观点作者:科易网AI+技术转移研究院
在科技成果转化领域,长期以来存在一个普遍现象:各类技术转移平台应运而生,但 hiệu quả (efficiency) 并不尽如人意,往往陷入“建而无用”的困境。这一现象背后,是科技成果转化链条上供需错配、信息不对称、服务模式粗放等问题累积的必然结果。如何破解这一难题,让市场化技术转移机构在智能化转型浪潮中实现跨越式发展?从构建需求导向型的技术转化服务体系切入,或能提供一条可行的路径。
近年来,随着人工智能、大数据等新一代信息技术的快速发展,技术转移行业正迎来智能化转型的历史机遇。通过打造“AI+技术转移-区域科技成果转化数智服务场景”,可以有效整合资源、优化流程、提升效率,从而破解传统技术转移模式中的痛点。具体而言,智能化转型可以从以下几个方面实现突破:
首先,通过搭建数智化的专利价值评估体系,可以实现对专利技术快速、客观的评估。传统的专利价值评估往往依赖于人工经验,费时费力且容易存在主观性。而基于AI的专利价值评估模型,可以从专利的法律稳定性、技术创新性及市场应用潜力等多个维度进行综合分析,快速生成专利价值评估报告,为客户提供高效准确的专利质量和影响力评估。这种数智化评估体系的构建,可以有效解决传统评估模式中存在的评估效率低、评估结果不准确等问题,为科技成果转化提供更加科学、客观的决策依据。
其次,构建系统化的企业需求挖掘服务链条,是打通科技成果转化链条的关键。传统的技术转移模式中,企业需求往往难以被精准捕捉,导致科技成果难以找到合适的转化对象。而通过“企业需求分析系统”,可以分析识别企业现有优势与不足,挖掘企业潜在技术需求,洞察未来可能的技术发展方向和市场趋势,并以此为企业提供技术需求建议清单。这种数智化需求挖掘体系,可以有效解决传统需求挖掘模式中存在的需求识别难、需求对接难等问题,为科技成果转化提供更加精准的匹配服务。
第三,基于多方面数据和指标对企业创新能力进行综合比较与评估,是提升科技成果转化质量的重要手段。传统的企业创新能力评估往往缺乏系统的数据支撑,难以全面、客观地反映企业的创新能力。而通过构建数智化的企业分析体系,可以智能生成企业创新能力分析报告,深度解构企业能力画像,全景透视企业发展潜力,从而为企业提供更加全面、客观的创新能力评估结果。这种数智化企业分析体系的构建,可以有效解决传统企业创新能力评估中存在的评估数据不全面、评估结果不准确等问题,为科技成果转化提供更加可靠的决策依据。
此外,打造聚焦知识产权整合、加工、配置、转化全链条的知产平台,也是推动科技成果转化的重要支撑。传统的知识产权管理往往分散、零乱,难以形成合力。而通过构建数智化的知产平台,可以有效整合知识产权资源,实现知识产权的高效管理和利用。这种数智化知产平台的构建,可以有效解决传统知识产权管理模式中存在的资源分散、管理效率低等问题,为科技成果转化提供更加便捷、高效的服务保障。
综上所述,通过构建需求导向型的技术转化服务体系,可以有效解决传统技术转移模式中的痛点,推动市场化技术转移机构实现智能化转型。这种数智化技术转移模式的构建,不仅可以提升技术转移效率,还可以提高科技成果转化的成功率,从而为新质生产力的生成提供有力支撑。未来,随着智能化技术的不断发展和应用,技术转移行业将迎来更加广阔的发展空间,市场化技术转移机构也将在智能化转型中实现更大的跨越和发展。
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