4.3 统筹协调促进产学研资源聚合
近年来，在互联网发展方面我国正积极追赶发达国家。在2017年，我国以互联网为主要组成部分和拉动力量的数字经济的体量高达26.70万亿元人民币，占GDP比重达到32.38%[62]。同时，中美两国在全球300多家独角兽企业中占据绝对主导地位，两国企业数量之和占全球80%以上[63]。但在高新数字技术领域美国独占鳌头，有着明显优势，中国远不及美国。此外，美国在人工智能各层级（基础层、技术层、应用层）领域的企业数均领先于中国，中国仅占美国企业数的40%到60%。[8]目前我国科技成果转化率仅达到20%左右，远低于发达国家约40%的平均水平，与转化率高达80%到90%的美国相比更是不甚理想[64，65]，这极大地制约着我国数字经济的发展进程。
因此，在完善数字经济时代人才培养结构的基础上，如何更好地提高数字经济教育质量，如何为信息社会提供领军型综合数字人才，以及如何更高效地将科学技术转化为生产力促进数字产业发展，是目前亟待解决的重要问题。
（1）建立产学研合作机制
为解决低转化率这一问题，发达国家都在积极推进产学研合作以促进科研成果高效转化，而我国产学研合作尚未形成一定规模，也未建立产学研合作机制。产学研合作主要包含高校（人才培养）、企业（技术成果产业化）和研究机构（技术研发）三个主体，是一种多元主体共同参与的合作形式。在图3所示产学研合作机制中，以研究中心和科技园区为合作平台，以高校、研究机构和企业为合作主体，人才、资金、技术和信息在三者之间有效流动，从而实现高效地将科学技术转化为生产力促进产业发展的目的。
图3 产学研合作机制
首先，就高校而言，以人才培养为目标，以市场需求为导向，旨在培养“大智物云”专业数字人才，满足企业用人要求。就创新性研究而言，高校研究力量和社会研究机构是合作关系。2018年年底，工信部人才交流中心与“科大讯飞”等国内人工智能知名企业联合签署了《人工智能产业人才培育标准合作备忘录》，制定企业与研究机构合作体系与标准，标志着政企合作加强对人工智能人才培养的开始。在高校，更应鼓励企业和科研机构参与制定针对“大智物云”等高新数字技术的本科及硕士和博士研究生各专业的培养计划和课程设置，平衡教学与科研比重并强化两者之间的衔接，构建相对完善的教研体系。
其次，企业可通过委托或资助的方式更有针对性地从高校与研究机构获得相应的技术支持，共同孵化技术型企业，实现高效率技术成果转化。企业与高校应采用联合教学方式将教育、研究与行业发展紧密结合起来，促进学生理论联系实践，培养高质量人才以满足市场需求。美国波士顿咨询公司报告显示，中国已成为发展人工智能技术最积极的国家。鉴于此，我国更应加强“大智物云”及量子计算等技术的产学研合作开发以促进数字产业发展。
（2）建立产学研合作配套机制
美国量子技术发展主要依靠高科技公司，而这些公司经常与美国一流大学合作开展项目，大学提供以“量子”作为主修或辅修专业的博士或硕士学生参与研究，美国能源部、基金委（NSF）和标准化研究所（NIST）等部门则给学生提供充足的资金支持，这种合作经常以跨学科方式进行，目前项目数量正持续增长[66，67]。美国硅谷最大的优势便是有斯坦福大学等研究型大学和科研院所作为依托，提供强大的支持以引导产业发展。
在产品迭代极为快速的今天，学习硅谷发展模式的同时，我国更应精准定位，针对“智能+”高新数字技术产业，更好地促进企业、高校及研究机构的融合，强化行业内信息资源深度整合，使三者信息更有效地流通，发挥协同效应，达到1+1+1＞3的效果，促进高新数字技术科技成果转化。同时，建立人工智能行业协会等专业机构，用以协调三方合作，支撑并有效地促进人工智能等行业的发展。
在我国经济转型的背景下，产学研三方仅在促使技术、资金及人才相互流动的层面上合作是不够的。《中国制造2025》中已提到制造业创新中心的建设问题[68]，而对于数字经济的发展也需要我国积极部署研究中心、科技园区等平台的建设。
调查研究发现，英美等发达国家技术成果转化率高与其高校和研究机构的转化对象大多是科技型中小企业有关[69]。因此，我国政府在重视科研成果转化的同时，需重点关注中小企业带来的创新活力，在科技型中小企业创新方面起到支持与引导作用。我国目前已出台一些鼓励行业发展和促进科技成果转化的相关政策和法律，今后有待进一步出台支持与促进产学研合作的相对完善的规章制度及法律法规，使整个产学研协同机制更加规范化，以帮助国家振兴教育，使科研成果高效转化，促进数字经济发展。