數據驅動構筑富有韌性的創新生態系統

楊偉 蒲肖

構筑創新生態系統是當前企業實施創新的主流范式與戰略選擇。在看到創新生態系統帶來的強大競爭優勢的同時，也不能忽視伴生的“生態脆弱性”。當今世界正處于“百年未有之大變局”中，強化底線思維和危機意識尤為重要。對企業創新實踐而言，需要構筑富有韌性的創新生態系統。本文從組織能力視角對創新生態系統的韌性進行了解構，并分析了數據驅動對提升創新生態系統韌性的作用。

當今的市場競爭已從單個企業層面上升至商業生態層面，構筑創新生態系統成為企業實施創新和打造新競爭優勢的必由之途。創新生態系統強調核心企業不僅要關注自身創新項目是否能夠有效實施，還需關注自身創新與他人創新間的依賴關系，以及合作伙伴對自身創新的采納意愿，進而通過協調上述外部關系來實現價值創造。例如，索尼比亞馬遜更早地推出了電子書產品，但由于缺乏出版社的有力支持而未能成功；亞馬遜則憑借全球最大的圖書零售商的地位與出版社建立了合作互惠關系，使得在性能上落后于索尼產品的Kindle成為電子書領域的領先產品。此外，蘋果、微軟、谷歌、華為、騰訊等世界一流創新型企業的發展歷程也充分展示了創新生態系統的戰略價值。隨著技術復雜度的提升、社會分工的深化和知識的分布化，構建創新生態系統，與其他創新主體實現優勢互補和互惠共生成為日益普遍的現象。

任何事物都具有兩面性。在核心企業構筑創新生態系統實現價值共創時，又不得不正視新的問題。創新生態系統是技術鏈、信息鏈、供應鏈、資金鏈等的交織融合，是一個典型的復雜系統。由于復雜性的增加，核心企業也面臨著“生態脆弱性”的困擾——生態系統參與者之間的關系可能遭受某些不確定事件的沖擊而破裂，導致創新生態系統運行受阻。例如，2011年日本大地震嚴重影響了電子零部件和原材料的全球供應，沖擊了全球許多電子消費品和汽車企業的生態系統，導致很多新產品的研發和上市延遲。除了自然災害等“黑天鵝”事件之外，技術軌道變遷帶來創新生態系統的解構與重構等“灰犀牛”事件更是頻繁發生。如果創新生態系統中存在一些明顯的瓶頸環節，或者核心企業因為大量業務外包而核心能力“虛化”時，上述危機事件可能會導致創新生態系統的毀滅。

對我國企業而言，當前商業環境已步入VUCA時代，創新生態系統面臨沖擊的概率也不斷增加。例如，隨著近年來美國加大對我國的技術封鎖，不少企業面臨著關鍵技術“卡脖子”、核心儀器和元件“斷供”、原有國際合作伙伴“脫鉤”等一系列危機事件的沖擊，企業自身和整個創新生態系統的運行都面臨嚴峻的挑戰。長期來看，當今世界正處于“百年未有之大變局”中，各種難以預期的危機事件將不斷涌現。從根本上擺脫創新生態系統脆弱性的困擾，需要摒棄“頭痛醫頭，腳痛醫腳”的短期思維，需要構筑富有韌性的創新生態系統。

韌性是源于自然生態系統的概念，強調系統從外部沖擊和壓力中持續恢復和適應的能力。理論和實踐界對韌性的認識經歷了從工程韌性到生態韌性，再到演化韌性的演進。這種演進實質上反映了韌性概念的豐富化，即韌性不僅僅是系統抵抗外部沖擊的過程與結果，還包括適應新環境進化發展的能力。這意味著韌性不僅是應對危機的結果，還是一種主動的戰略選擇，對創新生態系統等商業組織更具啟示意義。因此，在組織韌性的文獻中，韌性不僅是一個過程，更被視作一種組織能力。

與一般意義上的組織韌性相比，創新生態系統韌性更加復雜，不僅與參與者個體的韌性相關，還具有從微觀到系統的整合效應。同時，在主體層面，韌性能力又涉及主體的認知和行為兩個方面，具有“知行合一”的特征。綜合上述，創新生態系統的韌性能力主要包括四個方面：預見能力、應變能力、適應能力和協同能力（見圖1）。

預見能力

預見能力是創新生態系統的構成主體掃描內外部環境，識別可能的危機事件，進而做好準備的能力。“凡事預則立，不預則廢。”構成創新生態系統的組織機構或個人具有主觀能動性，會對可能的危機事件開展一定的預見和準備活動，成為創新生態系統韌性的重要來源。

在“知”的方面，預見能力主要是創新主體觀察環境和識別危機事件的能力。這種能力的核心是組織對環境的變化具有敏感性，要求組織能夠居安思危和見微知著。同時，核心企業的環境掃描和危機識別也要貫徹“廣角鏡戰略”，不僅關注自身周邊的環境，還要審視關鍵合作伙伴周邊的環境。

在“行”的方面，預見能力主要表現為做好各類資源儲備和制定應對預案。“旱則資舟，水則資車”，進行超前性的資源準備是應對危機事件的有效手段。但顯然資源準備并非越多越好，組織要在成本、風險、效益和戰略目標等因素之間進行綜合考量和權衡。

2001年華為公司市場形勢一片大好時，任正非發表了《華為的冬天》一文，并設想了芯片等產品和技術“斷供”的極端情況。此后，成立了海思半導體，開始規劃自有操作系統“鴻蒙”。強大的預見能力和長期的資源準備成為了華為應對當前西方制裁的有力手段。

應變能力

應變能力是危機事件發生時有效應對化解危機，從而減少損失，甚至從危機中獲益的能力。危機事件本身具有高度的不確定性，難以完全預見，即使擁有強大的預見能力也不足以解決所有問題。因此，當危機事件發生時，創新主體所具有的應變能力成為韌性的關鍵。

就“知”而言，應變能力首先需要正視危機事件。當危機事件發生時，主體往往會產生認知偏誤，會夸大或縮小危機事件的影響。正視危機事件需要主體保持冷靜客觀，在此基礎上對危機事件進行全面分析，探求其主要矛盾和發生發展機制，為應對危機奠定認識論基礎。

就“行”而言，良好的應變能力的核心是開發和實施解決方案。開發解決方案需要建立在正確認知危機事件的基礎上，綜合考慮創新主體自身，以及合作伙伴的情況。由于創新生態系統是由眾多相關利益主體構成的復雜系統，開發解決方案不僅僅是形成創意，更重要的是相關利益主體達成共識，并具有較強的執行能力。

除了上述基本要求之外，應變能力還是一個與時間相關的概念。對危機事件的應變而言，及時響應是一個基本前提，但及時并非越快越好，應當是“謀定而后動”。有些時候，冷靜等待可能比盲目行動更有效，“讓子彈再飛一會”反而是合適的策略。

適應能力

危機事件，尤其一些災變事件，往往會對商業環境造成不可逆的影響，創新生態系統只有適應新的環境才能進一步生存和發展。這也是創新生態系統韌性的題中應有之義，與之對應的則是適應能力。

在“知”的層面，適應能力離不開反思與學習。“前事不忘，后事之師”，通過反思與學習可以汲取經驗，形成新的環境觀，也能更好地認識主體自身。反思與學習是一種雙環學習過程，不僅包括主體對危機事件本身的學習，還包括對危機應對處理經驗和技能的學習。從過程看，關于危機的反思與學習并非僅僅發生在危機之后，而是伴隨著整個危機應對處理的全程。

在“行”的層面，適應能力還表現為通過學習反思進行創新生態系統優化調整與重組進化的能力。具體而言，這種重組進化可以包括核心企業的戰略重置、組織重構、文化重塑等，以及在整體創新生態系統層面上發生的創新主體的更新迭代，主體間關系的變化，創新生態系統資源基礎和治理機制的優化等等。

協同能力

上述個體層面的韌性能力只是創新生態系統韌性的必要條件。提升整個系統的韌性還需要較強的協同能力。本文將創新生態系統韌性的協同能力界定為從個體韌性到系統韌性的松散耦合機制。之所以強調松散耦合，本質上是為了反映創新生態系統構成主體在應對危機事件時需要在一致性和多樣性之間實現動態平衡。

一致性是指創新生態系統構成主體對危機事件的認知和應對要形成共識并同步行動，這是創新生態系統所具有的“系統”屬性的內在要求。多樣性則意味著主體對危機的認知和應對具有差異和多種可能性，這是對創新生態系統“生態”屬性的體現。顯然，一致性和多樣性之間具有辯證統一關系。過度的一致性將使得創新生態系統應對危機時陷入新的剛性，過度的多樣性又使得創新主體應對危機時各自為政，不能實現整合效應。理想狀態下，上述一致性和多樣性之間應當呈松散耦合的狀態。實現松散耦合要有動態視角，根據創新生態系統韌性的變化相機而動，進行微調。同時，松散耦合是一個具有經驗性和藝術性的過程，其底層機制即為創新生態系統核心企業的協同能力。

微軟在“錯失”移動互聯網時代后，第三代CEO薩蒂亞開啟了微軟的“刷新”之旅，展現出強大的適應能力和生態系統協同能力。一方面，微軟對過去的戰略重點進行反思，樹立了“移動為先，云為先”的方向，然后對微軟的文化進行重塑，強調同理心和成長型思維。在此基礎上，對微軟的核心業務及外部創新合作伙伴進行了重構，使之適應新的技術和商業環境。另一方面，微軟意識到傳統的拒絕開源、強調由Windows系統貫穿所有平臺和終端的模式的不足，開始增強生態系統的多樣化，包括辦公軟件開始支持iOS和安卓平臺，收購開發代碼托管平臺GitHub等。通過對自身業務重心及相應創新生態系統的“刷新”，微軟重回全球科技公司第一方陣。

數字經濟時代，數據成為企業創新發展的關鍵性資源，數據驅動也為構筑富有韌性的創新生態系統提供了新的途徑。一般而言，數據驅動中的數據是指大數據，是具有海量、異質、價值稀疏等特性的數據。大數據是一種客觀存在，但在相關技術得到充分發展之前無法被充分利用。隨著數據分析手段和算力的不斷進步，大數據具有的商業價值也不斷被發掘和利用。數據驅動的核心是利用大數據及其分析技術提升個人與組織的認知和行為能力，整個過程包括數據收集、分析和使用等基本步驟。對提升創新生態系統的韌性而言，數據驅動也同樣體現在數據收集到使用的不同環節。具體而言，數據驅動通過全景監測、敏捷行動、知識管理和數字孿生四種機制發揮作用，對應著創新生態系統韌性的四種能力。

全景監測提升預見能力

大數據的海量異質性源自客觀對象的復雜性，從而產生了不同顆粒度和表現形式的數據。核心企業利用產生于生態系統內外部的大數據進行全景式監測，將增強其全局觀和“見微知著”的水平，幫助其提升預見能力。一方面，大數據可以反映客觀對象不同維度的信息，避免了單一來源數據的局限性。通過收集和分析大數據，核心企業對創新和商業環境的認知將更加全面，更容易把握環境變化的趨勢，識別潛在的危機事件。另一方面，通過大數據，核心企業也更加容易捕捉到一些傳統數據所不能反映的“微弱”信號，從而增強對環境的敏感性和預見能力。

借助大數據進行環境掃描和全景監測，進而提升危機預見能力已經在實踐領域有了初步的應用。雀巢公司在經歷了一場由一個環保激進組織發起的社交媒體危機后，成立了一個“數字促進小組”，對Facebook、YouTube等社交平臺進行全景式監測，通過設計自動警報機制來識別危機。亞馬遜、通用汽車公司也采取了類似的做法進行商業環境掃描。美國的Recorded Future公司則通過挖掘在線公開數據，幫助客戶識別網絡安全方面的危險信號。

隨著工業大數據、政務大數據等更多數據資源的開放，全景監測不再局限于社交媒體，全面性將有進一步的提升。例如，總部位于倫敦的Segura System公司為企業提供供應鏈可視化應用服務，通過大數據技術幫助企業更好地了解其合作伙伴的經營情況。這為從供應鏈角度監測創新生態系統，提升預見能力帶來的新的契機。

敏捷行動增強應變能力

科學快速的決策是應變能力的重要內容。基于大數據的決策具有實時性和智能化的特點，極大地提升了決策效率，可以增強創新生態系統核心企業的應變能力。決策的實時性主要源自數據采集和傳輸技術的自動化和實時化。從消費互聯網到工業互聯網，再到行為互聯網，互聯網編織了我們的社會和生活。互聯網的遍在性為大數據自動采集和實時傳輸提供了基礎設施。當面對危機事件時，創新生態系統的核心企業可以以遠快于人工統計的方式獲取數據，從而提升決策速度。決策的智能化則主要得益于機器學習技術的發展。通過一定的算法，計算機可以從數據中“學習”，進而進行推斷和預測，輔助人開展決策。例如，IBM開發了一個用于兼并收購評估的決策工具，結合案例推理和機器學習算法，有效提升了決策的及時性和準確性。

良好的應變能力還需要快速的資源調配。邁克爾·韋德等將“企業能夠根據自身的業務狀況快速取用、部署、管理和轉移的資源”稱為動態資源，并指出基于云的動態資源配置模式對提升企業執行能力具有重要的意義。當應對危機時，借助數字技術，核心企業和合作伙伴之間資源的供給需求信息得以快速整合，也為增強應變能力提供了有力的支持。以技術資源為例，當創新生態系統遭受沖擊需要新的技術資源時，諸如Yet2之類的網上技術市場為基于云的技術資源動態配置提供了強有力的保障。Yet2是由杜邦、寶潔、西門子、霍尼韋爾、卡特彼勒等企業投資的全球最大的網上技術市場，為全球14萬用戶提供戰略交易流程服務、針對性搜索服務、開放創新門戶管理服務、專利交易服務等多種服務。Yet2不僅具有海量的線上技術資源，還擁有9萬余名線下技術專家，能夠快速準確地找到客戶所需要的技術資源，進行估值并促成交易。目前海爾、美的等國內企業也建有類似的平臺，成為創新生態系統的技術資源動態配置的堅實基礎。

知識管理優化適應能力

知識管理對創新生態系統的重要意義毋庸贅言。基于大數據的知識管理則成為提升創新生態系統適應能力的有力手段。基于大數據的知識管理以“知識數據化”和“數據知識化”兩個相互促進的過程為核心，可以對企業內外部的顯性知識進行數字化存貯和管理，對隱性知識進行萃取，更可借助知識發現、知識圖譜等技術從大數據中整理形成有效知識。

基于大數據的知識管理可以提高反思與學習的效率和效果。借助知識圖譜等知識挖掘手段，一方面，創新主體可以更好地識別知識間的潛在關系，并進行知識推理，形成有利于環境適應的新知識體系。另一方面，知識挖掘技術有助于碎片化知識的整合，使得創新主體在應對危機時形成的個體經驗更好地系統化，成為整個創新生態系統的組織知識。同時，基于大數據的知識管理能夠更好地發現合作伙伴知識資產的價值，為核心企業優化和重構創新生態系統提供指導。

佛吉亞的案例較好地體現了核心企業知識管理與創新生態系統重構間的關系。佛吉亞是全球知名的汽車零部件提供商，經歷了2008年金融危機的沖擊之后，佛吉亞開始數字化轉型，將市場定位調整為數字座艙和駕駛技術的系統集成商。佛吉亞首先對內部運行管理進行數字化轉型，包括利用人工智能、區塊鏈等技術開展知識管理，并開發了座艙智能化平臺，通過數據分析、遠程信息處理和云服務等技術管理座艙的功能。根據從平臺獲得的大數據進一步加深了對用戶需求、市場期望和汽車數字化發展的認識。2016年，佛吉亞開始打造“未來座艙”時，對自身的創新生態系統進行重構，大量的軟件公司、人工智能公司、物聯網公司等成為佛吉亞的合作伙伴。佛吉亞對這些技術進行整合，形成其獨特的知識體系架構。基于這一知識體系架構，佛吉亞成為業內少數幾家能提供整套智能座艙解決方案的供應商。

數字孿生改善協同能力

數字孿生是對真實世界中物理對象的虛擬仿真表達，它通過傳感器和分析功能來建立物理對象與其數字化身的一對一映射。利用數字孿生技術，人們可以開展精確模擬，以了解物理對象在不同情況下的變化。早期的數字孿生技術對復雜產品創新生態系統參與者的集成效果具有積極的作用。例如，波音公司利用數字孿生技術開發設計了777客機。該機型包括300多萬個零部件，整個研發過程沒有任何圖紙模型，完全依靠數字仿真來推演和實現供應商協同，然后直接進行量產。

隨著企業數字化程度的提升，新近的數字孿生技術可以將創新生態系統參與者及其資源要素流動關系映射在賽博空間。通過模擬各類危機事件，企業可以觀察分析創新生態系統韌性的變化，并對各種應對方案進行試驗，實現低成本“試錯”。例如，埃森哲描述了數字主線與數字孿生的組合。其中數字主線是產品與制造商、用戶、生態系統合作伙伴等之間的聯系紐帶，本質上是以產品為基礎的物聯網和互聯網的混合系統。對提升創新生態系統韌性的協同能力而言，數字主線和數字孿生的結合，意味著不僅僅是對創新生態系統進行虛擬仿真，還可以不斷從現實世界中獲取數據，形成數字主線與數字孿生的雙向反饋。最近浙江等省在加快推進“產業大腦”的建設。產業大腦是在原有工業互聯網基礎上，以數據為資源要素，集成產業鏈、供應鏈、資金鏈、創新鏈的中樞。產業大腦將為數字主線和數字孿生組合提供基礎性平臺條件，也將為創新生態系統韌性的提升提供重要的技術支撐。

數據驅動提升創新生態系統的韌性，根本上需要實現創新生態系統的數字化轉型。數字技術的飛速發展影響著經濟社會的方方面面，創新生態系統的結構、運行方式和績效標準也需要重塑與轉型。這既是創新生態系統的未來發展方向，也是所有創新實踐和理論研究者面臨的新挑戰。

本文為國家自然科學基金面上項目“科技自立自強背景下數字產業創新生態系統韌性演進機理研究”（72174051）的階段性成果。