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如何通过 AI+数智应用科技管理项目实现智能化升级？

观点作者：科易网 AI+技术转移研究院

当前，科技成果转化"最后一公里"的梗阻问题一直是困扰技术经理人职业发展的关键

瓶颈。作为连接科研与产业的重要桥梁，技术经理人在推动科技创新与产业创新深度融合

的过程中，面临着成果评估难、需求挖掘难、资源匹配难、服务效率低等多重挑战。传统

模式下，技术经理人往往依靠个人经验、有限网络和手工操作来完成复杂的科技成果转化

工作，不仅效率低下，而且难以应对日益增长的专业化、规模化需求。

一、传统模式缺陷：技术经理人面临的职业困境

科技成果转化是一个系统性活动，涵盖从后续试验、开发、应用、推广到发展新产业

的全过程。在这一过程中，技术经理人扮演着关键角色，然而传统模式下的诸多缺陷严重

制约了其职业效能：

1. 成果评估评价体系不完善。当前，科技成果评价大多依赖人工经验，评价标准不

统一，评价周期长，难以适应快速变化的市场需求。行业观察发现，传统评估方法主观性

强，评估结果往往缺乏科学依据和可比性，导致优质科技成果难以被准确识别和有效推广

。

2. 需求挖掘分析深度不足。传统模式下，技术经理人主要依靠企业访谈和问卷调查

等方式收集技术需求，这种方法不仅效率低下，而且难以挖掘企业潜在的技术需求和发展

空间。特别是在面对新兴产业和未来技术趋势时，传统方法显得力不从心，难以提供前瞻

性的技术需求分析。

3. 资源匹配配置效率低下。技术经理人需要从海量科技成果中筛选出与企业需求相

匹配的技术资源，这需要耗费大量时间和精力。同时，由于缺乏系统化的资源整合和配置

机制，匹配精准度往往不高，导致供需对接成功率偏低，影响科技成果转化效率。

4. 从业门槛高与专业能力要求矛盾。技术转移工作需要具备跨学科知识、市场洞察

力和沟通协调能力，对从业人员的综合素质要求极高。然而，当前行业缺乏系统化的培训

和工具支持，使得技术经理人难以快速提升专业能力，职业发展面临瓶颈。

5. 服务个性化与标准化难以兼顾。不同行业、不同规模、不同发展阶段的企业对技

术服务的需求存在显著差异，技术经理人需要提供个性化服务。然而，缺乏标准化工具和

方法论，使得个性化服务难以规模化复制，限制了服务范围和质量的提升。

二、技术引擎原理：AI+技术转移的数智化赋能

面对传统模式的诸多缺陷，AI+技术转移的数智化服务正在重塑技术经理人工作方式

，通过人工智能与大数据技术的深度融合，构建全新的技术转移生态系统：

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