基于智能供需匹配的成果转化服务工具构建研究

李家深 王灏 张正锋

【摘 要】文章通过分析全国主要成果转化平台建设中存在的大而全、偏向信息内容服务等问题，提出通过开发小而准的成果转化服务工具嵌入到成果转化业务流程，解决智能供需匹配问题。具体做法是利用相对成熟的文本相似性比对算法，同时提出了具体的实施建议。

【关键词】智能匹配;成果转化;精准对接;语义分析

【中图分类号】F273.1 【文献标识码】A 【文章编号】1674-0688（2022）02-0031-03

0 引言

2020年4月，科技部办公厅发布了《关于开展科技人员服务企业专项行动的通知》，提出“搭建企业技术需求信息与科技人才交互服务平台，分行业分领域实时征集企业技术攻关难题，挖掘凝技术需求清单，推动科技人员与企业精准对接”。科技成果转化的过程实现，通常的做法是借助政府、科研院所、服务机构创办成果转化平台和孵化体系等载体。这些载体有两个作用：一是将技术和人才汇集起来推向社会;二是建立统一的窗口以接收社会需求的信息，通过社会组织的委托，帮它找到对应的科技资源、人才资源、科技平台等，解决企业和社会的需求。

然而伴随着从国家到地方对科技的越来越大的投入、从企业到个人对科技越来越高涨的创新热情，技术研发与技术创新成果层出不穷，而且技术革新的速度越来越快，技术细分领域也让技术经理人很难具备绝对完备的知识背景，以便判断科技成果转化服务中用户需求与技术成果之间的匹配程度。

在互联网支撑的大数据时代背景下，政府或中介服务机构建立的成果转化服务平台应如何借助大数据及人工智能带来的技术变革优势，有效地提升科技成果的效率与服务质量，实现对企业技术需求的精准匹配已经成为各级政府或中介服务机构面临的主要问题[1]。

1 大数据环境下成果转化服务平台建设存在的问题与现状

科技成果转化作为科技体制改革的重头戏之一，促进科技成果转移转化自2015年以来重磅举措频出，无论从战略高度还是实施力度来看，它在全国上下受到瞩目的程度堪称前所未有。为了更好地促进科技成果转化，国家对《中华人民共和国促进科技成果转化法》进行了修订，国务院先后印发《关于实施中华人民共和国促进科技成果转化法若干规定的通知》《关于促进科技成果转移转化行动方案的通知》，为响应国家科技成果转化大的环境政策，充分发挥大数据、人工智能、互联网等技术在成果转化、技术转移、成果评价、配对撮合服务方面的辅助支持作用，目前很多地方政府、高等院校、科研院所、中介服务机构都已经开发建立了面向行业的、面向区域的成果转化服务平台。但是，这些平台都存在功能单一、供需匹配智能化程度低、成果价值评价工具缺乏、数据标签简单固化、数据信息利用率低下、成果转化效率低等问题。

1.1 系统功能单一，形式陈旧

通过浏览试用中国技术交易所，全国技术转移公共服务平台，国家技术转移中心东部中心、中部中心、西南中心及中国科学院北京国家技术转移中心这些国字头的服务成果转化、技术转移的网上平台发现，这些平台基本上只是专利、科技成果数据及技术需求、融资需求等数据的按类别或栏目的列表显示，再提供给普通用户基于平台数据的检索;对企业注册用户仅仅提供了需求上传的功能，并未提供有针对性的技术匹配或成果持有人的匹配。这样的平台体验功能非常单一，更多的还是依托线下服务促进成果转化，从服务的形式上来看缺乏创新。

1.2 用户交流不畅，不同类型数据缺乏有效关联

从平台服务对象来看，平台服务对象主要包括高校、科研院所等技术成果的持有方、企业成果的需求方、具备成果鉴定或评价的专家团队、投融资机构、中介服务机构等。从线下的成果转化交易活动来看，这些对象角色关系非常密切，但从实际平台的运营效果来看，这些对象的主动信息沟通和被动信息沟通并不顺畅。

从平台建设主体来看，成果服务系统建立的目的更多是考虑本区域、本部门的小范围需求，系统一开始建设就带有一定局限性，从而导致系统数据字典内容表示相对固化，不好更改调整，难以适应新的形势发展需要;不同数据之间并未形成关联，数据之间穿透性较差，難以深挖数据隐形信息。例如，企业成果持有的成果数据和企业本身的诚信数据分属于成果数据库和企业数据库，但并未能在某个特殊的视图中进行归并聚合;数据存储或共享的接口也很难去兼容新的需求，导致数据难以挖掘利用;部分信息的录入、汇交流程复杂，增加了信息维护和更新的工作量，容易产生统一性不够、准确度不高、质量可靠性差的问题。

从平台用户来看，供需主体只能通过成果服务平台信息推送获取供需双方需求，平台为供需主体提供的支持能力较弱。平台建设没有充分考虑到对供需主体隐私和商业秘密的保护，导致平台对供需主体隐私和商业秘密的保护较差，很容易出现商业秘密泄露问题，影响供需主体对平台的信任度，供需主体不愿意到平台上互动的心态比较普遍，致使平台很难甄别供需主体需求的真实性、有效性和紧迫性。技术需求方、平台服务方、成果持有人之间信息的不对称，导致多方在商务洽谈过程中无法做出准确的判断和科学的决策，降低了成果交易的效率。

1.3 数据信息利用率低，缺乏基于供需匹配过程的智能跟踪和反馈

目前，大多数机构都是依赖技术经纪人本身对用户需求的理解，无法提供更多成果转化服务工具为他们的日常工作形成支撑，因此数据本身的信息利用率较低。科技服务领域的科技成果、科技活动、企业经营、产业经济等大数据本身就是很好的数据分析基础，基于这类的大数据可以延展出很多帮助人用来评级成果技术点、调查转化风险的分析工具，但因为缺乏对供需环节的智能化管理，导致无法实现成果转化流程的支持。

通过上述问题分析可知，在成果转化的信息化服务链条上，大而全的信息门户无论在对内的业务支撑上，还是对外的流量变现或需求导引上都需要改变，小而准的成果转化服务工具应该更容易被嵌入到业务场景，也更容易被成果持有者、技术需求方、技术经纪人等角色接受。

2 构建成果转化服务工具的目标和基本原理

2.1 成果转化服务工具的建设目标

成果转化服务工具首先需要改变的是以市场经济的视角看待供需关系，成果转化的服务关系归根结底会成为买卖关系，因此对供需匹配的准确程度、信息披露详细度及辅助供需匹配的成果转化服务工具应该成为重心。成果转化服务工具应用目标有3个：一是获得领域相关的技术成果数据，提高成果供需主体获取外界信息同步的能力;二是分析成果技术价值、探究成果转移可能存在的风险，探究真实价值，减少错误决策;三是挖掘成果供需数据，分析个性化特征，提供个性化的找人、找机构、找技术等推送服务，降低成果转化对接成本，提供成果转化效率。

2.2 构建成果转化服务平台大数据分析与智能供需匹配服务的基本原理

结合目前成果转化服务平台存在的问题，从支撑成果转化服务的数据平台角来看，成果转化服务工具底层支持数据平台，可以按照转化服务工具的应用目标实现以下功能。

（1）通过供需主体参与和数据不断累加，建立技术需求全样本信息库，再将需求文本的标题、摘要、行业分类等进行分词、去除停用词，对其进行文本预处理、去重、去空筛选，建立语义标签。在技术需求描述文字中，核心关键信息只是很少的部分，从而影响文档分析的准确性，因此需要考虑区域、时间等不同维度的非语义标签。基于上下文语义的方法，将需求的语义标签和非语义标签分别赋予权重，形成描述技术需求的属性向量，汇聚后即成为技术需求池（如图1所示）。

（2）通过数据采集登记汇交，形成面向技术转化需求服务的成果库。成果大多以文本形式描述其技术特点，同样需要将成果描述文本进行分词、过滤，对其进行文本预处理、去重、去空筛选，形成描述成果技术文件的成果供应向量资源池。

（3）相似性计算，也就是基于技术需求向量和成果供应向量，利用文本相似性比对算法，计算多维空间中的向量距离，即距离越近，向量模型代表的实体（供需关系）就越接近（如图2所示）。

3 基于智能供需匹配和大数据画像的成果转化服务工具的构建建议

3.1 扩大数据采集渠道，提高数据标签化利用率

建立面向供需双方的信息发布机制，引入用户自定义标签机制;允许用户在发布技术供需信息的同时，根据成果项目的总体目标、主要内容和关键技术特点等为其标注一个或多个描述标签;在其他用户使用技术供需项目信息的过程中，提供方便的标签标注工具，根据用户对项目的了解和知识掌握的情况，为项目信息进行标签化描述，解决单凭个人经验和知识阅历片面性带来的信息分类标注不科学、定位不精准的问题。

3.2 加强供需匹配质量反馈，形成基于大样本数据的持续迭代

成果转化服务工具的启动应用需要一批优质的样本数据，这些数据可基于过往的转化案例和用户数据进行加工整理。样本数据和实际工作中的供需数据需要有效隔离，避免外部新输入数据对样本数据的干扰;同时，应该通过供需的反馈机制，建立起优质数据的流入，扩大样本库的覆盖，以优化下一步的供需匹配比对。

3.3 建立智能配对撮合系统，为供需双方提供精准高效的對接信息

利用大数据、人工智能技术，根据供需双方所属的行业、项目内容、需求目的，在建立的优质样本数据基础上，通过相似性计算、语义分析、标签配对等，筛选出供需信息匹配度最高成果信息，并以专题报告形式呈现给供需双方，让供需双方快速了解成果转化相关信息，提高成果项目供需配对和成果转化洽谈的效率。

3.4 构建以价值为导向的成果价值评估系统，为成果转化提供科学决策参考

对成果价值评估主要包括技术先进性、市场前景、资本经营、技术成熟度、技术的生命周期、技术转让的状况、技术的法律状态、技术的垄断程度、技术的转让方式、行业发展状况等，采用定性指标和定量指标分析方法，提取可行性通用指标和参数，设计技术评估的流程，制定技术成果的价值评估数学模型。通过数据清洗、集成、变换和规约处理形成成果价值评估指标数据，建立成果价值评价模型应用程序，实现价值评估与网络平台的对接，让用户通过平台输入必要参数后便可简便快捷地获知技术的大致价值，为最终确定成果价值提供参考基础。

4 结论

科技成果转化是科技与经济结合的最好形式;也是将国家重金投入研发产出的科技成果转化成实际生产力的最佳实践过程，关乎经济发展、科技强国。如何做好成果转化的服务工作，促进成果转化效率提升是科技服务业界共同关注的问题。利用大数据、人工智能技术特别是利用语义分析比对技术开展成果转化服务工作是当前科技改革创新的重要内容。以技术成果的智能供需匹配为目标导向，构建基于科技资源大数据的转化服务工具，企业通过需求找技术，成果持有人通过技术匹配需求，技术经纪人通过大数据画像评估技术、人、机构，从而提升双方技术交易的成功率;结合线上工具的对接、线下实施成果转化的过程指导，实现成果转化服务业务工作的智慧化，有效发挥大数据、人工智能及语义分析在成果转化业务模式方面的重要作用。

参 考 文 献

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[3]韦婷.大数据、互联网时代的大学生就业指导[J].学园，2015（26）：157-158.

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[5]杨少.科技成果转化平台的设计与实现研究[J].数字通信世界，2021（10）：83-84，90.

[6]李勤国，张波，刘立增，等.智能匹配优化管理的科技成果转化系统设计与开发[J].教育教学论坛，2019（18）：85-87.