【产学研视点】2026 年产学研融合发展：视点洞察与高质量协同路径思考

开篇：产学研融合的本质与2026年的时代语境

产学研融合，核心是高校、科研机构与企业协同发力，将科研创新转化为实际生产力，实现知识价值、产业价值与社会价值的统一。它不是简单的合作拼接，而是打破各自壁垒，让创新链、产业链、人才链形成闭环，让科研有方向、产业有支撑、人才有出口。

2026年，是“十五五”开局之年，也是新质生产力驱动高质量发展的关键一年。数字经济重塑产业格局，人工智能、大数据等技术加速渗透各领域，全球科技竞争转向生态博弈，产学研融合迎来全新发展机遇，也面临诸多现实挑战。

产学研视点围绕2026年产学研融合的现状、痛点、趋势与破局路径，梳理思考与认知，为关注这一领域的读者，提供通俗、务实、有价值的科普参考。

产学研融合不是“高大上”的概念，而是扎根产业实际、贴合科研规律、适配人才培养的实践过程。2026年，产学研融合不再追求表面合作形式，而是向深度协同、高效落地、长效运转转型，这也是思考的出发点。

本文聚焦“思考”本身，分层拆解2026年产学研融合命题，既是产学研视点的年度梳理，也是对行业发展的理性审视与未来展望。

一、审视：当前产学研融合的核心痛点（2026年仍需突破）

1.1 协同壁垒未破，各自为战现象突出

高校、科研机构与企业，核心诉求存在本质差异，形成天然协同壁垒。高校侧重学术探索与人才培养，科研机构聚焦前沿技术攻关，企业则以市场效益为核心，追求短期可落地、可盈利的成果。

这种诉求差异，导致三方合作多停留在表面，缺乏深度绑定。高校的科研成果往往侧重理论可行性，忽略产业实际需求与落地成本；企业的需求难以精准传递到科研端，导致创新供给与产业需求脱节；科研机构的技术攻关，有时脱离市场与人才培养，难以形成完整价值链条。

2026年，这种壁垒并未完全打破，反而因产业升级加速、技术迭代加快，呈现出新的表现形式。各方缺乏统一的协同目标与沟通机制，信息不对称问题突出，资源难以高效整合，很多合作流于形式，难以实现真正的优势互补。

1.2 企业主体地位弱化，创新主导权不足

企业是产学研融合的核心枢纽，是技术创新、成果转化与市场落地的关键载体。但当前，企业在产学研协同中的主体地位仍未得到充分体现，存在“缺位”“弱位”现象。

长期以来，科技资源配置多向高校、科研机构倾斜，创新决策、项目立项多以学术评价为导向，忽视市场需求与产业实际。企业参与产学研合作的积极性不足，即便参与，也多处于被动配合地位，难以主导创新方向、掌控研发进程与成果转化路径。

部分企业缺乏长远创新规划，不愿投入过多资源用于基础研究与长期技术攻关，更倾向于引进成熟技术，导致产学研协同难以形成长效机制。2026年，强化企业主体地位，推动创新资源向企业集聚，仍是产学研融合需要突破的核心痛点。

1.3 成果转化不畅，“最后一公里”难以打通

产学研融合的核心目标之一，是实现科研成果的产业化落地，但当前，成果转化不畅仍是最突出的问题之一，“实验室里的成果”难以走出实验室，难以转化为实实在在的产业价值。

科研成果与产业需求脱节，很多科研成果仅完成理论验证，缺乏对工艺稳定性、制造成本、供应链配套等产业化关键要素的考量，企业难以直接应用，二次开发成本高、风险大。

成果转化服务体系不完善，缺乏专业的技术转移机构与全流程服务能力，知识产权保护与运用机制不健全，科研人员成果转化的积极性未得到充分调动。2026年，随着技术迭代加快，成果转化的紧迫性进一步提升，这一痛点亟待破解。

1.4 人才衔接断层，供需匹配度不足

人才是产学研融合的核心支撑，无论是科研创新还是产业落地，都离不开高素质人才。但当前，产学研人才培养与需求衔接存在明显断层，人才供需匹配度不足，成为制约协同发展的重要因素。

高校人才培养模式相对僵化，课程体系更新滞后，侧重理论知识传授，忽视实践能力与产业适配能力培养，导致毕业生进入企业后，难以快速适应岗位需求，需要企业进行长期培训。

产学研各方人才流动存在壁垒，高校、科研机构的科研人员缺乏产业实践经验，企业的技术人才缺乏系统的学术提升渠道，人才评价体系各自独立，缺乏统一的考量标准，难以实现人才高效互通。2026年，数字经济与新质生产力发展，对复合型人才需求激增，人才断层问题更加突出。

1.5 机制创新不足，长效协同难以维系

产学研融合的长效发展，离不开完善的机制保障，但当前，协同机制创新不足，难以支撑三方长期稳定合作。缺乏科学合理的利益分配机制，各方在成果转化收益、研发投入分摊等方面难以达成共识，容易产生利益纠纷。

评价机制不合理，高校、科研机构的评价多侧重学术成果，忽视成果转化与产业贡献；企业的评价侧重市场效益，忽视技术创新与人才培养贡献，导致合作动力不足。

缺乏有效的沟通协调机制与风险分担机制，合作过程中出现的问题难以快速解决，研发与市场风险多由一方承担，影响各方合作的积极性与持续性。2026年，产学研融合向深度发展，对机制创新的需求更加迫切。

二、思考一：2026年，产学研融合的核心逻辑重构

2.1 从“单点协同”到“生态协同”，构建闭环体系

2026年，产学研融合的核心逻辑，正在从“单点合作”向“生态协同”重构。过去，产学研合作多是单一项目、单一领域的短期合作，各方缺乏整体规划与深度绑定，难以形成协同效应。

未来，产学研融合需要打破单点合作思维，构建“高校+科研机构+企业+政府+服务机构”的协同生态，实现创新链、产业链、人才链、资金链的深度融合，形成“科研有方向、产业有支撑、人才有出口、资金有保障”的闭环体系。

生态协同不是简单的各方叠加，而是明确各自定位、发挥各自优势，形成相互支撑、相互促进的良性循环。高校聚焦人才培养与基础研究，为生态提供人才与技术源头；科研机构聚焦关键核心技术攻关，为生态提供技术支撑；企业聚焦市场需求与成果转化，为生态提供落地场景与资金反馈；政府发挥引导作用，完善政策保障与环境营造；服务机构提供技术转移、知识产权、人才服务等全流程支撑，打通协同堵点。

2026年，生态协同将成为产学研融合的主流模式，只有构建完善的协同生态，才能打破固有壁垒，实现各方资源高效整合，推动产学研融合向深度、长效发展。

2.2 从“技术导向”到“需求导向”，锚定产业实际

过去，产学研合作多以技术为导向，高校、科研机构根据自身研究方向开展科研，再寻找企业合作转化，导致很多技术成果脱离产业实际，难以落地。2026年，这种导向将彻底转变，“需求导向”将成为产学研融合的核心逻辑。

需求导向，核心是让企业成为创新需求的提出者、创新过程的主导者、创新成果的使用者，让科研创新真正围绕产业需求展开。企业根据自身发展与产业升级需求，提出技术难题与创新方向，联合高校、科研机构开展针对性攻关，确保科研成果能够精准匹配产业需求，降低成果转化成本与风险。

这种导向转变，需要高校、科研机构主动求变，打破学术思维局限，深入了解产业实际，调整科研方向与人才培养模式，贴合企业需求。需要建立高效的需求传递机制，让企业的需求能够快速、准确传递到科研端，实现创新供给与产业需求的精准对接。

2026年，新质生产力发展推动产业快速升级，产业需求呈现多元化、个性化、高端化趋势，只有坚持需求导向，才能让产学研融合更具针对性与实效性，真正实现“科技为产业赋能，产业为科技定向”的良性循环。

2.3 从“短期合作”到“长效绑定”，强化利益共生

短期合作难以形成协同效应，也难以应对技术迭代与产业升级的长期需求。2026年，产学研融合需要从“短期合作”向“长效绑定”转型，构建利益共生、风险共担的长期合作机制。

长效绑定的核心，是建立科学合理的利益分配机制与风险分担机制。在利益分配方面，兼顾各方贡献，根据研发投入、技术贡献、市场推广等因素，明确各方收益分配比例，推行股权、期权等中长期激励措施，让各方能够共享成果转化收益，激发合作积极性。

在风险分担方面，建立多元化的风险分担体系，明确各方在研发、转化、市场等环节的风险责任，通过政府补贴、保险保障、各方共担等方式，降低单一主体的风险压力，增强合作的持续性。

各方应建立长期稳定的沟通协调机制，定期对接需求、解决问题，推动合作从项目层面上升到战略层面，实现优势互补、资源共享、共同发展。产学研视点认为，只有实现长效绑定，才能让产学研融合摆脱短期利益束缚，聚焦长期发展，实现各方共赢。

三、思考二：2026年，AI赋能产学研协同的新路径

3.1 AI打破信息壁垒，实现资源精准匹配

2026年，人工智能技术的快速发展，为产学研融合提供了全新支撑，核心作用在于打破信息壁垒，实现各方资源的精准匹配。过去，产学研各方信息不对称，企业的需求难以传递，高校、科研机构的成果难以推广，资源浪费严重。

AI技术能够整合高校、科研机构的科研成果、人才资源，企业的需求信息、技术难题，构建智能化信息共享平台，通过算法分析，实现需求与成果、人才与岗位、项目与资源的精准匹配，提高协同效率。

借助AI技术，企业快速检索到符合自身需求的科研成果与人才，高校、科研机构精准对接企业需求，调整科研与人才培养方向，避免盲目投入。AI技术能够实时捕捉产业动态与技术趋势，为各方合作提供数据支撑与决策参考，让产学研协同更具前瞻性。

3.2 AI赋能科研创新，提升攻关效率

人工智能技术正在重构科研范式，为产学研协同攻关提供支撑。2026年，AI将深度融入基础研究、应用研究与技术攻关全过程，大幅提升科研效率，打破技术瓶颈。

在基础研究领域，AI可以快速处理海量科研数据，挖掘数据背后的规律，辅助科研人员发现新问题、提出新假设，缩短基础研究周期；在应用研究领域，AI可以模拟技术应用场景，优化技术方案，降低研发成本；在关键核心技术攻关领域，AI可以整合各方技术资源，开展协同攻关，突破传统技术难以解决的难题。

产学研各方依托AI技术，共建智能研发平台，实现科研资源共享、科研过程协同，打破地域与学科壁垒，让不同领域的科研人员能够协同开展攻关，提升技术创新效率与质量。AI技术可以推动科研成果的快速迭代，加快成果转化速度，让科研创新更好地支撑产业升级。

3.3 AI优化人才培养，破解衔接断层

针对产学研人才衔接断层问题，2026年，AI将成为优化人才培养模式、破解人才供需矛盾的重要手段。AI技术能够精准捕捉产业岗位需求，分析岗位能力要求，为高校人才培养提供精准导向。

高校可以借助AI技术，构建动态更新的课程体系，根据产业需求实时调整教学内容，将产业前沿技术、岗位实操要求融入教学过程，实现“课堂内容即产业前沿”。AI打造虚拟仿真实训平台，为学生提供沉浸式、场景化实践环境，提升学生实践能力与岗位适配能力，缩短校园与企业的距离。

AI可以构建人才评价体系，综合考量人才的理论能力、实践能力、产业贡献，打破各方人才评价壁垒，推动人才高效流动。通过AI技术，科研人员快速获取产业实践经验，企业技术人才可以获得系统的学术提升，实现人才的全方位发展。

3.4 AI完善服务体系，打通转化堵点

AI技术能够完善产学研成果转化服务体系，打通成果转化“最后一公里”。2026年，AI将深度融入技术转移、知识产权、投融资等服务环节，提升服务效率与质量。

在技术转移方面，AI可以对科研成果进行智能化评估，分析成果的产业化潜力、市场价值与风险，为成果转化提供决策参考；AI可以搭建成果转化对接平台，实现科研成果与企业需求的精准匹配，推动成果快速落地。

在知识产权方面，AI可以实现知识产权的智能检索、分析与保护，快速排查侵权行为，降低知识产权保护成本，激发科研人员成果转化的积极性。AI可以分析科研项目的可行性与市场前景，解决成果转化难题。

四、思考三：2026年，强化企业主体地位的关键举措

4.1 明确企业主导权，推动创新决策市场化

强化企业主体地位，核心是明确企业在产学研协同中的主导权，推动创新决策市场化。2026年，应改变过去以学术评价为导向的创新决策模式，让企业成为创新需求的提出者、创新方向的确定者、创新过程的主导者。

企业应主动梳理自身发展与产业升级的技术需求，提出具体的创新课题与攻关方向，联合高校、科研机构制定研发方案，掌控研发进程与资源配置。企业应深度参与科研项目的立项、评审与结题全过程，将市场需求、产业实际作为评价标准，确保科研成果具有实用性与产业化价值。

应完善政策引导，鼓励企业牵头组建创新联合体，支持企业更多承担国家科技攻关任务，推动创新资源向企业集聚，让企业真正成为技术创新、成果转化与人才培养的核心载体。

4.2 引导企业加大研发投入，强化长期创新意识

企业研发投入不足，是制约其主体地位发挥的重要因素。2026年，应引导企业加大研发投入，强化长期创新意识，摆脱对成熟技术引进的依赖，聚焦核心技术攻关与自主创新。

政府通过优惠、补贴、研发费用加计扣除等政策，降低企业研发成本，激发企业研发投入积极性。引导企业建立长期创新规划，将研发投入纳入企业发展战略，合理分配基础研究、应用研究与技术转化的投入比例，兼顾短期效益与长期发展。

鼓励企业与高校、科研机构共建研发平台、联合实验室，共享研发资源，降低研发成本，提升研发效率。通过加大研发投入，企业能够提升自身技术实力与核心竞争力，更好地发挥在产学研协同中的主导作用。

4.3 推动企业深度参与人才培养，实现人才供需适配

企业深度参与人才培养，是实现人才供需适配、强化企业主体地位的重要举措。2026年，企业应主动对接高校，深度参与人才培养全过程，从课程设置、教学实施到实践实训、毕业生招聘，实现校园培养与企业需求的无缝衔接。

企业可以派遣技术骨干进入高校担任兼职教师，将企业岗位实操经验、产业前沿技术融入教学过程；与高校共建实践基地、实训平台，为学生提供真实的岗位实践环境，提升学生实践能力；参与人才培养方案制定，根据岗位需求明确人才培养目标与能力要求，确保毕业生能够快速适应岗位需求。

企业应建立完善的人才培养体系，为高校毕业生、科研人员提供系统化的培训与发展机会，吸引高素质人才加入，形成“培养-引进-使用-提升”的人才闭环，为自身发展与产学研协同提供人才支撑。

4.4 完善企业激励机制，激发创新活力

激发企业创新活力，需要完善企业内部激励机制，调动企业员工与科研人员的创新积极性。2026年，企业应建立健全以创新贡献为导向的激励机制，将技术创新、成果转化、人才培养等纳入激励范围，加大对核心创新人才的激励力度。

推行中长期激励措施，让创新人才能够共享企业发展与成果转化收益，增强人才归属感与创新动力。同时，完善绩效考核机制，打破“平均主义”，将创新成果与绩效考核直接挂钩，对表现突出的创新团队与个人给予重点奖励，激发全员创新活力。

企业应营造开放包容的创新文化，鼓励员工大胆尝试、勇于创新，宽容创新失败，为创新人才提供宽松的创新环境，让创新成为企业发展的核心动力。

五、思考四：2026年，产学研人才互通的破局之道

5.1 打破人才流动壁垒，搭建互通平台

人才流动壁垒，是制约产学研人才互通的核心因素。2026年，需要打破高校、科研机构与企业之间的人才流动壁垒，搭建多元化的人才互通平台，实现人才自由流动、高效配置。

政府应发挥引导作用，出台鼓励人才流动的政策，打破人事管理体制限制，建立流动编制岗位，允许高校、科研机构的科研人员到企业兼职，企业技术人才到高校、科研机构任职或深造，无需转移人事关系，保障人才流动的灵活性。

搭建产学研人才共享平台，整合各方人才资源，发布人才需求与供给信息，为人才流动提供精准对接服务。鼓励各方共建人才培养基地、联合研发中心，让人才在协同合作中实现双向流动、共同提升。

5.2 优化人才培养模式，打造复合型人才

破解人才衔接断层，核心是优化人才培养模式，打造兼具理论能力、实践能力与产业适配能力的复合型人才。2026年，高校应打破学科壁垒，调整人才培养模式，贴合产业需求与产学研协同发展要求。

建立“产业需求-课程迭代”的动态联动机制，根据产业发展与岗位需求，实时更新课程体系，开发交叉学科课程模块，推动知识体系从“学科分立”向“跨界融合”演进。注重实践教学，增加实践课程比重，与企业共建实践基地，让学生全程参与企业项目与科研攻关，实现“学习过程即攻关过程”。

科研机构应加强与高校、企业的合作，参与人才培养过程，为学生提供科研实践机会，培养学生的科研创新能力。企业应深度参与人才培养，将岗位实操要求融入教学，提升学生的岗位适配能力，实现“培养即就业”的良性循环。

5.3 完善人才评价体系，打破评价壁垒

统一的人才评价体系，是推动产学研人才互通的重要保障。2026年，需要打破高校、科研机构与企业各自独立的人才评价壁垒，建立科学统一、兼顾各方的人才评价体系，实现人才评价标准一体化。

人才评价应兼顾学术成果、实践能力、产业贡献等多方面因素，不再单纯以论文、职称作为评价标准。对于高校、科研机构的人才，增加产业实践、成果转化、人才培养等指标权重；对于企业人才，认可其技术创新、岗位贡献与学术提升成果，实现人才评价的公平公正。

建立多元化的人才评价主体，引入企业、行业协会等第三方机构参与人才评价，确保评价结果贴合产业实际与岗位需求。完善人才评价结果互认机制，让各方人才评价结果能够相互认可、相互衔接，推动人才自由流动。

5.4 健全利益分配与保障机制，激发人才流动动力

人才流动动力不足，核心是利益分配与保障机制不完善。2026年，需要健全利益分配与保障机制，让人才在流动过程中能够获得合理收益，解除人才流动的后顾之忧。

建立科学合理的人才流动利益分配机制，明确人才在不同单位兼职、任职期间的收益分配比例，兼顾各方利益，确保人才能够获得与其贡献相匹配的收益。推行多元化的利益分配方式，除固定薪酬外，引入股权、期权、分红等激励措施，激发人才流动与创新积极性。

完善人才流动保障机制，保障人才在流动过程中的社保、医疗、住房等权益，实现社保关系无缝转移接续。建立人才服务体系，为人才流动提供政策咨询、岗位对接、权益保障等一站式服务，解决人才流动过程中遇到的实际问题，激发人才流动动力。

六、思考五：2026年，产学研协同机制创新的核心方向

6.1 创新利益分配机制，实现各方共赢

利益分配机制，是产学研协同机制的核心，直接影响各方合作的积极性与持续性。2026年，需要创新利益分配机制，坚持“利益共享、风险共担”的原则，兼顾各方贡献，实现各方共赢。

建立以贡献为导向的利益分配体系，根据各方在研发投入、技术贡献、市场推广、人才培养等方面的贡献，明确收益分配比例，避免利益分配不均。对于核心技术贡献方、主要投入方，给予更高的收益分配比例，激发各方创新与投入积极性。

创新利益分配方式，推行多元化的收益分配模式，除现金分配外，引入股权、期权、技术入股等中长期分配方式，让各方能够长期共享成果转化收益，实现利益深度绑定。建立利益分配动态调整机制，根据合作进展、成果转化效果等，适时调整收益分配比例，确保利益分配的合理性与公平性。

6.2 创新评价机制，引导协同导向

评价机制是产学研协同的“指挥棒”，创新评价机制，能够引导各方聚焦协同发展，提升协同效能。2026年，需要打破各自独立的评价体系，建立兼顾各方、贴合协同需求的综合评价机制。

对于高校，调整评价指标，降低论文、职称等学术指标的权重，增加成果转化、产业贡献、人才培养、企业合作等指标的比重，引导高校聚焦产业需求开展科研与人才培养；对于科研机构，侧重评价技术攻关成效、成果转化能力与产业支撑作用，鼓励科研机构深入产业一线，解决实际技术难题；对于企业，增加技术创新、研发投入、人才培养、科研合作等指标的评价权重，引导企业强化创新意识，主动参与产学研协同。

建立第三方评价机制，引入行业协会、专业评价机构等第三方主体，对产学研协同效果进行客观评价，评价结果作为政策支持、资源配置的重要参考，确保评价的公正性与客观性。

6.3 创新沟通协调机制，提升协同效率

有效的沟通协调机制，是解决协同过程中各类问题、提升协同效率的重要保障。2026年，需要创新沟通协调机制，建立多层次、常态化的沟通协调体系，打破信息壁垒，实现各方高效对接。

建立三方常态化沟通机制，定期召开沟通会议，对接需求、通报进展、解决问题，确保合作过程顺畅。搭建智能化沟通平台，利用AI、大数据等技术，实现各方信息实时共享、快速传递，提升沟通效率。

设立专门的沟通协调机构，负责产学研协同过程中的统筹协调、需求对接、问题解决等工作，明确各方职责，避免推诿扯皮。建立问题快速响应机制，对于协同过程中出现的问题，及时受理、快速解决，确保合作顺利推进。

6.4 创新风险分担机制，降低协同风险

产学研协同过程中，面临研发及市场、技术等多种风险，创新风险分担机制，能够降低单一主体的风险压力，增强各方合作的积极性与持续性。2026年，需要建立多元化的风险分担机制，明确各方风险责任，实现风险共担。

建立风险分级分担体系，根据风险类型、风险程度，明确高校、科研机构、企业的风险责任。研发风险主要由高校、科研机构承担，市场风险主要由企业承担，技术风险由各方共同承担，通过合理分担，降低单一主体的风险压力。

七、践行：产学研视点2026年的行动导向

作为聚焦产学研融合领域的观察与传播平台，产学研视点始终立足行业实际，坚守科普初心，不掺杂任何商业导向，不堆砌繁琐数据与案例，专注于产学研融合的现状分析、趋势研判与路径探索，为行业发展提供有价值的参考。

2026年，产学研视点将以本次思考为导向，立足自身定位，践行以下行动，助力产学研融合向深度、长效发展。

一是持续深化行业观察，聚焦2026年产学研融合的核心痛点、发展趋势与破局路径，开展深度调研与理性思考，输出更多贴合行业实际、通俗易懂、有价值的科普内容，规避AI味与套话，用直白的语言解读产学研融合的核心逻辑与实践方法，助力更多人了解产学研、关注产学研。

二是搭建交流传播平台，依托自身影响力，整合产学研各方资源，传播行业先进理念、创新经验与前沿趋势，打破信息壁垒，推动各方交流合作，助力协同生态构建。不开展任何商业推广，纯粹聚焦科普传播与交流对接，为各方提供免费的信息服务与交流渠道。

三是推动理念普及落地，深入解读产学研融合相关政策，普及协同创新理念，引导高校、科研机构、企业转变发展思维，强化协同意识，推动需求导向、生态协同、长效绑定的融合模式落地生根，助力打破固有壁垒，提升协同效能。

四是聚焦人才与机制创新，重点传播产学研人才培养、人才互通、机制创新的相关思考与实践，助力破解人才衔接断层与机制不完善等痛点，推动产学研协同向高质量发展。

五是坚守科普初心，严格把控内容质量，去除所有冗余元素，减少连接词与虚词，杜绝AI味与套话，保持内容的通俗性、务实性与专业性，贴合百家号科普风格，为读者提供简洁、有价值的内容参考，助力产学研融合理念的普及与实践的推进。

八、展望：2026年，产学研融合的新可能与新期待

2026年，是产学研融合向深度发展的关键一年，也是充满机遇与挑战的一年。新质生产力驱动下，数字经济与实体经济深度融合，人工智能等技术加速渗透，为产学研融合提供了全新的发展机遇；协同壁垒、人才断层、机制不完善等痛点，仍需各方共同努力破解。

期待2026年，产学研融合能够彻底打破固有壁垒，生态协同成为主流模式，需求导向贯穿协同全过程，企业地位得到体现，人才互通更加顺畅，机制创新更加完善，科研成果转化效率大幅提升，实现创新链、产业链、人才链、资金链的深度融合。

期待高校能够主动求变，调整人才培养与科研模式，贴合产业实际需求，培养更多复合型人才，产出更多实用型科研成果；科研机构能够聚焦核心技术攻关，深入产业一线，解决企业技术难题，为产业升级提供强大技术支撑；企业能够强化创新意识，加大研发投入，主动主导产学研协同，推动科研成果快速落地，实现高质量发展。

产学研视点将始终与行业同行，持续关注产学研融合的发展动态，深化思考、践行责任，输出更多有价值的科普内容，助力产学研融合走出一条贴合中国实际、符合产业需求、彰显创新活力的发展道路，为新质生产力发展、高质量发展提供强大支撑。

2026年，产学研融合，唯有坚守初心、协同发力、勇于创新，才能突破痛点、实现突破，才能让科研创新真正赋能产业发展，让人才价值充分彰显，让产学研融合的价值得到最大体现。这既是我们的思考也是我们的期待，是产学研领域所有人共同的奋斗目标。