中國企業(yè)的創(chuàng)新模式正在發(fā)生變遷，信息不對(duì)稱不透明、政策信息易遺漏、缺乏長期戰(zhàn)略眼光成為國內(nèi)企業(yè)在創(chuàng)新過程中的普遍痛點(diǎn)。

一方面，在這個(gè)信息大爆炸時(shí)代，產(chǎn)業(yè)動(dòng)態(tài)、行業(yè)新政、競(jìng)品數(shù)據(jù)、技術(shù)趨勢(shì)等信息碎片化分布，非常考驗(yàn)創(chuàng)業(yè)者對(duì)各類信息的綜合把握和關(guān)鍵決策能力。但人的決策很多時(shí)候并不能保證完全正確，有時(shí)候基于所了解的片面信息做出的決策往往會(huì)成為業(yè)務(wù)變形的導(dǎo)火索。基于全面的大數(shù)據(jù)，給出客觀的數(shù)據(jù)分析，是大數(shù)據(jù)時(shí)代的理想方案。

另一方面，企業(yè)一旦啟動(dòng)創(chuàng)新，需要投入大量的資金、人才和資源，若能連接到可轉(zhuǎn)化落地的科技成果，或領(lǐng)域?qū)＜遥瑒t能縮短研發(fā)周期，大大提升企業(yè)的科創(chuàng)效率。據(jù)科技部統(tǒng)計(jì)，我國2019年開展技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的企業(yè)共計(jì)25.1萬家，其中開展產(chǎn)學(xué)研合作的企業(yè)為5.7萬家，占比22.7%。隨著產(chǎn)學(xué)研合作的信息不斷透明、政策體系日益成熟，產(chǎn)學(xué)研合作逐步成為我國企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的首選，也推動(dòng)了產(chǎn)學(xué)研對(duì)接服務(wù)市場(chǎng)的快速發(fā)展。

(資料圖片僅供參考)

創(chuàng)新是企業(yè)質(zhì)變的開始，幫助企業(yè)降低創(chuàng)新成本是挑戰(zhàn)也是機(jī)遇，打通企業(yè)在產(chǎn)學(xué)研方面的信息鴻溝，會(huì)是科創(chuàng)服務(wù)的下一個(gè)藍(lán)海嗎？

異構(gòu)異源信息調(diào)度

提供聚合的數(shù)據(jù)服務(wù)，在商業(yè)創(chuàng)新中已經(jīng)有諸多相對(duì)成功的案例，貝殼找房、滴滴出行等等都是在以數(shù)據(jù)聚合彌補(bǔ)信息差。但是不同于上述領(lǐng)域，科創(chuàng)賽道的信息聚合難點(diǎn)在于對(duì)異構(gòu)異源信息的分析和調(diào)度。

正如上文所說，一位科創(chuàng)賽道的創(chuàng)業(yè)者需要了解的信息包含了產(chǎn)業(yè)動(dòng)態(tài)、行業(yè)新政、競(jìng)品數(shù)據(jù)、技術(shù)趨勢(shì)等多維度，將這些數(shù)據(jù)重新打散并個(gè)性化地精準(zhǔn)匹配給某一賽道的企業(yè)，極其考驗(yàn)底層大數(shù)據(jù)引擎對(duì)數(shù)據(jù)的分析和調(diào)度能力。

以某車企數(shù)據(jù)分析為例

以大數(shù)據(jù)科創(chuàng)服務(wù)平臺(tái)企知道為例，通過聚合工商數(shù)據(jù)、專利數(shù)據(jù)、政策數(shù)據(jù)以及產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù)等等，可以為企業(yè)形成相關(guān)領(lǐng)域的知識(shí)圖譜，結(jié)合用戶使用場(chǎng)景，讓數(shù)據(jù)模塊化展示出來，同時(shí)通過系統(tǒng)給出參考建議。

聚合這些信息有幾個(gè)比較大的技術(shù)挑戰(zhàn)，一來知識(shí)產(chǎn)權(quán)數(shù)據(jù)、專利數(shù)據(jù)、政策數(shù)據(jù)以及產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)交叉分析后，知識(shí)圖譜的形成是行業(yè)的門檻之一；二來快速地結(jié)合用戶使用場(chǎng)景，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行及時(shí)的計(jì)算和調(diào)度，這是第二個(gè)技術(shù)門檻；最后，針對(duì)某一個(gè)企業(yè)所在賽道給出基于所有維度數(shù)據(jù)的核心業(yè)務(wù)創(chuàng)新建議，這是第三個(gè)技術(shù)門檻。

多維信息分析和調(diào)度的門檻，也意味著在商業(yè)模式的選擇上，更好的模式是重交付而非標(biāo)準(zhǔn)化SaaS。因?yàn)榇蟛糠智闆r下，一項(xiàng)決策的施行往往要能夠深度結(jié)合當(dāng)?shù)禺a(chǎn)業(yè)、政策情況，助力企業(yè)科技創(chuàng)新落地，為最終結(jié)果負(fù)責(zé)。

“企知道所選擇的商業(yè)模式不是SaaS化的數(shù)據(jù)訂閱服務(wù)，而是重交付的貼身服務(wù)。企業(yè)通過企知道可免費(fèi)在線查詢政策、專利、競(jìng)品等信息，在此過程中如衍生更深入的資源對(duì)接需求，可與企知道專人完成線下對(duì)接，享受增值服務(wù)，解決創(chuàng)新痛點(diǎn)，提升自身科創(chuàng)效率。”企知道相關(guān)負(fù)責(zé)人告訴鈦媒體App。

目前企知道在全國70多個(gè)城市有5000多位專家承接來自全國各地的輕咨詢需求。“比其他以SaaS模式為主的數(shù)據(jù)性付費(fèi)、會(huì)員付費(fèi)的客單價(jià)更高，并且能夠真正解決創(chuàng)業(yè)公司的痛點(diǎn)問題。”

彌補(bǔ)信息鴻溝，連接產(chǎn)學(xué)研

企知道這類大數(shù)據(jù)科創(chuàng)服務(wù)平臺(tái)彌補(bǔ)信息鴻溝的一個(gè)典型場(chǎng)景是情報(bào)服務(wù)，例如專利查詢。

在眾多大數(shù)據(jù)中，專利數(shù)據(jù)與產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的關(guān)系尤為緊密。一方面，專利成果是企業(yè)創(chuàng)新的沉淀，以專利為鏡可以洞察產(chǎn)業(yè)發(fā)展脈絡(luò)；另一方面，專利又是企業(yè)參與市場(chǎng)競(jìng)爭的有利武器，可幫助企業(yè)構(gòu)建長期核心競(jìng)爭力。

當(dāng)一家企業(yè)著手發(fā)力某個(gè)產(chǎn)業(yè)時(shí)，專業(yè)的專利查詢和分析工具可以將該領(lǐng)域?qū)＠植记闆r可視化展示，使新入局的企業(yè)快速了解行業(yè)，并找到差異化競(jìng)爭的道路。

對(duì)于大數(shù)據(jù)科創(chuàng)服務(wù)平臺(tái)來說，其價(jià)值一方面在于彌補(bǔ)信息鴻溝，另一方面也在于對(duì)利益相關(guān)方的連接。一個(gè)比較大的連接需求體現(xiàn)在產(chǎn)學(xué)研融合上，這也是目前我國科技創(chuàng)新面臨的難題。

一方面高校科研成果要落地，另一方面是企業(yè)技術(shù)亟需升級(jí)。但大多數(shù)情況下，高校的科研成果往往因?yàn)殡y以找到落地場(chǎng)景而擱置，企業(yè)也因?yàn)殡y以找到對(duì)應(yīng)場(chǎng)景的技術(shù)方案無法迭代，兩者中間似乎有一條難以跨越的鴻溝。

相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，我國技術(shù)產(chǎn)業(yè)化程度并不高，在材料領(lǐng)域、能源領(lǐng)域、網(wǎng)絡(luò)信息領(lǐng)域，美國的基礎(chǔ)研究成果轉(zhuǎn)化率分別為17.8%、19.5%、30%；而中國分別為1.9%、1.7%、0.1%。這個(gè)差距是巨大的。提升科研成果轉(zhuǎn)化效率，不僅能讓企業(yè)降本增效，還能大大提升整個(gè)社會(huì)的科技創(chuàng)新水平。

一個(gè)多月前，企知道產(chǎn)學(xué)研平臺(tái)入選了工信部2022年大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展試點(diǎn)示范項(xiàng)目。基于企知道20萬產(chǎn)學(xué)研專家與科研成果數(shù)據(jù)庫，目前通過企知道同高校完成科研對(duì)接的企業(yè)已經(jīng)超過百家，其中包括中國科學(xué)院上海硅酸鹽研究所與深圳市鴻富誠新材料股份有限公司、浙江強(qiáng)偉五金有限公司與南京工程學(xué)院等的多個(gè)產(chǎn)學(xué)研對(duì)接。

隨著國家科技創(chuàng)新激勵(lì)政策的相繼出臺(tái)，科創(chuàng)服務(wù)賽道也將會(huì)涌現(xiàn)出一批類似企知道產(chǎn)學(xué)研這樣的供求匹配平臺(tái)。據(jù)科技部統(tǒng)計(jì)，全國高新技術(shù)企業(yè)數(shù)量已經(jīng)從十多年前的4.9萬家增長至2021年的33萬家，這類企業(yè)的研發(fā)投入占到全國企業(yè)研發(fā)投入的70%。

幫助這33萬家企業(yè)打通產(chǎn)學(xué)研信息鴻溝，將會(huì)成為科創(chuàng)新命題。只不過在技術(shù)迭代下，這類信息匹配/需求撮合也不再囿于傳統(tǒng)方式，人工智能、大數(shù)據(jù)分析處理等技術(shù)的突破將推動(dòng)科創(chuàng)服務(wù)完成一輪又一輪的模式創(chuàng)新。（本文首發(fā)鈦媒體APP 作者 | 秦聰慧）

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