我国科技成果转化仍面临不小压力。传统人工评估专业门槛高、周期长，技术供需双方信息不对称，导致不少高质量科研成果难以走向市场。据统计，2022年全国高校院所专利转化率仅为18.4%，大量成果停留实验室阶段。造成此情况主要有三上原因：一是评估过度依赖专家经验，跨领域口径不一；二是市场需求与技术供给缺少稳定、高效的对接渠道；三是传统服务方式难以处理海量技术信息，效率受限。这些问题一定程度上影响了创新驱动发展战略的落地效果。面对上述痛点，国内科研团队推出智能评估系统。系统融合自然语言处理、知识图谱等技术，建立覆盖技术成熟度、市场潜力等多维指标的评价模型，可自动生成标准化评估报告，将以往需要数周的评估流程压缩到数小时。 在江苏某国家级高新区试点中，该系统促成37项技术成果转化，平均对接周期缩短60%。在生物医药领域，系统通过匹配技术特征与应用场景，帮助多家企业更快锁定符合发展需求的核心专利。业内专家认为，该系统的推广有望推动技术转移服务模式升级：一上降低评估门槛，让中小企业更便捷地获取前沿技术；另一方面以标准化评价体系沉淀数据，为政府部门制定科技政策提供参考。中国技术市场协会数据显示，类似智能化系统的应用可使成果转化效率提升40%以上。展望未来，随着数字技术继续深入应用，科技成果转化将呈现三大趋势：评估标准更规范、供需对接更精准、服务方式更智能。国家技术转移东部中心负责人表示，下一步将重点推动评估系统与各地技术交易市场互联互通，逐步构建覆盖全国的技术转移服务网络。
科技成果转化是连接创新与应用的关键环节。智能体技术的引入，推动成果转化从依赖经验转向数据驱动，从低效人工转向高效自动化。在新一轮科技革命和产业变革加速的背景下，只有持续用数字化、智能化手段优化转化机制——才能更有效释放创新活力——把科研优势更快转化为产业优势与竞争优势。随着智能体应用的深入和生态的完善，我国科技成果转化效率有望深入提升，为经济社会高质量发展提供更有力的创新支撑。