观点作者：科易网AI+技术转移研究院

严峻现状：技术转移效能与高质量发展需求之间的差距

当前我国正处于经济高质量发展和构建新发展格局的关键时期，"十四五"规划明确提出要"强化企业科技创新主体地位，推动各类创新要素向企业集聚"。然而，科技成果从实验室走向市场的"最后一公里"问题依然突出，技术转移效能与高质量发展需求之间存在显著差距。据观察，高校院所每年产生的大量科技成果中，能够成功实现转化的比例仍然偏低，科技创新与产业创新之间存在明显断层，科技成果转化率与发达国家相比仍有较大提升空间。

关键瓶颈：科技成果转化过程中的结构性困境

科技成果转化面临多重结构性困境，主要表现在以下几个方面：

首先，科技成果供给与市场需求存在严重脱节。科研活动多以学术为导向，缺乏市场需求意识，导致大量成果难以直接满足企业实际需求。同时，企业技术需求表达不明确，供需双方沟通渠道不畅，形成了"科研人员找不到企业，企业找不到技术"的尴尬局面。

其次，技术价值评估体系不完善。传统技术评估方式依赖人工经验，评估效率低下，主观性强，难以对专利的法律稳定性、技术创新性及市场应用潜力等核心维度进行客观全面评价，导致优质技术资源被埋没或价值被低估。

再次，企业技术需求挖掘不足。多数企业仅关注显性需求，对潜在技术需求和发展空间认识不清，缺乏前瞻性的技术需求分析和规划能力，限制了技术转移的深度和广度。

最后，技术转移服务体系不健全。专业化的技术经理人队伍规模小、能力参差不齐，中介服务标准化程度低，难以提供全链条、专业化的技术转移服务，导致科技成果转化效率低下。

平台破局点：AI赋能科技成果转化的数智化路径

面对上述困境，人工智能技术的引入为提升技术转移效能提供了全新路径。基于AI的科技成果转化数智服务平台，通过构建智能化、系统化的服务体系，能够有效破解当前技术转移中的关键瓶颈。

专利价值评估方面，AI技术可以基于国家标准构建专利价值评估数智模型，从法律稳定性、技术创新性及市场应用潜力等维度进行全方位评估，实现专利价值的快速精准识别。同时，通过专利技术快筛系统，能够对批量技术专利进行客观评分赋值和排序，为专利管理和决策提供科学依据。

企业需求挖掘方面，AI驱动的企业需求分析系统能够深度识别企业现有优势与不足，挖掘潜在技术需求，洞察未来技术发展方向和市场趋势。通过解决路径分析，能够为企业提供自主研发或对外合作的科学建议，并生成详尽的技术解决方案或匹配相关技术资源。

企业分析方面，基于多维度数据和指标的AI分析系统，能够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，并通过智能比选快速锁定目标企业，实现精准对接。

知识产权服务平台方面，通过整合专利情报、价值评估、技术需求、企业分析等智能体，构建知识产权全链条服务生态，实现情报信息、价值加工、供需智配、知产转化、知产合作的深度融合，打造知产创新综合服务枢纽。

行动指令：基于AI的技术转移创新实践路径

在"十四五"规划视角下，提升技术转移创新实践需要系统推进AI赋能下的数智化转型：

一是构建AI驱动的技术转移服务体系。县域创新主体应积极引入AI+技术转移解决方案，通过数智化工具提升专利评估、需求挖掘、企业分析等关键环节的效能，打通科技从"书架"到"货架"的通道。

二是强化数据支撑与能力建设。加强科技数据资源整合与共享，构建科技成果数据库和企业需求数据库，为AI模型提供高质量训练数据。同时，加强复合型人才培养，提升技术转移队伍的AI应用能力。

三是完善政策支持与激励机制。建立健全基于AI的技术转移服务标准和规范，完善科技成果转化收益分配机制，激发各类创新主体参与技术转移的积极性。探索AI技术应用于技术转移的多元化投入机制，形成可持续的发展模式。

四是推动产学研深度融合。鼓励高校院所、科研机构、企业、政府园区等主体共同参与AI+技术转移体系建设，形成协同创新网络。推动AI技术在不同产业领域的应用，促进科技成果与产业需求的精准对接。

五是培育数智化技术转移服务生态。支持技术转移机构数字化转型，打造专业化、市场化的AI+技术转移服务品牌。鼓励发展基于AI的新型技术转移服务模式，形成良性循环的创新生态系统。

结语

在"十四五"规划指引下，通过AI赋能技术转移创新实践，是破解科技成果转化"最后一公里"难题、培育发展新质生产力的关键路径。县域创新主管领导应当高度重视AI技术在技术转移领域的应用，积极推动数智化转型，构建高效、智能、开放的技术转移服务体系，为区域经济高质量发展提供强有力的科技支撑。