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更新于2025-08-18
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AI技术转移与科技成果转化数智化解决方案

科技资源供给不足如何解决?如何借助 AI+数智应用寻找高招?
观点作者:科易网 AI+技术转移研究院
在当今科技飞速发展的时代,科技成果转化对于推动经济发展和产业升级具有至关重
要的意义。然而,我国在科技成果转化过程中,尤其是“最后一公里”环节,面临着诸多
挑战,其中科技资源供给不足的问题尤为突出。与此同时,随着人工智能等技术的不断发
展,AI+数智应用为解决这些问题带来了新的机遇和可能。
一、科技成果转化面临的现状与问题
(一)政策衔接协调与落实机制的困境
科技成果转化涉及多部门的政策协同,但目前政策衔接协调不够紧密,落实机制尚不
健全。例如,科技部门鼓励科研院所创办科技企业,但一些行业主管部门监管要求趋严,
导致科研院所存在顾虑。国企在运用成果转化相关政策时,也存在不敢用、不想用、不会
用的情况,且科研人员兼职离岗创业政策的落实机制不完善,影响了科技成果转化的积极
性和效率。
(二)科研导向与产业需求的脱节
高校和科研院所的科研导向往往侧重于学术成果,如论文发表和专利申请,而对成果
的应用情况考核权重较低。这使得企业在转化相关成果时,需要投入大量成本进行熟化或
二次开发,且难以实现规模化生产。此外,校企产学研合作多为点状式合作,缺乏系统、
长期的合作模式,无法有效满足产业发展的实际需求。
(三)成果评估定价、权利归属及收益分配的难题
事业单位的知识产权属于国有资产,在评估定价时存在困难,定价过高或过低都会产
生相应问题。同时,虽然法律规定了研究开发机构、高等院校对职务科技成果的处置权和
收益权,但由于缺乏细则指导和机制保障,权益落实存在困境,影响了转化主体的积极性
。
(四)市场化、专业化服务生态的缺失
科研院所的技术和产品宣传主要依赖传统方式,服务机构介入不足。全国范围内技术
交易机构的本地化服务难以满足转化需求,技术经理人队伍培育机制不完善,专职人员占
比低,且支撑科技成果市场化的金融生态尚未建立,适应科技型企业全生命周期的金融服
务体系有待完善。
二、AI+数智应用在科技成果转化中的创新模式与价值
(一)科技成果评估评价快筛的智能化变革
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