人工智能赋能技术估值

　　 文｜傅晓岚
　　 英国社会科学院院士、牛津大学教授

　　 文｜傅晓青
　　 澳门大学教授

　　在全球科技创新竞争日益激烈的背景下，科技金融已成为国家战略竞争力的关键支柱。据世界知识产权组织（WIPO）统计，2024年，全球无形资产规模已高达80万亿美元，远超有形资产规模。然而，技术估值仍处于“千人千价”的原始状态，其不确定性严重制约了科技成果转化的效率。中国正加速建设科技强国，但据《2024中国科技成果转化报告》显示，高校技术转化率仅为38%，其中因估值分歧导致的交易失败占比高达63%。同时，虽然科技金融发展迅速，但也面临诸多挑战：一方面，“伪科技”项目泛滥，部分企业通过包装技术概念骗取科技贷款或政策补贴，不仅挤占了有限的金融资源，还加剧了金融机构的不良贷款风险。审计报告显示，2023年有4家银行680亿元名义上的科技贷款被挪作他用或空转套利；另一方面，科技支行能力不足，部分科技支行缺乏专业人才和风险评估体系，导致服务质量参差不齐，一些银行甚至降低风控标准，盲目追求贷款规模增长。此外，部分银行为抢占市场，将科技贷款利率压至成本线以下，导致资金流向低效企业，挤压了真正有潜力创新企业的生存空间。区域间科技金融发展不均衡也日益凸显，一些地区缺乏科技创新土壤，科技金融业务难以开展，而北上广深等科技资源密集地区则竞争过度。如何破解这一难题？2025年5月13日，科技部等七部门联合印发《加快构建科技金融体制 有力支撑高水平科技自立自强的若干政策举措》（下称《政策举措》），提出一系列支持科技创新的金融政策。这些政策涵盖创业投资、银行信贷、资本市场、科技保险等多个领域，旨在为科技创新提供全生命周期的金融服务，打造科技金融开放创新生态，为科技金融发展提供系统性解决方案。本文将结合现有理论创新与实践案例，探讨人工智能（AI）赋能的技术估值方法如何补充现有的创新积分制，赋能科技金融开放生态建设，实现技术与体制变革的双向促进，推动中国从“科技大国”迈向“科技强国”。