全流程创新服务如何通过AI+数智化为科技管理创造深层次价值？

观点作者：科易网AI+技术转移研究院

在当前科技成果转化的推进过程中，高校和科研院所普遍面临一个现实困境：大量科研成果“沉睡”在实验室中，未能有效转化为现实生产力。这一现象的背后，不仅是政策执行不到位或市场对接不畅的问题，更深层的原因在于传统管理模式难以应对科技成果复杂性、多样性与动态性的挑战。要真正打通科技成果转化“最后一公里”，必须从管理逻辑上实现由经验驱动向数据驱动、由分散操作向系统协同的跃迁。

以区域科技成果转化数智服务场景为例，其核心目标并非简单地提供工具，而是构建一套贯穿资源识别、价值挖掘、精准匹配、评估决策到平台运营的全流程闭环机制。这套机制的本质，是将AI与大数据能力深度嵌入科技管理工作的关键节点，使原本依赖人工判断和零散信息的转化链条变得可感知、可分析、可优化。

首先，在资源整合层面，传统的做法往往是依靠科研人员自行整理材料、提交纸质清单，效率低且标准不一。而基于AI的数智加工体系能够自动识别专利文本、成果描述中的技术要素，并按照统一规范完成结构化入库。更重要的是，它能结合多维数据进行智能分析——比如通过比对行业趋势、企业需求画像和历史转化案例，快速锁定某项成果潜在的应用方向。这种“先理解再配置”的方式，极大提升了资源的可见度和适配度，避免了“有好货却找不到买家”的尴尬局面。

其次，在资源配置环节，过去的技术转移机构往往只能被动响应企业需求，缺乏主动发现能力和高效匹配手段。如今借助图谱智成系统，可以自动生成技术应用场景分布图、专家能力映射图以及供需关系网络图，形成可视化的决策依据。这不仅帮助管理者直观掌握本地创新资源的布局现状，也为后续制定差异化扶持策略提供了基础支撑。例如，当某个园区急需某一类新材料技术时，系统可根据已有成果库与专家库内容，迅速筛选出最契合的候选对象，实现从“大海捞针”到“定向推送”的转变。

再者，成果评价作为转化前的关键环节，长期以来存在主观性强、流程繁琐等问题。采用AI辅助的评价模型后，可以在短时间内完成对数百项成果的价值打分与排序，尤其适用于高校年度成果集中申报、重点专项遴选等高频场景。该模型覆盖科学性、技术先进性、市场潜力等多个维度，既保证了客观性，又保留了专业判断的空间，从而为科研团队提供清晰反馈，也为管理部门节省了大量评审成本。

最后，整个服务体系依托于一个开放、灵活的平台架构，支持按需定制功能模块，如成果栏目自动化标注、智能顾问对话式交互、个性化场景配置等。这意味着不同层级的管理者可以根据自身业务特点选择合适的服务组合，而不必被单一产品绑定。这种“轻量部署、快速见效”的特性，特别适合县域科技主管部门、产业园区运营单位以及高校科研处等多元主体使用。

综上所述，AI+数智应用不是替代人的工作，而是重塑科技管理的工作范式——让管理者看得清、算得准、配得优、推得快。它推动科技管理工作从“事务型处理”走向“战略型赋能”，最终服务于新质生产力的发展需求。对于身处一线的科技管理人员而言，拥抱这一变革，意味着不再只是被动响应任务，而是主动塑造转化生态，释放科技创新的最大效能。