“我们最担心的，是像蒙着眼睛跑马拉松。”该城市创新中心负责人坦言，“如果数据混乱且没有利用好，就很难判断哪些企业真正具备创新能力。”
这是许多城市在评估企业创新能力时共同面临的困局。北京、上海、深圳、杭州等创新重镇，正竞相推进高新技术产业布局，但谁才是真正值得重点扶持的“潜力股”？看似简单的问题背后，是一个异常复杂的数据挑战：创新指标繁多，专利数量、技术质量、研发投入、成长速度等因素交织影响，每一个维度都无法忽略。
在现实中，仅“专利”一项，数据就可能高达数十万条；要汇总、分析超数十万条企业信息，往往要投入一个团队近1个月的时间，才能形成一份《城市创新企业分析》报告。而这样的效率，在如今 AI 驱动决策的时代，显然已经无法满足城市快速反应、精准布局的需求。如何用 AI 扭转“蒙眼跑”的局面，成为各大创新中心不得不面对的关键问题。
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暗流涌动：创新评估的困局与突围
作为国家创新型城市试点，该东部沿海城市虽然早已在数智化建设上奠定了基础，但面对新一轮 Data+AI 的融合浪潮，创新评估仍被三个顽疾所困：
数据分散、难以归一：超过20万项专利、10万条企业数据散落在12个系统中，指标标准不一、统计口径冲突，造成“有数据但用不好、有信息却得不出结论”的尴尬局面。
分析周期冗长、响应滞后：一份《创新企业分析》报告需耗时近1个月，一份《产业技术路线图》甚至需要3个月。在产业节奏日益加快的背景下，这样的效率无法支撑及时的政策制定与资源投放。
前期评估缺乏精准性，资源错配频发：曾有一家新材料企业获得亿元级补贴，但后续评估显示其核心专利的实际转化率不足5%。如何在前期更科学地评估项目潜力，已成为当前探索的重要方向。
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跬智信息（Kyligence）“五步法则”让创新力评估快、准、狠
针对这些痛点，Kyligence AI 助力该创新中心构建起覆盖指标管理、智能问数、深度归因到报告自动生成的一体化能力体系。该平台以“数据即指标，指标即洞察”为核心理念，帮助非技术人员也能高效进行数据分析与决策支持。
据 Kyligence 客户成功服务团队介绍，平台基于目标导向的指标体系，不仅可动态实时追踪重点指标的最新进展，还能延展至风险识别与深度归因，精准揭示问题背后的关键因素。结合创新中心的知识库与大模型能力，平台还可进一步生成更具指导性的分析建议，并快速输出结构化报告。全过程保障了分析结果的准确性与可靠性，相当于为每位用户配备了一位“专家级”AI 助手，助力目标管理真正迈向智能化、数据化。
为便于理解，我们以一家新能源企业为例：该企业的研发投入位列全市 TOP5，但高价值专利占比低于行业平均水平。基于 Kyligence 提出的“五步法则”，对其创新绩效进行深入分析，进一步挖掘背后的问题与优化路径。
Kyligence AI 自动生成指标分析结果并提供深度解读
1.目标锁定
通过“其研发投入位列全市 TOP5，但高价值专利占比仅为行业均值的60%”，快速且精准定位到这家研发投入高但高价值专利占比不理想的企业。初步判断其在创新过程中可能存在问题，为后续深入分析提供目标。
2. 创新产出分析
经评估发现，其核心专利虽数量不少，但在技术先进性与市场关联度的综合考量下，实际价值未达预期。进一步深挖，发现78%专利集中在传统的技术架构上，而行业主流已转向更高效的技术路线。这在很大程度上影响了专利的技术先进性；同时，这也反映出其对市场趋势的把握不足，市场关联度受限。
3. 交叉验证
通过“投入-产出-市场表现”多维验证，发现该企业研发投入高，但产出成果中高价值专利占比低。在市场表现方面，由于技术方向滞后、研发管理脱节等问题，导致市场竞争力不足。全面验证了其创新成果存在的问题。
4. 技术领域验证
在 Kyligence 构建的“专利—产业—市场”多维分析框架下，相关负责人可捕捉到9个月后的专利技术演进信号，识别出企业在技术方向滞后、研发管理脱节（专利与产品线关联度不足40%）、产学研协同薄弱（与高校合作项目专利转化率为0）等问题。
5. 闭环结论
基于以上分析，工作人员据此制定了“一企一策”的精准扶持方案。下一步将聚焦于调整扶持基金、推动企业优化研发流程、加强产学研协同、并推动上下游企业优势互补，逐步构建可持续的技术生态圈等举措，确保创新中心的支持真正精准发力、落地见效。
可以说，Kyligence 借助指标与 AI 深度洞察能力，实现了对企业创新路径的精细诊断。
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从数据优势到生态能力：城市创新的新三驾马车
随着城市之间在创新领域的竞争不断加剧，数据的作用愈发凸显。Kyligence 正在通过产品能力的持续升级，为城市构建起更高效、更智能的创新支撑体系。未来，城市在创新治理中可能依托三大方向展开发力：
风险预警机制
通过智能分析模型，提前识别技术断供、路径依赖等潜在风险，帮助城市做好早期预判和调整。
技术图谱
利用数据算法，识别全球专利空白区，并在关键点位提前布局创新资源，推动技术突破与标准建立。
数据价值转化
将积累下来的产业分析、技术洞察转化为可复用、可交易的数据产品（如创新指数报告、成熟度模型），打造从数据到知识再到服务的价值链，形成新的增长点和服务能力。
在这些关键路径中，Kyligence AI 提供强有力的支持。特别是 Kyligence DeepInsight AI 深度洞察（展开阅读），作为业界首款自主深度推理与洞察产品，融合大模型深度推理框架与自研多维数据空间检索及分析专利技术，在复杂数据环境中高效检索与精准分析。其综合能力超越传统专家，具备快速落地、低成本的优势，迅速成为员工的得力助手。
Kyligence DeepInsight 产品 Demo 截图（预览版）
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未来城市的较量，不再只是拼资源、拼速度，而是拼谁能更早识别趋势、更快整合生态、更稳抓住增长机遇。归根结底，数据洞察力与生态整合力，正成为新一代城市的决定性优势，值得每一位决策者高度关注。
关于 Kyligence
跬智信息（Kyligence）由 Apache Kylin 创始团队于 2016 年创办，是领先的 Data+AI 公司，为企业客户提供大数据、指标平台、AI 智能体等产品和解决方案，以 AI 赋能全民用数，帮助企业充分利用数据价值，加速数智化转型。
Kyligence 已服务中国、美国、欧洲及亚太的多个银行、证券、保险、制造、零售、医疗等行业客户，包括建设银行、平安银行、浦发银行、北京银行、宁波银行、太平洋保险、中国银联、上汽、长安汽车、星巴克、安踏、李宁、阿斯利康、UBS、MetLife 等全球知名企业，并和微软、亚马逊云科技、华为、安永、德勤等达成全球合作伙伴关系。Kyligence 获得来自红点、宽带资本、顺为资本、斯道资本、Coatue、浦银国际、中金资本、歌斐资产、国方资本等机构多次投资。
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