平台“建而无用”如何破局？区域科技创新体系可借助AI+数智应用实现个性化的精细化管理效能
2025-09-08
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近年来，高校作为科技成果的主要产出方，在推动科技成果转化方面取得了显著进展。然而，长期存在的“不能转”“不敢转”“不会转”等问题依然制约着成果转化效率。这些问题的根源在于科技成果转化服务体系的不完善、协同机制的不健全以及专业人才的匮乏。特别是在区域科技创新体系中，由于缺乏有效的管理工具和数据支撑，导致平台建设后“建而无用”的现象普遍存在。如何借助AI+数智应用实现个性化的精细化管理，成为破解这一困局的关键。
从现状来看，高校科技成果转化服务体系虽然逐步完善，但仍然存在诸多问题。校内协同机制不健全，部门间壁垒森严，审批流程繁琐，导致科研人员“不敢转”；校外转化载体同质化竞争严重，专利二次开发企业参与度低，全链条协同生态未形成，使得成果“不能转”；此外，专业化服务人才匮乏、收益分配机制不完善、短期合作模式难以支撑长周期转化需求，也让科研人员“不会转”。这些问题不仅影响了科技成果的转化效率，也制约了区域科技创新体系的整体效能。
面对这些挑战，如何借助AI+数智应用实现管理效能的提升，成为亟待解决的问题。AI+数智应用的核心在于通过大数据分析和人工智能技术，实现资源的精准匹配和服务的个性化定制，从而提高科技成果转化效率。具体来说，可以从以下几个方面入手：
首先，构建数据驱动型平台，实现多要素全维度融合。通过整合科技创新要素资源，系统性建立各个要素资源之间多维关系，形成“知识图谱应用平台”，为科技成果转化提供数据支撑。例如，可以整合高校的科研数据、企业的技术需求数据、政府的政策支持数据等多维度信息，通过知识图谱技术实现数据的互联互通，为科研人员提供精准的成果转化服务。
其次，开发数智工具矩阵，实现专业工作的工具化。针对科技成果转化过程中的堵点和难点，依托人工智能和大数据技术，研发系列数智应用工具，实现专业服务的便捷化和高效化。例如，可以开发成果评价工具、技术需求挖掘工具、市场分析工具等，帮助科研人员快速完成成果的评估和市场对接。
再次，打造个性化的数智应用场景，实现市场应用的针对性有效性。通过集成各类科技资源、数智工具、知识图谱、智能体，遵循场景本身业务逻辑，构建各类个性化解决方案。例如，可以针对不同学科领域、不同技术方向，设计差异化的成果转化场景，为科研人员提供定制化的服务。
此外，利用科创智能体作为服务的主入口，实现服务落地的极简化。用户只需在对话框中输入具体服务需求，即可在短时间内得到所需结果，大幅降低科技成果转化服务的门槛。
最后，强化人才专业性，构建开放协同的转化生态。通过高校开设技术转移课程、建立利益共享机制、组建科技成果转化联盟等方式，培养复合型成果转化人才，促进资源互通，形成开放协同的转化生态。
以某区域科技创新体系为例，通过引入AI+数智应用，实现了科技成果转化管理效能的提升。该体系利用知识图谱技术，整合了区域内高校、企业、政府等多方资源，构建了数据驱动型平台，实现了资源的精准匹配。同时，开发了系列数智应用工具，帮助科研人员快速完成成果的评估和市场对接。此外，打造了个性化的数智应用场景，为科研人员提供了定制化的服务。通过这些措施，该体系成功解决了科技成果转化中的堵点和难点，大幅提高了转化效率。
综上所述，借助AI+数智应用实现个性化的精细化管理，是破解高校科技成果转化难题的关键。通过构建数据驱动型平台、开发数智工具矩阵、打造个性化的数智应用场景、利用科创智能体以及强化人才专业性，可以有效提升科技成果转化效率，推动区域科技创新体系的高质量发展。
（全文共计约1600字）
关键词：成果转化
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