傅建曉，任雪杰，趙林度

(東南大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，江蘇南京 210096)

1 研究背景

作為實體經(jīng)濟(jì)命脈，制造業(yè)一直是世界各國的戰(zhàn)略重心。我國高度重視制造業(yè)創(chuàng)新發(fā)展，習(xí)近平總書記曾說：制造業(yè)是科技創(chuàng)新的主戰(zhàn)場，創(chuàng)新是制造業(yè)發(fā)展的“牛鼻子”。近年來，我國制造業(yè)獲得高速發(fā)展，但一直面臨大而不強(qiáng)的困境，處于全球價值鏈中低端環(huán)節(jié)。在日新月異的今天，新一輪科技革命催生出眾多新業(yè)態(tài)、新模式，制造業(yè)面臨著從以產(chǎn)品為中心向以服務(wù)為中心轉(zhuǎn)型的新機(jī)遇、新挑戰(zhàn)，服務(wù)化成為全球制造業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展的重要趨勢。在后疫情時代以及全球價值鏈重構(gòu)的機(jī)遇下，實現(xiàn)制造業(yè)服務(wù)化轉(zhuǎn)型是我國乃至全球各國搶占價值鏈高端環(huán)節(jié)、實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)升級的重要議題。

AIoT（AI+IoT，即智能物聯(lián)網(wǎng)）技術(shù)的迅猛發(fā)展，為制造業(yè)服務(wù)化轉(zhuǎn)型注入新動力。AIoT 是人工智能技術(shù)（artificial intelligence,AI）和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)IoT（Internet of Things）的融合，它使設(shè)備自動分析收集的數(shù)據(jù)，在沒有人工干預(yù)的情況下根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果做出決策并采取行動，讓智能設(shè)備變得更加智能［1］。在智慧城市、車聯(lián)網(wǎng)、智能家居、智慧醫(yī)療、智能穿戴、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域，AIoT 均發(fā)揮著重要作用，是傳統(tǒng)制造業(yè)數(shù)字化、智能化、定制化轉(zhuǎn)型發(fā)展的快速通道。新技術(shù)與制造業(yè)融合，創(chuàng)造了大量創(chuàng)新場景，如海爾醫(yī)療基于AIoT 打造智慧血壓、智慧按摩、智慧睡眠等服務(wù)，創(chuàng)造了智能物聯(lián)賦能家庭健康的全新理念；Sensoria Health 公司和Optima Molliter 公司［2］基于Azure IoT 打造了一款智能傷口管理鞋，可提高患者對治療方案的依從性，縮短康復(fù)時間。

AIoT 技術(shù)的價值在于它使各類產(chǎn)品智能互聯(lián)，延伸了單個產(chǎn)品之外的價值主張，形成一整套服務(wù)解決方案，極大提升了客戶體驗。平臺是AIoT 技術(shù)實現(xiàn)價值的核心所在，如海爾COSMOPlat、Azure IoT、阿里云IoT 等。平臺為其他企業(yè)和客戶提供軟件研發(fā)、系統(tǒng)集成、應(yīng)用開發(fā)、價值增值等多種服務(wù)，實現(xiàn)技術(shù)共享，助力服務(wù)創(chuàng)新。硬件制造商借助平臺的規(guī)模和渠道優(yōu)勢，不斷增強(qiáng)獲客能力。大量知識、技術(shù)提供者以開發(fā)者身份參與平臺生態(tài)建設(shè)，借助平臺資源和能力，持續(xù)實現(xiàn)個人價值轉(zhuǎn)化。各類主體通過AIoT 平臺聯(lián)系起來，形成松散耦合的生態(tài)系統(tǒng)，在資源及能力互補的價值網(wǎng)絡(luò)中共同創(chuàng)造生態(tài)系統(tǒng)價值，最終為所有參與者帶來競爭優(yōu)勢［3］。與此同時，生態(tài)系統(tǒng)參與者如何在政策和市場環(huán)境中分配價值，最終形成以客戶為中心有利于價值共創(chuàng)的協(xié)同合作機(jī)制，成為AIoT 平臺生態(tài)發(fā)展的難題之一。合理的利益分配機(jī)制能夠提高主體對平臺的歸屬感和價值創(chuàng)造積極性，確保他們在資源交換和整合方面更快達(dá)成一致［4］。平臺通常采取一定措施推動價值在各主體間的有序分配和流動。例如，小米投資1 億元設(shè)立AIoT 開發(fā)者基金，以激勵硬件設(shè)備制造商、AI 開發(fā)者及AI 公司的研發(fā)積極性。

近年來，國內(nèi)外有關(guān)平臺生態(tài)系統(tǒng)和價值共創(chuàng)的研究蓬勃發(fā)展，大部分研究以理論分析、演化機(jī)制為主，集中于客戶與企業(yè)的價值共創(chuàng)。葛安茹等［5］從平臺包絡(luò)視角分析了平臺生態(tài)系統(tǒng)競爭優(yōu)勢的構(gòu)建路徑。張化堯等［6］以小米為例，探討商業(yè)孵化型平臺生態(tài)系統(tǒng)的價值共創(chuàng)機(jī)制。王節(jié)祥等［7］從互補與依賴關(guān)系的解耦角度提出平臺生態(tài)系統(tǒng)中的參與者戰(zhàn)略。Van 等［8］使用數(shù)學(xué)方法研究得出企業(yè)與客戶合作比獨立研發(fā)創(chuàng)造更多價值，但忽略了價值共創(chuàng)的動態(tài)性。Demirezen 等［9］建立微分博弈模型從動態(tài)視角研究了客戶與供應(yīng)商的價值共創(chuàng)。Ren 等［10］研究得出基于知識共享的動態(tài)價值共創(chuàng)對共創(chuàng)雙方都有利，并且價值產(chǎn)出存在峰值。

部分學(xué)者討論了不同激勵方式對制造商的影響，主要關(guān)注如何激勵制造商披露信息或提升質(zhì)量。Chen 等［11］發(fā)現(xiàn)信息不對稱條件下政府可以通過補貼方式激勵制造商透露其真實努力水平和生產(chǎn)成本。Mai 等［12］研究發(fā)現(xiàn)零售商提供的固定合同，成本共擔(dān)合同和直接合同都能激勵制造商提高產(chǎn)品質(zhì)量，直接合同的激勵效果最明顯。盧超等［13］分析了政府同儕激勵補貼對制造商綠色研發(fā)積極性的影響。趙道致等［14］研究了云平臺如何制定質(zhì)量罰金比率和交易傭金比例以激勵供應(yīng)商提高質(zhì)量水平。黃書真等［15］研究合作減排、合作促銷和成本共擔(dān)3 種合作模式對制造商減排努力水平的影響。

綜上所述，以往有關(guān)平臺生態(tài)系統(tǒng)和價值共創(chuàng)的研究主要集中在理論機(jī)制方面，較少應(yīng)用數(shù)學(xué)方法。部分學(xué)者使用數(shù)學(xué)模型研究價值共創(chuàng)，但只考慮了客戶與企業(yè)間的二元關(guān)系，忽略了企業(yè)間的合作。針對制造商激勵策略的研究，大多從供應(yīng)鏈視角出發(fā)，關(guān)于平臺激勵制造商、生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)激勵的研究相對較少。在上述研究的基礎(chǔ)上，本文使用微分博弈模型研究制造商、開發(fā)者和AIoT 平臺的動態(tài)價值共創(chuàng)問題，重點關(guān)注不同合作模式的激勵效果，以彌補現(xiàn)有文獻(xiàn)的不足。本文計算求得無激勵模式、成本共擔(dān)模式、協(xié)同合作模式3 種情形下參與者的最優(yōu)策略、最優(yōu)收益和生態(tài)系統(tǒng)最優(yōu)收益，獲得制造商、開發(fā)者和AIoT 平臺在共同研發(fā)過程中的最優(yōu)策略，討論有利于3 類主體合作研發(fā)的收益分配機(jī)制，并進(jìn)一步分析關(guān)鍵因素對生態(tài)系統(tǒng)收益的影響作用，為AIoT 平臺生態(tài)系統(tǒng)的激勵策略和利益分配提供決策支持。

2 微分博弈模型

2.1 問題描述

本文在制造業(yè)服務(wù)化背景下，研究 AIoT 平臺生態(tài)內(nèi)不同主體合作研發(fā)以提高產(chǎn)品服務(wù)創(chuàng)新水平的問題，聚焦于不同合作模式和激勵策略對參與主體和生態(tài)系統(tǒng)的影響。本文構(gòu)造的概念模型如圖1 所示。在政府政策，社會和文化情境中，AIoT 平臺作為生態(tài)構(gòu)建者，承接了生態(tài)內(nèi)各企業(yè)的多種服務(wù)，包括軟件研發(fā)、系統(tǒng)集成、價值增值、應(yīng)用、通信等。AIoT 平臺、制造商和開發(fā)者以客戶體驗為核心，共同研發(fā)智能物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品，貢獻(xiàn)各自的資源和能力，延伸產(chǎn)品服務(wù)功能，使產(chǎn)品更加個性化、數(shù)字化和智能化。

圖1 基于AIoT 平臺生態(tài)的產(chǎn)品創(chuàng)新系統(tǒng)

2.2 模型假設(shè)

根據(jù)問題背景，本文作出以下假設(shè)：

假設(shè)1：制造商、開發(fā)者和AIoT 平臺的研發(fā)成本與努力水平有關(guān)，研發(fā)成本是努力水平的凸函數(shù)，即投入的努力水平越高，研發(fā)成本越高。研發(fā)成本主要考慮兩方面因素：人力資源成本和企業(yè)技術(shù)轉(zhuǎn)化成本［16］。人力資源成本為企業(yè)技術(shù)轉(zhuǎn)化成本為

假設(shè)2：產(chǎn)品研發(fā)是一個動態(tài)過程，需要參與者不斷合作與創(chuàng)新，最終達(dá)到最佳產(chǎn)品配置［17］。本文將產(chǎn)品創(chuàng)新水平視為一個狀態(tài)變量，它受各參與方努力水平和創(chuàng)新能力的影響。假設(shè)t時刻產(chǎn)品創(chuàng)新水平為，智能物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的研發(fā)過程滿足式（2）［18］：

制造商的目標(biāo)函數(shù)為：

開發(fā)者的目標(biāo)函數(shù)為：

AIoT 平臺的目標(biāo)函數(shù)為：

2.3 模型建立及求解

2.3.1 無激勵模式

在無激勵模式中，AIoT 平臺不對制造商和開發(fā)者提供任何激勵措施，即。3 類主體相互獨立且地位平等，均以實現(xiàn)自身收益最大化為目標(biāo)，會同時做出對自身最有利的理性決策，此時的最優(yōu)策略組合達(dá)到Nash 均衡狀態(tài)。

平臺生態(tài)系統(tǒng)總收益為：

2.3.2 成本共擔(dān)模式

在成本共擔(dān)模式中，AIoT 平臺是產(chǎn)品創(chuàng)新的主導(dǎo)者，制造商和開發(fā)者是跟隨者，平臺分別給予激勵制造商和開發(fā)者成本補貼，以提高其研發(fā)積極性。AIoT 平臺先確定成本補貼比例和努力水平，制造商和開發(fā)者觀察到平臺的決策后，會做出相應(yīng)的跟隨策略來保證自身收益最大化。平臺在做出最終決策前應(yīng)能夠預(yù)測到制造商和開發(fā)者的應(yīng)對策略。因此，采用逆向歸納法，求解該情形下的Stackelberg 均衡狀態(tài)。

AIoT 平臺根據(jù)制造商和開發(fā)者的決策來決定自身努力程度和對其他主體的成本補貼比例，其HJB方程可以表示為：

將式（30）、式（32）～式（34）代入HJB 方程中,化簡得：

2.3.3 協(xié)同合作模式

在此情形下，AIoT 平臺，制造商和開發(fā)者協(xié)同合作，3 類主體以平臺生態(tài)系統(tǒng)收益最大化為目標(biāo)，共同確定最優(yōu)努力水平及最優(yōu)收益函數(shù)。此時，平臺為制造商和開發(fā)者承擔(dān)的努力成本屬于內(nèi)部資金轉(zhuǎn)移，激勵系數(shù)可取［0，1］內(nèi)的任意值。此時，平臺生態(tài)系統(tǒng)的目標(biāo)函數(shù)為：

3 3 種模式的對比分析

比分析3 種情形下制造商、開發(fā)者和AIoT 平臺最優(yōu)努力水平、最優(yōu)收益函數(shù)和平臺生態(tài)系統(tǒng)的最優(yōu)收益函數(shù)，本文得出以下結(jié)論。

命題1與無激勵模式相比，成本共擔(dān)合同下平臺的努力水平保持不變，制造商和開發(fā)者的努力水平均有提升，提升幅度等于平臺對其成本的補貼比例，即最優(yōu)激勵系數(shù)。協(xié)同合作模式下，3 類主體的努力水平最高。即

證明：要使協(xié)同合作模式實現(xiàn)個體收益最大化，即要滿足：

4 模型仿真

4.1 3 種模式的最優(yōu)收益比較

最優(yōu)收益函數(shù)如圖2 所示，在成本共擔(dān)模式和協(xié)同合作模式中，制造商、開發(fā)者、AIoT 平臺的收益均隨時間增加，研發(fā)前期增加幅度較大，后期逐漸趨于平穩(wěn)。無論是對于參與者個體或是生態(tài)系統(tǒng)整體而言，協(xié)同合作模式均優(yōu)于成本共擔(dān)模式，兩者都優(yōu)于無激勵模式。此仿真結(jié)果與命題2、命題3和命題4 的結(jié)論相符。

圖2 最優(yōu)收益函數(shù)

在無激勵模式中，3 類主體及生態(tài)系統(tǒng)的收益均隨時間遞減，最后趨于平穩(wěn)。這與命題5 有關(guān)，當(dāng)產(chǎn)品初始創(chuàng)新水平相對較高時，采用無激勵模式將使參與者收益隨時間遞減。若初始創(chuàng)新水平較低時，則3 種合作模式都使參與者收益隨時間遞增。智能物聯(lián)網(wǎng)作為技術(shù)和知識密集型行業(yè)，其產(chǎn)品初始創(chuàng)新水平是比較高的，因此成本共擔(dān)模式和協(xié)同合作模式更適用于此類行業(yè)環(huán)境，能夠為價值共創(chuàng)參與方帶來價值。

4.2 協(xié)同合作模式中重要參數(shù)的影響

4.2.1 創(chuàng)新能力系數(shù)λi(i=M,D,P)的影響

圖3 和對的影響

4.2.2 努力成本系數(shù)μi(i=M,D,P)的影響

圖4 和t 對的影響

4.2.3 熟悉度系數(shù)ki(i=M,P)的影響由式（64）得，隨著的增加，小幅降低，對收益的影響并不明顯。此結(jié)果表明，盡管新興技術(shù)與新場景的結(jié)合會產(chǎn)生較高的技術(shù)轉(zhuǎn)化成本，但其只會小幅降低最終收益。因此，智能物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的研發(fā)，應(yīng)從注重概念可行性的技術(shù)主導(dǎo)思想轉(zhuǎn)向注重價值創(chuàng)造的價值驅(qū)動方法［20］，從創(chuàng)造客戶價值的角度評估其應(yīng)用潛力。和t對的影響如圖5 所示。

圖5 和對的影響

5 結(jié)論和展望

面對新一片藍(lán)海，制造企業(yè)、平臺、開發(fā)者等生態(tài)參與者要制定新環(huán)境下的合作模式，才能在新一輪創(chuàng)新浪潮中創(chuàng)造更多價值。本文利用微分博弈模型研究AIoT 平臺生態(tài)系統(tǒng)中制造商、開發(fā)者和AIoT 平臺的合作研發(fā)問題，分別求得3 類主體在無激勵模式、成本共擔(dān)模式、協(xié)同合作模式下的最優(yōu)努力水平、最優(yōu)收益及平臺生態(tài)系統(tǒng)最優(yōu)收益。通過對比3 種模式下的均衡解和仿真結(jié)果，得到以下結(jié)論：（1）成本共擔(dān)模式和協(xié)同合作模式的激勵效果明顯，均在不同程度上提升了參與主體的努力水平。協(xié)同合作模式下，3 類主體的努力水平最高；成本共擔(dān)模式的激勵強(qiáng)度等于平臺對制造商和開發(fā)者成本的補貼比例。因此，平臺可根據(jù)自身需求及市場環(huán)境變化靈活調(diào)整補貼力度。（2）協(xié)同合作模式在提升3 類主體收益的同時，提高了生態(tài)系統(tǒng)整體收益，是構(gòu)建AIoT 平臺生態(tài)系統(tǒng)的最佳方案和發(fā)展方向，但如果收益劃分不合理，3 類主體的收益則會低于非合作模式。為同時達(dá)到個體和系統(tǒng)的帕累托最優(yōu)，應(yīng)合理設(shè)置收益分配系數(shù)的取值范圍。（3）當(dāng)產(chǎn)品的初始創(chuàng)新水平較高，而參與主體的努力水平和創(chuàng)新能力較低時，產(chǎn)品研發(fā)不僅不會使生態(tài)系統(tǒng)收益增加，反而使會收益隨時間下降。（4）為提高平臺生態(tài)系統(tǒng)整體收益，參與主體應(yīng)針對性采取措施，如提高創(chuàng)新能力和技術(shù)熟悉度，降低努力成本系數(shù)，增加邊際收益。（5）技術(shù)轉(zhuǎn)化成本對生態(tài)系統(tǒng)整體收益的影響較小，因此，盡管智能物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的研發(fā)存在諸多技術(shù)挑戰(zhàn)，但從產(chǎn)品服務(wù)創(chuàng)新和生態(tài)價值角度看，其價值潛力仍然是巨大的。

本文將平臺生態(tài)系統(tǒng)中的參與者分成3類主體，但是同一類主體內(nèi)部存在復(fù)雜的競合關(guān)系，為簡化模型，本文沒有針對此問題建模。除本文研究的激勵措施外，還存在諸如企業(yè)商譽、平臺競爭力等因素影響參與者努力水平，未來可研究上述因素的激勵效果。隨著客戶數(shù)據(jù)、產(chǎn)品使用數(shù)據(jù)的增多，如何利用數(shù)據(jù)價值改進(jìn)產(chǎn)品設(shè)計，創(chuàng)造更多客戶價值將成為研究重點。另外，可以研究AIoT 平臺生態(tài)系統(tǒng)的最優(yōu)規(guī)模和結(jié)構(gòu)組成，使參與者能夠以最穩(wěn)定的狀態(tài)持續(xù)創(chuàng)造價值。