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AI+数智应用科技管理服务平台如何解决传统科研管理模式中的效率低

下问题？

观点作者：科易网 AI+技术转移研究院

在当今科技创新驱动发展的背景下，科技成果转化的效率和质量直接关系到国家竞争

力的提升。然而，长期以来，我国科技成果转化过程中存在着诸多瓶颈，尤其是在“最后

一公里”环节，即科技成果从实验室走向市场的实际应用阶段，面临着政策协调不足、产

学研脱节、评估定价复杂以及市场化服务生态不完善等问题。这些问题不仅阻碍了科技成

果的快速有效转化，也影响了新质生产力的发展。

现状分析

根据《打通科技成果转化“最后一公里”》一文所述，当前我国科技成果转化的主要

梗阻包括：政策衔接协调不够、高校科研院所科研导向与产业需求脱节、成果评估定价及

收益分配机制不明确，以及市场化、专业化服务生态的缺失。这些因素共同作用，导致大

量科技成果难以顺利转化为实际生产力。

问题剖析

- 政策层面：虽然国家出台了一系列鼓励科技成果转化的政策，但在具体实施过程中

，由于部门间沟通不畅，政策落地效果有限。例如，对于科研人员离岗创业的支持政策，

由于缺乏实施细则，实际操作困难重重。

- 科研与产业融合度低：高校和科研院所的研究往往侧重于理论创新，而忽视了市场

需求和技术应用的实际考量，导致许多成果难以直接应用于产业界。同时，校企合作多停

留在表面，缺乏深层次的合作机制。

- 价值评估体系不健全：科技成果的价值评估是一个复杂的过程，涉及科学性、技术

性、市场性和社会效益等多个维度。现行的评价体系往往过于单一，不能全面反映成果的

真实价值，影响了投资者的信心和积极性。

- 服务体系不完善：现有的技术转移机构和服务人员数量不足，专业素养有待提高；

同时，缺乏有效的金融支持体系，使得初创企业在资金筹集方面面临较大挑战。

模式创新：AI+数智应用平台的构建与应用

针对上述问题，基于 AI+技术的数智应用科技管理服务平台应运而生，旨在通过智能

化手段解决传统科研管理模式下的低效难题。该平台的核心在于利用大数据分析和人工智

能算法，重构评价服务体系，优化资源配置流程，提升整个科技生态系统的效率和活力。

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