引言

科创专员作为衔接科研机构与产业主体的关键纽带，在技术成果转化、企业难题攻关、创新资源调配等领域发挥不可替代作用，是推动区域科技创新与经济高质量发展的核心力量。当前，随着“创新驱动发展”战略深入实施，科创服务需求呈爆发式增长，但现有服务模式面临多重瓶颈：一是资源碎片化突出，高校科研能力、企业技术需求、科创专员服务资质等信息分散于不同系统，信息壁垒致资源利用严重不足；二是供需对接低效，依赖人工匹配的传统模式精度低、周期长，企业技术需求平均响应时间过长；三是管理体系不健全，科创专员履职记录碎片化、服务过程不可追溯，缺乏统一数字化管理平台；四是评价机制不完善，绩效考评以定性描述为主，缺乏量化指标支撑，难以客观反映服务成效与价值。

基于吉林省科创发展实际，本文设计并实现科创专员综合信息服务平台。该平台以“整合资源、精准对接、高效管理、科学评价”为核心目标，通过技术创新与流程优化，具备三方面核心价值：其一，打破信息壁垒，汇聚多维度科创资源，提升资源配置效率；其二，构建“省—市—县”三级协同管理体系，规范科创专员全生命周期管理，降低行政成本；其三，通过数据量化分析，为科技创新政策制定、资源投入优化提供决策支撑，助力完善区域创新生态，最终破解科创服务“最后一公里”难题，为吉林全面振兴培育新动能。

1 系统目标

针对科创服务领域资源分散、供需对接低效、管理不规范、成效难量化等问题，结合吉林省科创发展实际，科创专员综合信息服务平台以“整合资源、精准对接、高效管理、科学评价”为核心导向，旨在实现以下五大系统目标：

1.1 构建全流程数字化管理闭环

搭建科创专员选派、入驻、考核全链条管理体系，集成企业需求发布、专员智能匹配、任务进度跟踪、成果验收自动化及电子合同、考勤报销等功能，形成“线上申报—线下服务—线上反馈”完整闭环，解决传统管理效率低、信息不透明问题，保障专员精准对接重点产业企业。

1.2 实现政策与技术资源智能集成

打造全省统一的科创政策库与技术资源池，实时推送惠企政策，对接高校院所创新载体。开发智能匹配引擎，依据企业需求与专员专业领域，自动推荐适配政策、科研设备及合作团队，助力产学研深度融合。

1.3 提供数据驱动的决策支持

通过多维度数据采集与分析，生成科创专员服务效能评估报告、企业创新画像，结合技术难题解决量、横向课题金额等指标构建区域创新热力图，为优化“一主六双”战略下的资源配置、动态调整重点产业人才政策提供数据支撑。

1.4 推动跨部门协同与数据互通

打通科技、财政、人社等部门业务系统，实现补贴发放、职称评定等“一网通办”。建立可信数据空间，跨层级共享企业需求、科创成果及政策兑现信息，避免重复填报。

1.5 完善动态考核与长效激励机制

开发智能化考核模块，结合企业评价、成果转化等多维度指标生成效能报告，对接省人才评价体系，提供数字化业绩凭证。通过积分机制表彰优秀专员并赋予项目优先权，构建“服务—激励—创新”良性循环，助力科技成果转化“双千工程”，为“六新产业”提供数字化人才支撑。

2 需求分析

本平台采用B/S架构模式，前端基于Vue框架开发，后端运用Spring Boot框架搭建，支持集群部署以保障高并发场景下稳定运行。数据存储层面，采用MySQL数据库并配置主备容灾策略，确保数据安全；引入Redis作为缓存系统，优化用户访问速度与数据读取效率；文件存储依托Minio对象存储服务，实现海量附件高效管理与便捷调用。安全防护上，集成Spring Security安全框架，提供账号密码、短信验证码等多种认证方式，同时通过数据脱敏、访问权限分级控制，保障用户信息与业务数据安全性。

2.1 业务需求

从业务场景出发，平台需满足科创服务全流程数字化管理需求，具体涵盖三方面核心诉求：

2.1.1 资源整合与精准对接

打破科技企业需求、高校科研资源、科创专员资质等信息壁垒，构建统一供需信息库。支持企业在线填报技术需求、科研机构发布人才资源、科创专员提交服务意向，通过智能匹配算法实现供需双方高效对接，解决传统人工匹配精度低、周期长问题，推动产学研资源深度融合。

2.1.2 全周期履职管理

实现科创专员从选派、入驻到考核的全流程跟踪。支持专员在线记录服务时间、地点、内容，上传服务证明与成果材料；管理部门可实时监控履职进度，查看服务档案，解决履职记录碎片化、过程不可追溯痛点，为后续绩效评价提供真实数据支撑。

2.1.3 数据驱动决策与服务优化

通过多维度数据采集与分析，生成科创专员服务效能报告、企业创新画像及区域创新热力图。助力管理部门掌握资源配置情况，识别科创服务薄弱环节，为调整人才政策、优化资源投入提供决策依据，同时为用户提供个性化资源推送，提升服务精准度。

2.2 用户需求

针对不同使用主体，平台需满足差异化需求，具体如下：

2.2.1 科技企业

需便捷填报技术需求，如专业领域、项目周期、预期成果，快速获取适配科创专员推荐；实时跟踪专员履职进度与服务成果，在线反馈满意度；便捷查询政策补贴、科研设备共享等资源，降低创新成本。

2.2.2 高校与科研院所

需高效管理本校（所）科技人才信息，精准匹配企业需求并推荐合适人选；记录人才服务经历，将服务成果与职称评聘、项目申报关联，提升人才服务积极性；便捷获取企业技术难题，为科研方向提供实践导向。

2.2.3 科创专员

需清晰查看企业需求信息，一键提交申报材料与服务意向；在线记录履职详情，上传成果证明，如专利、报告；获取行业动态、技术文献、政策支持等信息，助力提升服务能力与职业发展。

2.2.4 管理部门

需实现申报材料在线审核、选派进度实时监控、履职数据统计分析；自动生成绩效评价报告，简化考核流程；打通跨部门数据接口，实现补贴发放、职称评定等“一网通办”，提升管理效率。

2.3 非功能需求

2.3.1 安全性需求

用户密码采用加密存储，敏感数据传输过程加密，如企业商业信息、个人身份信息；建立账号权限分级体系，不同角色仅可访问对应权限数据；定期自动备份数据，支持故障后规定时间内数据恢复，防止数据丢失与泄露。

2.3.2 易用性需求

界面设计遵循“简洁高效”原则，操作流程可视化，如申报进度条、必填项提示；提供操作手册、视频教程及智能客服，支持技术咨询电话实时答疑；适配电脑、平板等多终端访问，提升使用便捷性。

2.3.3 可扩展性需求

采用模块化设计，支持后续新增功能模块，如校企合作项目管理、移动端应用；兼容省级科技数据资源中心数据交互标准，可与其他科技服务平台无缝对接，适应业务发展与政策调整需求。

3 功能结构设计

本文以“全流程覆盖、多角色适配、数据驱动决策”为核心思路，采用模块化设计理念，构建“注册管理—履职跟踪—绩效评价—供需对接—产业服务—统计分析”六大核心功能模块，各模块既独立实现专项功能，又通过数据互通形成协同闭环，支撑科创专员服务与管理的数字化、精细化运行。

3.1 科创专员注册管理模块

该模块聚焦科创专员“入口端”规范管理，打通单位注册、人员申报、多级审核全流程，确保入驻专员资质合规、信息真实。

3.1.1 单位注册与核验

科技企业、高校、科研院所需通过省科技计划项目管理信息系统专属通道注册，填写单位类型、社会信用代码、所属地区等基础信息，并上传组织机构代码等佐证材料。系统按“省内单位1-3个工作日人工审核、省外单位自动核验”规则处理，审核结果实时反馈，未通过单位可依据意见修改重提，形成单位准入闭环。科创专员注册管理页面如图1所示。

3.1.2 专员申报与材料提交

注册通过的单位可发起专员申报，企业需填报派驻需求、申报人（团队）学历职称、科研成果、合作计划等信息，上传营业执照、合作协议等附件；高校与科研院所需按企业需求推荐适配人才，提交推荐表及学历、职称证明材料，确保申报信息完整可追溯。具体科创专员申报流程如图2所示。

3.1.3 多级审核与推荐

采用“市（县）科技局初审—省科技厅终审”两级审核机制。市（县）科技局重点核查材料完整性、需求合理性及人才资质匹配度，通过后推荐至省科技厅；省科技厅对推荐材料进行合规性与必要性复核，审核通过者纳入选派库，未通过者反馈调整意见，保障选派源头质量。

3.2 科创专员履职跟踪模块

围绕科创专员服务全周期，构建“过程留痕、成果可溯”的动态跟踪体系，解决履职记录碎片化问题。

3.2.1 履职信息实时填报

科创专员入驻后，需按周期在线记录服务详情，包括服务时间、地点、方式（现场/线上/联合研发）及具体内容，并上传服务现场照片、企业盖章确认单等证明材料。系统设置填报提醒功能，逾期未提交时自动推送通知，确保履职信息及时更新。

3.2.2 成果动态分类管理

系统自动对履职过程中产生的成果进行分类归档，涵盖技术创新（研发方案、改进技术）、产品研发（样品报告、测试数据）、知识产权（专利申请/授权文件、软件著作权）、学术成果（论文、专著）等类型，每类成果需关联对应履职记录，形成“服务—成果”关联链条。

3.2.3 服务总结自动生成

按季度、半年度自动汇总履职数据与成果信息，生成服务总结报告，内容包括服务时长、成果清单、问题与改进建议等。报告需经专员与派驻企业双重确认后归档，作为绩效评价的核心依据，同时支持管理部门实时调阅查看。

3.3 科创专员绩效评价模块

建立多维度、量化型评价体系，通过科学算法实现绩效考评自动化，避免定性评价的主观性偏差。

3.3.1 评价指标体系构建

从“成果产出、成果转化、获奖荣誉”三大维度设一级指标，下设11项二级指标。其中，成果产出含论文（按SCI/EI收录、影响因子评分）、专利（按类型与转化情况评分）等；成果转化含研发投入、产出效益、应用领域等，各指标权重通过层次分析法与熵值法综合确定，确保科学性。科创专员评价指标体系如图3所示。

3.3.2 评价数据采集与处理

系统自动从履职跟踪模块、基础数据库提取成果记录、项目参与度等数据；对企业满意度等需手动填报的数据，设置标准化问卷供企业填写。采集后通过数据清洗技术剔除无效信息，统一专利级别、项目分类等标准，确保数据规范可比。

3.3.3 量化评分与结果生成

运用正向/负向因子量化公式处理指标数据，结合熵值法计算的权重系数，通过“总得分=Σ（指标标准化评分×指标权重）”公式生成考评总分，按得分划分为优秀、良好、合格、不合格四个等级，并生成绩效报告，清晰呈现各指标得分、优势短板及改进方向。

3.4 供需对接服务模块

依托智能算法打破信息壁垒，实现企业需求与科创资源的高效匹配，缩短对接周期。

3.4.1 供需信息归集

企业通过系统填报技术需求（专业领域、项目周期、预期成果），经属地科技局初审后纳入需求库；高校、科研院所发布人才资源（专业方向、科研成果），科创专员补充服务意向，形成多维度供给库，支持信息实时更新与动态维护。

3.4.2 智能匹配推荐

采用“LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题模型 + Jensen-Shannon 散度”算法，先通过LDA模型挖掘专员信息与企业需求的主题分布，再用Jensen-Shannon散度计算相似度，按相似度降序推荐匹配结果。同时支持用户手动添加地域、项目类型等筛选条件，提升匹配精准度。

3.4.3 对接沟通与合作确认

提供在线聊天、文件传输、视频会议等互动功能，供供需双方深入沟通；达成意向后，可通过系统签订三方电子协议（专员、派出单位、企业），明确合作条款并完成电子签章，协议信息同步至后备资源库，完成对接闭环。

3.5 产业科技创新服务模块

整合多领域科技资源，为用户提供“一站式”信息与技术支持，助力科创服务延伸拓展。

3.5.1 资源整合与展示

构建涵盖学术文献、科技政策、标准专利及前沿资讯的综合资源库。该资源库整合期刊、专利、专著等多类型学术文献，汇集从国家到省市的各级政策文件与权威解读，并动态更新最新技术标准与专利信息。通过设置前沿科技、政策法规、专利技术等分类导航，并支持按标题、作者、学科等多维度检索，为用户提供高效便捷的资源获取体验。

3.5.2 个性化服务推送

基于用户画像（企业行业、专员专业、科研院所领域）与行为数据，定向推送适配资源，如向企业推送研发补贴政策，向专员推送技术文献，向高校推送企业需求；支持用户自定义订阅，按订阅内容定期推送更新信息。

3.5.3 知识服务与技术支持

聚焦新材料、人工智能等重点产业，打造专题知识库；提供行业资源导航，链接权威平台；整合技术专家资源，为企业与专员解答技术难题，同时提供科研仪器共享信息，降低研发成本。

3.6 统计分析模块

通过多维度数据统计与可视化呈现，为管理决策提供数据支撑，提升科创服务管理效能（见图4）。

3.6.1 选派情况统计分析

按年度/季度统计选派人数，分析区域（各市县占比）、行业（新能源、新农业等）、单位类型（企业/高校/科研院所）分布，生成柱状图、饼图等可视化图表，计算选派率、匹配成功率，为优化选派策略提供依据。

3.6.2 履职成效统计分析

统计平均服务时长、各服务方式占比，按成果类型分析产出数量与级别分布，对比不同区域、行业的履职差异，识别成效突出的经验做法与共性问题，为履职管理优化提供方向。

3.6.3 成果转化统计分析

核算研发投入总额、新产品销售额、技术转让收入，分析成果应用领域（国际/全国/区域市场）与社会影响（新增就业、出口增长），通过大数据分析研发投入与产出的相关性，评估成果转化效率，为政策调整提供数据支撑。

4 科创专员现状分析

4.1 发展基础与支撑条件

吉林省科创专员工作已构建起政策、技术、数据与团队多维度支撑体系，为综合信息服务平台落地提供坚实基础。政策层面，《吉林省科技人才助力企业创新跃升三年行动方案》《吉林省企业“科创专员（科创副总）”常态化选派工作方案》等文件相继出台，明确常态化选派机制、服务规范与激励措施，从制度层面为科创专员工作划定框架，解决“无规可依”问题。技术层面，已投用的省科技计划项目管理信息系统具备单位注册、材料申报、线上审核等基础功能，可直接作为服务平台的技术依托，减少重复开发成本，实现功能衔接与资源复用。数据层面，初步建成科技企业、高校科研院所、科技人才基础数据库，累计存储企业技术需求、人才资质、科研成果等大量数据集，为平台的数据整合与智能应用提供原始数据支撑。

4.2 现存问题与现实挑战

4.2.1 数据协同与整合存在壁垒

当前科创领域数据呈现“分散存储、标准不一”特点。科技企业注册信息分散于市场监管系统，人才职称与业绩数据留存于人社、教育部门，科研项目进展信息仅在科技计划项目管理系统内流转，各系统数据格式、字段定义差异显著，如“企业所属行业”字段在不同系统中存在“细分行业”“大类行业”两种分类标准，导致数据难以直接互通。同时，部分数据涉及企业商业秘密与个人隐私，跨部门数据共享缺乏明确的安全管控与责任划分机制，部门间存在“不愿共享、不敢共享”顾虑，数据整合效率低下，直接影响平台智能匹配的精准度与决策分析的科学性。

4.2.2 供需匹配效能有待提升

现有科创专员与企业需求的对接仍以“人工推荐+线下沟通”为主，虽计划引入LDA主题模型与Jensen-Shannon散度算法优化匹配，但实际应用中面临多重制约。一方面，企业需求描述存在模糊性，部分企业仅笼统表述“需解决生产技术难题”，未明确技术参数、项目周期等关键信息；另一方面，科创专员信息档案不够完善，科研成果多以“专利数量、论文篇数”简单呈现，缺乏技术成果应用案例、实际攻关能力等细节描述，导致算法难以精准捕捉供需关联。

4.2.3 系统推广与用户适配难度大

从用户层面看，不同主体对信息化系统的接受度与使用能力存在显著差异。中小企业信息化基础薄弱，部分企业负责人仍习惯“线下对接、纸质记录”的传统模式，对系统操作存在抵触心理；基层科技管理部门工作人员年龄结构偏老化，对新系统的操作学习成本较高。从推广层面看，缺乏针对性的宣传培训体系，仅通过政策文件下发通知，未结合企业、高校、管理部门等不同用户的需求制定差异化培训方案，导致用户对平台的功能价值认知不足，部分用户即使注册系统也仅进行“最低限度操作”，未能充分发挥系统的全流程管理与服务效能。

4.2.4 长期运维与迭代存在压力

科创专员工作需求随政策调整、产业升级动态变化，如“六新产业”发展催生新材料、人工智能领域的专项服务需求，要求系统功能持续更新。但当前运维保障存在短板：一方面运维资金未纳入长期预算，仅依赖项目建设初期资金，难以支撑硬件升级、安全防护等常态化支出；另一方面缺乏明确的迭代机制，未建立“需求收集—评估—开发—上线”的闭环流程，导致系统功能更新滞后于实际业务需求，长期可能出现“系统与业务脱节”问题。

5 未来展望

数据融合与智能应用

未来，科创专员综合信息服务平台将从多维度深化建设，推动科创服务提质增效。在数据融合与智能应用方面，将进一步打破部门数据壁垒，建立统一数据标准体系，实现科技企业信息、人才资质数据、科研项目进展等跨领域数据“一次采集、多端复用”，解决数据格式不统一、共享难问题。同时，依托大数据技术完善“科创专员能力画像”与“企业需求图谱”，在现有LDA主题模型基础上引入自然语言处理技术，结合历史匹配案例与反馈数据优化模型参数，实现从“被动匹配”到“主动预测”的转变，提前储备重点产业紧缺人才，提升资源调配效率。

功能与服务边界拓展

在系统功能与服务边界拓展上，将围绕科创服务全链条需求丰富功能模块，新增“科创专员培训管理”模块，整合优质资源提供线上课程学习、培训报名、考核认证等一站式服务，助力专员提升专业能力；开发“成果转化交易”模块，搭建企业与专员的成果展示、洽谈对接、合同签订平台，推动科技成果快速落地。

用户推广与服务优化

在用户推广与服务优化层面，针对不同用户群体制定差异化推广策略，对中小企业开展“上门指导+实操培训”，为基层管理部门组织集中实训并搭配操作手册与视频教程，通过政策宣讲会、成功案例分享会提升用户对系统价值的认知。同时，建立“智能客服+人工专员”的双层服务体系，实时解答用户疑问，定期开展用户满意度调研，收集反馈意见优化界面设计与操作流程，推动系统从“被动使用”向“主动依赖”转变。

6 改进不足

科创专员综合信息服务平台在功能适配、数据分析及需求采集方面仍存在优化空间。在系统功能适配性上，虽覆盖核心业务场景，但与科创专员实际工作流的深度契合度不足，未针对信息技术、生物医药等不同领域科创项目的差异化需求，设置定制化数据录入模板与分析维度，导致专员跟进跨领域项目时需手动调整信息格式，增加操作冗余。现状分析的数据维度较为单一，采集聚焦于工作时长、任务完成量等基础量化指标，缺乏核心质性指标，难以全面反映专员工作能力短板与岗位匹配度，无法为人员培训、职责优化提供精准数据支撑。需求分析过程中用户参与度不足，平台建设主要依赖现有业务文档梳理获取需求，作为核心用户的科创专员直接参与较少，部分一线实操性需求如移动端操作便捷性、紧急任务提醒功能未被充分捕捉，致使系统上线后需多轮迭代补充功能，既增加开发成本，也降低用户初期使用体验。

参考文献：

1. [1] 张军, 李娜, 王强. 科技创新服务平台的设计与实现[J]. 计算机工程与设计, 2022, 43(05): 1423-1430.
2. [2] 刘敏, 赵刚. 基于LDA主题模型的科技资源匹配算法研究[J]. 情报学报, 2021, 40(08): 876-884.
3. [3] 王芳, 陈明, 张丽. 层次分析法与熵值法在绩效评价中的综合应用[J]. 统计与决策, 2020, 36(12): 178-181.
4. [4] Smith J, Johnson L. Information systems for technology transfer: A case study [J]. Journal of Technology Transfer, 2019, 44(03): 689-705.
5. [5] 国家统计局. 中国科技统计年鉴 2022 [M]. 北京: 中国统计出版社, 2022.