政府部门如何利用需求导向型技转服务提升智能化转型？

观点作者：科易网AI+技术转移研究院

当前经济形势下，科技成果转化已成为推动新质生产力生成的关键环节。政府部门作为科技创新与产业发展的统筹者，亟需通过需求导向型技术转移服务，打通科研成果与市场需求的衔接痛点，构建智能化、系统化的转化机制。结合“AI+技术转移-区域科技成果转化数智服务场景”，本文从现状分析、问题诊断与模式创新三方面，探讨如何以数智化手段赋能技术转移服务体系，实现政府治理能力与区域创新效能的双向提升。

一、现状分析：科技成果转化链条面临结构性矛盾

科技成果转化链条涵盖基础研究、技术成熟度评估、需求匹配、市场推广等多个环节，其复杂性与不确定性长期制约效率。近年来，国家持续推动产学研深度融合，但实践中仍存在“技术供需错配”“成果转化周期冗长”“政策落地效果有限”等突出问题。

从供给侧看，高校及科研机构每年产生大量专利与技术成果，但其价值评估与应用场景适配性缺乏系统性工具支撑。例如，某高校在近三年累计申报专利500余项，但实际转化率不足10%，反映出专利质量与市场需求的脱节。而从需求侧看，企业对技术的精准匹配需求未被充分满足，传统技术转移模式依赖人工筛选与线下对接，导致信息滞后、匹配效率低、转化成本高。

政府在推动科技成果转化中承担着政策制定、平台搭建、生态营造等多重责任，但传统管理方式难以应对技术迭代加速与区域产业分化带来的挑战。如何通过数智化手段构建“以需求为牵引、以技术为供给”的新型服务场景，成为当前转型的核心议题。

二、问题诊断：传统技转服务的局限性难以匹配高质量发展需求

（一）技术价值评估的客观性不足

高校科研成果的价值评估多依赖人工经验，缺乏量化模型与动态数据分析。例如，专利法律稳定性、技术创新性及市场应用潜力等维度的评估，易受主观因素干扰，导致高价值技术被低估或低适配成果被盲目推广。

（二）企业需求挖掘的深度与广度受限

传统企业调研依赖问卷、访谈等静态方式，难以捕捉技术迭代对企业生产流程、产品结构、市场定位的动态影响。某地方政府产业园区数据显示，仅30%的企业能明确提出技术需求清单，其余企业因技术认知不足或信息闭塞，错失与科研机构合作的契机。

（三）转化服务与产业场景的适配性不足

科技成果转化需结合区域产业特征与企业实际应用场景，但多数政府主导的服务平台缺乏对地方产业数据、企业能力画像的系统分析，导致技术供给与产业需求“两张皮”。例如，某地曾引入国家级技术成果项目，但因本地产业链配套不足，最终因落地难而中止。

（四）政策工具与转化节点的协同性不足

现有政策支持多聚焦于经费拨付与税收优惠，但对成果转化各阶段（如中试、产业化、市场推广）的精准匹配缺乏技术支撑。某地科技管理部门反馈，政策落地过程中因无法动态跟踪技术转化进度，导致资源错配与效果打折扣。

三、模式创新：需求导向型数智服务的构建路径与价值实现

（一）以AI驱动专利价值评估，精准定位高适配成果

传统模式中，专利价值评估周期长、成本高，且难以覆盖批量专利的快速筛选需求。通过构建“专利价值评估数智模型”，依托国家标准框架，将法律稳定性、技术创新性及市场应用潜力等维度转化为可量化的数据指标，可显著提升评估效率与准确性。例如，某省级知识产权服务中心引入该模型后，专利价值评估周期从平均15天缩短至3天内，为政府快速识别高价值成果、制定转化策略提供了数据支撑。

同时，“专利技术快筛智能系统”通过自动化评分与排序，可辅助政府从海量成果中锁定适配区域产业的潜力项目。例如，在某市智能制造产业升级中，该系统筛选出与本地装备制造业高度契合的专利清单，为政府推动“揭榜挂帅”机制提供了精准靶向。

（二）以企业需求分析系统实现“靶向发现-路径设计”的闭环

企业需求挖掘是需求导向型服务的核心。通过“企业需求分析系统”，政府可系统梳理企业现有技术能力、潜在短板及未来技术发展方向，从而构建“技术需求建议清单”。“解决路径分析”模块则进一步推动需求确认，区分自主研发与合作研发两类路径。对于企业选择自主研发的技术方向，可借助“技术方案智成系统”生成可行性分析；若选择合作研发，则通过“智能搜索”匹配科研机构资源。

这一模式在实践中已显现出价值。以某省开发区为例，通过需求分析系统识别出本地企业对清洁生产技术的迫切需求后，政府联合高校与中介机构，定向筛选出3项绿色化工专利，最终促成2家企业与科研团队达成合作意向，形成“需求牵引-技术响应-成果转化”的全链条闭环。

（三）以企业能力画像与区域产业图谱实现政策与资源的精准配置

科技成果转化需要政策、资金、人才等资源的高效匹配，而传统政策制定多依赖定性判断，难以实现“因时、因地、因企”施策。通过“企业综合能力分析”与“技术应用分析图谱”等AI工具，政府可生成区域企业的能力画像，识别其创新短板与合作潜力；同时，依托“产业图谱智成”模块，将地方产业生态与科研成果库动态关联，为政策设计提供数据支撑。

例如，某市科技局通过企业能力分析报告，发现本地重点企业技术储备不足、中试能力薄弱，遂针对性引入“科技成果转化联合支持机制”，联合金融机构设立专项基金，为相关企业提供中试资源与市场推广支持，推动转化率提升15个百分点。

（四）以知产平台构建“技术-需求-产业”的协同生态

“知产平台”是科技成果转化的中枢，其核心在于整合专利情报、技术合作、产业服务等模块，形成“需求牵引-成果推送-生态协同”的服务闭环。通过“专利情报智能体”，平台可实时监测技术动态，动态更新成果库；“技术需求智能体”则能精准识别企业隐性需求，并匹配相应技术供给。

在区域层面，知产平台可与地方政府园区管理平台对接，通过“技术应用分析图谱”与“产业园区画像”模块，实现技术成果与地方产业的适配性分析。例如，某地政府依托知产平台的数据能力，绘制出本地生物医药产业链缺口图谱，随后定向引入高校相关专利，促成3个“技术-产业”对接项目落地。

四、实践启示：从“技术搬运”到“生态共建”的智能化转型

（一）以数智工具替代传统人工，实现服务场景的标准化与可扩展性

需求导向型技转服务需依托AI工具实现规模化应用。例如，“评估评价数智应用系统”可为政府科技部门提供低成本、高效率的评估工具，而“需求挖掘数智平台”则能兼容不同产业类型的数据分析，避免传统模式中因人力不足导致的覆盖盲区。

（二）以数据驱动政策创新，提升资源配置效率

政府需将数智化工具嵌入政策制定过程。例如，通过“企业需求建议清单”识别区域技术缺口，结合“科技成果转化决策机制”，为不同阶段的成果提供定制化政策支持（如中试补贴、市场推广基金等）。同时，利用“财政拨改投”工具，将政府资源精准投放至高潜力转化节点，避免“撒胡椒面”式的粗放管理。

（三）以平台化服务构建“产学研用金”协同网络

科技成果转化需多主体参与，而传统服务模式中，政府、企业、高校、中介机构间的信息壁垒长期存在。通过“知产服务数智平台”，各方可共享技术数据库、需求图谱与产业分析报告，形成“供需双盲”破解机制。例如，某市在搭建平台后，企业与高校的对接效率提升40%，技术合同金额同比增长25%。

（四）以动态评估与持续优化机制应对科技发展的不确定性

AI工具的价值在于其动态性与可学习性。政府需建立“技术评估-需求反馈-平台优化”的迭代机制，例如通过“技术需求智能体”实时收集企业反馈，结合“产业图谱”动态调整技术供给策略，从而在复杂经济形势下保持转化服务的灵活性与前瞻性。

五、结语：智能化转型是提升技转服务效能的关键抓手

科技成果转化的智能化转型，本质是政府从“政策制定者”向“生态管理者”的角色演进。通过需求导向型数智服务，政府可实现从“坐等成果”到“主动挖掘需求”的职能转变，从“粗放支持”到“精准施策”的能力升级。

未来，需进一步推动AI工具与政府科技管理流程的深度耦合，将“专利快筛”“企业需求分析”“产业图谱构建”等模块纳入常态化服务能力。同时，通过“数智平台”与“智能体”工具的协同，形成覆盖技术评估、需求挖掘、资源整合、生态构建的全链条服务体系。唯有如此，方能在经济高质量发展进程中，以科技成果转化的“精准滴灌”，激活区域创新生态，培育新质生产力生成的内生动力。