摘要
科技成果转化的效率受到供需匹配问题的制约。与此同时，人工智能为数字智能服务平台提供了应对这一挑战的新途径。为解决这类平台的AI投资决策问题，本研究构建了一个涉及高质量/低质量技术提供方与高能力/低能力技术需求方的双边匹配模型。基于期望值理论和斯塔克伯格博弈，该研究为商业平台（以最大化平台预期收益为目标）和公益平台（以最大化社会预期收益为目标）制定了最优的AI投资策略。研究结果表明，增加AI投资有助于提升高质量提供方与高能力需求方之间的匹配概率。由于利益内部化不完全，不同类型的平台在AI投资意愿上存在差异。商业平台的AI投资水平低于公益平台，从而导致预期匹配价值受损。此外，AI技术成本的下降以及供应商外部选择价值的降低将促使平台提高AI投资强度。这项研究为优化在线技术转移服务平台的AI策略以及制定针对性的政府干预措施提供了理论依据。
