科技服务机构深陷服务效率低下困境？企业数智空间或成破局关键

观点作者：科易网AI+技术转移研究院

在当前科技成果转化领域，技术经理人面临着诸多挑战。传统模式下，专利价值评估耗时耗力，企业需求挖掘不够精准，技术匹配效率低下，导致大量优质科研成果沉睡在实验室，而企业创新需求又难以得到有效满足。这种"书架"与"货架"之间的鸿沟，已成为阻碍科技创新与产业深度融合的关键瓶颈。

传统技术转移模式的缺陷主要体现在三个方面：一是信息不对称，高校科研院所与企业之间缺乏有效沟通渠道，导致供需错配；二是评估主观性强，专利价值评估多依赖专家经验，缺乏科学客观的标准和方法；三是服务效率低下，从需求挖掘到技术匹配，再到成果转化，整个过程链条长、环节多，人工操作为主，效率难以提升。

针对这些痛点，AI驱动的技术转移数智服务场景应运而生。其核心在于通过人工智能、大数据等新一代信息技术，构建起连接创新主体、资源要素的智能网络，实现技术转移全流程的数字化、智能化重构。

在专利价值评估领域，传统评估方式往往需要较长时间，且评估结果受专家主观因素影响较大。而基于AI的专利价值评估数智模型，依据国家标准，从法律稳定性、技术创新性及市场应用潜力等核心维度，实现快速准确的评估。专利快筛智能系统则能够对批量技术专利进行客观评分赋值，按需提供价值排序清单，大幅提升专利管理效率。

在企业需求挖掘方面，传统方式多依赖于技术经理人的个人经验和网络关系，存在覆盖面有限、需求识别不够精准等问题。企业需求分析系统则能够系统化分析企业现有优势与不足，挖掘潜在技术需求，洞察未来可能的技术发展方向和市场趋势。解决路径分析功能则能够根据企业特点，提供自主研发或对外合作的科学建议。

企业创新能力评估是技术转移的重要前置环节。传统评估方式往往局限于财务指标或单一技术指标，难以全面反映企业创新能力。企业分析服务则基于多维度数据指标，对企业创新能力进行综合比较与评估，生成深度分析报告，为技术经理人提供更加全面、客观的决策依据。

知产平台作为连接各方的枢纽，整合了专利情报、价值评估、需求分析、企业评估等多元功能，实现了知识产权从加工到配置再到转化的全链条服务。知产智能体以对话式、轻便化的方式提供专业服务，大大降低了技术转移的专业门槛。

在实际应用中，这种数智化服务模式已展现出显著成效。某国家级动漫产业园区通过引入AI技术转移服务，有效提升了园区内企业技术需求对接效率，促进了专利转化。某高校技术转移中心借助数智化工具，显著缩短了科研成果转化周期，提高了技术经理人服务效能。

开放生态是AI+技术转移模式的另一大特色。通过构建政府、高校、科研院所、企业、服务机构等多方参与的创新生态，实现资源共享、优势互补。在这一生态中，技术经理人不再仅仅是信息传递者，而是能够借助智能工具，成为连接创新资源的专业化服务提供者，实现自身价值的提升。

未来，随着AI技术的不断进步，技术转移将朝着更加智能化、精准化、个性化的方向发展。技术经理人需要积极拥抱这一变革，提升自身数字素养和专业能力，在AI赋能下实现转型升级，为科技成果转化和新质生产力发展贡献更大力量。