如何应用AI于产学研合作，实现从"成果转化率低"到"智能协同"的转变？

观点作者：科易网AI+技术转移研究院

在技术转移一线工作的技术经理人，长期面临着一个令人困扰的困境：一方面是高校院所源源不断的科研成果，另一方面是企业实实在在的技术需求，但两者之间却常常形成"两张皮"现象，科技成果转化率始终徘徊在低位。这种状况不仅浪费了宝贵的科研资源，也制约了产业创新发展。随着人工智能技术的迅猛发展，这一局面正在迎来变革性机遇，AI赋能下的技术转移模式正在重塑产学研协同创新的全链条。

传统技术转移模式存在诸多痛点，首当其冲的是信息不对称。技术经理人在工作中经常遇到这样的情况：面对海量专利文献，难以快速识别出真正具有市场潜力的技术成果；面对众多企业需求，难以精准匹配相应的技术解决方案。这种低效的匹配过程不仅耗费大量人力物力，还导致许多有价值的成果被埋没，许多紧迫的需求得不到满足。

其次，传统技术转移过程中评估手段单一，难以客观判断科技成果的市场价值。现有评估往往依赖专家经验，主观性强且缺乏系统性考量，导致许多有潜力的技术因为"看走眼"而被忽视，或者一些价值不高的技术被过度包装，最终影响转化效果。

再者，技术转移各环节之间缺乏有效协同，形成"信息孤岛"。从成果发现、需求挖掘、价值评估到交易撮合、后续服务，各个环节割裂运行，数据无法互通共享，极大降低了整体效率。技术经理人不得不在多个平台间切换操作，增加了工作复杂度。

此外，技术转移人才结构性短缺问题日益凸显。既懂技术又懂市场，同时具备法律、金融等跨领域知识的复合型人才极为稀缺，现有团队往往难以支撑日益复杂的技术转移需求。

面对这些挑战，AI技术正在为技术转移注入新的活力。人工智能凭借其强大的数据处理能力、模式识别能力和自主学习能力，正在重塑技术转移的各个环节，推动形成"智能协同"的新型产学研合作模式。

在技术发现与价值评估环节，AI技术可以实现专利价值的智能评估与快筛。基于国家标准构建的专利价值评估数智模型，能够从法律稳定性、技术创新性及市场应用潜力等多个维度，快速对专利进行客观评分赋值，生成排序清单。这大大提高了技术经理人的工作效率，使其能够从繁重的筛选工作中解脱出来，专注于更有价值的技术对接与转化工作。

在企业需求挖掘方面，AI技术通过"企业需求分析系统"可以精准识别企业现有优势与不足，挖掘潜在技术需求，并提供技术需求建议清单和解决路径分析。这种系统化的需求挖掘服务，使技术经理人能够更加精准地把握企业痛点，提高技术匹配的精准度和成功率。

在企业分析层面，AI技术能够基于多维度数据和指标，对企业创新能力进行综合比较与评估，生成企业创新能力分析报告和综合能力画像。这为技术经理人寻找合作伙伴、制定转化策略提供了科学依据，增强了决策的科学性和前瞻性。

更为重要的是，AI技术正在构建一个开放共享的技术转移生态系统。通过"知产平台"的整合应用，情报信息、价值加工、供需智配、知产转化、知产合作等全链条服务得以有机衔接，形成数据互通、资源共享的协同网络。技术经理人可以在这个生态系统中获取全方位的支持，实现从单一"中介"向"生态赋能者"的角色转变。

实践证明，AI赋能的技术转移模式已经展现出显著成效。在与中国动漫集团的合作中，数智科创服务与文旅产业实现"跨界破圈"，通过人工智能、大数据等技术的融合应用，推动国家动漫游戏综合服务平台的数字化、智能化升级。与乌江实验室共同打造的贵州省科创服务数智平台，集成了情报快讯、技术研发、技术合作等五大模块，为各创新主体提供多层次、全方位的数智服务支持，有效提升了平台在技术创新各节点的服务支撑能力。与厦门医学院的合作，围绕科技成果转移转化、数智创新工具应用等方面形成多维合作，为医疗健康产业发展注入新动力。科易创新数智化服务助力南通市科技信息研究所开启智慧科服之旅，通过技术图谱智成、产业图谱智成等服务，可视化展示技术、产业全貌，提升各类分析及区域规划研究能力。

这些案例表明，AI赋能下的技术转移模式正在改变传统的产学研合作范式。它不仅提高了技术转移的效率和精准度，还催生了新的服务模式和生态体系，使技术经理人能够更好地连接科研与市场，推动科技成果向现实生产力转化。

展望未来，随着AI技术的不断成熟和应用场景的持续拓展，技术转移将迎来更加智能化、协同化的发展阶段。技术经理人也将在这个过程中实现角色的转型升级，从单纯的技术中介发展成为懂技术、通市场、善生态的复合型人才，为推动产学研深度融合、促进科技成果高效转化作出更大贡献。

在AI赋能下，技术转移不再是简单的"点对点"对接，而是一个动态、开放、协同的生态系统。这个系统连接创新链、产业链、资金链、人才链，形成多元主体共同参与、多种资源优化配置的良性循环，为科技成果转化和新质生产力生成提供强大支撑。