政策红利释放期，科技创新主管部门如何利用AI赋能科技治理系统整合服务范式革新？
2025-11-10
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一、现状分析：科技成果转化率瓶颈与AI赋能的必要性
当前，我国科技成果转化率长期处于较低水平，企业发明专利产业化率仅为53.3%（《2024年中国专利调查报告》），创新主体“不想转”、产业端“不敢接”、转化链“不会转”三大难题成为核心制约因素。传统技术转移模式存在信息不对称、决策效率低、资源匹配粗放等问题，难以适应高质量发展的需求。与此同时，人工智能技术的快速演进为科技治理系统整合提供了全新路径。通过构建“AI+技术转移”的区域科技成果转化数智服务场景，能够提升转化链各环节的精准性和协同性，推动政策红利从“纸面”走向“实效”。
政府科技创新主管部门作为科技成果转化的关键推动者，亟需通过系统性整合服务范式，提升科技治理能力。AI技术能够补齐传统模式的短板，实现从“经验驱动”向“数据驱动”的范式转变，为区域科技创新注入新动能。
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二、问题分析：传统技术转移模式的三大痛点
（一）创新端“不想转”：市场信息缺失导致转化意愿淡薄
高校院所的科技成果转化率低的核心症结在于市场预判缺失。传统模式下，科研人员缺乏对产业端需求的精准洞察，专利评估依赖人工经验，难以量化技术成熟度与市场价值。这种“信息孤岛”现象导致大量专利长期“沉睡”，科技成果与市场需求匹配度仅为40%（2023年中国技术转移学会调研数据）。
（二）产业端“不敢接”：技术筛选与中试成本高企
企业面临技术筛选与中试的双重风险。传统模式中，企业需投入大量人力物力进行技术评估，但专利功效矩阵模糊、中试环节试错成本高，导致产业端对新技术接受意愿不足。某工业互联网平台调研显示，47.8%的中小企业因技术风险放弃潜在优质专利合作。
（三）转化链“不会转”：人才与资金协同不足
科技成果转化需要跨领域复合型人才与长期资本支持，但当前47.7%的企业受困于高端技术经理人短缺（《报告》），44.8%的专利权人面临资金短缺问题。传统模式缺乏系统化服务链条，导致创新资源难以高效流动。
关键词：成果转化
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