AI+数智应用如何推动技术转移服务质量和效率提升？
观点作者：科易网 AI+技术转移研究院
在当今科技迅猛发展的时代，科技创新已成为驱动经济增长、改善社会生活、增强国
家综合竞争力的强大引擎。然而，一个不容忽视的现实是，大量科研成果仍被困于实验室
之中，未能有效转化为现实生产力，这一现象被称为科技成果转化的“最后一公里”难题
。这不仅造成了资源的极大浪费，也制约了新质生产力的发展。《打通科技成果转化“最
后一公里”》一文深刻揭示了当前我国科技成果转化面临的多重梗阻，包括政策衔接不畅
、产学研脱节、评估定价难题及服务生态不完善等。在此背景下，AI 与数智化技术的融合
应用，为突破这些瓶颈提供了全新的解决方案，正逐步重塑技术转移服务的面貌，推动其
向更高质量、更高效率的方向迈进。
现状剖析：传统模式的局限与挑战
传统技术转移模式依赖于人工匹配、经验判断和线下活动，存在诸多痛点。一方面，
科技成果的评价缺乏统一标准，导致优质项目难以脱颖而出；另一方面，企业真实需求往
往被表面化的展示所掩盖，供需双方信息不对称严重。此外，繁琐的手工操作流程增加了
交易成本，延长了转化周期，使得许多具有潜力的创新成果错失市场先机。这些问题的根
源在于数据处理能力不足、决策支持系统缺失以及服务手段单一，无法适应快速变化的市
场需求和技术迭代速度。
AI+数智应用：赋能技术转移的新范式
1. 智能评估评价体系，精准筛选高价值成果
针对科技成果评估的难题，AI 驱动的“成果评价分析系统”构建了多维度评估模型
，综合考虑科学价值、技术先进性、市场潜力和社会影响等因素，实现快速而精准的成果
打分与分级。这一过程不仅大幅降低了主观因素的影响，还通过算法优化持续提升评价的
准确性和公正性。例如，通过机器学习算法训练模型，能够自动识别关键技术指标的变化
趋势，预测成果的商业前景，从而帮助企业和投资者做出更加明智的选择。同时，“成果
快筛智能系统”的应用，使得从海量项目中迅速锁定符合特定要求的优质成果成为可能，
极大提高了筛选效率和成功率。
2. 深度挖掘潜在需求，前瞻布局战略方向
需求侧的有效管理同样关键。利用大数据分析和自然语言处理技术打造的“企业需求
分析系统”，能够深入解析企业的业务状况、技术短板和发展愿景，主动发掘其未明示的
技术需求。该系统不仅能识别现有优势与不足，还能预测未来可能的技术演进路径和市场
机会点，为企业提供定制化的技术需求建议清单。更进一步，结合“解决路径分析系统”
，无论是推荐自主研发方案还是寻找外部合作伙伴，都能基于数据驱动给出最优解，确保
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