AI时代，中小技术转移机构面临需求洞察偏差挑战，如何抓住场景驱动的AI解决方案机遇实现机构核心竞争力？
2025-09-09
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当前，技术转移领域正经历一场深刻的变革，人工智能（AI）技术的应用为科技成果转化带来了新的机遇和挑战。特别是在区域科技成果转化数智服务场景中，中小技术转移机构面临着需求洞察偏差的难题。如何利用AI技术赋能，抓住场景驱动的AI解决方案机遇，提升机构的核心竞争力，成为亟待解决的问题。
从现状来看，中小技术转移机构在科技成果转化过程中，往往存在信息不对称、需求识别不准确等问题。传统的技术转移模式依赖于人工经验和少量数据，导致对企业和科研机构的需求洞察存在偏差。这不仅影响了科技成果的转化效率，也限制了中小技术转移机构的发展空间。然而，AI技术的引入为解决这些问题提供了新的途径。
AI技术通过构建跨领域数据库、智能匹配科技成果供需方，有效破解了信息孤岛问题。例如，科易网与中国动漫集团有限公司的合作，通过融合AI、大数据等技术，推动了文旅产业服务升级，实现了跨界破圈。这种模式不仅提升了服务效率，也为中小技术转移机构提供了新的发展思路。
数据驱动的决策是AI赋能科技成果转化的另一重要逻辑。AI大数据的边际报酬递增特性，推动管理决策向“数智化”跃迁。例如，工业领域“光+AI”技术的应用，通过深度学习生成三维空间检测数据，这一模式可以迁移至成果转化领域，构建科技与市场联动的任务模型。数据在研发、生产、销售环节的分解聚合，形成了覆盖创新链到产业链的“全景判断”体系，为中小技术转移机构提供了更精准的决策支持。
AI算法的突破认知边界，挖掘转化新规律，为科技成果转化提供了新的机制。2024年备案的全国首个科技成果转化算法“智者大模型1.0”，利用贝叶斯优化寻找最优参数组合，为高价值成果筛选、融资决策提供了新机制。这种算法的应用，不仅提高了科技成果转化的效率，也为中小技术转移机构提供了新的工具和方法。
然而，AI赋能科技成果转化也面临着一些挑战。首先，数据根基的建立是AI应用的基础。避免通用大模型“空转”，需要注入高质量的行业数据。重点领域应部署端侧AI设备采集场景化数据，强化合成数据训练，建立可解释性强的转化数据库，防范数据错误引发的市场风险。其次，成本控制是AI应用的关键。避免陷入“算力军备竞赛”，转化主体需依托通用模型底座，采用训练加速技术。行业联盟可共建数据与模型共享机制，降低独立研发成本。
政府在这一过程中扮演着重要的角色。构建安全与发展双防线，是保障AI赋能科技成果转化的关键。数据安全方面，用AI技术反制信息泄露风险，如“法信法律基座大模型”防范专利侵权。技术自主方面，突破芯片等“卡脖子”环节，国资国企需引领供应链重构。公平治理方面，通过反垄断政策规避AI规模经济导致的资源极化，促进创新生态共享。
AI正从工具进化为科技成果转化的“系统引擎”。随着“智者大模型1.0”等垂直应用落地，需以“强链-补链-延链”思维打通四链梗阻。唯有夯实数据根基、优化成本结构、强化政府护航，方能将科技成果转化率从53.3%提升至更高水平，转化为新质生产力的核心动能。
对于中小技术转移机构而言，抓住AI赋能的机遇，提升需求洞察能力，是提升核心竞争力的关键。通过构建数智化服务场景，利用AI技术实现精准匹配、数据驱动决策和算法突破认知边界，中小技术转移机构可以有效解决信息不对称、需求识别不准确等问题，从而在科技成果转化领域取得更大的成功。
关键词：成果转化
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