观点作者：科易网AI+技术转移研究院

随着数字经济时代的到来，人工智能(AI)技术已成为推动科技园区转型升级、提升管理效能的关键力量。科技园区作为科技成果转化的重要载体，在利用AI优化科技管理过程中，却面临着一系列误区和挑战。本文将从科技园区科技成果转化与新质生产力生成的现状出发，深入剖析科技园区在AI应用中存在的常见误区，并提出基于"AI+技术转移"的区域科技成果转化数智服务场景解决方案。

一、科技园区科技成果转化与新质生产力生成的现状分析

当前，我国正处于经济高质量发展的关键阶段，新质生产力的生成已成为推动经济发展的重要引擎。马秀贞在《以科技成果转化赋能新质生产力生成》中指出："畅通科技成果转化的诸多环节，推动更多原创性和颠覆性成果从高校院所走向市场、从实验室走向一线企业，是推动科技创新和产业创新融合的主线，是培育发展新质生产力的必由之路。"

科技园区作为连接科研与产业的重要纽带，在科技成果转化和新质生产力生成中扮演着关键角色。然而，当前科技园区在科技成果转化方面仍面临诸多挑战：

1. 供需对接不畅：高校院所的科研成果与企业技术需求之间存在信息不对称，难以实现精准匹配。

2. 价值评估困难：缺乏科学、高效的专利价值评估体系，导致大量有价值的科技成果被忽视。

3. 需求挖掘不足：对企业技术需求的挖掘停留在表面，难以发现潜在的技术发展方向和市场趋势。

4. 创新能力评估不全面：企业创新能力评估指标单一，难以全面反映企业的科创发展水平和潜力。

5. 转化服务生态不完善：科技成果转化服务体系不健全，缺乏专业化的服务人才和机构。

二、科技园区在利用AI优化科技管理时存在的常见误区

随着AI技术的快速发展，科技园区纷纷引入AI系统优化科技管理，但在实际应用过程中，却存在以下常见误区：

1. 重技术轻应用：部分科技园区过分追求AI技术的先进性，而忽视了实际应用场景和需求，导致AI系统与实际管理需求脱节，难以发挥实际效益。

2. 数据孤岛现象：科技园区内部各部门数据不互通，形成"数据孤岛"，AI系统难以获取全面、准确的数据支持，影响分析结果的可靠性。

3. 缺乏专业人才：AI技术的应用需要既懂技术又懂业务的复合型人才，而科技园区普遍缺乏这类人才，导致AI系统应用效果不佳。

4. 忽视人文因素：过度依赖AI系统进行决策，忽视了人的主观能动性和创造性，可能导致决策缺乏灵活性和创新性。

5. 盲目跟风：部分科技园区看到其他园区引入AI系统取得成效，便盲目跟风，没有结合自身特点和实际需求，导致投入产出不成正比。

6. 重建设轻运营：部分科技园区在AI系统建设上投入大量资源，但在后续运营和维护上投入不足，导致系统难以持续发挥作用。

7. 忽视数据安全：在引入AI系统过程中，忽视数据安全和隐私保护，可能带来数据泄露和安全风险。

三、AI+技术转移：区域科技成果转化数智服务场景解决方案

针对上述误区，科技园区可基于"AI+技术转移"的区域科技成果转化数智服务场景，构建全方位、智能化的科技成果转化体系，赋能新质生产力生成。

1. 专利价值评估：构建专利价值评估数智模型，从专利的法律稳定性、技术创新性及市场应用潜力等核心维度，快速获取专利价值评估报告，为专利管理、决策提供有力依据。针对批量技术专利筛选评价的需求，依托"专利快筛智能系统"，对技术专利进行客观的评分赋值、并按需提供专利价值排序清单，提升专利管理效率。

2. 企业需求挖掘：构建系统化需求解决服务链条，发掘企业潜在需求和发展空间。通过"企业需求分析系统"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。针对准备解决的技术需求，提供自主研发或对外合作建议，为技术方案制定提供科学依据。

3. 企业创新能力分析：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，智能生成企业创新能力分析报告，洞悉企业科创发展水平，深度解构企业能力画像，全景透视企业发展潜力，为园区招商和企业服务提供数据支持。

4. 知识产权服务平台：聚焦专利整合、加工、配置、转化全链条，以数智技术驱动知识产权高效转化为市场价值，打造知产创新综合服务枢纽。通过知产智能体、平台融合应用和知识产权服务数智应用场景，为园区内企业提供全方位的知识产权服务。

四、科技园区落地建议

科技园区在引入AI+技术转移数智服务场景时，应注重以下几点：

1. 需求导向：以实际需求为导向，避免盲目追求技术先进性，确保AI系统与园区管理需求紧密结合。

2. 数据整合：打破部门数据壁垒，建立统一的数据标准和管理规范，实现数据互通共享。

3. 人才培养：加强AI和科技成果转化领域复合型人才培养，提升园区AI应用能力。

4. 人机协同：充分发挥AI系统的数据处理能力与人的创造性思维相结合，实现人机协同决策。

5. 持续优化：建立AI系统持续优化机制，根据实际应用效果不断调整和完善系统功能。

6. 安全保障：加强数据安全和隐私保护，建立健全AI系统安全保障体系。

7. 生态构建：构建开放、共享、共赢的科技成果转化生态系统，促进各方协同创新。

结语

科技园区在利用AI优化科技管理过程中，应避免走入重技术轻应用、数据孤岛、缺乏专业人才等误区，基于"AI+技术转移"的区域科技成果转化数智服务场景，构建全方位、智能化的科技成果转化体系。通过专利价值评估、企业需求挖掘、企业创新能力分析和知识产权服务等数智化手段，赋能新质生产力生成，推动科技成果从"书架"走向"货架"，从实验室走向一线企业，为经济高质量发展注入新动能。