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科技成果转化

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科技管理系统如何借助 AI+数智应用突破“仅管理、无服务”的局限？

观点作者：科易网 AI+技术转移研究院

在当前区域科技创新体系中，许多科技管理部门仍停留在传统事务性管理层面，存在“重

登记、轻服务”“重流程、轻价值”的倾向。这种模式虽能实现基础数据归集与过程留痕，

却难以支撑企业真实的技术需求响应和成果转化落地，导致大量科技成果“沉睡”在实验室

或档案柜中，无法形成现实生产力。这正是科技成果转化“最后一公里”卡点的核心症结之

一——系统功能滞后于创新实践演进。

从高校科研处到园区运营单位，再到县域主管领导，各方都面临一个共性难题：如何让科

技管理系统从“被动记录者”转变为“主动赋能者”？答案不在政策文件堆砌中，而在数智化

工具的深度嵌入与场景重构之中。以 AI 驱动的区域科技成果转化数智服务体系为例，其

核心逻辑并非简单叠加功能模块，而是围绕企业技术创新全生命周期，构建可感知、可分

析、可决策的服务闭环。

首先，在情报获取环节，传统方式依赖人工筛选与静态推送，往往滞后且碎片化。而基于

AI 的情报智配系统能够根据企业所属行业、发展阶段、研发方向等维度，动态识别并定制

匹配早期、中期、晚期技术信息流，帮助企业在技术萌芽阶段即建立前瞻认知。这不是简

单的信息聚合，而是将分散的知识节点转化为可行动的战略信号。

其次，在技术研发支持方面，过去企业常因缺乏专业评估手段而陷入盲目试错。如今通过

技术图谱智成系统与成果项目评价系统的组合使用，可以对研发方向进行多维比对分析，

提前识别潜在风险与协同机会，使立项更科学、投入更精准。尤其对于中小企业而言，这

类辅助决策机制极大降低了技术探索的成本门槛。

再看技术合作环节，长期以来资源错配是制约转化效率的关键瓶颈。依托成果快筛智能系

统与合作方向分析工具，不仅可快速定位高适配度的技术成果与应用场景，还能结合专家

库资源提供一对一对接服务，实现“找得到、看得懂、接得上”。这打破了以往靠人脉关系

或展会偶遇促成合作的传统路径，转为基于数据洞察的精准匹配。

更为重要的是，该类数智平台正逐步改变技术服务的交付形态——从“一次性报告”转向“

持续性陪伴”。例如，“数智管家”模式通过人机协同机制，将 AI 生成的图谱、清单、研判

结果进一步加工为贴合客户实际业务语境的服务内容；而“科创智能体”则以对话式交互方

式，让用户随时调用所需分析能力，提升服务触达频率与体验黏性。

这一系列变化背后，体现的是科技管理系统由“管理型工具”向“服务型基础设施”的本质跃

迁。它不再仅仅是后台的数据仓库，而是成为连接科研端与产业端之间的神经中枢，承载

起知识流动、资源配置、价值发现等多项职能。

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