 曹凯在讲座中介绍到，目前科技主管部门主要面临两大问题，一是如何利用大数据实现产业规划和政策相关决策支持，二是如何利用大数据实现科技创新管理相关决策支持。 “现在的科技创新呈现出去中心化的规律，区域内会出现多个新兴产业，如何规划、扶持这些产业已经成为科技主管部门的重要工作之一。”曹凯认为，从产业方面来说，需要厘清“家底”，摸清区域内相关企业的发展情况，发展重点方向在哪里，优势环节如何放大，欧美发达国家在基础前沿和战略高技术研发都在什么阶段，如何根据本地区的基础条件快速卡位；而对于科技管理部门来说，则需要对重点专项领域的国内外前沿进展、财政资金投入，创新链各环节的创新主体跟踪和评价，科技资源的宏观统计，重点专项知识图谱和知识库进行重点关注，“各级党委政府对科技创新工作都很重视，也给予了很多财政资金支持，钱多了该怎么花，要明白刀刃在哪里非常重要。” 曹凯表示，通过大数据分析，可以生成申报机构（企业）创新能力大数据评价，从论文、专利、项目、成果、应用等多方面评估企业的创新能力，最大可能让科技管理部门的经费做到“物尽其用”。“用更丰富立体的数据，为决策提供客观依据。以往因为行政工作人员的调动，一些数据的分析往往因此流失，利用AI实现机构记忆，就能为更长期的规划与管理提供支持。” 曹凯指出，大数据的价值在于多源多维，在于快；科技创新数据的应用不在于统计，而在于“洞见”；要借助人工智能手段，但人工智能不能代替人决策，而是为了打造“机构记忆”，为决策提供更多的技术支持。    |
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