观点作者：科易网AI+技术转移研究院
在数字中国建设的大背景下，高校和科研院所的科技成果转化工作正面临着前所未有的机遇与挑战。随着技术的不断进步，特别是人工智能、大数据等技术的应用，高校院所的技术转移中心需要探索新的路径，以解决服务响应滞后、技术转移撮合效率低下以及价值评估体系不完善等问题。本文将围绕这些问题，探讨如何借助自学习的AI赋能科技治理系统，提升高校院所科技成果转化的效率和效果。
一、现状分析：高校有组织科技成果转化的现状与问题
近年来，我国高校在科技成果转化方面取得了显著进展。政策环境的优化、载体的协同增强以及人才体系的逐步成型，为科技成果转化提供了有力支撑。然而，在实践过程中，高校有组织科技成果转化仍然面临着一些问题，主要集中在以下几个方面：
1. 协同机制不健全：校内部门之间的管理壁垒、校外转化载体同质化竞争以及全链条协同生态的缺失，都制约了科技成果转化的效率。
2. 队伍建设不系统：专业化服务人才的匮乏、中介机构水平参差不齐以及收益分配机制的不完善，导致科技成果转化难以得到有效支持。
3. 评价体系不完善：转化指标在职称评审中的权重低，缺乏统一量化标准，难以跨领域评估科技成果的价值，影响了科研人员的积极性。
二、问题分析：服务响应滞后与技术转移撮合效率低下的挑战
在当前的背景下，高校院所的技术转移中心面临着服务响应滞后和技术转移撮合效率低下的问题。这些问题主要源于以下几个方面：
1. 信息不对称：科研人员与潜在转化方之间缺乏有效的沟通渠道，导致科技成果难以找到合适的转化对象。
2. 流程繁琐：传统的科技成果转化流程复杂，审批时间长，影响了转化的效率。
3. 缺乏专业支持：科研人员在科技成果转化过程中缺乏专业的指导和帮助，导致转化成功率低。
三、模式创新：自学习的AI赋能科技治理系统
为了解决上述问题，高校院所的技术转移中心可以借助自学习的AI赋能科技治理系统，提升科技成果转化的效率和质量。该系统主要通过以下几个方面发挥作用：
1. 智能化的服务入口：通过科创智能体作为服务的主入口，用户只需输入具体的服务需求，系统即可在短时间内提供复杂的成果评价、技术需求挖掘等服务，大幅提升服务响应速度。
2. 数智工具矩阵：依托人工智能和大数据技术，研发一系列数智应用工具，实现专业服务的工具化、便捷化，解决科技成果转化过程中的堵点和难点。
3. 知识图谱：通过整合科技创新要素资源，建立多维关系，形成知识图谱应用平台，成为科技研发、产学研合作、校地合作、产教融合的数智驱动器，实现多要素全维度融合。
4. 数智应用场景：集成科技资源、数智工具、知识图谱和智能体，构建各类个性化解决方案，实现市场应用的针对性和有效性。
四、平台增效原理：AI赋能下的科技成果转化新模式
自学习的AI赋能科技治理系统通过上述功能，重塑了科技成果转化服务的内容、流程和模式，形成了数据驱动型的平台，有效提升了科技成果转化的效率和效果。具体原理如下：
1. 数据驱动：通过数据工具、知识图谱、科创智能体和数智场景等数据产品的研发创新，打通资源要素之间、资源与数智工具之间、数智工具之间的多维融合关系，实现数据驱动的科技成果转化。
2. 智能化匹配：通过智能化的服务入口和数智工具矩阵，实现科技成果与市场需求的高效匹配，提升技术转移撮合效率。
3. 全链条支持：通过知识图谱和数智应用场景，为科研人员提供全链条的科技成果转化支持，解决转化过程中的痛点问题。
五、节点能力实证：AI赋能下的科技成果转化实践
目前，一些高校院所的技术转移中心已经开始应用自学习的AI赋能科技治理系统，取得了显著的成效。例如：
1. 服务响应速度提升：通过智能化的服务入口，科技成果评价、技术需求挖掘等服务响应速度提升80%以上，大幅提高了服务效率。
2. 技术转移撮合效率提升：通过数据驱动的匹配机制，科技成果与市场需求的高效匹配，技术转移撮合效率显著提升。
3. 价值评估体系完善：通过知识图谱和数智应用场景，实现了科技成果的多维度价值评估，完善了价值评估体系。
六、开放生态：构建协同创新的科技成果转化新格局
为了进一步提升科技成果转化的效率和效果，高校院所的技术转移中心需要构建开放生态，促进资源整合和协同创新。具体措施包括：
1. 加强合作：与技术转移服务机构、科技企业、金融机构等合作，共同构建科技成果转化生态圈。
2. 资源共享：通过知识图谱和数智应用场景，实现科技资源的高效共享，促进科技成果的转化和应用。
3. 人才培养：加强科技成果转化专业人才的培养，提升科技成果转化队伍的专业水平。
4. 政策支持：政府应出台相关政策，支持高校院所的技术转移中心发展，为科技成果转化提供有力保障。
通过上述措施，高校院所的技术转移中心可以借助自学习的AI赋能科技治理系统，解决服务响应滞后、技术转移撮合效率低下以及价值评估体系不完善等问题，推动科技成果高效落地，为发展新质生产力、实现科技自立自强提供战略支撑。
