目前，中国同发达国家的科技实力差距主要体现在创新能力上，而革命性的技术创新不仅需要跨学科的专业技术和大数据关联应用，还需要解决不同技术领域间面临的共同问题，以实现多产业跨界融合的协同发展。科技跨越式融合发展、生产制造业柔性升级、生产力整体跃升，是科技革命和产业变革的必然趋势，这也要求相关服务业的发展必须精准整合创新数据资源。
国内科技创新服务业现状
目前，我国市场上大多数知识产权、科技、金融服务机构的业务较为独立分离，没有形成综合服务的整体解决方案。不同服务业所应用的数据之间存在静态和割裂应用的现象，缺乏数据深度融合和关联监测，服务体系也难以围绕企业需求形成全链条闭环服务，这就导致服务机构的服务内容单一，不能彻底解决企业问题，企业与不同服务机构的对接成本较高。
然而，国内各类科技创新服务机构的运营内容和数据利用相互分割，却又彼此关联。
知识产权服务行业的专利数据具备技术、法律、经济、战略布局规划等信息属性，具有天然的情报价值。科技型企业可以借助专利大数据获得技术研发指引与技术风险预警。投资机构可以借助专利信息对拟投项目进行技术价值判断、知识产权侵权风险排查。政府部门则可以依托专利大数据进行产业规划、项目立项、技术引进、资源投入等活动。目前，知识产权服务业主要利用专利数据进行产业专利导航、排查技术风险、布局技术线路，为产业发展决策和企业发展战略提供规划服务，同时为企业的具体创新研发活动提供技术和风险判断依据。
科技服务业则主要为企业提供发展和科技创新过程中的辅助服务，包括技术检索、检测、标准、认证、评估服务，财税政策应用和财税实施管理服务，法律咨询服务，以及资源对接和信息匹配服务等内容。其利用的相关数据主要来源于企业内部的财务数据、营销数据、企业各类管理体系下对应的流程数据，以及政府资助、财税、技术合同、认定认证等政府政策文件数据，产业统计数据等。值得注意的是，利用上述数据，科技服务业除提供科技创新的共性服务，还要做到精准服务，深耕几个产业技术方向，实现资源对接和信息匹配。
科技金融服务业围绕产业投资和企业创新提供服务，侧重于宏观决策和微观调查，主要提供产业分析、尽职调查、项目对标分析、项目遴选、项目评估、技术分析、知识产权评估、研发团队与实力稳定性及风险排查等服务，以解决投资决策和风险防控的问题。支撑科技金融服务的数据，主要来源于企业工商数据、财务数据、行业研报数据、企业公开年报数据、国内外实验室公开项目数据、新闻舆情数据、招聘数据、股票投资数据、投资机构和资本数据、专利数据等。值得一提的是，自科创板开板以来，专利数据的重要性逐渐提升，推动了专利数据与其他数据的跨界融合。
数据与业务融合助创新发展
对标全球专利大数据与相关数据融合趋势，以及国外服务业的发展趋势，笔者有如下建议：
一要构建大数据分析和指标体系，将专利信息数据与市场、产业、金融及商品数据进行归纳分析，联合机器学习，挖掘关键因素与各因素之间的关联性进行数据分析。通过专利大数据的融合运用，提高创新产业和经济增长的关联度，以专利资产与产业发展的特征信息，构建以大数据分析指标体系为关键要素的智能化、可视化主动分析计算平台，打造可预判未来创新发展走向和经济效益的智能化分析工具，打通专利资产与产业发展数据的壁垒，实现大数据融合助推经济价值转化和情报信息挖掘的商业综合服务。
二要以产业需求为导向，构建拥有高价值专利的企业资产管理体系，推进知识产权证券化发展。将专利数据和金融数据关联，给出某一行业技术强度排名靠前的公司的产业影响力、研发能力、专利授权量、股票行情与行业整体水平的对比结果，构建包含专利质量、专利市场价值、财务状况、专利许可金额等指标在内的评估模型，将上市公司的专利价值与股票价格相结合，实现在专利的市场价值确定之前预测公司技术创新的价值，为投资科技类股票、项目等提供足够的理论和数据支撑，引导社会资本流入专利资产价值高的科创企业。由此，通过提高服务业的彼此联合和数据的深度融合，推进科技创新的发展速度。
三是中国创新科技服务业应以数据关联融合应用为支撑前提，整合知识产权、科技服务、金融服务资源，提供全链条闭环解决方案。大数据的情报关联分析，为创新资源整合提供了先决条件，而知识产权、科技服务、金融服务三类服务机构的创新资源整合发展，可打破科技创新过程中的信息不对称，产业链条不完整等众多痛点。精准整合创新资源的服务业将成为科技革命性发展的助推器，可以加快技术研发进程，加快技术经济价值转化过程。
四是分阶段布局和实施专利、商标、商业秘密、版权等多类知识产权，将知识产权与企业主营创新业务高度关联。将不同知识产权融入企业发展的不同阶段，有利于实现知识产权保护、进攻、防御的价值，让无形资产和有形资产的价值实现紧密结合。此外，逐步带动企业的无形资产进入市场化运营，通过专利技术许可、知识产权证券化等方式，也有助于发挥知识产权的经济价值。（中国专利信息中心 徐莉莉）
（编辑：蒋朔)
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