经济下行环境下，技术转移机构如何借助 AI+数智应用应对市场竞争
加剧的挑战？
观点作者：科易网 AI+技术转移研究院
在全球经济增长放缓、市场不确定性增加的背景下，科技成果转化作为连接创新链与
产业链的关键纽带，其重要性愈发凸显。然而，传统技术转移模式面临效率低下、信息不
对称、资源错配等多重挑战，尤其在经济下行周期中，这些问题被进一步放大。在此背景
下，以人工智能（AI）为核心的数智化转型成为破局关键——通过构建智能化评估体系、
精准化需求洞察、自动化流程管理和生态化协同网络，技术转移机构能够突破传统服务的
边界限制，实现从“经验驱动”向“数据智能”的跃迁升级。这种变革不仅重构了成果转
化的价值链条，更在区域创新生态中催生出新的增长极。
痛点剖析：传统模式在效率与精准度的双重困境
当前技术转移领域存在三大核心矛盾：一是成果供给端的粗放式管理与需求侧精细化
要求的错位。高校院所每年产生海量专利成果，但因缺乏系统化的价值评估工具，导致大
量优质项目被埋没于文件柜中；二是供需匹配依赖人工经验，难以实现跨地域、跨行业的
高效对接。调研显示，超过 60%的技术合作仍通过线下展会偶然促成，转化率不足行业平
均水平的一半；三是服务链条割裂造成转化成本高企。从成果筛选到商业化落地涉及多个
环节，每个节点都需要重复投入人力进行协调沟通，形成隐形的交易摩擦损耗。这些痛点
本质上是信息流、资金流和决策流未能有效贯通所致，而 AI 技术的介入恰好能打通这些
阻滞点。
数智赋能：重构技术转移的价值创造逻辑
基于“AI+技术转移”的区域科技成果转化数智服务平台，正在重塑行业运行规则。
该体系通过四大模块实现全流程再造：在科技成果评估环节，自主研发的成果评价分析系
统可自动解析专利文本、论文数据及市场动态，生成包含技术成熟度、产业化可行性、潜
在市场规模等维度的综合评分报告。相比传统专家评审数周的周期，智能系统能在小时内
完成批量成果的初筛排序，使优质项目脱颖而出的概率提升显著。对于需要深度研判的案
例，平台还提供“人机协同”模式，由领域专家对 AI 初评结果进行复核校准，既保证效
率又确保专业性。
需求挖掘能力的进化同样具有革命性意义。企业需求分析系统通过爬取产业链上下游
企业的招投标信息、产品迭代记录和研发投入结构，运用自然语言处理技术识别隐性技术
缺口。当某制造企业公开采购新型复合材料设备时，系统不仅能关联到对应的材料科学研
究成果，还能预测该企业未来三年可能拓展的高附加值应用领域。这种前瞻性洞察帮助技
术经纪人提前布局转化路径，将被动响应转变为主动策划。更进一步，解决路径分析系统
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