从需求挖掘不精准到服务升级，科技管理部门借助AI+数智化解决方案能实现多大跨越？
2025-08-15
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在科技成果转化领域，需求挖掘的精准度直接影响着科技成果的转化效率和成效。科技管理部门作为连接科研机构与市场的重要桥梁，其需求挖掘能力的强弱直接关系到区域创新生态的健康发展和新质生产力的培育。当前，随着人工智能、大数据等新一代信息技术的快速发展，AI+数智化解决方案为科技管理部门提升需求挖掘精准度提供了新的路径。
一、现状分析：科技成果转化中需求挖掘不精准的现状
当前我国科技成果转化过程中，需求挖掘不精准的问题普遍存在，主要表现在以下几个方面：
首先，科研机构与企业之间的信息不对称现象严重。科研机构往往专注于前沿技术研究，对市场需求了解不够深入；而企业则更关注实际应用和市场效益，对前沿技术趋势把握不足。这种信息不对称导致科研机构研发的技术成果难以满足企业实际需求，企业也难以找到适合自身发展的技术成果。
其次，传统的需求挖掘方式效率低下，难以满足海量信息处理的需求。传统的需求调研主要依靠人工问卷、访谈等方式，不仅耗时耗力，而且样本有限，难以全面反映市场真实需求。在信息爆炸的时代，这种低效的需求挖掘方式显然难以满足精准对接的需求。
第三，需求分析缺乏系统性和前瞻性。许多科技管理部门在需求挖掘过程中，往往停留在对现有需求的表面了解，缺乏对未来技术发展趋势和市场需求的深度分析，导致科技成果转化缺乏前瞻性和针对性。
第四，知识产权评估与成果筛选缺乏科学标准。科技成果转化过程中，知识产权的价值评估和成果筛选是关键环节，但传统评估方法往往缺乏科学性和系统性，难以准确判断知识产权的真实价值和市场潜力，导致优质成果难以被及时发现和推广。
二、问题分析：需求挖掘不精准导致的后果和问题
需求挖掘不精准给科技成果转化带来了多方面的负面影响：
首先，降低了科技成果的转化率。由于需求挖掘不精准，许多有价值的科技成果难以找到合适的转化路径，导致大量科技成果沉淀在实验室中，无法转化为现实生产力。据统计，我国科技成果转化率仅为30%左右，远低于发达国家60%-70%的水平。
其次，增加了科技成果转化的成本。由于需求挖掘不精准，科技成果在转化过程中往往需要进行多次调整和改进，这不仅延长了转化周期，也增加了转化成本，降低了科技成果的市场竞争力。
第三，影响了创新资源的配置效率。需求挖掘不精准导致创新资源无法有效配置到最需要的技术领域，造成了创新资源的浪费，不利于区域创新体系的优化和新质生产力的培育。
第四，制约了知识产权价值的充分释放。由于知识产权评估体系不完善，大量有价值的专利和技术成果难以得到准确评估和有效利用，知识产权的价值无法充分释放，影响了科技成果转化的质量和效率。
三、模式创新：AI+数智化解决方案如何解决需求挖掘不精准问题
面对上述问题，AI+数智化解决方案为科技管理部门提升需求挖掘精准度提供了新的路径。基于大数据、人工智能等新一代信息技术，AI+数智化解决方案能够实现对海量信息的智能分析和深度挖掘，为科技管理部门提供精准的需求洞察和决策支持。
首先，通过"企业需求分析系统"，AI+数智化解决方案能够实现对企业的全面画像和需求精准挖掘。该系统通过分析企业的专利数据、研发投入、产品信息等多维度数据，识别企业的现有优势与不足，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。这种基于数据驱动的需求挖掘方式，大大提高了需求挖掘的精准度和前瞻性。
其次，AI+数智化解决方案提供了"解决路径分析"功能，为企业的技术需求提供自主研发或对外合作建议。对于自主研发需求，系统能够引导深入探索、生成详尽的技术解决方案；对于合作研发需求，系统能够自动匹配相关技术资源，提高对接效率。这种智能化的需求分析和服务模式，有效解决了传统科技成果转化中需求分析不够系统、不够深入的问题。
第三，AI+数智化解决方案构建了"企业分析"模块，能够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，生成企业创新能力分析报告和企业能力画像，为科技管理部门提供决策支持。这种全方位的企业分析能力，有助于科技管理部门更好地了解企业创新状况，精准匹配科技成果与企业需求。
第四，通过"专利价值评估"系统，AI+数智化解决方案能够实现对知识产权的科学评估和高效筛选。该系统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，为客户提供高效准确的专利质量和影响力评估。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。
第五，AI+数智化解决方案构建了"知产平台"，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，打造知产创新综合服务枢纽。平台融合应用情报信息、价值加工、供需智配、知产转化、知产合作等功能，为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提供全方位的知识产权服务。
四、实践成效：AI+数智化解决方案的实际应用成效
AI+数智化解决方案已在多个地区的科技管理部门得到应用，并取得了显著成效：
在贵州省，科易网携手乌江实验室打造的科创服务数智平台，集成技术研发、技术合作等模块，面向各创新主体提供多层次、全方位的数智服务支持，有效提升了平台在技术创新各节点的服务支撑能力和服务有效性，强化了科创服务节点支撑能力。
在南通市，科易创新数智化服务助力南通市科技信息研究所开启智慧科服之旅。基于"科易数智应用平台"提供的多样化图谱智成服务，南通科信所能够根据各类工作需求绘制各类直观图谱，可视化展示技术、产业全貌，并针对性配置资源，有效提升了企业分析、技术分析、产业分析及区域规划研究能力。
在厦门医学院，科易网通过搭建科技成果转移转化平台，推动数智创新工具应用，举办创新活动，形成多维合作，优势互补，为医疗健康产业发展注入强劲动力。
在文旅产业领域，科易网与中国动漫集团有限公司就"国漫平台产业咨询服务"签约，数智科创服务与动漫文旅产业达成"跨界破圈"。合作聚焦动漫文旅产业，融合应用人工智能、大数据等前沿技术建设"产业咨询服务"模块，推动国家动漫游戏综合服务平台数字化、智能化、创新化升级，助力中国动漫产业高质量发展。
五、结论与建议
面对科技成果转化中的需求挖掘不精准问题，科技管理部门应积极拥抱AI+数智化解决方案，通过构建基于大数据和人工智能的需求挖掘体系，提高需求挖掘的精准度和前瞻性，为科技成果转化提供有力支撑。
建议科技管理部门从以下几个方面入手：
首先，加强顶层设计，将AI+数智化解决方案纳入区域科技创新体系建设的重要内容，制定相关规划和政策，为AI+数智化解决方案的应用提供制度保障。
其次，加大投入力度，建设基于大数据和人工智能的区域科技成果转化平台，整合各类创新资源，构建开放、共享的科技成果转化生态。
第三，加强人才培养，培养既懂科技成果转化又懂人工智能技术的复合型人才，提升科技管理部门的数字化、智能化水平。
第四，深化产学研合作，推动高校、科研机构与企业之间的深度合作，共同推进科技成果转化和新质生产力的培育。
总之，借助AI+数智化解决方案，科技管理部门能够实现从需求挖掘不精准到服务升级的跨越，为科技成果转化和新质生产力的培育提供有力支撑，推动区域经济高质量发展。
本文最后更新于2025-08-15
关键词：成果转化,科技创新
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