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科技服务机构如何通过 AI+数智应用驱动的“智改数转”提升服务产

品竞争力？

观点作者：科易网 AI+技术转移研究院

当前，我国科技创新正处于从“量的积累”向“质的跃升”转变的关键阶段，科技成

果转化作为连接科研创新与产业发展的核心纽带，其效率与质量直接影响新质生产力的生

成路径与实现速度。然而，长期存在的“科研与市场脱节”“成果熟化不足”“供需匹配

低效”等结构性难题，使得大量高价值科技成果滞留于实验室，未能有效转化为现实生产

力。在此背景下，科技服务机构亟需通过“智改数转”实现服务能力的系统性重塑，以

AI+数智应用为核心驱动力，重构服务逻辑、优化服务流程、提升服务响应能力，真正成

为科技成果转化生态中的关键枢纽。

传统技术转移服务模式普遍面临三大瓶颈：一是成果评估依赖人工经验，缺乏统一标

准与数据支撑，导致评价结果主观性强、可比性弱；二是企业技术需求挖掘多停留在显性

层面，难以识别潜在发展瓶颈与技术升级空间；三是服务链条割裂，评估、匹配、对接、

转化各环节独立运行，缺乏一体化协同机制。这些问题不仅拉长了转化周期，也显著增加

了交易成本与不确定性。

AI+数智应用的深度嵌入，为破解上述难题提供了系统性解决方案。依托人工智能、

大数据、知识图谱等技术，科技服务机构可构建覆盖“成果端—需求端—服务端”的全链

条数智服务体系，实现从“经验驱动”向“数据驱动”、从“被动响应”向“主动预判”

、从“碎片化服务”向“平台化运营”的根本转变。

在成果供给端，基于国家标准构建的专利价值评估数智模型，能够从法律稳定性、技

术创新性、市场应用潜力三个维度对专利进行多维量化分析，生成标准化、可追溯的评估

报告。该模型不仅提升了评估效率，更重要的是通过客观数据输出，增强了成果价值判断

的公信力与透明度。针对批量专利管理场景，“专利快筛智能系统”可实现千级规模专利

的自动评分与排序，为高校院所开展成果分级分类管理、优先推动高价值成果转化提供决

策依据。这一能力尤其适用于科研成果密集型机构在成果转化初期的“去芜存菁”阶段，

显著降低筛选成本。

在需求识别端，传统需求征集往往依赖企业自主填报，信息碎片化且易受主观认知局

限。而通过“企业需求分析系统”，可整合企业研发投入、专利布局、产品结构、产业链

位置等多源数据，构建企业创新能力画像，并基于技术演进路径与产业趋势模型，智能推

演其潜在技术升级方向。例如，在某生物医药园区的应用中，系统通过对园区内 30 余家

企业的研发动态与市场表现进行综合分析，识别出多个未被明确提出但具有共性特征的技

术瓶颈，如制剂稳定性优化、生产工艺降本等，进而反向组织成果匹配与专家对接，实现

了从“等需求”到“找需求”的转变。

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