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高校科技统计工作在科技管理决策中扮演着关键角色，反映高校科技活动的投入、过程、产出等信息。传统的科技统计方法存在统计过程繁琐、洞见难以捕捉等问题，不利于提高高校科技统计工作的效率和准确性，影响科技管理决策时效和质量。文章旨在探讨数据智能在高校科技统计中的潜在技术应用及其对科技管理决策的影响。研究结果显示，数据智能通过大数据、大模型和人工智能技术的融合，建立适用于高校科技统计与管理的专业大模型，实现对海量科技数据的实时收集、处理、分析和挖掘。这一技术可以有效提升高校科技统计工作的效能和洞察力，有助于制定和及时调整科技发展战略、项目选择、资源配置、风险管理等科技管理决策。然而，这也带来了诸如数据隐私保护、技术应用和人才需求等挑战，需要加强数据管理和培养交叉学科人才。下一步，研发与应用本领域的数据智能管理系统、可视化和交互式工具将成为发展的重点，数据智能驱动的高校科技统计和管理决策将更加智能化、全面化和可视化。
Abstract：[1]于胜杰,赵云云,李娟.科技统计数据在科研决策中的作用[J].北京信息科技大学学报(自然科学版),2010,25(增1):16-19.
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基本信息:
DOI：10.16209/j.cnki.cust.2026.08.001
中图分类号:TP399-C1;G647.25
引用信息:
[1]张妹珠,杨元杰,乔江美.数据智能赋能高校科技统计与管理决策[J].中国高校科技,2026,No.456(08):9-14.DOI:10.16209/j.cnki.cust.2026.08.001.
基金信息:
中央高校基本科研业务费项目“2025年高校科技评价指标研究（”2042025kf0093）
2026-08-25
2026-08-25