中國科技企業發展面臨的挑戰

彭 濤

（北京市西城經濟科學大學）

伴隨著科技企業現有的業務空間見頂，需要開拓新的業務賽道，市場也從增量紅利模式轉入存量博弈時代，科技企業創新動能呈不斷減弱的狀況。現階段中國的科技企業更多為人力、資本密集的“流量平臺”公司，而智力、技術密集的“硬科技”生產公司較少，國內科技企業在發展中要避免出現誤判，要有技術高原，更要有技術高峰，警惕“泥足巨人”的誤區。因此，中國科技企業發展面臨諸多挑戰。

一、場景落地依賴技術引領，商業模式依靠場景驅動

從0到1的原始創新是技術源頭，而技術有很強的外溢性，隨著技術模型框架越來越公開化，主要是考驗科技企業錘煉業務場景的能力，是從1到100的產業孵化和市場應用。企業應圍繞技術布局產業。

（一）舊技術的新概念，元宇宙是曇花一現還是未來風口

移動互聯網發展已進入瓶頸期，科技公司迫切地想要打破限制，助推進入下一個增量市場。元宇宙孕育而生，但這種愿景在技術和內容層面都存在著不確定性。

元宇宙（Metaverse）是與現實世界映射與交互的虛擬世界。在VR（Virtual Reality，虛擬現實）/AR（Augmented Reality，增強現實）/MR（Mixed Reality，混合現實）、區塊鏈、5G物聯網等底層基建上用3D建模、感知顯示、虛擬設計等技術構建的內容生態。其本質就是多技術的綜合體，是已知領域的再突破，而非顛覆性的新技術。這種通過AI+AR營造出既夢幻又現實的細膩場景的黑科技，在好萊塢科幻片中屢見不鮮，所以被認為是科技巨頭“過度銷售”（excessive salesmanship）的科技概念。

目前要運行大規模連接的VR場景，多信息并發傳播場景對網絡通訊是個挑戰；且VR頭盔、AR眼鏡等近眼顯示設備的眩暈、交互等關鍵核心技術上尚未突破，遠達不到“沉浸”的要求，只能寄希望于低功耗、高算力芯片的持續迭代。而最先落地的游戲娛樂和社交體驗等內容入口，尚不能支撐起大規模的商業應用，并面臨數字成癮的社會問題。

新技術概念不是靠辭藻堆砌，也不是能規劃出來的，是在一系列的科技發展到一定階段后，自然疊加出來的產物，這需要時間的積淀。

（二）對技術進行商業化探索，要辨清是真需求還是新噱頭

汽車作為交通工具，核心功能是出行，解決人們從A點到B點的移動問題。人們對于汽車最大的訴求則是在移動過程中，可以享受汽車良好的動力機械性能與足夠的安全與舒適性。

車艙做為相對封閉的生態系統，用戶使用最多的功能就是導航和音樂。當前車企過分強調車載娛樂系統是如何優化駕駛體驗，偏離了出行的初衷，從安全角度看，過度娛樂也會提高駕駛者的分心概率。多交互操作的功能在一定程度上也會導致駕駛者分心，帶來安全隱患，現車企基本取消了實體按鍵均改為中控觸屏，2020年8月，德國的特斯拉車主因為在觸摸屏設置雨刮器速度導致分心，引發車禍。所以讓駕駛員更專注于駕駛，確保駕駛員不會因為車輛功能設計分心，需要車企在開發車機系統時應該持有謹慎態度。

營造高級感也是科技車企的營銷手段之一，最簡單的方式就是堆疊功能，這是科企造車的一個通病。但難逃自身認知框架，設計上本能地靠堆砌硬件資源，把車艙打造成影音室、娛樂室、保健室等未來出行模式。除非真正實現L4、L5級別的自動駕駛，人類徹底告別方向盤，無需操作的駕乘人員才能關注車內的娛樂和社交產品。基本上現在智能座艙還是個“偽需求”階段。

（三）發掘新技術的落地場景，場景牽引出新商業模式

一項新技術的場景發掘是極富挑戰性的工作，技術和應用的結合點通常不容易找到、也不容易找準。

在日常生活中，過去憧憬的智能手機功能，現實中可能并不適用。“視頻通話”已經是智能手機的基本功能，但在實際生活中人們卻很少使用，原因在于不想讓對方輕易看到自己的日常隱私。溝通的本質在于人和信息傳達，人們只希望傳送出自己想送出的信息，而不希望泄露更多的信息，而視頻中往往含有過多的信息。

從工作角度上看，2022年4月27日《自然》刊物發表的哥倫比亞大學的Melanie Brucks和Jonathan Levav的研究顯示，和面對面協作互動相比，“視頻會議”專注于對著屏幕溝通，認知專注度收窄，減少了創意想法的產生，虛擬互動對創意工作或有認知成本。

又如折疊屏手機作為一種外觀新奇的特殊形態，在同樣性能下犧牲了便攜、耐久度和續航，這需要軟件開發商和終端制造商去為折疊屏創造獨特應用場景和更好的應用體驗，才能讓消費者為高昂售價買單。其可能長期只是一個小眾產品，就像是超級跑車，根本無法為汽車市場帶來太大的價值。

二、認清技術創新的適用性、局限性，合理選擇技術前進路線

產業不是單靠技術突破，從技術到產業的跨越中，要充分考慮技術路線競爭的不確定性。在成本、魯棒性、兼容性等限制條件下創新甚至比原始創新還難，科技企業的失敗往往是輕視了約束條件。

（一）技術領先也要考慮“時”與“勢”的變化，產品要快速落地、跑贏商業模式

在這個時代，技術快速迭代，應用環境和使用感受改變，早期優秀產品可能跟不上時代的進步而遭淘汰。20世紀取得巨大成功的諾基亞，因錯失觸屏手機時代而沒落；曾憑巧克力系列手機大獲成功、全球第三大手機制造商的LG，沒有跟上智能手機潮流，也黯然退場。

與“AI四小龍”的商湯科技（2014年）、曠視科技（2011年）、云從科技（2015年）、依圖科技（2012年）同時代的國內計算機視覺領域的領軍者格靈深瞳，利用當時前沿的計算機三維數據視覺技術，研發出一款面向消費零售行業的產品“皓目行為分析儀”，通過消費者的行為分析建立用戶畫像，再將這些信息提供給零售商，以幫助后者優化零售戰略。奈何產品面世的2013年O2O（Online To Offline，線上到線下）興起，零售業受到電商的嚴重沖擊，實體商場衰落，產品沒有市場需求，只能淘汰出局。

以制造出全球首部商用可折疊手機而聞名的柔宇科技，成立10年主要靠融資生存，累計虧損超過30億元。而柔性面板在其他領域應用極少，導致供應鏈成本居高難降，且沒有頭部手機廠商的合作也無法催生強大的需求市場。柔宇科技卻要拓展toB和toC兩個市場，而兼顧僅靠融資財力是根本無法支撐的。當下，柔宇科技即使退回專注屏幕，產業機遇也已喪失，當前中國手機顯示屏行業是限制過剩產能和廠商的無序擴產，而不是刺激產能增長。

錯過歷史機遇的科技公司，就像是一面鏡子，提醒科技公司要始終保持快速迭代的能力和開放的心態，避免落入技術領先與需求市場脫節的尷尬境地。

（二）成本永遠是產品技術路線選擇的第一要素

目前自動駕駛其實不是完全自動駕駛（FSD，Full Self-Drive），駕駛主體依舊是駕駛者而非車輛本身，所以稱為高級駕駛輔助系統（ADAS，Advanced Driver Assistance System）更加準確。2022年5月，美國汽車協會（AAA）在小規模L2系統橫向試驗中確認，從駕駛者安全角度出發，沒有什么技術含量的DMS（Driver Monitor System，駕駛者防疲勞監測系統）比ADAS更有用，駕駛者對系統僅做輕微干涉，對事故發生就有很強的干預能力，尤其是非典型情況出現時。

ADAS最核心的部分是路況感知，現有兩大技術路線競爭。一條是激光雷達路線，具有探測距離遠、精度高、抗干擾能力強的優點，缺點是成本較高。另一條是以特斯拉為代表的純視覺路徑，以攝像頭模擬人眼視覺功能，攝取的環境數據在經過視覺算法處理后，達到路況環境認知。雖然在精度、穩定性和視野等方面有局限性，但成本較低。

特斯拉認為人類就是使用視覺來駕駛，交通和道路系統也是為純視覺系統設計的，Model 3和Model Y僅使用其8個視覺攝像頭來執行ADAS功能。隨著數據量的增大和算力提升，可以通過算法迭代實現功能持續升級。而特斯拉本身海量的行車數據成為視覺計算建模的訓練素材。

近期全球自動駕駛專利僅次于Google的豐田公司，也承認測試過程中使用激光雷達等元器件成本非常高昂，且難以拓展。目前豐田自動駕駛研發需要采集大量的訓練數據，說明與特斯拉純視覺技術路線亦有高度的重合。

而在國內，為了能在市場上脫穎而出，從而簽下更多的合作，現階段國內廠商大都采用了成本更高的激光雷達方案，搭載華為智能駕駛系統的極狐阿爾法S選擇了激光雷達解決方案，小鵬P5也是搭載激光雷達的量產車型。但有多少消費者會為了輔助駕駛系統多付出10萬元，存在較大的不確定性，一旦實現大規模量產，配置上只能做減法。

（三）專注高生產率活動，加強正向技術自研

現階段的AI建立在知識圖譜之上，能夠回答“什么”，但理解不了“為什么”，沒有能力，只有功能。機器學習只有統計概率+規則算法的事實性累加功能，缺乏后期自主價值性學習能力。

中國信息通信研究院報告指出，國內現階段的AI研發應用，依靠的仍是數據標注。機器學習需要大量的數據來訓練模型，本質就是對視頻、圖像、文字、聲音等非結構化數據經過清洗與標注處理成結構化數據，為計算機所識別。AI的先進程度與其訓練的數據規模與準確度呈正向相關，“有多少智能，背后就有多少人工”，外界往往只看到一個系統的高識別率，而忽略了背后勞動密集型的標注行業。

中國科企開發活動不應專注于簡單、機械、重復的低生產率活動，如非技術性人工標記。應當專注于高生產率活動，例如模型開發/部署和研究。

依據人類的學習過程是由初期的灌輸及更重要的后期環境觸發的自主交互學習構成，Google Assistant等AI產品，選擇了單樣本學習的技術路線。相比于需要大量標記數據驅動的監督學習，單樣本學習能讓機器只看極少量數據，就可以觸類旁通地學習深度關系和新的知識，更接近成人的認知方式——用極少量的信息觸發強大的自我學習能力，推動AI正向進化，徹底改變了技術走向趨勢。

三、跨界轉軌當前，科技企業偏愛確定性而不能忽視不確定性

科企要細究增長邏輯，慎重評估跨界風險。物聯網時代“最大”的終端，除了手機，就是汽車。對于百度、阿里等科技公司而言，智能汽車是其從移動互聯網向產業互聯網轉型的重要陣地，汽車產業萬億市場空間成為轉入產業互聯網的絕佳實踐場景。科技公司不甘心只做智能網聯解決方案的供應商，紛紛決定從“上車”走向“造車”。阿里與上汽、百度與吉利分別成立了智己、集度品牌，還有深度合作模式的華為與極狐。雖然智能汽車科技企業與傳統車企站在了同一起跑線，但經歷了上百年積累的汽車工業由龐大的體系構成，傳統燃油汽車的零部件有3萬余個，圍繞著內燃機形成了一套傳統動力總成，是一個非常復雜的工序，基本上是很難模塊化的，不是只采購幾個主要模組，就可以穩定地開始生產，這也是后發者很難快速模仿的。

航天、半導體領域看似技術壁壘很高，但是可以不計成本投入去研發。而汽車制造不行，除了成本和使用壽命，出行領域更與人們的生命息息相關。

另一個不容忽視的現實問題是，智能汽車也是一個投入周期長的行業。成立于2003年的特斯拉，直到2020年才首次實現全年盈利。根據已經盈利的特斯拉表現，海外分析機構將擺脫虧損粗略定在年交付量20萬輛，30%毛利率才能達到盈虧平衡點。

2021年中國新能源車銷售量達293.98萬輛。國內造車新勢力TOP3“蔚小理”每家都未超過10萬輛，銷售量共計28萬臺車，財務合計虧損高達98個億。華為與北汽合作的極狐阿爾法S（HI版，Huawei Inside模式）自2021年4月發布后，目前還未交付。華為與金康賽力斯打造的問界M5，今年3月份銷量僅3045輛。

在科技企業進軍車企時，車企也開始進入手機市場這片紅海。蔚來要做手機，而魅族手機被吉利收購。

為了汽車造一部手機，把手機當作“豪華的車鑰匙”，以造車新勢力2021年不到10萬輛的銷量，手機銷量能是多少？用戶購車的決定因素是汽車本身，不會是手機。

在眾多造車新勢力虧損持續擴大的基礎上，打造“手機——汽車生態圈”雙線燒錢在所難免，究竟能有多少資金，用以支持手機業務？對市場的占有率是企業競爭力的根本，銷量直接反映著產品的競爭力，車輛訂單的增長緩慢才是要解決的重點。

跨界一般可能只有戰術價值，沒有戰略意義。與其跨界轉軌，不如專注自己的領域深耕細作，靠技術創新和商業模式取勝。

蘋果所以能夠站在智能手機的云端，在于iPhone徹底顛覆了諾基亞、愛立信、摩托羅拉這些曾經傳統手機行業的巨頭。而跨界造車更是一個風險高、周期長、容錯率低的行業，即便是蘋果公司，其Apple Car的“泰坦計劃”（Project Titan）也疑似擱置。

根據《韓國時報》報道，三星公司作為電動汽車行業領先的零部件供應商，認為與客戶進行清晰有效的管理非常重要，不會生產自己的電動汽車，避免與客戶直接競爭。

在這點上，臺積電也異曲同工，深耕Foundry模式，避免與客戶發生潛在沖突，發揮自己的優勢，成為了世界頭部芯片供應商。

四、客戶的集中度高，易踏入“荷蘭病”陷阱

“荷蘭病”是指上世紀60年代荷蘭在外海發現天然氣油田后，因意外之財暴富升值，能源產業一枝獨秀，卻導致其他產業因此衰頹的現象。

蘋果公司2022年1月3日達到了3萬億美元市值，這一體量若按照全球各國GDP進行參照，相當于世界第五大經濟體。進入“果鏈”成為蘋果供應商，不僅意味著大量訂單帶來的營收規模的急速增長，還有行業對公司實力的認可，以及在資本市場的高估值。

2011年首次進入蘋果產業鏈的立訊精密，如今已經占據蘋果AirPods耳機超半數份額，2021年更首次拿下了iPhone 13 Pro高端機型的代工訂單，成為年收入已經高達千億的消費電子巨頭，公司總市值2500億元。成為蘋果供應商也意味著可觀的財務回報，作為在2021年新加入“果鏈”的京東方，2021年度業績預告上體現凈利潤高達258.26億元，同比增長412.86%。蘋果能成就一家公司，也能給一家公司造成巨大災難，蘋果在2021年也剔除了34家中企供應鏈企業。

為蘋果提供鏡頭模組的歐菲光被移除蘋果供應鏈，因蘋果終止采購關系，華為手機業務受到芯片斷供等限制措施，導致公司多個產品出貨量同比大幅下降，預計2021年凈虧損19億元～27億元。而集中于精密結構件、連接器等領域的精密制造類企業由于可替代性比較強，也造成凈利暴跌，長盈精密財報預期2021年預計凈虧損最高約6.9億元，而去年同期盈利6億元。

蘋果用巨大的體量支撐起這些供應鏈企業賴以生存的訂單。而“果鏈”公司在享受了蘋果“紅利”的同時，也承受著蘋果“枷鎖”般的控制，代工企業的戰略舉措或多或少都要和蘋果這個超級客戶的戰略進行匹配，也面臨著技術升級、設備升級、人才延攬等問題，因此增加不少成本。

“果鏈”是把雙刃劍，眾多“果鏈”企業必須明白，核心競爭力不是產品技術本身，而是蘋果的訂單，過度依賴蘋果就會受制于人，失去話語權。

所以發展核心產品之余，要平衡產品光譜，避免形成過強的擠出效應，尋求多元化獨立業務應是“果鏈”科企對沖風險的策略。

五、高薪的磁吸效應，形成人才黑洞

移動互聯網的興起，成就了一批具有代表性的消費平臺科技企業，經歷了一個從技術創新、商業模式創新，再到流量紅利、多元拓展的高速發展期。平臺科企以其生態化優勢形成了強大的資源吸附能力，對社會資源的虹吸效應成為標志性事件。但表象絕不代表事實，光鮮的表面也為未來的困局埋下了伏筆。

在平臺科企，產品、運營、市場等常規崗位占據大量的人力資源，即使技術類人員也多是從事低端技術，更多的是前端UI（User Interface，用戶界面）設計，用“面試造火箭，入職擰螺絲”來概括職業落差毫不過分。技術人員埋首于設計手機游戲、開發電商App，甚至淪為電信詐騙的“制刀者”，而目的就是將更多手機用戶“閉環”在平臺App里，賣廣告，攫取用戶的流量、金錢、精力。

互聯網科企的敘事邏輯是以最短的時間、招最多的人、干最“風口”的事兒，秉持不是第一就不做的企業觀。在賽馬、KPI以及快速迭代的危機感下，驅使科企們選擇大干快上、廣泛試錯，業務線就是簡單復制，仰仗于燒錢、以規模換增長的外延式擴張。

過細的分工帶來嚴重的職場病，員工被視為消耗性資源，人被工具化，每天PPT工作，表演式加班，完美詮釋了無實物表演，是無效的忙和卷。科企用賽馬機制來降風險，一個團隊不行，就換另一個團隊上，也是內耗的源頭之一。同時，為不讓優秀的人被競爭對手搶走，不缺人也大規模招人。而當流量紅利無法覆蓋人力成本時，人才變成了人力冗余，降薪又不利于保留優秀員工，就只有裁員一途。

平臺科企，本質上就是信息交流，提高交易效率，科技含量普遍不高，但損耗著中國大量最優秀的人才，大型平臺科企基本規模都在10萬人以上，而這些人才原本可以從事更有創造性的工作。

六、技術生態亟待優化，對開源技術有思維誤區

已有學術研究發現在“社會信任、技術創新、經濟增長”之間存在正向關系。信任作為一種隱形的社會資本，金鑰是取信于人，合作是講求互惠互利的，合作才能共贏。

根據美國中國商會《2021年在美中資企業年度報告》指出，中國科技企業如果要成為世界一流跨國公司，美國市場仍然是其全球戰略不可分割的一部分。臺積電通過與科技領先的美國、擁有材料的日本、掌握設備的荷蘭緊密合作，基于跨國合作與致力讓客戶成功的理念，終成全球第一的半導體代工商。

而多年來，中國的科企只講競爭，封閉自身系統，反向能力強悍，幾乎沒有同行企業的“競爭前的合作”，而發展技術一定要有一個健康的生態環境。

北京大學有報告指出，中美高科技與核心產業鏈脫鉤，對中國利益的損害更大，且中國難以自洽。強調技術上的獨立自主，但技術上的自主并不等于脫離，與其強調國產替代，不如強調開源技術，而開源政策和國產替代是兩個完全不同的思路。開源使底層技術完全公開化、共用、不被獨占，因此開源技術從根本上是安全的，而且對所有的使用者都一樣，都沒有卡脖子問題。而國產替代，其他國家也會有中國技術卡本國脖子的擔憂，也會采取國產替代的策略來排擠中國科技。支持開源協作生態，一方面提供者有了努力提升自身產品的意愿，另一方面產品根據市場需求實時迭代，形成創新技術與商業模式的良性循環。

最早研發智能手機的蘋果，是一個完全封閉的操作體系。而Google能后來居上占據手機操作系統70%以上的市場，不是因為其科技或性能多么技高一籌，而是采取了開源的策略，爭取到了更多開放技術的意愿者。

七、把控數據壟斷與效率博弈，防范“技術作惡”

商業競技就是要形成贏者通吃的市場格局，建立在“用戶數據挖掘+規模效應”商業模式上的平臺科企，在所謂的經濟合理性下，不惜大量燒錢搶流量、搶客戶，追求市場壟斷。“算法變算計”成了互聯網平臺的新常態。

算法歧視，除了大數據殺熟的價格歧視，還有標簽化的歧視，則是對消費者人格的侵犯。例如一些科技公司精心研究老年人的喜好和焦慮，進行用戶畫像，向這類標注群體標簽的老人手機上推送各種劣質內容、欺騙套路的廣告，用App收割老年群體。

算法是商業中根深蒂固、源遠流長的東西，不管是提升服務、精準營銷、預判商業發展，都離不開基于算法產生的數據收集與判斷，所以“隱私計算”動力十足，依靠關閉算法來對抗弊端并不現實。要將算法推薦的“黑箱”透明化，知道算法推薦的邏輯與規則是什么，知道篩選掉了什么內容，用戶需要的是主動的個性化服務，而不是一種馴養用戶的手段。

公眾對壟斷科企抓取用戶隱私的的擔憂日漸加深，大數據殺熟、信息繭房等次生問題引發關注，科技公司的失管、失控將使企業和社會付出巨大代價，對此中辦、國辦印發《關于加強科技倫理治理的意見》中要求對科技創新可能帶來的規則沖突、社會風險、倫理挑戰加強研判、提出對策，特別提出了人工智能領域。

價值觀承載商業行為，方法論決定算法，科技企業要有自己的社會責任擔當。

八、結語

中國科技企業需要加大產品創新和業務模式創新的力度，充分發揮海量數據和豐富應用場景優勢，促進數字技術和實體經濟深度融合。遵循市場規律，催生出新產業、新業態、新模式。

如果說英國的《自然》致力于“發現世界”，美國的《科學》致力于“理解世界”，那么中國科技企業應當擔負起“改變世界”的使命，打造成世界一流科技企業。