新质生产力下，大语言模型为科技管理带来的机遇与挑战

观点作者：科易网AI+技术转移研究院

当前，全球科技创新进入密集活跃期，科技革命和产业变革深入发展，我国正处在转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的攻关期。发展新质生产力成为推动高质量发展的重要战略举措，主要由技术革命性突破、生产要素创新性配置、产业深度转型升级而催生。在这一背景下，人工智能特别是大语言模型技术的迅猛发展，为政府科技管理带来了前所未有的机遇与挑战。

当前，政府科技管理面临诸多挑战。一方面，科技成果转化率不高，科技与经济"两张皮"现象依然存在。据统计，我国高校和科研院所的科技成果转化率仅为30%左右，远低于发达国家60%-70%的水平。另一方面，科技成果转化过程中存在信息不对称、供需对接不畅、资源配置效率不高等问题。科技成果的供给质量与市场需求之间存在差距，科研成果评价机制与市场导向不够匹配，导致大量科技成果难以从"书架"走向"货架"。

同时，新质生产力的发展要求科技成果转化效率提升，这就需要政府科技管理方式实现数字化转型。大语言模型作为一种新兴的人工智能技术，具有理解、生成、推理等多种能力，能够为政府科技管理提供智能化支持，提高管理效率和决策质量。

科技成果转化过程中存在的主要问题包括：

1. 信息不对称问题：科技成果供给方与需求方之间信息不畅通，导致成果找不到市场，需求找不到技术。

2. 评价机制不完善：现行科技成果评价体系偏重学术价值，对市场价值和产业化潜力关注不足，导致科技成果与市场需求脱节。

3. 服务体系不健全：科技成果转化服务体系不完善，缺乏专业化的技术转移机构和人才，导致科技成果转化效率低下。

4. 政策落实不到位：虽然国家出台了一系列促进科技成果转化的政策措施，但政策落地效果不佳，存在"最后一公里"问题。

5. 数据孤岛现象严重：各创新主体之间数据共享不足，形成数据孤岛，影响科技成果转化的协同效应。

大语言模型作为一种先进的AI技术，可以通过多种方式赋能政府科技管理，解决科技成果转化中的痛点问题：

1. 知识图谱构建与智能检索：大语言模型可以构建科技成果知识图谱，实现科技成果的智能检索和匹配，打破信息不对称的壁垒。

2. 智能评估与决策支持：基于大语言模型的专利价值评估系统可以从法律稳定性、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，为政府科技决策提供科学依据。

3. 需求挖掘与精准匹配：大语言模型可以分析企业技术需求，实现科技成果与市场需求的精准对接，提高转化效率。

4. 政策智能解读与推送：大语言模型可以对政策文本进行深度理解和分析，实现政策的精准解读和个性化推送，提高政策落地效果。

5. 智能监管与风险预警：大语言模型可以实现对科技成果转化过程的智能监管，及时发现和预警潜在风险，保障科技成果转化安全有序进行。

结合AI+技术转移-区域科技成果转化数智服务场景，大语言模型在政府科技管理中具有以下具体应用：

1. 专利价值评估：基于大语言模型的专利价值评估数智模型，可以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，为政府科技资源配置提供科学依据。

2. 企业需求挖掘：依托大语言模型的企业需求分析系统，可以分析识别企业现有优势与不足，挖掘企业潜在技术需求，为政府产业政策制定提供参考。

3. 企业创新能力分析：基于大语言模型的企业创新能力分析系统，可以智能生成企业创新能力分析报告，帮助政府了解区域企业创新状况，制定针对性的支持政策。

4. 知产平台建设：聚焦专利整合、加工、配置、转化全链条，大语言模型可以打造知产创新综合服务枢纽，为政府知识产权管理提供智能化支持。

大语言模型在政府科技管理中的应用前景广阔，但也面临一些挑战。一方面，大语言模型的技术尚在不断成熟中，其准确性和可靠性有待进一步提高；另一方面，大语言模型的应用涉及数据安全、隐私保护等问题，需要建立健全相关法律法规和伦理规范。

未来，随着大语言模型技术的不断发展和完善，其在政府科技管理中的应用将更加深入和广泛。政府应积极拥抱这一新技术，推动科技管理方式的数字化转型，提高科技成果转化效率，为培育和发展新质生产力提供有力支撑。

同时，政府应加强大语言模型技术研发和应用的政策引导，建立健全相关标准体系，促进大语言模型技术与科技成果转化的深度融合，为经济社会发展注入新的动力。

总结来看，大语言模型作为人工智能技术的重要分支，将为政府科技管理带来深刻变革，为科技成果转化提供智能化支持，为培育和发展新质生产力提供有力保障。政府应把握机遇，积极应对挑战，推动大语言模型技术在科技管理领域的创新应用，为实现高质量发展贡献力量。