孫麗文，李少帥

(河北工業(yè)大學經(jīng)濟管理學院，天津 300401)

0 前言

隨著新一輪科技革命由 “導入期”向 “拓展期”過渡[1]，一方面，計算能力提升、理論算法革新及大數(shù)據(jù)技術共同驅(qū)動人工智能走出實驗室，迅速進入實際應用階段，人工智能技術產(chǎn)業(yè)化相關問題已經(jīng)成為學界、業(yè)界和政府等的關注焦點；另一方面，新興技術層出不窮，由此所產(chǎn)生的顛覆性效應使企業(yè)技術路線不確定性與爆發(fā)性并存、大破與大立并存，加之無法預知的跨界挑戰(zhàn)等不確定性因素，企業(yè)面臨的復雜度急劇增加，創(chuàng)新試錯的成本上升，單一企業(yè)難以擁有越過 “死亡谷”實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的全部資源和能力，技術創(chuàng)新走向商業(yè)應用更加依賴合作伙伴、供應商、客戶等利益相關者的高效協(xié)同和創(chuàng)新資源的合理配置。

創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)理論的興起對創(chuàng)新研究、戰(zhàn)略制定等均產(chǎn)生重大影響。2003年，美國總統(tǒng)科技顧問委員會率先提出以創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)為核心的國家創(chuàng)新戰(zhàn)略[2]。歐盟于2013年同樣圍繞創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)部署了十余項創(chuàng)新戰(zhàn)略[3]。創(chuàng)新模式已經(jīng)越過封閉式創(chuàng)新和開放式創(chuàng)新，處于創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)階段[4]。同時，領先企業(yè)加速構筑自身的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)，憑借廣泛的協(xié)同創(chuàng)新獲取可持續(xù)發(fā)展的關鍵能力?？梢?，創(chuàng)新研究范式從關注要素構成的創(chuàng)新系統(tǒng)向注重要素相互關系的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)轉(zhuǎn)變[5]。競爭焦點從技術能力等因素轉(zhuǎn)變?yōu)閯?chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)之間的比拼。許多專家學者[6-15]都對創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)進行了探討，但多聚焦于系統(tǒng)內(nèi)部，對系統(tǒng)與外部環(huán)境的關系性質(zhì)及其影響卻研究甚少，對兩者相互作用機理的解釋力不足。

構建人工智能創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)不僅有助于企業(yè)實現(xiàn)價值捕獲和價值創(chuàng)造，對推動產(chǎn)業(yè)數(shù)字化和智能化轉(zhuǎn)型升級、實現(xiàn)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展同樣意義重大。區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)、5G及人工智能等眾多新興技術與管理情景興起，使創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)部成員關系和整個系統(tǒng)演化均表現(xiàn)出極強的復雜性，亟待更加全面地探索。多層次分析 (MLP)框架能夠從多層面清晰地展示創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的演化過程，可根據(jù)具體研究對象特征靈活設置不同維度的含義[16]，能夠有效彌補現(xiàn)有研究缺陷。本文嘗試采用MLP框架探索人工智能創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)演化的具體過程，并揭示其內(nèi)在機理。

1 文獻研究與模型構建

1.1 創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)研究進展與述評

1993年Moore率先提出企業(yè)生態(tài)系統(tǒng)，將其表述為基于組織互動的經(jīng)濟聯(lián)合體，認為商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)是由一定利益關系的組織或者群體構成的動態(tài)結(jié)構系統(tǒng)，強調(diào)任何組織間都不僅是競爭合作關系，而應該與所處的生態(tài)共生進化[6-7]。Iansiti等[8]深挖系統(tǒng)內(nèi)部的主體關系性質(zhì)，認為其由占據(jù)不同生態(tài)位但彼此相關的企業(yè)構成。Adner等[9-10]從創(chuàng)新主體考慮，認為創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)由核心企業(yè)、上游供應商、下游互補方及客戶構成，而核心企業(yè)是生產(chǎn)和服務的關鍵組織，創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)可使核心企業(yè)創(chuàng)造巨大價值。本文認為創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)由核心企業(yè)、創(chuàng)新合作單元、支撐群體等構成，通過創(chuàng)新資源共享、機制共建以及風險共擔等克服劣勢、放大創(chuàng)新合作優(yōu)勢，實現(xiàn)價值創(chuàng)造、倍增及協(xié)同共生的動態(tài)系統(tǒng)。

近些年來，創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)研究在系統(tǒng)構建、價值創(chuàng)造、創(chuàng)新管理等領域取得新進展。陳勁等[11]基于整合式創(chuàng)新，提出新型國家創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的內(nèi)涵與框架。陳衍泰等[12]聚焦產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)價值創(chuàng)造、價值獲取的過程與機制，發(fā)現(xiàn)形成有利于價值創(chuàng)造的產(chǎn)業(yè)前提和厘清各主體價值獲取的關系是構建產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的關鍵。Rohrbeck等[13]以德國國家電信運營商為例，發(fā)現(xiàn)核心企業(yè)通過開放傳統(tǒng)開發(fā)流程、吸納外部創(chuàng)造力和知識資源的方式增強自身創(chuàng)新能力。同時，核心企業(yè)還可通過針對創(chuàng)新任務導向的組織職能或管理機制，持續(xù)修正創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)[14-16]。梅亮等[17]從戰(zhàn)略管理、新制度經(jīng)濟學、創(chuàng)新管理和研究方法四個方面搭建創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)理論研究框架。陳衍泰等[18]嘗試探討了經(jīng)典組織與管理理論在創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)研究中的應用。

創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)形成了以Moore、Iansiti、Adner及陳勁等學者研究成果為核心的知識體系，但仍缺乏系統(tǒng)性理論建構。同時，已有研究以靜態(tài)結(jié)構模型居多，如以Moore為代表的學者提出 “層次論”，將創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)分為核心層、擴展層和外圍層，后續(xù)學者又將其改進為核心企業(yè)層、創(chuàng)新平臺、輔助企業(yè)層等；Adner等則提出 “網(wǎng)絡結(jié)構論”，認為創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)在價值創(chuàng)造中形成以核心企業(yè)為中心的網(wǎng)狀結(jié)構，但是從動態(tài)演化視角對創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的實證研究則較少[7-10，19]?？梢姡F(xiàn)有研究對創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)部主體根據(jù)環(huán)境持續(xù)調(diào)整和動態(tài)適應的關注不足，對系統(tǒng)形成、發(fā)展以及推動創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)健發(fā)展的過程和規(guī)律的分析依然不夠深刻。

1.2 MLP框架及適用范疇

MLP框架源于荷蘭屯特大學的半演化理論，作為把演化經(jīng)濟學和技術研究相結(jié)合的方法，已成為分析新興技術市場化的重要工具[20-21]。通過分析新興技術在生態(tài)位、社會技術范式和社會技術地景的相互作用，從時間和空間揭示技術轉(zhuǎn)型過程和機理[16]。生態(tài)位作為新興技術的 “孵化室”，是指由小規(guī)模創(chuàng)新網(wǎng)絡形成的保護空間，包括技術生態(tài)位和市場生態(tài)位，前者是新興技術未進入主流市場前的孕育環(huán)境，為創(chuàng)新試錯提供支持，后者指新興技術被研發(fā)出來后所進入的初始市場，通過建立生態(tài)位避免新興技術與主流市場競爭，保護新興技術走向成熟[19，22]；社會技術范式是指社會成員共同遵守的規(guī)則總和，包括市場、技術創(chuàng)新、政策等，實際中由于原有社會技術范式的消極影響，使前景光明的新興技術在落地過程中也會面臨失敗風險，如何使新技術范式迅速形成并穩(wěn)定發(fā)展至關重要[23-26]；社會技術地景是指創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)持續(xù)演化的宏觀環(huán)境，包括社會接受、文化認可以及價值觀念等因素[27]。合適的社會技術地景可促進系統(tǒng)結(jié)構趨向合理、功能更加完善，而系統(tǒng)結(jié)構和功能優(yōu)化又會推動社會技術地景正向變遷，加速新社會技術地景形成[28]，但社會技術地景要比社會技術范式的改變更加緩慢和困難。

MLP框架被廣泛應用于技術轉(zhuǎn)型研究，案例研究成為主流方法[29]。Geels[30]將其用于評估低碳轉(zhuǎn)型驅(qū)動因素、障礙和探索轉(zhuǎn)型路徑，Osunmuyiwa等[31]將其應用于可再生能源轉(zhuǎn)型，指出新能源轉(zhuǎn)型具有長期性和復雜性。Geels等[32]對1990年至2014年的德國和英國低碳電力轉(zhuǎn)型進行比較分析，發(fā)現(xiàn)可持續(xù)轉(zhuǎn)型中可能存在路徑間的轉(zhuǎn)換。2014年Geels[25]基于MLP框架建立了三重嵌入框架，將企業(yè)概念化為外部嵌入環(huán)境和行業(yè)機制，強調(diào)核心企業(yè)作用。此處同創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)中核心企業(yè)的作用基本一致，MLP框架同樣適用于創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)演化[19]。本文凝練了MLP框架和創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的最新研究成果，嘗試構建人工智能創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)演化模型，以期更加全面地揭示其演化規(guī)律，為人工智能技術商業(yè)化提供理論解釋。

1.3 基于MLP框架的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)演化模型構建

技術生態(tài)位為新興技術誕生提供了孕育空間，但因新興技術的高度不確定性，尚未產(chǎn)生主導設計，且用戶群體和未來市場難以清晰判斷，主要由堅信新興技術潛力并愿意投入的核心企業(yè)支撐，以技術研發(fā)為核心的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)由萌芽狀態(tài)逐漸到初步形成。由于技術生態(tài)位為新興技術成長提供了保護性空間，可將其界定為技術保護期。在技術生態(tài)位對新興技術的培育下，新興技術能力得以持續(xù)積累和提升，最終突破應用紅線并嘗試滿足部分市場需求。隨著用戶對新興技術認知水平的提高和態(tài)度轉(zhuǎn)變，新興技術逐漸發(fā)現(xiàn)小規(guī)模的市場生存空間。此時避開主流競爭市場的市場生態(tài)位能夠為大多數(shù)新興技術創(chuàng)造合適的初始市場空間，但也有少數(shù)技術因顛覆性特質(zhì)，可對市場競爭規(guī)則、運行模式等產(chǎn)生 “破壞性創(chuàng)新”[33]，該情形下市場生態(tài)位作用不再是避免新興技術與主流技術的市場競爭，而是如何促進兩者融合。無論哪種情形，率先發(fā)現(xiàn)新興技術商業(yè)化實現(xiàn)路徑都極為重要，技術持續(xù)性積累和商業(yè)化探尋成為關注重點，可將其界定為積累探索期。

經(jīng)過積累探索期，新興技術發(fā)展戰(zhàn)略得以確立，新市場規(guī)模裂變式增加，相關產(chǎn)品和服務爆發(fā)式發(fā)展，新興技術進入市場生態(tài)位并形成獨特的商業(yè)模式[34]，由其主導的范式逐步被社會接納并與現(xiàn)有社會技術范式展開爭奪。隨著越來越多的利益相關者加入并被聯(lián)系到一起，創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)規(guī)模擴大、功能逐漸完善、穩(wěn)定性增強，鑒于新興技術發(fā)展戰(zhàn)略確立、商業(yè)化邁入快速穩(wěn)定的發(fā)展軌道，可將其界定為戰(zhàn)略發(fā)展初期。此后系統(tǒng)規(guī)模逐漸穩(wěn)定，內(nèi)部成員間更加注重鏈接質(zhì)量和效率，系統(tǒng)功能完備、運行通暢，新興社會技術范式逐漸占據(jù)優(yōu)勢地位，可將其界定為戰(zhàn)略發(fā)展中期，伴隨系統(tǒng)演化重點從社會技術范式轉(zhuǎn)向?qū)ι鐣夹g地景的多領域、深層次改造，屬于漫長的社會性工程，可將其界定為戰(zhàn)略發(fā)展后期。

基于上述分析，本文從時間和空間維度構建MLP框架下的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)演化模型 (見圖1)。橫軸為時間維度，反映發(fā)展過程；縱軸為空間維度，反映影響范圍。

圖1 MLP框架下人工智能創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)演化模型

2研究設計

2.1 研究方法

由于創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)演化過程的復雜性和不確定性，現(xiàn)有文獻尚未深入并且缺乏中國情景的相關探討。與問卷、試驗等相比，案例研究更適合應用到全新領域的探索當中[35]。同時，由于人工智能技術體系和演化過程涉及的因素較多，單案例研究不足以覆蓋全部研究內(nèi)容，需要采用多案例研究揭示人工智能創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的變化特征。案例研究成為多層次分析框架的主流選擇，形成了相應的方法、工具及典型案例，能夠為創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)演化提供全面性指導，有助于本文研究目標的實現(xiàn)。

2.2 案例選取

根據(jù)開展案例研究理論抽樣的方法，即案例群對理論發(fā)展的貢獻[36]，本文選取案例主要考慮兩方面：①案例典型性與適配性。國內(nèi)一批關鍵勢力依托自身技術、資金與數(shù)據(jù)門檻，構成了推動人工智能技術產(chǎn)業(yè)化的第一梯隊，包括以百度、阿里和騰訊為代表的互聯(lián)網(wǎng)巨頭，也包括科大訊飛這樣的獨角獸企業(yè)，它們的實踐探索和取得的巨大成功給人工智能發(fā)展帶來極大啟發(fā)。因此，本文選取以上四家企業(yè)進行探索性案例分析，以期歸納人工智能創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的演化規(guī)律，為中國人工智能發(fā)展提供借鑒。②案例數(shù)據(jù)可獲取性和研究便利性。以上案例都是行業(yè)領軍企業(yè)或后起之秀，可方便地從網(wǎng)站收集較多公開數(shù)據(jù)和行業(yè)資料，其歷史數(shù)據(jù)也較為完整，可提供研究所需素材，所選取案例也經(jīng)常被新聞媒體關注和報道，便于資料多樣化獲取。

2.3 數(shù)據(jù)收集及編碼

一手資料具有收集難度較大、涉及保密及需要避免印象管理和回溯性釋義所帶來的偏差等問題[37]。二手資料具有覆蓋面廣、時間跨度長、穩(wěn)定性好等優(yōu)勢，通過科學合理的多種渠道獲取的二手資料同樣可用于科學研究[38]。因此，本文主要通過對二手資料的收集獲取相關數(shù)據(jù)：①通過訪問案例企業(yè)的官方網(wǎng)站和微博、公眾號等平臺的官方認證賬號發(fā)布信息，獲取企業(yè)人工智能戰(zhàn)略布局、技術能力與市場化發(fā)展等關鍵信息，查閱國家頒發(fā)的公開政策文件、行業(yè)統(tǒng)計報告等；②通過CNKI和ELSEVIER期刊數(shù)據(jù)庫、重要報紙數(shù)據(jù)庫搜索有關文獻，精讀并做好閱讀筆記，整理形成整體研究脈絡；③通過非正式溝通、查閱研究報告，獲取行業(yè)發(fā)展形勢及案例企業(yè)人工智能的具體應用情況。數(shù)據(jù)來源渠道的多樣化方便相互印證并使研究結(jié)論更加科學和富有解釋力，同時為了避免共同方法產(chǎn)生的偏差，本文基于 “資料三角形”原則確保通過多樣化的信息和資料來源對數(shù)據(jù)相互補充和交叉驗證[39]，并對信息深度挖掘以形成完整證據(jù)鏈，保證研究的信效度。

根據(jù)質(zhì)性研究的規(guī)范分析邏輯，本研究依據(jù)所收集的數(shù)據(jù)資料對案例數(shù)據(jù)進行一級編碼 (見表1)，識別出在人工智能創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)形成和演化的外部環(huán)境、內(nèi)部發(fā)展狀態(tài)以及系統(tǒng)與環(huán)境的關系性質(zhì)，并將其整理為二級編碼；通過已搜集的文獻指引，歸納出案例企業(yè)人工智能技術創(chuàng)新及商業(yè)化發(fā)展的具體實踐并將其進行概念化，以形成三級編碼；通過文獻指引將二級編碼和三級編碼進行合理對接；為了驗證數(shù)據(jù)編碼的合理性，在上述編碼過程完成后再次核對結(jié)果，對編碼結(jié)果有歧義的部分重新檢查，并對原始數(shù)據(jù)進行追溯和多次討論，直到本文的研究小組對編碼結(jié)果取得一致意見。

表1 數(shù)據(jù)資料來源匯總

3 人工智能創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)演化的案例分析

3.1 人工智能創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的構成

人工智能創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)由核心企業(yè)、創(chuàng)新合作單元、初創(chuàng)新銳、納米創(chuàng)業(yè)者等構成。核心企業(yè)包括科大訊飛、百度、阿里和騰訊。創(chuàng)新合作單元較多，既有來自企業(yè)內(nèi)部的訊飛研究院、阿里人工智能實驗室等研發(fā)機構，也有來自企業(yè)外部的英偉達、比亞迪、中國移動等國內(nèi)外多個領域的供應商、制造商、運營商及配套商。同時，初創(chuàng)新銳、納米創(chuàng)業(yè)者及政府在完善系統(tǒng)功能、強化系統(tǒng)穩(wěn)定性等方面發(fā)揮著不可或缺的作用。

3.2 人工智能創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的演化

為了克服多案例對象發(fā)展過程的異步性，本文結(jié)合創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)核心企業(yè)在20年內(nèi)發(fā)展的關鍵事件，將其演化歸結(jié)為以下三個時期。

(1)技術保護期 (2000—2009年)。20世紀90年代，互聯(lián)網(wǎng)熱潮和創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)興起，但社會各界對人工智能停留在概念性認知并持懷疑和恐懼態(tài)度，MUSK、GATES的AI威脅論擴大和加深了公眾的隱憂，政策在鼓勵技術創(chuàng)新與轉(zhuǎn)化中單點發(fā)力居多、政策體系尚未建立，同時創(chuàng)新文化建設滯后。科大訊飛選擇了當時處于寒冬期的人工智能并把智能語音作為未來主攻方向，與中國科技大學、社會科學院共建實驗室以整合技術資源。2001年科大訊飛智能語音平臺開發(fā)廠商突破100家，并獲首批 “國家規(guī)劃布局內(nèi)重點軟件企業(yè)”認定，承接國家語音高技術產(chǎn)業(yè)化示范工程，成立科大訊飛研究院以聚集人才和深耕智能語音技術。同時期互聯(lián)網(wǎng)巨頭依托用戶規(guī)模和數(shù)據(jù)優(yōu)勢，把人工智能與自身業(yè)務相聯(lián)系，采取穩(wěn)健的技術創(chuàng)新策略。技術保護期的相關構念及典型事實證據(jù)見表2，可見，該時期人工智能創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)處于技術生態(tài)位等級，其技術研發(fā)和新產(chǎn)品受到核心企業(yè)和各自供應商、少量用戶及政府政策共同支持，尤其是核心企業(yè)對人工智能的超前布局和創(chuàng)新資源投入，使其能夠避開市場的激烈競爭，獲得小范圍穩(wěn)定有利的發(fā)展空間。進一步分析發(fā)現(xiàn)，技術賽道異質(zhì)性成為核心企業(yè)改進和優(yōu)化技術生態(tài)位、實現(xiàn)技術突破的前提和戰(zhàn)略考慮。百度、阿里和騰訊雖未實施系統(tǒng)性布局，但通過成立AI實驗室和在核心業(yè)務領域的嘗試，亦形成適宜技術創(chuàng)新的穩(wěn)定保護空間。技術保護期作為創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)演化的初始階段，人工智能技術水平不高、新產(chǎn)品生產(chǎn)規(guī)模較小、體驗感欠佳，且供應商體系、用戶反饋等不健全，因此系統(tǒng)功能尚不完善、穩(wěn)定性較差，只能被動受到社會技術地景的不利影響。同時，人工智能未來應用發(fā)展前景不明朗且風險極大，初創(chuàng)新銳和納米創(chuàng)業(yè)者尚未形成。

表2 技術保護期的相關構念及事實證據(jù)

(2)積累探索期 (2010—2014年)。Pegasyste-ms 《對人工智能態(tài)度的調(diào)查報告》顯示：38%的受訪公眾表示理解并保持謹慎樂觀態(tài)度，33%持理性觀望態(tài)度。與技術保護期相比，公眾態(tài)度更加理性。同時，納米創(chuàng)業(yè)者和初創(chuàng)新銳也加速形成，加快技術積累和商業(yè)化步伐成為企業(yè)的共識。

2010年科大訊飛開展深度神經(jīng)網(wǎng)絡的語音識別研究，并于次年上線中文語音識別DNN系統(tǒng)，2012年推出智能語音助手，2014年正式啟動 “超腦計劃”，研發(fā)認知智能系統(tǒng)；2010年百度進軍人工智能并組建AI團隊，李彥宏提出創(chuàng)建深度學習研究院，2013年4月，百度設立硅谷實驗室以聚集頂尖技術人才，2014年1月啟動 “少帥計劃”為百度培養(yǎng)技術人才，同年與寶馬合作并將自動駕駛作為戰(zhàn)略發(fā)展方向；騰訊從2010年開始依據(jù)不同方向設立多個實驗室，攻克核心技術難題，通過組建技術研發(fā)共同體加速技術積累，馬化騰多次表示要圍繞核心業(yè)務和場景應用進行人工智能布局，2013年9月騰訊在游戲、社交、醫(yī)療的布局和商業(yè)化探索也迅速展開；2012年阿里聚集科學家團隊從事人工智能技術研發(fā)和儲備，但僅作為阿里云服務的子項目，此后阿里逐步積累關鍵技術，并在沉寂兩年后實現(xiàn)技術和戰(zhàn)略的雙重爆發(fā)，技術領域從語音識別到圖像識別，再到搭建人工智能底層計算平臺，戰(zhàn)略領域從電商、支付延伸到投融資等非核心業(yè)務。積累探索期的構念及事實證據(jù)見表3，可見，該時期人工智能技術不斷取得突破并使規(guī)?；瘧贸蔀榭赡埽诵钠髽I(yè)基于各自業(yè)務異質(zhì)性進行技術積累和商業(yè)化探索，促進人工智能進入適合的新市場生態(tài)位[26]?？拼笥嶏w精耕細作，不斷將新興人工智能技術應用于語音市場實踐。百度重視深度學習等通用型技術，并率先將自動駕駛作為人工智能落地的發(fā)展領域。阿里持續(xù)積累人工智能技術，不斷探尋和創(chuàng)新技術商業(yè)化路徑。騰訊在技術攻堅同時將核心業(yè)務與人工智能緊密結(jié)合，并積極布局在醫(yī)療影像場景的可行方案。積累探索期是創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)演化的發(fā)展階段，隨著人工智能技術日漸成熟，相關產(chǎn)品服務的市場規(guī)模也迅速擴大，同時社會技術地景向利于人工智能發(fā)展和系統(tǒng)演化的方向轉(zhuǎn)變，但因市場需求尚不清晰，核心企業(yè)的人工智能技術商業(yè)化戰(zhàn)略仍處于探索時期。

表3 積累探索期的相關構念及事實證據(jù)

(3)戰(zhàn)略發(fā)展期 (2015年至今)。科大訊飛秉持 “平臺+賽道”戰(zhàn)略，2015年發(fā)布AIUI，每天為13萬開發(fā)伙伴和7億用戶提供語音交互服務，致力實現(xiàn)千億市值。2019年，訊飛開放平臺已具備334種復雜AI能力，通過與英特爾、英偉達等頂尖供應商、制造商戰(zhàn)略合作，應用終端數(shù)超過20億。同時，為了促進技術快速更迭和橫向化發(fā)展，科大訊飛與阿里、騰訊在文娛領域合作以實現(xiàn)服務和體驗的深度升級，與初創(chuàng)新銳商湯科技長期合作以擴張技術和產(chǎn)業(yè)賽道。百度采取 “搶占先機，先技術后場景”戰(zhàn)略，率先布局自動駕駛并成立IDL和硅谷實驗室，2015年成立自動駕駛事業(yè)部，2017年百度開放無人駕駛技術平臺Apollo，推動汽車行業(yè)生產(chǎn)要素配置方式、運營模式及服務模式創(chuàng)新。百度還聯(lián)合零部件供應商和汽車制造商，與華為、騰訊等合作，進行資源整合以實現(xiàn)更廣泛的AI落地。2015年后阿里聯(lián)合眾多供應商、制造商和運營商，基于阿里云相繼推出130多款細分產(chǎn)品，形成龐大的產(chǎn)品矩陣，適用場景達300多個。騰訊采取 “業(yè)務驅(qū)動+場景至上”戰(zhàn)略，為了促進核心業(yè)務及產(chǎn)品智能化發(fā)展，騰訊同港科大成立聯(lián)合實驗室，后又成立AI lab。2017年發(fā)布 “騰訊覓影”以輔助食管癌等疾病篩查并搶占醫(yī)學影像應用場景，同明峰醫(yī)療、廣州互云等創(chuàng)新合作，與近100家醫(yī)院達成合作意向，實現(xiàn)從區(qū)域到全國的應用擴散。

人工智能對經(jīng)濟社會的深刻改變加速了政策密集出臺。2015年，國務院把 “互聯(lián)網(wǎng)+人工智能”列為推進 “互聯(lián)網(wǎng)+”指導意見中的重點行動。2017年，國務院頒布 《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》、工信部印發(fā)三年行動計劃。社會各界對其態(tài)度也逐漸從懷疑、恐懼轉(zhuǎn)變?yōu)榻邮芎驼J同，并向產(chǎn)品服務認知和社會影響認知轉(zhuǎn)變，期望人工智能在提升工作效率和舒適性、拓展活動空間等方面發(fā)揮作用且安全可控，相應文化氛圍濃郁、價值規(guī)范逐漸清晰等因素推動社會技術地景正向遷移。同時，納米創(chuàng)業(yè)者和初創(chuàng)新銳相繼涌現(xiàn)，納米創(chuàng)業(yè)者數(shù)量眾多且相當活躍，通過依附核心企業(yè)建立的開放創(chuàng)新生態(tài)或構建特定細分領域的比較優(yōu)勢，鏈接與吸納多方創(chuàng)新資源并創(chuàng)造出可觀的經(jīng)濟價值，初創(chuàng)新銳在計算機視覺、語音識別等領域構筑起差異化競爭優(yōu)勢。戰(zhàn)略發(fā)展期的構念及事實證據(jù)見表4，該時期是人工智能創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的核心階段，核心企業(yè)明確了適合的發(fā)展戰(zhàn)略，促進人工智能產(chǎn)品和服務爆發(fā)式發(fā)展、市場規(guī)模裂變式增加，不同應用領域的產(chǎn)業(yè)生態(tài)更加豐富，人工智能越過市場生態(tài)位向社會技術范式挺進[26]。同時，核心企業(yè)通過彼此協(xié)作以及與利益相關者合作實現(xiàn)了更廣泛的創(chuàng)新資源共享與互補，系統(tǒng)內(nèi)部聯(lián)系性和穩(wěn)定性大為增強。社會各界對人工智能的接受和認同感增強，社會技術地景更加適宜。

表4 戰(zhàn)略發(fā)展期的相關構念及事實證據(jù)

通過上述分析，得到MLP分析框架下人工智能創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的演化過程及機理，如圖2所示。

圖2 基于MLP分析框架的人工智能創(chuàng)新生態(tài)系演化過程及機理

3.3 案例對演化模型的驗證性分析

起初，社會技術地景不利于人工智能生存發(fā)展，科大訊飛毅然選擇了尚處于寒冬期的人工智能，互聯(lián)網(wǎng)巨頭亦開始注重人工智能技術攻關，以技術研發(fā)為核心的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)初步形成，并借助政策支持進行商業(yè)化初探，即為人工智能技術及其產(chǎn)品服務創(chuàng)造了保護空間，由此驗證了技術保護期；此后，人工智能逐漸脫離技術生態(tài)位，進入市場生態(tài)位，因人工智能可對市場競爭規(guī)則、運行模式等產(chǎn)生顛覆性影響[33]，市場生態(tài)位的作用不再是避免人工智能與主流技術競爭，而是促進兩者融合，此時核心企業(yè)將人工智能賦能自身優(yōu)勢業(yè)務領域，并試圖通過持續(xù)技術積累和探索商業(yè)化路徑獲取未來發(fā)展的領先優(yōu)勢，由此驗證了積累探索期；最后，隨著人工智能性能升級和影響力擴大，原有社會技術范式內(nèi)部結(jié)構受到強烈沖擊，新社會技術范式加速建立，在此過程中創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的核心企業(yè)經(jīng)過技術積累和商業(yè)化探索，確立發(fā)展戰(zhàn)略并開啟人工智能發(fā)展新征途，由此驗證了戰(zhàn)略發(fā)展期。

4 結(jié)論

(1)核心企業(yè)的發(fā)展戰(zhàn)略對于人工智能創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的發(fā)展具有決定性作用。在技術保護期，科大訊飛、百度、阿里和騰訊就確立了適合自身生態(tài)位發(fā)展的技術賽道，投入巨大資源進行相應技術研發(fā)并提供保護空間，不僅有效降低了相互競爭壓力，而且為彼此創(chuàng)新合作奠定了基礎；在積累探索期，以上四家核心企業(yè)探索人工智能商業(yè)化主導戰(zhàn)略，最終確立了 “平臺+賽道” “搶占先機，先技術后場景” “錯位發(fā)展”和 “業(yè)務驅(qū)動+場景至上”的發(fā)展戰(zhàn)略。

(2)社會技術地景正向遷移對創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)演化發(fā)揮了重要推動作用。積累探索期和戰(zhàn)略發(fā)展期是社會技術地景產(chǎn)生根本性轉(zhuǎn)變的時期，該時期發(fā)展導向開始向人工智能傾斜，社會認知水平從概念性理解上升到對人工智能產(chǎn)品服務和人類社會影響的思考，同時，適宜人工智能發(fā)展的氛圍從無到有、逐漸濃郁。以上因素極大減少了人工智能技術創(chuàng)新與應用的現(xiàn)實阻力，為創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的功能完善和健康演化提供了有力支撐。

(3)人工智能創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)演化需要成員間緊密合作與相互協(xié)同。在創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)部，即使核心企業(yè)也無法掌握人工智能創(chuàng)新發(fā)展的全部資源和能力，且可能導致系統(tǒng)結(jié)構的松散和失衡，甚至使系統(tǒng)偏離正常演化方向。筆者通過深入分析四家核心企業(yè)的發(fā)展歷程發(fā)現(xiàn)，它們在技術領域、戰(zhàn)略布局、優(yōu)勢業(yè)務等方面均存在明顯異質(zhì)性，為相互協(xié)作創(chuàng)造了廣闊的合作空間。同時，政策對人工智能發(fā)展的支持從關鍵點發(fā)力到戰(zhàn)略協(xié)同推進，體系建設逐漸完善，其覆蓋范圍也從宏觀層面的環(huán)境優(yōu)化深入到微觀層面的企業(yè)創(chuàng)新生態(tài)構建，核心企業(yè)和政府之間能夠形成合力、相互促進，從而使人工智能創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的演化更加穩(wěn)健。