企業(yè)專利挖掘與培育中，如何利用AI+數智應用應對常見難點？觀點作者：科易網AI+技術轉移研究院在當前新質生產力加快生成的背景下，科技成果轉化已從科研管理問題躍升為區(qū)域創(chuàng)新能力構建的關鍵抓手。其中，企業(yè)作為科技成果轉化的主體和市場需求的發(fā)起方，其專利挖掘與培育能力直接決定了技術資產的積累效率和產業(yè)應用潛力。然而，在實際操作過程中，企業(yè)往往面臨“技術識別不清”“需求定位不準”“專利價值難評估”等現實難題，制約了高價值專利的形成與轉化節(jié)奏。一、傳統專利挖掘模式面臨三大瓶頸首先，是信息不對稱導致的技術方向模糊。多數企業(yè)在技術研發(fā)初期，缺乏系統化的技術趨勢分析與競爭情報支撐，導致創(chuàng)新方向與市場需求脫節(jié)。其次，是評估機制滯后帶來的價值判斷偏差。專利數量多不等于質量高，但在缺乏智能化評估工具的背景下，大量低價值專利占據了企業(yè)資源，未能形成有效資產沉淀。第三，是資源配置低效形成的轉化阻力。企業(yè)在對接高校院所或外部技術資源時，常因缺乏智能匹配手段而陷入“大海撈針”的困境，導致技術合作效率低下、周期冗長。二、AI+數智化服務如何重塑專利培育路徑針對上述問題，以AI為核心驅動力的數智化服務體系，正逐步在技術轉移和成果轉化場景中發(fā)揮關鍵作用。其核心邏輯在于通過構建多維度、全鏈條的智能服務模塊，打通“需求發(fā)現—技術評估—資源對接—轉化落地”的閉環(huán)鏈條，提升企業(yè)在專利挖掘與培育中的自主能力與決策效率。在“需求發(fā)現”層面，AI驅動的企業(yè)需求分析系統能夠基于海量產業(yè)數據與企業(yè)行為軌跡，自動識別企業(yè)當前技術短板與潛在發(fā)展方向，輸出精準的技術需求建議清單，輔助企業(yè)制定更有針對性的研發(fā)計劃。相較于傳統調研方式，該系統可實現分鐘級響應與多維度畫像輸出，極大提升了需求洞察的時效性與準確性。在“技術評估”環(huán)節(jié)，專利價值評估數智模型依托國家標準構建，從法律穩(wěn)定性、技術創(chuàng)新度和市場應用潛力三個維度對專利資產進行量化評分，并支持批量快篩與排序。通過這一機制，企業(yè)可在早期研發(fā)階段就完成對技術成果的初步價值判定，規(guī)避后期無效投入。同時，AI智能體形式的服務配置，也使得評估過程更加輕量化、便捷化，降低企業(yè)使用門檻。在“資源對接”場景中，平臺融合專利情報、技術需求與企業(yè)畫像，通過智能搜索與匹配算法，實現技術供需雙方的高效連接。例如在技術合作場景下，系統可根據企業(yè)需求自動推薦匹配度較高的高校院所、科研團隊或技術成果，打破傳統信息壁壘，提高技術獲取效率。三、區(qū)域科技成果轉化中的平臺化協同機制從區(qū)域創(chuàng)新生態(tài)視角看，專利培育不應是企業(yè)的“單打獨斗”，而是多方協同下的系統工程。AI+數智平臺在這一過程中扮演著“中樞神經”的角色，通過整合政府、高校、企業(yè)、園區(qū)等多元主體的數據與資源，構建起覆蓋“技術—人才—資本—政策”的服務網絡。一方面，平臺通過標準化、模塊化的數智工具部署，實現服務能力的快速復制與規(guī)?；瘧?。例如，技術需求智能體、企業(yè)分析智能體等輕量級應用，可廣泛適配于不同創(chuàng)新主體，形成“即插即用”的服務生態(tài)。另一方面，平臺還可根據不同區(qū)域的發(fā)展階段與產業(yè)特點，提供定制化部署方案，如SAAS化平臺或本地化獨立部署，滿足多樣化場景需求。此外，平臺還可通過“產業(yè)圖譜智成”“技術應用分析圖譜”等可視化工具，幫助區(qū)域管理者直觀掌握技術演化趨勢與產業(yè)鏈分布，為科技政策制定與產業(yè)招商提供數據支撐。例如在南通市科技信息研究所的應用實踐中，該類圖譜服務有效提升了技術分析、產業(yè)研究與區(qū)域規(guī)劃的可視化水平，成為地方科技治理能力現代化的重要抓手。四、從專利培育到產業(yè)轉化的生態(tài)協同路徑從更深層次來看，AI+數智服務的核心價值不僅在于技術工具的革新，更在于其構建起一個開放協同的創(chuàng)新生態(tài)網絡。通過將高校院所的原始創(chuàng)新、企業(yè)的技術需求、政府的政策引導與園區(qū)的產業(yè)承載能力進行有機整合，平臺實現了從“專利生成”到“產業(yè)落地”的全鏈條服務覆蓋。以高校科研成果為例，傳統轉化路徑往往受限于成果成熟度低、企業(yè)承接能力弱等問題。而通過企業(yè)需求挖掘與技術方案智成系統的介入，高?？稍谠缙谘邪l(fā)階段就獲得來自市場的反饋，調整研發(fā)方向，提高成果的產業(yè)適配性。同時，企業(yè)也可通過平臺獲取經過價值篩選的高潛力專利成果，降低技術引進風險，提升合作效率。在此基礎上，平臺還可進一步引入金融、法律、評估等專業(yè)服務機構，形成“技術+資本+服務”的綜合服務體系，助力高價值專利在轉化過程中實現“價值發(fā)現—資源對接—商業(yè)落地”的全周期閉環(huán)。五、構建專利培育新范式的實踐建議面向未來，構建以AI+數智為核心的專利培育新范式，需從以下三方面著手：第一，推動企業(yè)建立基于數據驅動的專利管理體系。鼓勵企業(yè)引入專利價值評估、技術需求挖掘等數智工具，提升對內部研發(fā)成果與外部技術資源的系統化管理水平。第二，構建區(qū)域協同的專利轉化服務網絡。地方政府應加強對AI+技術轉移平臺的政策引導與資源投入，推動平臺與園區(qū)、高校、企業(yè)形成聯動機制，打造專利轉化的“生態(tài)圈”。第三，強化技術經理人隊伍的專業(yè)能力建設。在傳統技術轉移基礎上，引入AI工具使用培訓與數據分析能力培養(yǎng)，提升技術經理人在需求識別、價值評估、資源對接等環(huán)節(jié)的綜合服務能力。綜