打通创新最后一公里。连接高校科研力量与企业产业需求，构建"基础研究—技术攻关—成果转化—产业应用"的完整闭环。
与高校或研究院共同建设联合实验室，围绕数据要素流通、隐私计算、资产评估等前沿方向开展长期课题研究。企业提供真实场景和数据，学术方提供理论支撑和创新算法。
搭建科研成果向产业转化的桥梁。筛选具有商业化潜力的专利和技术方案，通过授权许可、作价入股或技术孵化等方式实现价值变现，让论文变成产品。
面向数据要素产业的人才缺口，联合开设专业课程、实习基地和定向培养计划。学生获得实战经验，企业提前锁定优质人才，形成可持续的人才供给管道。
建立公平透明的IP共有机制，明确各方在联合研发中的贡献比例和权益分配。支持灵活的IP运营策略——可独立使用、联合授权或二次开发，最大化研发产出价值。
聚焦隐私计算和联邦学习在金融场景的应用，首期投入研发经费500万元，配备专职研究人员12人。
联合编制《数据资产管理实践指南(2024版)》，覆盖确权、评估、入表、交易全流程，下载量突破10万次。
针对企业数据资产入表的实操痛点，联合发布分行业会计处理指引，被多地财政部门列为参考文件。
基于MPC+TEE的混合隐私计算框架开源发布，已在8家企业生产环境部署，处理数据量超5亿条。