面对经济下行压力，政府部门如何通过AI+数智工具实现智能化转型？
2025-08-13
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一、现状分析
当前，全球经济面临复杂多变的形势，国内经济下行压力持续加大。在此背景下，科技创新成为推动经济高质量发展的关键引擎。习近平总书记强调，"发展新质生产力是百年未有之大变局下我国重要战略举措，它主要由技术革命性突破、生产要素创新性配置、产业深度转型升级而催生。"科技成果转化作为连接科技创新与产业创新的重要纽带，其效率和质量直接影响着新质生产力的生成速度和规模。
我国科技成果转化工作已取得显著成效，但与建设创新型国家和世界科技强国的要求相比，仍存在诸多问题和挑战。《以科技成果转化赋能新质生产力生成》一文指出，"畅通科技成果转化的诸多环节，推动更多原创性和颠覆性成果从高校院所走向市场、从实验室走向一线企业，是推动科技创新和产业创新融合的主线，是培育发展新质生产力的必由之路。"这一论述揭示了科技成果转化在当前经济形势下的战略意义。
从实践层面看，各地政府部门在推动科技成果转化方面已开展了一系列有益探索，但仍面临信息不对称、服务能力不足、数据孤岛等突出问题。特别是在经济下行压力加大的背景下，如何通过创新服务模式，提高科技成果转化效率，成为政府部门需要重点关注的问题。
二、问题分析
当前政府部门在科技成果转化工作中面临的主要问题包括：
1. 科技成果供需对接不畅。科研界和产业界专长、需求不同，如何打通科技从"书架"到"货架"的通道，把科技成果转化为实实在在的生产力，是当下实现经济高质量发展的一道"必答题"。传统模式下，政府部门难以全面掌握区域内高校院所和企业双方的详细需求与供给情况，导致供需匹配效率低下。
2. 科技成果评价体系不完善。科技成果的供给质量，是成果转化与产业化的基石。现有评价体系往往过于注重论文发表和专利数量，而对科技成果的实际应用价值和市场潜力关注不足，导致大量有价值的科技成果被忽视。
3. 科技成果转化服务能力不足。完善科技成果转化服务体系，是解决我国科技成果转化供需双方衔接不畅问题的关键。目前，许多地区的科技成果转化服务仍停留在信息发布、活动组织等初级阶段，缺乏系统化、专业化的服务能力。
4. 科技成果转化数据孤岛现象严重。科技成果转化涉及高校、科研机构、企业、政府园区等多个主体，各主体间数据分散、标准不一，形成"数据孤岛"，难以形成合力推动科技成果转化。
三、模式创新
面对上述问题，政府部门需要借助AI+数智工具，推动科技成果转化工作的智能化转型，构建高效协同的科技成果转化生态体系。具体而言，可从以下几个方面入手：
1. 构建科技成果转化数智平台。整合区域内高校院所、企业、政府园区等创新主体的资源，打造统一的数据标准和共享机制，打破"数据孤岛"。通过AI+数智平台，实现科技成果、企业需求、政策资源等信息的智能匹配和精准推送，提高供需对接效率。
2. 完善科技成果智能评价体系。基于专利评估的国家标准，构建专利价值评估数智模型，从专利的法律稳定性、技术创新性及市场应用潜力等核心维度，快速获取专利价值评估报告。同时，针对批量技术专利筛选评价的需求，依托"专利快筛智能系统"，对技术专利进行客观的评分赋值、并按需提供专利价值排序清单，为专利管理、决策提供有力依据。
3. 建立企业需求智能挖掘机制。构建系统化需求解决服务链条，发掘企业潜在需求和发展空间。依托"企业需求分析系统"分析识别企业现有优势与不足，挖掘企业潜在技术需求，洞察未来可能的技术发展方向和市场趋势，并以此为企业提供技术需求建议清单。针对准备解决的技术需求，通过"解决路径分析"提供自主研发或对外合作建议。
4. 提升企业创新能力分析能力。基于多方面数据和指标，对企业创新能力进行综合比较与评估。通过智能生成企业创新能力分析报告，洞悉企业科创发展水平；深度解构企业能力画像，全景透视企业发展潜力；实现海量企业智能比选，快速锁定目标企业。这些分析能力有助于政府部门精准识别和支持具有创新潜力的企业。
5. 打造知识产权综合服务枢纽。聚焦专利整合、加工、配置、转化全链条，以数智技术驱动知识产权高效转化为市场价值。通过专利情报智能体、价值评估智能体、技术需求智能体、企业分析智能体等智能体服务，实现知识产权全链条的智能化管理。同时，打造政府知识产权管理中心、全区知产服务中心、高校院所创孵中心等服务场景，为不同主体提供专业化服务。
四、实施路径
政府部门推动AI+数智工具在科技成果转化中的应用，可采取以下实施路径：
1. 顶层设计与统筹规划。将科技成果转化数智化工作纳入区域科技创新整体规划，明确发展目标、重点任务和实施路径。成立专门的工作领导小组，统筹协调各部门资源，形成工作合力。
2. 基础设施建设与数据资源整合。加强数字基础设施建设，推进政务数据、科研数据、企业数据的汇聚共享，打破"数据孤岛"。建立健全数据标准体系，确保数据质量和安全。
3. 应用场景开发与试点示范。围绕科技成果转化关键环节，开发系列应用场景，开展试点示范。例如，在专利价值评估、企业需求挖掘、企业创新能力分析等方面开展应用，积累经验后再逐步推广。
4. 人才培养与能力建设。加强科技成果转化复合型人才培养，开展科技项目经理人试点，遴选具有战略科学家思维、工程化实施经验、创新资源链接能力强的管理人才。壮大专职技术经理人队伍，健全职称晋升通道。
5. 体制机制创新与政策支持。完善科技成果转化相关政策，优化科技成果评价机制，建立健全科技成果转化激励机制。探索建立科技成果转化联合支持机制，落实已出台的相关政策，让科技成果"华丽变身"。
通过上述措施，政府部门可以借助AI+数智工具，推动科技成果转化工作的智能化转型，提高科技成果转化效率和质量，促进新质生产力的生成，为经济高质量发展提供有力支撑。
关键词：成果转化,科技创新
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