陽鎮(zhèn) 許睿謙 陳勁

新一輪技術革命的背后是新一輪技術經濟范式的形成與演化，即由大數(shù)據(jù)、移動互聯(lián)網(wǎng)、人工智能、區(qū)塊鏈等數(shù)字智能技術牽引整個經濟社會形態(tài)的變革與演化，形成數(shù)字經濟、數(shù)字社會以及數(shù)字產業(yè)等多重經濟與社會結構。這一次技術革命不同于第一、第二次工業(yè)革命，第一、第二次工業(yè)革命主導的能源技術革命，衍生形成的是單獨的產業(yè)部門，新一輪技術革命不僅能衍生出數(shù)字產業(yè)等核心生產部門，還能形成基于技術融合的產業(yè)業(yè)態(tài)融合的多重數(shù)字生態(tài)。

相應地，企業(yè)開展技術創(chuàng)新的范式也逐步演化為基于數(shù)字技術開發(fā)與場景深化應用的數(shù)字創(chuàng)新。數(shù)字創(chuàng)新過程中主體加速耦合，呈現(xiàn)出數(shù)字化、網(wǎng)絡化以及創(chuàng)新組織生態(tài)化等特征。從數(shù)字創(chuàng)新的本質來看，其過程是基于數(shù)字智能技術形成的全新知識與技術要素涉入到企業(yè)生產函數(shù)之中，重塑整個新古典經濟增長函數(shù)與創(chuàng)新增長函數(shù)，改變傳統(tǒng)生產函數(shù)的要素類型與要素配比變化，進而重塑與延展傳統(tǒng)企業(yè)創(chuàng)新過程中的要素類型與資源基礎。

在數(shù)字創(chuàng)新的創(chuàng)新環(huán)境下，組織創(chuàng)新面臨更為復雜多元的市場環(huán)境與制度環(huán)境。如果僅僅是依靠單一的產學研主體、企業(yè)間合作的知識創(chuàng)新，企業(yè)顯然無法滿足數(shù)字創(chuàng)新的復雜性制度需求，以及多元化、個性化的用戶需求。傳統(tǒng)知識創(chuàng)新手段在數(shù)字創(chuàng)新環(huán)境下越來越單薄無力。基于知識基礎觀，創(chuàng)新的本質是知識的發(fā)現(xiàn)與知識的整合與應用，是開展知識搜索、知識整合、知識轉移以及知識共享與創(chuàng)新的系列過程。在數(shù)字技術驅動的數(shù)字創(chuàng)新環(huán)境下，組織之間逐步從個體間的知識交互、組織種群間的知識交互、聯(lián)盟伙伴之間的知識交互轉化為基于數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)的知識交互，此時基于企業(yè)個體組建的小知識生態(tài)轉變?yōu)檎嬲饬x上的開放式、數(shù)字化的知識生態(tài)系統(tǒng)。

本文嘗試構建面向數(shù)字創(chuàng)新的知識生態(tài)系統(tǒng)理論框架，解構數(shù)字創(chuàng)新環(huán)境中知識生態(tài)系統(tǒng)的核心要素與核心特征，探尋數(shù)字創(chuàng)新環(huán)境下知識生態(tài)系統(tǒng)的主導模式與運行機制。

邁向知識生態(tài)系統(tǒng)

生態(tài)系統(tǒng)理論最早可以追溯到20世紀30年代，引申自自然生態(tài)系統(tǒng)這一概念。1935年，英國學者坦斯利（Tansley）提出，生態(tài)系統(tǒng)是完整的系統(tǒng)，且生物所處的有機環(huán)境與無機環(huán)境之間并不是孤立和靜止的，他們之間相互制約、相互聯(lián)系，處于不斷運動和變化之中，并一定程度上實現(xiàn)信息流、能量流以及物質流的循環(huán)傳導，最終形成相對穩(wěn)定有序的結構。

20世紀末，商業(yè)領域的研究者看到了自然生態(tài)理論在商業(yè)運行過程中的適用性。1993年，莫爾（Moore）認為商業(yè)世界同樣遵循自然生態(tài)系統(tǒng)的運行規(guī)律，提出商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)是包括商業(yè)個體、市場組織、政府以及規(guī)范商業(yè)行為的其他制度環(huán)境、政策等構成的經濟系統(tǒng)，由具有差異性交互關系的各類主體與組織構成，如生產者、消費者、服務商、政府組織、社會組織等。在此基礎上，艾安斯迪（Iansiti）和利維恩（Levien）提出，企業(yè)成功往往是因為形成了獨特的業(yè)務網(wǎng)絡，這種網(wǎng)絡是由供應商、分銷商以及外包商等多主體構成的商業(yè)系統(tǒng)。因此，商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)包括生產者、消費者、分解者、市場環(huán)境，以及進而形成市場要素流通、信息流通、技術流通和產品流通的運行機制。與此同時，正如自然生態(tài)系統(tǒng)一樣，商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)隨著主體之間交互關系的變化而自然演化。因此，商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)同樣具備非線性以及不確定性，需要立足非線性觀審視商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)。

知識生態(tài)系統(tǒng)內的不同類型知識主體都擁有異質性的顯性知識與隱性知識，且每一類參與者都能通過生態(tài)系統(tǒng)內的知識學習效應、知識吸收效應以及知識擴散效應不同程度地從生態(tài)系統(tǒng)中受益。

技術創(chuàng)新領域的學者將知識作為解釋企業(yè)競爭力與商業(yè)成功的重要因素，認為企業(yè)不僅僅是商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中的重要市場主體，也是開發(fā)技術、發(fā)現(xiàn)知識以及應用知識的知識主體與技術創(chuàng)新主體。企業(yè)兼具市場屬性與知識屬性，一定程度上屬于知識的集合體。

相應地，在創(chuàng)造價值的過程中，企業(yè)必然與所處的知識環(huán)境中的各類知識主體開展鏈接、交互以及共創(chuàng)，形成基于知識生產、知識消費、知識轉移、知識流動與分解以及知識創(chuàng)新演化的知識生態(tài)系統(tǒng)（見圖1）。知識生態(tài)系統(tǒng)內的各類知識主體形成相互作用、相互依賴以及共生演化的系統(tǒng)結構，最終以知識創(chuàng)新與知識應用為目標實現(xiàn)知識生態(tài)系統(tǒng)的擴展與迭代升級。

具體來看，知識生態(tài)系統(tǒng)與自然生態(tài)系統(tǒng)功能類似，均具備生產功能、消費功能以及分解功能。知識的生產依賴于知識個體與知識組織，包括科學家（研究者）、知識團隊、企業(yè)組織、社會組織以及高校與科研機構等。不同知識個體與知識組織形成差異性的知識種群，基于知識交互創(chuàng)造知識價值，進而創(chuàng)造知識的經濟價值、社會價值以及環(huán)境價值等。

知識生態(tài)系統(tǒng)按照開放程度可以分為開放式知識生態(tài)系統(tǒng)與封閉式知識生態(tài)系統(tǒng)。不管是開放型還是封閉型，知識生態(tài)系統(tǒng)內的知識主體都擁有異質性的顯性知識與隱性知識，且每一類參與者都能通過生態(tài)系統(tǒng)內的知識學習效應、知識吸收效應以及知識擴散效應不同程度地從生態(tài)系統(tǒng)中受益。比如，知識生態(tài)系統(tǒng)從半封閉式走向完全開放式時，不同知識主體的鏈接結構，以及多個參與者之間的關聯(lián)網(wǎng)絡均會發(fā)生變化。隨著開放程度與交互邊界的變化，不同類型知識主體跨組織、跨模塊以及跨邊界開展知識合作與知識互動的程度也將隨之改變，進而影響到知識主體開展知識吸收、學習與知識共享邊界的變化。

數(shù)字創(chuàng)新環(huán)境下的知識生態(tài)系統(tǒng)

數(shù)字創(chuàng)新環(huán)境下，知識生態(tài)系統(tǒng)的核心要素

數(shù)字創(chuàng)新環(huán)境下，知識生態(tài)系統(tǒng)的核心要素包括數(shù)據(jù)、數(shù)字技術與數(shù)字基礎設施、數(shù)字企業(yè)與數(shù)字文化。

數(shù)據(jù)要素

2020年3月，中共中央與國務院發(fā)布的《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》提出數(shù)據(jù)為新的生產要素，即區(qū)別于土地、勞動力、資本、技術的第五類生產要素。數(shù)據(jù)要素成為數(shù)字創(chuàng)新環(huán)境下企業(yè)開展數(shù)字創(chuàng)新（數(shù)字技術創(chuàng)新、數(shù)字應用場景創(chuàng)新以及基于數(shù)字技術的商業(yè)模式創(chuàng)新等）的關鍵性生產要素。

從知識的視角來看，數(shù)據(jù)是生成信息與知識的基礎原料，能夠基于數(shù)字化的方式承載一定的信息與知識。通過搜集數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)、挖掘數(shù)據(jù)能夠獲取相應的知識與信息。數(shù)據(jù)轉化為生產要素的前提是企業(yè)投入相應的數(shù)據(jù)資源用于生產與服務。數(shù)據(jù)作為一種要素納入到企業(yè)生產函數(shù)體系之中，成為企業(yè)的基本投入。隨著投入程度的加深，傳統(tǒng)單個分散型數(shù)據(jù)逐步從數(shù)據(jù)集、數(shù)據(jù)資源、數(shù)據(jù)資產成為數(shù)據(jù)要素與數(shù)字資本。這一過程本質上是對數(shù)據(jù)利用的深化。在數(shù)字創(chuàng)新環(huán)境下，數(shù)字創(chuàng)新的本質是企業(yè)基于數(shù)字智能技術開展新的技術研發(fā)或者數(shù)字場景的創(chuàng)新，實現(xiàn)數(shù)字技術、數(shù)字產品、數(shù)字服務、數(shù)字商業(yè)模式的全方位創(chuàng)新。

數(shù)據(jù)要素不僅能為企業(yè)激活知識賦能，還能獨立地為企業(yè)或者知識組織創(chuàng)造生產效應，即通過龐大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘實現(xiàn)新的知識價值創(chuàng)造，實現(xiàn)基于數(shù)字化知識的組織生產與組織創(chuàng)新。

數(shù)據(jù)要素支撐企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新過程中的知識積累與知識創(chuàng)新，主要表現(xiàn)在兩個方面（見圖2）。

第一，數(shù)據(jù)作為知識要素的輔助載體或者輔助工具。傳統(tǒng)知識呈現(xiàn)出離散化的特征。數(shù)據(jù)要素能夠準確地記錄知識流動的基本過程，動態(tài)地追蹤知識的來源主體以及主要分布；能夠為企業(yè)開展知識搜索提供基本的承載工具支持。知識的轉化與應用依賴于基于數(shù)據(jù)要素的知識管理，包括對知識主體的精準激勵，以及對知識收益的精準計算等，降低了知識管理過程中的交易成本。

第二，數(shù)據(jù)要素降低了強化知識要素的溢出效應。在非數(shù)字創(chuàng)新環(huán)境下，企業(yè)知識流動相對封閉，企業(yè)間的知識流動限于一定的合作契約以及知識協(xié)議等。在數(shù)字創(chuàng)新環(huán)境下，數(shù)據(jù)要素能夠強化企業(yè)在知識溢出與知識擴散過程中的網(wǎng)絡效應；能夠動態(tài)地整合企業(yè)開放式創(chuàng)新網(wǎng)絡中的知識資源；能夠使各類知識主體的異質性數(shù)據(jù)資源逐漸成為生產知識的關鍵性生產要素。此時，數(shù)據(jù)要素不僅能為企業(yè)激活知識賦能，還能獨立地為企業(yè)或者知識組織創(chuàng)造生產效應，即通過對龐大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘實現(xiàn)新的知識價值創(chuàng)造，實現(xiàn)基于數(shù)字化知識的組織生產與組織創(chuàng)新。

數(shù)字技術與數(shù)字基礎設施

數(shù)字智能技術對數(shù)字創(chuàng)新環(huán)境下的知識生態(tài)系統(tǒng)的支撐主要體現(xiàn)在三個方面。

第一，數(shù)字智能技術能夠融入知識管理系統(tǒng)。知識管理是以企業(yè)為基本單元開展對知識捕獲、知識學習與吸收、知識整合與知識共享等過程的管理，涵蓋對隱性知識、顯性知識的管理。通過有效激活知識要素在企業(yè)生產函數(shù)中的價值創(chuàng)造經濟產出或者非經濟產出，實現(xiàn)企業(yè)價值創(chuàng)造目標。數(shù)字經濟融入企業(yè)知識管理系統(tǒng)意味著知識捕獲、知識學習以及知識整合與共享過程一定程度上被數(shù)字智能技術所顛覆。企業(yè)中的知識管理者不再是知識的被動接受者，而是要扮演大數(shù)據(jù)、算法知識等專家角色。知識管理的基本載體被數(shù)字知識平臺替代，一定程度上能夠快速響應組織內外相關知識主體對異質性與個性化知識的需求。由于數(shù)字智能技術充分嵌入到組織管理系統(tǒng)之中，各類知識主體能夠在數(shù)字生態(tài)圈中跨時空、跨主體、跨機構、跨部門地開展實時的知識共享，由此可以在一定程度上延展野中郁次郎（Nonaka）在1994年提出的SECI（Socialization、Externalization、Combination、Internalization）知識創(chuàng)造模型（見圖3）。

第二，數(shù)字智能技術可以打破企業(yè)“知識孤島”。企業(yè)在運營管理過程中，不同程度地面臨知識碎片化、分散化的知識孤島態(tài)勢，這與數(shù)據(jù)保護、知識產權保護等有關。一些關鍵性知識被隱藏于特定的組織空間、特定的組織研發(fā)部門、特定的生產部門與業(yè)務部門之中。數(shù)字智能技術有助于企業(yè)打破“知識孤島”，即通過標準化的數(shù)據(jù)接口以及知識共享平臺，快速地整合各類組織空間、組織模塊、組織部門的各類顯性與隱性知識。企業(yè)因此可以完成各管理模塊、各業(yè)務系統(tǒng)之間的互通互聯(lián)，實現(xiàn)數(shù)字化驅動的知識泛在鏈接與精準服務。

第三，數(shù)字智能技術與數(shù)字基礎設施可以支撐企業(yè)更好地開展知識管理。在數(shù)字智能技術驅動下，傳統(tǒng)知識挖掘工具有了全新的技術支持與載體支持。知識流動的可視化，以及知識挖掘的透明化，成為知識挖掘的全新表征?；跀?shù)字智能技術，企業(yè)能夠快速對外部用戶、供應商、消費者以及其他互補者開展精準的知識挖掘，并迅速捕獲吸收；能夠提高知識加工的深度，以及知識傳遞與學習的效率，改善企業(yè)知識捕獲與知識學習吸收的能力，進而重塑企業(yè)數(shù)字化知識管理能力，形成面向數(shù)字智能技術驅動的“智慧知識”大腦。

數(shù)字企業(yè)

數(shù)字創(chuàng)新環(huán)境下，一個重要的組織范式變革便是傳統(tǒng)企業(yè)邁向數(shù)字企業(yè)（Digital enterprises）。數(shù)字企業(yè)與傳統(tǒng)企業(yè)的關鍵差異在于數(shù)字企業(yè)能夠開發(fā)、利用數(shù)字技術開發(fā)相應的數(shù)字產品以及數(shù)字服務，實現(xiàn)基于數(shù)字化的經濟與社會環(huán)境價值創(chuàng)造。

數(shù)字企業(yè)存在廣義和狹義之分。狹義的數(shù)字企業(yè)主要是從事研發(fā)設計數(shù)字智能技術的企業(yè)，包括算法研發(fā)類企業(yè)即人工智能企業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、大數(shù)據(jù)公司以及區(qū)塊鏈研發(fā)設計公司等；廣義的數(shù)字企業(yè)不僅僅包括從事數(shù)字智能開發(fā)設計的企業(yè)，還包括基于數(shù)字智能技術開展數(shù)字化轉型的傳統(tǒng)企業(yè)。數(shù)字企業(yè)創(chuàng)新不僅包括基于數(shù)字智能技術的知識創(chuàng)新、技術創(chuàng)新與數(shù)字產品創(chuàng)新，也包括基于數(shù)字智能技術的應用場景創(chuàng)新、數(shù)字商業(yè)模式創(chuàng)新、數(shù)字管理模式創(chuàng)新、組織創(chuàng)新以及流程創(chuàng)新等，兩類創(chuàng)新的核心差異在于數(shù)字作為生產要素作用的渠道以及應用范圍。

在數(shù)字創(chuàng)新的知識生態(tài)系統(tǒng)中，數(shù)字企業(yè)成為牽引數(shù)字創(chuàng)新的主要知識主體，包括從事知識存儲、知識開發(fā)應用、知識創(chuàng)造與創(chuàng)新的關鍵知識主體。以人工智能企業(yè)為例，人工智能企業(yè)能夠基于算法開源平臺，不斷吸納不同的用戶參與算法的設計與優(yōu)化迭代，即通過塑造數(shù)字開放式創(chuàng)新網(wǎng)絡實現(xiàn)知識捕獲及知識學習吸收。為此，人工智能企業(yè)可以通過智能化、平臺化以及個性化的參與方式，撬動整個創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)中的知識用戶，使其融入知識生產、知識應用以及知識創(chuàng)造與創(chuàng)新的過程之中。

數(shù)字企業(yè)創(chuàng)新不僅包括基于數(shù)字智能技術的知識創(chuàng)新、技術創(chuàng)新與數(shù)字產品創(chuàng)新，也包括基于數(shù)字智能技術的應用場景創(chuàng)新、數(shù)字商業(yè)模式創(chuàng)新、數(shù)字管理模式創(chuàng)新、組織創(chuàng)新以及流程創(chuàng)新等。

數(shù)字企業(yè)可以在學習方式上創(chuàng)造關鍵性變革效應，體現(xiàn)為數(shù)字企業(yè)能夠形成“元知識”及“元學習方式”。以“元知識”為例，倫納迪（Leonardi）將社交媒體中出現(xiàn)的“誰知道什么”和“誰知道誰”定義為元知識。在企業(yè)知識生態(tài)系統(tǒng)中，元知識意味著能夠準確識別知識主體的知識邊界問題。相應地，數(shù)字企業(yè)能夠支持知識生態(tài)系統(tǒng)中的元知識構建，通過搭建元知識平臺增加生態(tài)系統(tǒng)內成員間的知識透明度，實現(xiàn)知識的即時搜集與即時共享等。

數(shù)字文化

在數(shù)字創(chuàng)新環(huán)境下，一個關鍵性的非正式制度支撐是數(shù)字文化。數(shù)字創(chuàng)新環(huán)境下，數(shù)字文化之所以重要，是因為各類知識主體之間的互動在一定程度上是跨區(qū)域、跨制度情境、跨文化情境的。在參與知識生產、知識消費、知識共享以及知識創(chuàng)造與創(chuàng)新的過程中，知識主體的行為模式以及利益考量不一，甚至由于制度的差異性存在知識沖突或者知識交互過程難以融合等現(xiàn)象。數(shù)字文化作為開放性、共享性、包容性以及互動性的新型文化，能夠使各類知識主體在同一生態(tài)系統(tǒng)內實現(xiàn)知識的創(chuàng)新與創(chuàng)造。

數(shù)字文化有狹義和廣義之分。狹義的數(shù)字文化是基于數(shù)字技術的文化活動，表現(xiàn)為特定的文化現(xiàn)象與文化塑造過程。廣義的數(shù)字文化是數(shù)字技術與數(shù)字工具衍生的新的數(shù)字政治文化、數(shù)字經濟文化、數(shù)字社會文化等多重文化現(xiàn)象與文化內容，是傳統(tǒng)文化在數(shù)字化時代的拓展與延伸。

數(shù)字文化有助于知識生態(tài)系統(tǒng)的建構與治理，主要體現(xiàn)在兩個方面。

在數(shù)字創(chuàng)新環(huán)境下，不同類型的知識主體一定程度上滿足共生環(huán)境的要求，它們面向的是同一數(shù)字創(chuàng)新的系列市場需求與用戶需要，在交互過程中形成知識交互、資源交互、價值交互的共生群落。

第一，數(shù)字文化可以促使知識主體參與知識創(chuàng)造。如果數(shù)字文化具有包容性和開放性，那么便可以使具有異質性能力的知識主體融入其中參與知識創(chuàng)造。在數(shù)字文化情境下，高度開放性與包容性保證了各類知識主體參與的平等性，以及知識獲取的普惠性，最終在知識生態(tài)系統(tǒng)中實現(xiàn)真正意義上的知識共享。

第二，數(shù)字文化可以賦能知識創(chuàng)新生態(tài)的知識治理。數(shù)字文化情境下，產生了一種全新的治理范式，即數(shù)字治理。數(shù)字治理不同于傳統(tǒng)企業(yè)間創(chuàng)新的協(xié)同治理或者聯(lián)盟網(wǎng)絡治理，其能夠打造基于數(shù)字生態(tài)圈的數(shù)字場域，實現(xiàn)面向數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)圈的整體性治理與生態(tài)化治理。在治理過程中，數(shù)字生態(tài)內具有異質性能力與不同訴求的知識主體能夠參與到同一問題的解決過程之中，立足數(shù)字文化重構生態(tài)內不同主體的信任機制、協(xié)同機制與耦合機制，進而逐步打破單一知識主體的知識獨占性與知識壟斷格局，強化知識主體之間的開放、協(xié)調、合作與共享。

數(shù)字創(chuàng)新環(huán)境下，知識生態(tài)系統(tǒng)的關鍵特征

在數(shù)字創(chuàng)新環(huán)境下，企業(yè)所處的知識生態(tài)系統(tǒng)具有五大關鍵特征。

第一大特征是知識創(chuàng)新過程的開放性。由于數(shù)字智能技術的高度開放性與滲透性，知識創(chuàng)新過程的開放性表現(xiàn)為多重開放，包括主體開放、數(shù)據(jù)資源開放、知識交互開放等。

主體開放指滿足既定開放標準的知識主體（知識個體、知識組織等）都能參與到知識生態(tài)系統(tǒng)之中，成為其中的特定節(jié)點。

從數(shù)據(jù)資源開放來看，知識主體在知識搜集、知識整合以及知識創(chuàng)造的過程中，必然需要依賴相應的數(shù)據(jù)資源，通過數(shù)據(jù)資源進行所需知識的捕獲與識別、知識互動與反饋等。數(shù)字創(chuàng)新環(huán)境下，產業(yè)跨界創(chuàng)新、企業(yè)跨界創(chuàng)新成為常態(tài)，單一類型的知識已經難以滿足生態(tài)系統(tǒng)內的市場需求，多學科領域的融合型知識成為關鍵知識內容。因此，未來必然的趨勢是依賴數(shù)據(jù)資源實現(xiàn)多學科知識的標準化，進而通過相應的數(shù)據(jù)平臺實現(xiàn)多學科知識的轉化整合與交互融合。

從知識主體交互空間開放來看，傳統(tǒng)知識生態(tài)系統(tǒng)內的知識主體局限于特定生態(tài)位、特定組織空間范圍內的知識交互，而數(shù)字創(chuàng)新環(huán)境下，單一知識主體特定的組織空間被數(shù)字化徹底重構，立足線上線下融合的數(shù)字空間成為知識主體開展知識交互的全新空間。

第二大特征是知識來源的多樣性與復雜性。數(shù)字創(chuàng)新環(huán)境下，不同類型知識主體被包絡于知識生態(tài)系統(tǒng)之中，包括傳統(tǒng)意義上的知識個體（研究者、科學家等）、知識組織（高校、科研機構、企業(yè)、公共組織與社會組織等）以及數(shù)字用戶、消費者、數(shù)字企業(yè)等。多類型知識主體的充分交互與耦合，不僅僅擴展了知識邊界，而且衍生出了知識交互與融合過程中的復雜性知識。

第三大特征是知識應用的適應性與演化性。數(shù)字創(chuàng)新環(huán)境下，知識主體需要不斷擴展數(shù)字應用場景，尋找賦能空間，這必然要求實現(xiàn)跨界、跨組織知識體系的相容適應，共生共演，實現(xiàn)知識生態(tài)系統(tǒng)的不斷演化與迭代。

第四大特征是知識傳遞的韌性與敏捷性。在數(shù)字創(chuàng)新環(huán)境下，由于創(chuàng)新環(huán)境的高度動態(tài)性與復雜性，知識傳遞的韌性，即知識應用的柔性化程度以及動態(tài)創(chuàng)新性程度非常重要。在數(shù)字創(chuàng)新環(huán)境下，由于用戶需求迭代速度更快，知識傳遞必然需要滿足快速響應與即時傳遞的敏捷性特征，保持知識傳遞的靈活性，確保傳遞過程的效率最大化。

第五大特征是知識創(chuàng)新環(huán)境的共生性。在數(shù)字創(chuàng)新環(huán)境下，不同類型知識主體的存在一定程度上符合共生環(huán)境的要求，它們面向的是同一數(shù)字創(chuàng)新的系列市場需求與用戶需要，在交互過程中形成知識交互、資源交互、價值交互的共生群落。

構建數(shù)字創(chuàng)新環(huán)境下知識生態(tài)系統(tǒng)

數(shù)字創(chuàng)新環(huán)境下，構建知識生態(tài)系統(tǒng)，可以選擇的主導模式主要有三種：數(shù)字平臺企業(yè)主導式、大中小企業(yè)融通式與用戶主導式。

數(shù)字平臺企業(yè)主導式

與傳統(tǒng)企業(yè)組織不同，數(shù)字平臺組織能夠最大程度地鏈接雙邊市場以及各類知識主體，實現(xiàn)不同類型的知識主體在統(tǒng)一數(shù)字平臺場域內的知識交互與價值交互，促使跨邊知識主體共同創(chuàng)造新知識以及進行新的知識應用。由此，數(shù)字平臺企業(yè)主導式成為數(shù)字創(chuàng)新環(huán)境下知識生態(tài)系統(tǒng)運行的主導模式之一。

數(shù)字平臺企業(yè)主導式的知識生態(tài)系統(tǒng)關鍵的運行機制主要是兩類。

第一類是開放式創(chuàng)新，即數(shù)字平臺通過打造開放式知識創(chuàng)新系統(tǒng)，廣泛吸納不同知識主體參與到知識平臺創(chuàng)新系統(tǒng)之中，以數(shù)字平臺為載體實現(xiàn)知識搜集捕獲、知識吸收與學習、知識整合與共享以及知識轉移的全過程開放。各類知識需求在開放式知識生態(tài)系統(tǒng)中能夠快速得以滿足，如數(shù)字平臺主導的知識數(shù)字社區(qū)、開源平臺等便是例證。開放式創(chuàng)新機制下，數(shù)字平臺需要處理好開放度與控制度的問題，即尋求最佳的開放治理模式，以確保知識主體參與的意愿以及效率。

在數(shù)字創(chuàng)新環(huán)境下，數(shù)字創(chuàng)新需要的不僅是基于數(shù)字技術的知識，還需要數(shù)字產業(yè)賦能過程中的產業(yè)化知識以及社會化過程中的社會性、文化性知識等。

第二類是平臺價值共創(chuàng)，即數(shù)字平臺通過確立主導知識需求以及知識應用場景，鏈接不同類型知識主體廣泛參與到其主導的細分場景之中，實現(xiàn)不同知識主體之間的知識交互，進而共同創(chuàng)造價值。平臺價值共創(chuàng)機制運行的關鍵在于知識創(chuàng)新與應用場景下不同知識主體的共創(chuàng)價值分配，需要構建合意的分配體系完成價值分配。

大中小企業(yè)融通式

傳統(tǒng)協(xié)同創(chuàng)新范式下，知識生態(tài)系統(tǒng)運行以知識協(xié)同為基礎，解決了不同類型知識主體在面向同一知識需求或者市場需求過程中的協(xié)作方式問題，但是難以解決知識被不同類型的主體吸收學習，以及知識在整個知識生態(tài)系統(tǒng)中的整合程度與應用價值效益等問題。傳統(tǒng)協(xié)同創(chuàng)新范式下，知識協(xié)同難以有效解決知識獨占性以及知識孤島對生態(tài)系統(tǒng)的整體價值帶來的系列負面問題。融通式創(chuàng)新是區(qū)別于開放式創(chuàng)新、協(xié)同創(chuàng)新的新創(chuàng)新范式，其主要目標在于實現(xiàn)不同創(chuàng)新主體與知識主體之間的深度融合而非簡單協(xié)同與合作，真正意義上實現(xiàn)不同知識主體與創(chuàng)新主體在生產要素、戰(zhàn)略導向與價值主張、價值創(chuàng)造等方面的真正融合。

在數(shù)字創(chuàng)新環(huán)境下，數(shù)字創(chuàng)新需要的不僅是基于數(shù)字技術的知識，還需要數(shù)字產業(yè)賦能過程中的產業(yè)化知識以及社會化過程中的社會性、文化性知識等。面向數(shù)字創(chuàng)新的知識生態(tài)系統(tǒng)不是單一核心企業(yè)獨占式的知識獲取、知識吸收以及知識整合與創(chuàng)新的模式，而是不同業(yè)態(tài)中的大型企業(yè)與其所處產業(yè)鏈上下游企業(yè)或者其他互補者之間的相互融合、共同解決相應知識需求問題的模式。融通式創(chuàng)新面向特定的市場需求或者知識需求，融合各類知識主體的異質性資源以及要素，實現(xiàn)要素融通與知識融合，進而形成一體化的解決方案。

以人工智能產業(yè)為例。人工智能產業(yè)的關鍵核心技術的基礎是數(shù)學、數(shù)據(jù)科學、計算機科學與技術等學科領域形成的獨特的算法、數(shù)據(jù)結構以及訓練模型等，但是其形成的產品與服務必然需要擴散到其他商業(yè)場景之中。以“AI+”的知識賦能模式推動人工智能產業(yè)的持續(xù)發(fā)展，這一過程主要依賴AI龍頭企業(yè)開展關鍵核心技術研發(fā)與前沿基礎科學研究，產業(yè)鏈其他企業(yè)在測算環(huán)節(jié)、驗證環(huán)節(jié)以及應用環(huán)節(jié)廣泛參與知識貢獻，從而形成面向人工智能知識生態(tài)系統(tǒng)的知識擴散效應，進而產生更為廣泛的知識與技術的賦能價值，促進產業(yè)內具有顛覆式意義的創(chuàng)新產品與技術的涌現(xiàn)。

用戶主導式

數(shù)字創(chuàng)新環(huán)境下，用戶不再是知識的被動接受者以及知識需求者，更是涵蓋知識生產與知識消費的融合者，甚至一定程度上用戶成為知識創(chuàng)新的主要主體。相應地，基于用戶主導的知識生態(tài)系統(tǒng)成為數(shù)字創(chuàng)新環(huán)境下知識生態(tài)系統(tǒng)的核心構成。

對于用戶主導的知識生態(tài)系統(tǒng)而言，其關鍵運行機制是知識分享機制。這意味著用戶主導的知識生態(tài)系統(tǒng)需要激活用戶的參與意愿以及用戶的可持續(xù)知識分享機制，這也關系到用戶主導的知識生態(tài)系統(tǒng)能否順暢運行。

實質上，用戶主導的知識生態(tài)系統(tǒng)主要是基于創(chuàng)客的知識共享數(shù)字社區(qū)、數(shù)字知識共享平臺等。知識共享數(shù)字社區(qū)的主要用戶包括自發(fā)零散型的知識個體，這類個體大都以體驗、知識社交為目的，自發(fā)地在所處的知識社區(qū)中傳播知識，建立知識分享社群，發(fā)起知識解決方案等。數(shù)字創(chuàng)新市場上的用戶主要為創(chuàng)客團隊。在數(shù)字創(chuàng)新背景下用戶自我驅動的內部創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)成為常態(tài)，創(chuàng)客團隊基于特定的產品目標、服務目標以及技術目標等自我組建相應的知識團隊，形成較為豐富的知識網(wǎng)絡，實現(xiàn)相應的知識整合、知識應用轉化以及知識價值創(chuàng)造等目標。例如，海爾創(chuàng)客實驗室、小米開源硬件俱樂部等創(chuàng)客平臺都是基于用戶市場需求主導的用戶主導式知識生態(tài)系統(tǒng)，均集中在特定領域開展相應的知識主體集聚與知識交互及共享。

對于用戶主導的知識生態(tài)系統(tǒng)而言，其關鍵運行機制是知識分享機制。這意味著用戶主導的知識生態(tài)系統(tǒng)需要激活用戶的參與意愿以及用戶的可持續(xù)知識分享機制，這也關系到用戶主導的知識生態(tài)系統(tǒng)能否順暢運行。

基金項目：本文得到國家社會科學基金重大項目“國企混合所有制改革的實現(xiàn)路徑選擇研究”（20&ZD073）與國家社會科學基金重大項目“智能制造關鍵核心技術國產替代戰(zhàn)略與政策研究”（21&ZD132）的支持。