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浅析科技成果转移转化过程中AI的应用探索

发布时间:2020-09-14 关键字:技术转移

  依靠创新来推动经济的转型升级,这一点已经成为全社会的共识,而科技创新是我们创新极其重要的部分。然而,科技成果转化率低,在我国以至世界都是一个共性的问题,在我国显得尤为突出。

  在科技成果转化领域 , 发达国家政府有以下先进举措:一是由国家主导建设科技服务中介机构,并带动社会资本投资建立科技中介机构 , 打造多种形式、多方参与、多个层次的高校科技成果转化服务体系;二是形成以企业为主体的多元化投资机制;三是建立市场化的成果转化运营模式;四是培养有技术背景且熟悉市场的复合型人才;五是建立“创新驿站”,组建协同创新网络;六是增加“创新券”等新型的补贴形式。

  对于本课题研究方向即建立市场化的成果转移转化运营模式,实践中存在多种技术成果转化运营模式,通过利益链条将成果与市场绑定,如美国使用 3 种运行模式:一是通过校友基金会运作:基金会为高校附属机构,是独立的法人主体,专注于投资高校科研成果转化;二是麻省理工学院首创的第三方模式:与高校教授创办的公司合作 , 负责知识产权运营,收入按6∶4分成;三是斯坦福大学首创的 OTL 模式:学校管理专利事务,出面申请发明专利,把专利许可给企业界。

  我国的技术市场虽然已经具备一定规模,但是仍然有大批科研成果被束之高阁。究其原因,主要有两个:一是科研体制的改革滞后于整个经济体制的改革,科研体制不能适应市场经济环境;二是市场失灵,微观经济主体的利益与社会整体的利益需求不一致。科研体制需要不断完善,不能一蹴而就。市场失灵,其原因主要有:一是创新成果过于强调技术前瞻性、先进性,没能和市场需求匹配;二是投资人对于科技成果价值看不懂、看不清,为避免风险,投资趋于谨慎和保守,导致科技成果获得资本青睐的比例低;三是缺乏好的服务平台,目前虽然有不少科技成果转化服务机构,但服务水平有待进一步提高,且现有服务平台只注重转化链条中的某一环节,缺少全局意识,无法提供转化前、转化中、转化后的全链条服务。

  因此,建立一个高效务实的科技转移转化服务平台是提升转移转化数量和质量的重点工作。平台需能形成科技成果转化前(产业链、市场需求导入)、转化中(以市场需求为导向的价值评估和资本对接)、转化后(孵化服务、产业资源对接、知识产权服务)的价值链闭环,构建以市场需求为导向的新技术发现方法、创新保护、项目培育、市场化运作的新型机制。

  在此背景下,某市立项“科技成果精准对接公共服务平台建设”。“精准对接”的关键之一就是识别科技成果的核心亮点和卖点,进而从海量数据中快速、准确的检索到匹配企业单位。在这方面,传统的做法基本上依靠密集的人力完成,存在效率低、效果不可靠的局限。而大数据挖掘和应用方面,恰恰是以自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)技术为代表的AI技术所擅长的。因此利用AI技术可以大大提高科技成果和企业需求进行匹配的效率,提升科研人员科技创新的动力。

  例如在该系统里,高校或科研院所将科技成果关键技术词或核心专利输入系统,系统对技术进行认知识别和判断,根据产业链技术图谱,自动匹配从事相同技术方向设计研究的企业,并可进一步将这些企业可能用到的科技成果精准推送给企业负责人。

  反之,如果企业在某技术领域想寻求现成的科技成果,也可以把技术需求输入系统,系统再精准匹配高校/科研院所的技术成果。

  该项目充分利用和挖掘科研创新活动中的海量大数据,尤其是专利大数据,极大地丰富了科技成果转化数据资源数量,改善了科技成果转化数据资源质量;利用人工智能技术实现创新成果供需双方的精准对接,优化了科技成果对接转化机制流程,降低了科技成果转化过程中的信息成本、时间成本和交易成本,能够显著提高科技成果转化的精准率和转化率,实现科技成果的“精准对接”,进而提升区域科技创新实力。

文章转载自:网络
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