观点作者：科易网AI+技术转移与科技成果转化研究院

一、现状分析

近年来，我国科技创新取得了长足进步，但仍面临着科技成果转化率低的问题。根据《2024年中国专利调查报告》，企业发明专利产业化率仅为53.3%，创新主体“不想转”、产业端“不敢接”、转化链“不会转”三大难题突出。传统技术转移模式存在信息不对称、决策不精准、流程不顺畅等问题，导致科技成果难以有效转化为现实生产力。

二、问题分析

1. 创新主体“不想转”

高校院所科技成果转化率低的关键在于市场预判缺失。缺乏对市场需求和产业趋势的准确把握，导致大量专利“沉睡”。同时，传统转化模式复杂，周期长，成本高，进一步降低了创新主体转化的意愿。

2. 产业端“不敢接”

企业面临技术筛选与中试风险的双重压力。传统模式下，企业难以对技术进行有效评估和筛选，中试环节试错成本高，导致企业对新技术持谨慎态度。

3. 转化链“不会转”

科技成果转化链条长、环节多，需要产学研各方协同配合。传统模式下，信息不对称、沟通不畅等问题导致转化效率低下。

三、模式创新

AI技术为破解科技成果转化难题提供了新的思路。通过构建AI赋能的科技成果转化SaaS平台，可以有效解决传统模式的痛点，提升创新资源配置效率，达成机构核心竞争力。

1. 破解信息孤岛，实现精准匹配

AI平台通过构建跨领域数据库，利用智能算法降低信息搜寻成本，推动产学研资源无缝对接。例如，科易网的“知产平台”通过专利情报智能体、价值评估智能体等功能，实现科技成果供需方的精准匹配，有效解决信息不对称问题。

2. 数据驱动决策，重构管理范式

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，科易网提供的“企业分析”服务，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，为企业提供精准的技术需求建议，推动科技与市场联动。

3. 算法突破认知边界，挖掘转化新规律

AI算法通过多模态处理与深度学习，发现影响转化的隐藏要素。例如，科易网开发的“企业需求挖掘”系统，通过智能分析企业现有优势与不足，挖掘企业潜在技术需求，为企业提供技术需求建议清单，助力企业精准选择转化路径。

4. 打造区域科技成果转化数智服务场景

以科易网为例，其打造的“AI+技术转移-区域科技成果转化数智服务场景”通过以下服务内容，构建完整的成果转化生态：

（1）专利价值评估

- 专利价值评价与快筛：基于国家专利评估标准，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。
- 专利技术快筛：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。

（2）企业需求挖掘

- 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。
- 发现挖掘：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。
- 确认分析：基于技术需求建议清单和已知的显性需求，用户比对明确最终准备推动解决的技术需求；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。
- 解决路径：对于自主研发，基于“技术方案智成系统”，将逐步引导深入探索、生成详尽的技术解决方案；对于合作研发，可通过“智能搜索”开展相关技术资源的自动匹配并配置。

（3）企业分析

- 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。
- 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。
- 海量企业智能比选，快速锁定目标企业。

（4）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。
- 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服务。
- 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。

四、风险应对与未来路径

1. 数据根基：场景化训练与质量治理

避免通用大模型“空转”，需注入高质量行业数据。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。

2. 成本控制：垂直模型与共享生态

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（如模型压缩）。行业联盟可共建数据与模型共享机制，降低独立研发成本。

3. 政府护航：构建安全与发展双防线

数据安全：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：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：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。

五、结语

AI正从工具进化为科技成果转化的“系统引擎”。随着“人工智能+”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53.3%的产业化率转化为新质生产力的核心动能。

通过AI赋能的科技成果转化SaaS平台，可以有效解决传统模式的痛点，提升创新资源配置效率，达成机构核心竞争力，推动我国科技成果转化事业迈上新台阶。