)成果篩選、市場推廣及資源精準(zhǔn)匹配等任務(wù)。比如科研人員只需在平臺上與智能體對話，就能快速了解自己成果的價值和潛在轉(zhuǎn)化方向。“成果欄目”在成果發(fā)布時，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的自動化標(biāo)注、智能化加工、價值評估、應(yīng)用分析與智能匹配，提升了成果對接的精準(zhǔn)度和轉(zhuǎn)化效率。個性化場景服務(wù)則滿足了不同用戶主體的需求，真正實現(xiàn)“一企一案”“一校一案”“一人一案”“一園一案”。例如，針對不同園區(qū)的產(chǎn)業(yè)特點和發(fā)展需求，提供定制化的服務(wù)方案，促進園區(qū)內(nèi)科技成果的轉(zhuǎn)化和應(yīng)用。三、平衡投入產(chǎn)出比的實踐與思考在AI+技術(shù)轉(zhuǎn)移的數(shù)智服務(wù)場景下，平衡投入產(chǎn)出比需要從多個方面進行考量和實踐。（一）優(yōu)化資源配置通過數(shù)智服務(wù)，能夠更加精準(zhǔn)地了解科技成果的價值和市場需求，從而合理配置資源。避免在低價值或不符合市場需求的成果上過度投入，將資源集中到具有較高轉(zhuǎn)化潛力的項目上。例如，利用成果評估評價系統(tǒng)，篩選出優(yōu)質(zhì)的科技成果進行重點培育和轉(zhuǎn)化，提高資源利用效率。（二）提高轉(zhuǎn)化效率數(shù)智服務(wù)大大縮短了科技成果轉(zhuǎn)化的周期，提高了轉(zhuǎn)化效率。例如，智能匹配供需雙方的功能減少了尋找合作伙伴的時間，加快了成果轉(zhuǎn)化的進程。同時，精準(zhǔn)的需求挖掘和成果評估也能夠降低轉(zhuǎn)化過程中的風(fēng)險，減少不必要的投入。（三）拓展服務(wù)價值除了直接的成果轉(zhuǎn)化服務(wù)，數(shù)智服務(wù)還可以通過數(shù)據(jù)分析、市場預(yù)測等功能，為科研機構(gòu)和企業(yè)提供更多的增值服務(wù)。例如，基于大數(shù)據(jù)分析行業(yè)發(fā)展趨勢，為企業(yè)提供技術(shù)研發(fā)方向的建議，幫助企業(yè)提前布局，提高市場競爭力。這些增值服務(wù)不僅能夠增加收入來源，還能夠進一步提升數(shù)智服務(wù)的價值。（四）建立合理的收費模式根據(jù)不同的服務(wù)內(nèi)容和用戶需求，建立靈活多樣的收費模式。對于一些基礎(chǔ)的服務(wù)，可以采用較低的收費標(biāo)準(zhǔn)，以吸引更多的用戶使用；對于高端定制化的服務(wù)，可以根據(jù)服務(wù)的復(fù)雜程度和價值收取相應(yīng)的費用。同時，通過提供優(yōu)質(zhì)的服務(wù)，贏得用戶的信任和認(rèn)可，形成良好的口碑效應(yīng)，進一步促進業(yè)務(wù)的發(fā)展。四、未來展望AI+技術(shù)轉(zhuǎn)移的數(shù)智服務(wù)場景為解決科技成果轉(zhuǎn)化“最后一公里”問題提供了新的機遇和可能。在未來的發(fā)展中，需要不斷加強技術(shù)創(chuàng)新，完善服務(wù)體系，提高服務(wù)質(zhì)量和效率。政府應(yīng)加大對AI+技術(shù)轉(zhuǎn)移的支持力度，制定相關(guān)政策，引導(dǎo)和鼓勵科研機構(gòu)、企業(yè)積極參與數(shù)智服務(wù)的應(yīng)用。同時，加強人才培養(yǎng)，培養(yǎng)一批既懂技術(shù)又懂管理、既懂科研又懂市場的復(fù)合型人才，為科技成果轉(zhuǎn)化提供人才保障?？蒲袡C構(gòu)和企業(yè)要積極擁抱數(shù)智化