構建面向數字創新的知識生態系統

陽鎮 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，即由大數據、移動互聯網、人工智能、區塊鏈等數字智能技術牽引整個經濟社會形態的變革與演化，形成數字經濟、數字社會以及數字產業等多重經濟與社會結構。這一次技術革命不同于第一、第二次工業革命，第一、第二次工業革命主導的能源技術革命，衍生形成的是單獨的產業部門，新一輪技術革命不僅能衍生出數字產業等核心生產部門，還能形成基于技術融合的產業業態融合的多重數字生態。

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

在數字創新的創新環境下，組織創新面臨更為復雜多元的市場環境與制度環境。如果僅僅是依靠單一的產學研主體、企業間合作的知識創新，企業顯然無法滿足數字創新的復雜性制度需求，以及多元化、個性化的用戶需求。傳統知識創新手段在數字創新環境下越來越單薄無力。基于知識基礎觀，創新的本質是知識的發現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新的系列過程。在數字技術驅動的數字創新環境下，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、聯盟伙伴之間的知識交互轉化為基于數字創新生態的知識交互，此時基于企業個體組建的小知識生態轉變為真正意義上的開放式、數字化的知識生態系統。

本文嘗試構建面向數字創新的知識生態系統理論框架，解構數字創新環境中知識生態系統的核心要素與核心特征，探尋數字創新環境下知識生態系統的主導模式與運行機制。

邁向知識生態系統

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

20世紀末，商業領域的研究者看到了自然生態理論在商業運行過程中的適用性。1993年，莫爾（Moore）認為商業世界同樣遵循自然生態系統的運行規律，提出商業生態系統是包括商業個體、市場組織、政府以及規范商業行為的其他制度環境、政策等構成的經濟系統，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，企業成功往往是因為形成了獨特的業務網絡，這種網絡是由供應商、分銷商以及外包商等多主體構成的商業系統。因此，商業生態系統包括生產者、消費者、分解者、市場環境，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，正如自然生態系統一樣，商業生態系統隨著主體之間交互關系的變化而自然演化。因此，商業生態系統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生態系統。

知識生態系統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系統內的知識學習效應、知識吸收效應以及知識擴散效應不同程度地從生態系統中受益。

技術創新領域的學者將知識作為解釋企業競爭力與商業成功的重要因素，認為企業不僅僅是商業生態系統中的重要市場主體，也是開發技術、發現知識以及應用知識的知識主體與技術創新主體。企業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，在創造價值的過程中，企業必然與所處的知識環境中的各類知識主體開展鏈接、交互以及共創，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新演化的知識生態系統（見圖1）。知識生態系統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結構，最終以知識創新與知識應用為目標實現知識生態系統的擴展與迭代升級。

具體來看，知識生態系統與自然生態系統功能類似，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，基于知識交互創造知識價值，進而創造知識的經濟價值、社會價值以及環境價值等。

知識生態系統按照開放程度可以分為開放式知識生態系統與封閉式知識生態系統。不管是開放型還是封閉型，知識生態系統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系統內的知識學習效應、知識吸收效應以及知識擴散效應不同程度地從生態系統中受益。比如，知識生態系統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網絡均會發生變化。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。

數字創新環境下的知識生態系統

數字創新環境下，知識生態系統的核心要素

數字創新環境下，知識生態系統的核心要素包括數據、數字技術與數字基礎設施、數字企業與數字文化。

數據要素

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

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

數據要素不僅能為企業激活知識賦能，還能獨立地為企業或者知識組織創造生產效應，即通過龐大數據的數據挖掘實現新的知識價值創造，實現基于數字化知識的組織生產與組織創新。

數據要素支撐企業數字創新過程中的知識積累與知識創新，主要表現在兩個方面（見圖2）。

第一，數據作為知識要素的輔助載體或者輔助工具。傳統知識呈現出離散化的特征。數據要素能夠準確地記錄知識流動的基本過程，動態地追蹤知識的來源主體以及主要分布；能夠為企業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據要素的知識管理，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，數據要素降低了強化知識要素的溢出效應。在非數字創新環境下，企業知識流動相對封閉，企業間的知識流動限于一定的合作契約以及知識協議等。在數字創新環境下，數據要素能夠強化企業在知識溢出與知識擴散過程中的網絡效應；能夠動態地整合企業開放式創新網絡中的知識資源；能夠使各類知識主體的異質性數據資源逐漸成為生產知識的關鍵性生產要素。此時，數據要素不僅能為企業激活知識賦能，還能獨立地為企業或者知識組織創造生產效應，即通過對龐大數據的數據挖掘實現新的知識價值創造，實現基于數字化知識的組織生產與組織創新。

數字技術與數字基礎設施

數字智能技術對數字創新環境下的知識生態系統的支撐主要體現在三個方面。

第一，數字智能技術能夠融入知識管理系統。知識管理是以企業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生產函數中的價值創造經濟產出或者非經濟產出，實現企業價值創造目標。數字經濟融入企業知識管理系統意味著知識捕獲、知識學習以及知識整合與共享過程一定程度上被數字智能技術所顛覆。企業中的知識管理者不再是知識的被動接受者，而是要扮演大數據、算法知識等專家角色。知識管理的基本載體被數字知識平臺替代，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。由于數字智能技術充分嵌入到組織管理系統之中，各類知識主體能夠在數字生態圈中跨時空、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）知識創造模型（見圖3）。

第二，數字智能技術可以打破企業“知識孤島”。企業在運營管理過程中，不同程度地面臨知識碎片化、分散化的知識孤島態勢，這與數據保護、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、特定的組織研發部門、特定的生產部門與業務部門之中。數字智能技術有助于企業打破“知識孤島”，即通過標準化的數據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。企業因此可以完成各管理模塊、各業務系統之間的互通互聯，實現數字化驅動的知識泛在鏈接與精準服務。

第三，數字智能技術與數字基礎設施可以支撐企業更好地開展知識管理。在數字智能技術驅動下，傳統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。基于數字智能技術，企業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，改善企業知識捕獲與知識學習吸收的能力，進而重塑企業數字化知識管理能力，形成面向數字智能技術驅動的“智慧知識”大腦。

數字企業

數字創新環境下，一個重要的組織范式變革便是傳統企業邁向數字企業（Digital enterprises）。數字企業與傳統企業的關鍵差異在于數字企業能夠開發、利用數字技術開發相應的數字產品以及數字服務，實現基于數字化的經濟與社會環境價值創造。

數字企業存在廣義和狹義之分。狹義的數字企業主要是從事研發設計數字智能技術的企業，包括算法研發類企業即人工智能企業、互聯網企業、大數據公司以及區塊鏈研發設計公司等；廣義的數字企業不僅僅包括從事數字智能開發設計的企業，還包括基于數字智能技術開展數字化轉型的傳統企業。數字企業創新不僅包括基于數字智能技術的知識創新、技術創新與數字產品創新，也包括基于數字智能技術的應用場景創新、數字商業模式創新、數字管理模式創新、組織創新以及流程創新等，兩類創新的核心差異在于數字作為生產要素作用的渠道以及應用范圍。

在數字創新的知識生態系統中，數字企業成為牽引數字創新的主要知識主體，包括從事知識存儲、知識開發應用、知識創造與創新的關鍵知識主體。以人工智能企業為例，人工智能企業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化迭代，即通過塑造數字開放式創新網絡實現知識捕獲及知識學習吸收。為此，人工智能企業可以通過智能化、平臺化以及個性化的參與方式，撬動整個創新生態系統中的知識用戶，使其融入知識生產、知識應用以及知識創造與創新的過程之中。

數字企業創新不僅包括基于數字智能技術的知識創新、技術創新與數字產品創新，也包括基于數字智能技術的應用場景創新、數字商業模式創新、數字管理模式創新、組織創新以及流程創新等。

數字企業可以在學習方式上創造關鍵性變革效應，體現為數字企業能夠形成“元知識”及“元學習方式”。以“元知識”為例，倫納迪（Leonardi）將社交媒體中出現的“誰知道什么”和“誰知道誰”定義為元知識。在企業知識生態系統中，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，數字企業能夠支持知識生態系統中的元知識構建，通過搭建元知識平臺增加生態系統內成員間的知識透明度，實現知識的即時搜集與即時共享等。

數字文化

在數字創新環境下，一個關鍵性的非正式制度支撐是數字文化。數字創新環境下，數字文化之所以重要，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造與創新的過程中，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象。數字文化作為開放性、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系統內實現知識的創新與創造。

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

數字文化有助于知識生態系統的建構與治理，主要體現在兩個方面。

在數字創新環境下，不同類型的知識主體一定程度上滿足共生環境的要求，它們面向的是同一數字創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，數字文化可以促使知識主體參與知識創造。如果數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造。在數字文化情境下，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，最終在知識生態系統中實現真正意義上的知識共享。

第二，數字文化可以賦能知識創新生態的知識治理。數字文化情境下，產生了一種全新的治理范式，即數字治理。數字治理不同于傳統企業間創新的協同治理或者聯盟網絡治理，其能夠打造基于數字生態圈的數字場域，實現面向數字創新生態圈的整體性治理與生態化治理。在治理過程中，數字生態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，立足數字文化重構生態內不同主體的信任機制、協同機制與耦合機制，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、協調、合作與共享。

數字創新環境下，知識生態系統的關鍵特征

在數字創新環境下，企業所處的知識生態系統具有五大關鍵特征。

第一大特征是知識創新過程的開放性。由于數字智能技術的高度開放性與滲透性，知識創新過程的開放性表現為多重開放，包括主體開放、數據資源開放、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系統之中，成為其中的特定節點。

從數據資源開放來看，知識主體在知識搜集、知識整合以及知識創造的過程中，必然需要依賴相應的數據資源，通過數據資源進行所需知識的捕獲與識別、知識互動與反饋等。數字創新環境下，產業跨界創新、企業跨界創新成為常態，單一類型的知識已經難以滿足生態系統內的市場需求，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據資源實現多學科知識的標準化，進而通過相應的數據平臺實現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，傳統知識生態系統內的知識主體局限于特定生態位、特定組織空間范圍內的知識交互，而數字創新環境下，單一知識主體特定的組織空間被數字化徹底重構，立足線上線下融合的數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。數字創新環境下，不同類型知識主體被包絡于知識生態系統之中，包括傳統意義上的知識個體（研究者、科學家等）、知識組織（高校、科研機構、企業、公共組織與社會組織等）以及數字用戶、消費者、數字企業等。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。數字創新環境下，知識主體需要不斷擴展數字應用場景，尋找賦能空間，這必然要求實現跨界、跨組織知識體系的相容適應，共生共演，實現知識生態系統的不斷演化與迭代。

第四大特征是知識傳遞的韌性與敏捷性。在數字創新環境下，由于創新環境的高度動態性與復雜性，知識傳遞的韌性，即知識應用的柔性化程度以及動態創新性程度非常重要。在數字創新環境下，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新環境的共生性。在數字創新環境下，不同類型知識主體的存在一定程度上符合共生環境的要求，它們面向的是同一數字創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。

構建數字創新環境下知識生態系統

數字創新環境下，構建知識生態系統，可以選擇的主導模式主要有三種：數字平臺企業主導式、大中小企業融通式與用戶主導式。

數字平臺企業主導式

與傳統企業組織不同，數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，實現不同類型的知識主體在統一數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造新知識以及進行新的知識應用。由此，數字平臺企業主導式成為數字創新環境下知識生態系統運行的主導模式之一。

數字平臺企業主導式的知識生態系統關鍵的運行機制主要是兩類。

第一類是開放式創新，即數字平臺通過打造開放式知識創新系統，廣泛吸納不同知識主體參與到知識平臺創新系統之中，以數字平臺為載體實現知識搜集捕獲、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系統中能夠快速得以滿足，如數字平臺主導的知識數字社區、開源平臺等便是例證。開放式創新機制下，數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。

在數字創新環境下，數字創新需要的不僅是基于數字技術的知識，還需要數字產業賦能過程中的產業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，即數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，實現不同知識主體之間的知識交互，進而共同創造價值。平臺價值共創機制運行的關鍵在于知識創新與應用場景下不同知識主體的共創價值分配，需要構建合意的分配體系完成價值分配。

大中小企業融通式

傳統協同創新范式下，知識生態系統運行以知識協同為基礎，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系統中的整合程度與應用價值效益等問題。傳統協同創新范式下，知識協同難以有效解決知識獨占性以及知識孤島對生態系統的整體價值帶來的系列負面問題。融通式創新是區別于開放式創新、協同創新的新創新范式，其主要目標在于實現不同創新主體與知識主體之間的深度融合而非簡單協同與合作，真正意義上實現不同知識主體與創新主體在生產要素、戰略導向與價值主張、價值創造等方面的真正融合。

在數字創新環境下，數字創新需要的不僅是基于數字技術的知識，還需要數字產業賦能過程中的產業化知識以及社會化過程中的社會性、文化性知識等。面向數字創新的知識生態系統不是單一核心企業獨占式的知識獲取、知識吸收以及知識整合與創新的模式，而是不同業態中的大型企業與其所處產業鏈上下游企業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。

以人工智能產業為例。人工智能產業的關鍵核心技術的基礎是數學、數據科學、計算機科學與技術等學科領域形成的獨特的算法、數據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場景之中。以“AI+”的知識賦能模式推動人工智能產業的持續發展，這一過程主要依賴AI龍頭企業開展關鍵核心技術研發與前沿基礎科學研究，產業鏈其他企業在測算環節、驗證環節以及應用環節廣泛參與知識貢獻，從而形成面向人工智能知識生態系統的知識擴散效應，進而產生更為廣泛的知識與技術的賦能價值，促進產業內具有顛覆式意義的創新產品與技術的涌現。

用戶主導式

數字創新環境下，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新的主要主體。相應地，基于用戶主導的知識生態系統成為數字創新環境下知識生態系統的核心構成。

對于用戶主導的知識生態系統而言，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系統需要激活用戶的參與意愿以及用戶的可持續知識分享機制，這也關系到用戶主導的知識生態系統能否順暢運行。

實質上，用戶主導的知識生態系統主要是基于創客的知識共享數字社區、數字知識共享平臺等。知識共享數字社區的主要用戶包括自發零散型的知識個體，這類個體大都以體驗、知識社交為目的，自發地在所處的知識社區中傳播知識，建立知識分享社群，發起知識解決方案等。數字創新市場上的用戶主要為創客團隊。在數字創新背景下用戶自我驅動的內部創新創業成為常態，創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絡，實現相應的知識整合、知識應用轉化以及知識價值創造等目標。例如，海爾創客實驗室、小米開源硬件俱樂部等創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系統，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系統而言，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系統需要激活用戶的參與意愿以及用戶的可持續知識分享機制，這也關系到用戶主導的知識生態系統能否順暢運行。

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略與政策研究”（21&ZD132）的支持。