人工智能視角的創新生態系統演化研究

李澤晨

摘要：基于對人工智能發展的回顧和在此視角對創新生態系統內涵的分析，認為從微觀、中觀、宏觀層面看人工智能都對創新生態系統變革和演化產生影響。在微觀層面上，人工智能替代了部分員工的工作并可能會改變員工就業結構;在中觀層面上，人工智能會提升企業原有的管理方式和運營模式;在宏觀層面上，人工智能會推進創新生態系統的網絡化發展。在新的技術發展下，要繼續推動創新生態系統的發展。

關鍵詞：人工智能 創新生態系統 創新平臺

中圖分類號：F299 ?文獻標識碼：A ?文章編號：1009-5349（2020）17-0242-03

進入21世紀，創新成為企業發展的最大驅動力，創新范式開始轉向創新生態系統[1]，而人工智能是引領新一輪科技革命和產業變革的戰略性技術。據統計，截至2018年年底，全球人工智能企業共15916家，共融資784.8億美元。同時也有越來越多的傳統制造業企業應用人工智能進行企業轉型，比如海爾的共創平臺就利用互聯網將顧客與企業聯系起來，為客戶進行個性化定制。人工智能為新興產業的發展和傳統制造業轉型升級注入了新的活力。在大數據時代，企業創新往往不再是單獨進行研發合作，而是眾多企業一起進行協同創新，共享知識技術。而人工智能的興起更是升級了這一創新體制，讓網絡平臺式創新生態系統的溝通交流更為高效。因此，研究人工智能視角的創新生態系統的演化變革顯得尤為重要。

一、人工智能技術的發展與創新生態系統的內涵分析

（一）人工智能技術的發展

人工智能被作為現代社會發展的新型基礎設施，其技術發展大約可分為三個階段，第一階段是20世紀40年代至70年代初的推理期，此時人們認為如果賦予機器邏輯推理能力，機器就能具有智能。在1956年舉行的“達特茅斯會議”上第一次提出了人工智能的概念，這被公認為人工智能技術的開端。第二階段是20世紀70年代至90年代的知識期，此時人們認識到邏輯推理能力固然重要，但是知識才是推動人工智能技術發展的核心驅動力。隨著研究不斷向前，研究者發現人類知識無窮無盡，而且有些知識難以總結后教授給計算機，還需要賦予機器學習知識的能力。第三階段是進入21世紀以來的機器學習期。在此期間，計算機從數據中學習算法，2006年Hinton發表深度學習Nature文章。2011年，IBM的“沃森”超級計算機在美國著名智力競賽節目《危險邊緣》上擊敗兩名人類選手而奪冠。2013年，卷積神經網絡超第二名十個百分點奪冠ImageNet。2014年香港中文實驗室DeepID算法首次超過人眼識別，準確率超過99%。2016年，AlphaGo戰勝人類頂尖圍棋選手，引發了廣泛關注。自此，人工智能又迎來了新的春天。

可見，人工智能是利用數字計算機或者數字計算控制的機器來模擬、延伸和拓展人的智能，可感知環境、獲取知識并使用知識以獲得最佳結果的理論、方法、技術及應用系統。其衍生的人工智能技術和人工智能服務能給社會技術發展帶來巨大變革。

（二）人工智能視角的創新生態系統內涵分析

吳金希（2014）借鑒生態系統的特征，認為創新生態系統是指多個創新主體之間，將某些技術、人才、規則、文化、運作模式等結合起來，形成相互依賴、共生共贏的獨立且穩定的組織體系[2]。曾國屏等（2013）認為從創新系統到創新生態系統，其關鍵就在于強調了創新的動態性[3]。也正是因為創新生態系統的動態性，才有了以下三個特征：

1.主體多樣性

主體的多樣性是創新保持旺盛生命力的重要基礎，也是創新生態系統發展的源泉。一個系統中有技術、人才、文化、政策等多種資源，也有大學、企業、科研院所、政府多種主體，這些主體對資源不斷進行組合和試錯，為創新提供了無限的可能和機會，從而保持系統平衡穩定的發展。

2.多主體共生演化性

一個系統長久運行的關鍵在于不斷地演化和發展，而創新生態系統也只有不斷地轉化才能維持，否則就會在環境的不斷變化中落后直至淘汰。在人工智能時代，機器可能從生產工具變為企業創新的主體。一方面，人工智能可能提供更多的技術，替代原有的生產工人并培養更多的專業技術人才;另一方面，人工智能可能為資源帶來更多樣化的組合，為創新生態系統注入更多的活力。

3.系統開放性

隨著全球化的不斷深入，國與國的交流，企業與企業的競爭與合作，都加劇了創新生態系統的擴張。創新生態系統從單一核心企業，變成了多個核心企業相互交流，動態競爭的網絡化交流。創新生態系統的擴張也逐漸取決于其開放程度，而人工智能技術的云計算、云數據等都將改變創新生態系統的交流和信息傳遞機制。

二、人工智能視角的創新生態系統的演化和重要變革

在經濟全球化的背景下，單個組織已經難以完成突破性的創新，企業必須利用好內外部資源，創建合作網絡。人工智能技術的發展為創新生態系統帶來了很多新的機遇和挑戰，它將進行數據挖掘、信息重構，重構創新生態系統，助力企業組織變革和產業轉型升級。

1.微觀層面的演化與變革

人工智能的發展在一定程度上替代了員工的部分工作，使得就業結構發生了變化。在創新生態系統中，員工是最重要的資源之一。自互聯網出現以來，有越來越多的創新主體被納入了創新系統，企業也招聘越來越多的員工來完成日益全球化的工作。而人工智能時代會催生出越來越多的“人工智能員工”，他們會從事一些煩瑣的、重體力、無創意的工作[4]。由此也拋出了一個令人恐慌的問題：人工智能會不會導致企業大量裁員？牛津大學學者波蘭尼認為機器在某些領域的確有相當明顯的優勢，但是在有些領域將很難逾越人類。因此，人工智能可能會重塑社會就業結構，企業可能會淘汰一些基層的工作，而培養一些人工智能技術無法替代的工種。郭凱明（2019）認識到了人工智能在不同產業中的差異化影響，在制造業的勞動密集型行業和資本密集型行業，人工智能的作用是減少人工和實現低成本定制化，而在技術引領型行業和市場變動型行業，人工智能的作用是提高研發效率和準確預測與響應市場。王才等（2019）認為工業機器人的規模運用會加深員工工作的不安全感，而職業能力發展和學習能力會調節兩者之間的關系。

因此，一方面人工智能員工可突破原來的技術瓶頸，處理更多更復雜的數據，完成更加復雜的產品需求;另一方面，可使員工從煩瑣的日常工作中解放出來，學習新的技能，如數字能力、創造性思維和試驗、數據分析與解釋以及戰略發展，這些能力都是人工智能所無法替代的，這將引導員工更加專業于與客戶、供應商、合作伙伴的交流和關系建立，提高創新生態系統的運行效率。同時，人工智能可以為績效評估聚焦個人層面提供技術支持，通過精準考核個體績效促進員工的創造性和創新性。

2.中觀層面的演化與變革

人工智能的發展提升了企業原有的管理方式和運營模式，企業更加智能化、高效化。在工業時代，企業的組織形式多為事業部制或矩陣制，創新主體多為企業個體或相關企業，企業進行內部研發或者與合作企業共同研發，該種模式下企業與企業之間的關系多為割裂的，核心企業才是價值的主要創造者。互聯網時代下，傳統的組織形式已經落后，隨之產生的是新的網絡化創新平臺。知識共享時代會導致雇員社會即將消失，個體價值即將崛起，傳統的管理方式將發生改變。隨著人工智能的應用，企業原有的資源配置和工作模式將進一步發生變化，重塑現有市場。

首先，人工智能技術為企業高效率處理大量知識數據，完善知識管理體系提供了條件。企業可以建立一個智能化的專家知識管理系統，來完成需要大量人力進行的比如自學、提出智能方案等工作，從而更好地幫助高科技企業實現知識管理。人工智能可以加強主體之間的知識共享，將隱性知識顯性化，推動知識獲取、共享、革新的過程。

其次，人工智能技術能改進企業工作流程，優化管理決策。從工作流程分析的角度出發，構建了一套基于人工智能的人力資源戰略管理系統，讓管理工作變得更加高效便捷。人工智能的深度算法可以快速處理整合大量的內外部數據信息，并通過復雜的邏輯思維提出多種決策方案來幫助管理者，讓管理者不會因為自身能力的限制而無法做出決策。人工智能時代使管理者的決策環境得到了優化，管理的“滿意決策”可能會因此過渡為“最優決策”。

再次，人工智能技術催生了不同產業的新業態，實現了企業的價值提升，推動了企業的轉型升級。在移動互聯網、大數據、超級計算、傳感網、腦科學等新理論和新技術的驅動下，當前人工智能已經呈現出深度學習、跨界融合、人機協同、群智開放、自主操控等新特征。人工智能使一大批新的產品和產業進入市場，比如智能語音識別、智能機器人。同時，智能制造、智能醫療、智能物流、智能家電又使傳統制造業和服務業實現了轉型升級。

3.宏觀層面的演化與變革

人工智能的發展為組織之間資源充分流動提供了機會，推動了創新生態系統的網絡化發展。在經濟全球化和大數據時代的背景下，傳統的鏈式價值傳遞關系將得以改變，網絡平臺式創新生態系統將成為企業發展的必然選擇。在該模式下，處于核心地位的企業將不再是一家，而是由多家企業組成的一個創新合作平臺。在創新合作平臺中，各個企業之間資源共享，人工智能在基礎層、技術層、應用層為企業提供技術和服務支持，共同創造價值。同時，人工智能也為其他利益相關者與創新平臺的協作提供了支持。人工智能技術對數據的深度挖掘和處理，能夠更好地分析顧客的需求，從而提供更有針對性的個性化服務;也能夠使金融機構更好地分析企業的融資需求，實現資金的有效配置。

以產學研協同創新為例，其就是在創新生態系統中搭建的創新平臺，強調企業、高校、科研院所等多方主體投入資源，政府、中介機構、金融機構提供支持，協作實現創新從技術到市場產出的過程。但是，由于互聯網的出現使企業要面對大量的數據和信息，產學研創新平臺往往難以適應內外部環境和用戶需求的變化，處理系統內不同成員提供的數據信息。人工智能技術的應用毫無疑問地可以解決這一難題，實現對環境的動態適應，對需求方的集成化、個性化智能定制。讓產學研平臺應用新的、更具有適應性的研究方法，使眾多企業、高校、科研單位都可以嵌入到創新網絡中，并尋找屬于自己的節點位置。因此，人工智能可以為創新生態系統提供強有力的技術支持，持續推動其網絡化發展。

三、人工智能視角的創新生態系統的未來發展困境與對策

1.用戶對人工智能產品持觀望和懷疑態度

隨著人工智能應用范圍的不斷擴大和深入，很多用戶逐漸發現人工智能產品無法達到其所期望的智能程度，比如無人駕駛可能會因為行人違反交通規則，導致程序無法驅動而發生事故;智能診療并不能依據患者個人身體情況進行個性化診療，從而使用戶對現有產品產生懷疑和觀望態度。歸根結底，這還是對人工智能技術的懷疑。近年來全球人工智能專利總量有了噴井式增長，僅機器學習這一熱點領域相關專利申請量就超過6.15萬件。

2.知識產權和隱私保護是制約創新生態系統繼續開放的重要瓶頸

人工智能使得知識的共享和傳播更加方便，但是Chesbrough（2013）認為開放式創新平臺會導致“搭便車現象”的發生，從而使得企業遭受損失，因此有些企業為了防止核心技術的泄露而選擇不申請專利。面對該現象，政府應該積極出臺相關專利保護政策，保護企業利益不受損失，只有這樣才能讓企業沒有后顧之憂地進行創新合作，維護創新生態系統的平穩發展。同時，現在用戶信息都數據化，然后由算法對海量數據進行分析和計算，在這一過程中用戶信息很容易被泄露和倒賣，云計算技術也使越來越多用戶愿意將大量數據存儲至云端，這加大了數據被盜取和攻擊的風險。因此企業在應用這些技術為用戶帶來便捷的同時，應該加強企業信息數據管理，嚴格進行風險控制，完善數據保密方面的規章制度，防止這些數據從企業數據庫中泄露出去，這樣才能減少用戶困擾，實現創新主體與用戶的良性互動。

3.人工智能人才培養是創新生態系統未來發展的重要資源

截至2018年年底，全球新一代人工智能專業技術人才超過190萬人，其中學術國際人才占1.8萬，但隨著人工智能產業的發展，對人工智能專業人才的需求也在增加。中國人工智能人才缺口超過 500 萬，大數據人才缺口高達 150 萬。為了助力人工智能的發展，應該培養更多的人工智能人才，提升人工智能領域的自主創新能力和科技成果轉化能力。人工智能的發展任重而道遠，未來需要更多的專業人才和專業團隊來進行更深入的研究，以此推動創新生態系統的建設。

四、結語

綜上，人工智能視角的創新生態系統的發展未來還面臨很多困境，企業和政府應當共同努力，從產品、技術、人才培養、制度建設等多方面協同解決問題，實現創新生態系統的良性發展和持續升級。

參考文獻：

[1]李萬，常靜.創新3.0與創新生態系統[J].科學學研究，2014（12）：1761-1770.

[2]吳金希.創新生態體系的內涵、特征及其政策含義[J].科學學研究，2014（1）：44-51.

[3]曾國屏，茍尤釗.從“創新系統”到“創新生態系統”[J].科學學研究，2013（1）：4-12.

[4]閆坤如，馬少卿.人工智能倫理問題及其規約之徑[J].東北大學學報（社會科學版），2018（4）：331-336.

[5]郭凱明.人工智能發展、產業結構轉型升級與勞動收入份額變動[J].管理世界，2019（7）：60-77.

責任編輯：張蕊