科技创新与商业模式创新：互动机制与政策导向
摘要：近年来，在新一轮科技革命和产业变革加速、逆全球化暗流涌动、大国博弈加剧的国际背景下，出现应该重点发展科技创新（“硬科技”）还是商业模式创新（“软模式”）的争论。硬科技与软模式在驱动力、目标导向、知识性质、可模仿性、回报周期等方面存在差异，硬科技与软模式是相互支撑、相互促进、共同演进的关系，商业模式是科技创新的重要形态，科技创新对商业模式创新具有推动作用；商业模式对科技创新发挥着支撑、引致、促进和孕育作用。数字经济领域的商业模式创新更频繁、更剧烈、更普遍、更具颠覆性，同时也产生一些新问题。针对这些问题，对于商业模式创新和科技创新，应当分别坚持“引导而不参与、包容但需监管”和“鼓励但不强制”的原则。
关键词：硬科技；科技创新；商业模式；政策
基金：研究阐释党的十九届五中全会精神国家社科基金重大项目“推进新型工业化与经济体系优化升级研究”（项目编号：21ZDA021）；中国社会科学院创新工程项目“全球先进制造业竞争与中国制造强国建设研究”（项目编号：2022GJS02）。
一、引言
自20世纪90年代互联网在全球兴起以来，我国数字经济进入快速发展轨道，各种商业模式层出不穷，并从一开始的以模仿为主阶段进入原创性商业模式不断涌现阶段。互联网商业模式的创新满足了广大用户的需求，也促进了数字经济的蓬勃发展和数字科技企业的高速成长。中国信通院发布的《中国数字经济发展报告（2022年）》显示，2021年我国数字经济规模达到45.5万亿元，稳居世界第二位，占国内生产总值的比重达到39.8%，其中数字产业化即数字经济核心产业规模8.35万亿元，占GDP的7.3%。阿里巴巴、腾讯、字节跳动、百度、美团、京东、拼多多、小米等公司凭借商业模式创新成为全球领先的数字科技企业和细分行业的龙头，还有一大批初创企业凭借新颖的商业模式迅速成长为独角兽企业。根据CBInsights公布的全球独角兽榜单，我国独角兽企业的数量和估值均居全球第二，其中主要以数字科技企业为主。
近年来，国际政治经济环境发生重大变化，贸易保护主义抬头、逆全球化趋势加剧，美国等国家采取种种措施对竞争对手进行打压遏制，以维持其在科技创新和高科技产业的领先地位。尽管我国科技创新能力有了显著提高，R&D投入强度从2001年的0.94%提高到2021年的2.44%并超过许多发达国家，科技论文数和专利申请、授权量也居世界前列，但是产业科技水平仍然与美国等发达国家存在较大差距，先进材料、核心零部件、关键装备、尖端科学仪器、工业软件等严重依赖进口。由于美国将一批企业和机构列入实体清单实施“断供”，我国一些产业处于“卡脖子”境地或面临潜在的供应链中断风险。在这种形势下，加快推进科技创新，提高我国产业基础高级化和产业链供应链现代化水平就变得非常紧迫。
科技创新与商业模式分别是经济学与管理学的重要研究领域。自熊彼特提出创新理论以及20世纪60年代罗伯特·索洛将技术纳入经济增长模型、保罗·罗默提出内生增长理论以来，科技创新对经济增长具有决定性作用、“科学技术是第一生产力”已经成为世界各国的共识。为加速科技进步，我国提出创新驱动发展战略并将“创新”列为五大发展理念之首，不断增加研发投入、深化科技体制改革、促进创新创业，科技创新能力稳步、持续增强。商业模式研究起步于20世纪90年代末并在进入新世纪后快速增长，主要包括商业模式的概念界定、类型划分、体系构成、创新动力、创新途径、评估方法等方面[1]。随着数字经济的蓬勃发展，数字经济条件下的商业模式及其创新也成为学术研究的热点[2]。国内外产生了一批研究科技创新与商业模式创新关系的成果。PateliandGiaglis发现，科技创新会引致商业模式的变化；Chesbrough认为，商业模式与技术一样对企业获得利润至关重要，因此创新不仅包括技术和R&D，还要包括商业模式[3]；Teece认为，科技创新本身并不能保证企业在商业上或经济上取得成功，新产品开发工作应与定义其“走向市场”和“获取价值”战略的商业模式相结合[4]。国内许多学者也发现并揭示了科技创新与商业模式创新之间的耦合关系[5]或协同演化关系与模式[6]，吴晓波等提出在中国独特技术和市场环境下的二次商业模式创新与科技创新的共演模型[7]。
总体上看，国内外已有的研究揭示了科技创新、商业模式创新以及二者相互作用的规律，拓展了对硬科技与软模式关系的认识，但是在硬科技与软模式的特征、二者的相互支撑和促进关系以及产业政策导向等方面还存在深入挖掘的空间，这也是本文研究的主要内容所在。
二、硬科技与软模式的特征比较
硬科技与软模式是企业生产经营活动中两个不可或缺的方面，一个关乎自然规律的揭示与产品创造，一个关乎经济规律的运用与商业利益的实现，二者的特征存在多方面的差异（详见表1）。
表1硬科技与软模式比较
资料来源：作者绘制。
（一）硬科技的特征
国内较早提出硬科技概念的米磊等认为，硬科技是“事关国家战略安全和综合国力，能够驱动经济社会变革的重点产业链上的关键共性技术”[8]。硬科技是关于物质世界运作规律的知识，表现为在社会大生产中应用的自然科学和工程技术。基于这一认识，硬科技具有如下五个方面的特征。第一，驱动力。硬科技是由科技创新驱动的，随着人们对物质世界运行规律认识的不断深入，硬科技也在不断发展。与基础科学不同，硬科技更着眼于产品（或服务）规模化生产中的应用技术。第二，目标导向。硬科技是产品研发设计、生产制造、使用运行的支撑，发展硬科技是高效地生产出高性能产品以满足人类社会不断升级的需要。第三，知识性质。虽然硬技术创新的成果能够以学术论文、专利的形式呈现，具有公共产品的性质，但无论是论文还是专利对科学知识的披露都是不完全的，需要使用这些知识的企业通过自己的努力补全技术的拼图。在科学和工程论文、专利之外，还存在着内化于企业员工、生产工艺、管理规程等方面的商业秘密，其中很大一部分是“只可意会不可言传”的默会知识。第四，可模仿性。企业以专利形式存在的硬科技会受到法律的保护，其他企业要使用这些专利技术，或者需要通过付费获得专利授权，或者另辟蹊径开发新技术、绕过专利壁垒。对于产业中存在的一些“硬科技”，企业可以通过分析论文、专利获得部分信息，或者通过反向工程等方式了解内化在产品中的部分知识。但是对于以默会知识存在的硬科技，企业需要依靠自己的力量，通过投入大量的人力、物力、资金才能掌握。还有一些硬科技作用的发挥需要商业生态中的企业相互配合，这些配套企业采用统一的技术标准、数据接口，往往针对特定硬技术进行了资产专用性投资，因此增加了其他企业的技术模仿成本。第五，回报周期。硬技术突破往往需要持续的投入。对于前沿技术和颠覆性技术，从基础科学发现到产品原型再到产业化，由于技术发展方向的不确定性，很难事先确定技术的发展方向和技术路线，需要大量科研机构、企业的试错去探索，同时，每一条技术路线的探索都需要经历长期、反复的实验，才能实现科学突破、找到经济上可行的技术路线。此外，工程化、产业化阶段的技术通常不是独立演进的，它需要配套或互补技术的发展，这些相关技术群都实现突破后，才能够在大规模生产中获得应用，因此科技开发和取得商业回报的周期将会更加漫长。
（二）商业模式的特征
虽然学术界对于商业模式没有统一的定义，但是普遍认可商业模式是企业为用户创造价值从而赚取利润的框架或方法[9]。当一个商业企业建立后，它都会或明确或隐含地采用一个特定的商业模式，该商业模式描述了它的价值创造、交付和捕获机制的框架[10]。与硬科技相对应，商业模式具有以下特征。第一，驱动力。Afuah提出商业模式的构成要素包括价值主张、市场细分、收入模式、增长模式以及作为核心的能力[11]。为了推动商业模式创新，企业需要进行经营理念、经营策略甚至组织架构的创新以推动商业模式构成要素的改变。第二，目标导向。企业开发和调整商业模式，是从客户的需求出发，通过提供能够为其带来价值的商品或服务，吸引客户为这些价值付费，从而为企业带来收入和利润。商业模式的本质是定义企业向客户交付价值、吸引客户为价值付费并将这些付费转化为利润的方式[12]。第三，信息性质。商业模式的实施及其成功需要向用户传递能够给他们提供的价值信息，因此企业的竞争对手也能获得企业价值主张的信息，同时通过分析企业的宣传推广策略、主要用户来源、公司年报，能够了解到市场细分、收入模式以及增长模式等商业模式的构成要素信息。作为商业模式核心的能力包括资源和活动，前者包括品牌、人员、设备、产品、文化、融资、知识、专利、版权、商标、商业秘密、与生态系统中的合作伙伴的关系、分销渠道、货架空间、在网络中的位置或相对于合作伙伴的位置、安装基数等，后者是企业为创造和交付价值所采取的行为[13]。与这些资源和活动有关的信息也能为竞争对手在一定程度上所获得。第四，可模仿性。当一家企业的商业模式被市场证明具有良好的经济回报后，其他企业都可以模仿该商业模式；同时，由于与一家企业商业模式构成要素的信息大多数都是公开的或通过对各种信息分析后可以得到的，所以成功的商业模式很容易被竞争对手所模仿。当然，一种商业模式内在的运作规律、企业拥有的资源与能力是能够抵御竞争对手模仿并获得成功的重要因素。第五，回报周期。相对于硬科技的不确定性、复杂性带来的漫长突破和持续完善过程，商业模式可以在较短时间部署实施并为企业带来收益。与科技创新一样，一种商业模式在某一企业的实施是否成功，不仅取决于商业模式本身，还取决于市场特点、实施时机、企业内部资源与能力等多种因素的影响。
三、科技创新与商业模式创新的互动机制
尽管硬科技与软模式存在多方面差异，但是二者在为企业创造价值以及创新、演进过程中存在相互依存、共同演进的关系。没有好的商业模式，科技创新的价值就无法兑现；没有先进的技术支撑，商业模式也很难为企业带来收入和利润，成功的商业模式也很难持续。
（一）科技创新对商业模式创新的作用
商业模式创新是科技创新的重要表现形态，科技创新能够影响商业模式的构成要素，是商业模式创新的重要推动力量。
1.商业模式是科技创新的重要形态
科技创新是经济发展的核心动力。在宏观层面，科技创新表现为全要素生产率的提高，创造和生产出规模不断扩大、种类不断丰富、质量不断提高的物质和精神产品。在中观层面，科技创新表现为产业内部结构的变化，具有更高质量、产生更高效率、满足人们更高层次需求的产品和服务通过替代既有的产品而推动产业内部结构的演进。在微观层面，科技创新表现为产品创新、过程创新和模式创新三个方面。在熊彼特的界定中，创新包括新产品、新生产方法、新市场、新供应来源、产业的新组织方式[14]，前两种与科技创新直接相关，也是有关科技创新研究的主要关注对象。创新的内容可以分为产品技术与生产技术。产品技术是如何创造或改进产品的知识，产品创新就是产生新的产品或对其进行改进；生产技术是如何生产产品的知识，生产技术创新就是对生产产品的方式进行改进[15]，本文称之为“过程创新”。科技创新的目标是生产出质量更高、性能更优的产品，并通过用户的购买实现收入和利润。企业将产品开发设计和生产出来，产品架构的改进以及相关研发设计活动属于创新；新的产品被开发出来后，为适应新产品的生产可能需要生产设备的改进、生产线工艺参数的调整、零部件的重新开发、供应链的重新组织，这些生产活动的变化都需要创新。但是仅有科技创新并不能保证商业上的成功。产品要实现价值还需要符合市场的需求、引起用户的关注，并实现产品对用户的交付，这些活动就涉及企业的商业模式。企业通过将科技创新形成的新产品和与之匹配的商业模式结合起来，才能够实现收入的增长和利润的增加。
2.科技创新对商业模式创新的推动作用
商业模式的变化可以分为创建、扩展、修正、终止等四种类型，分别对应着新流程的创建、增加的新流程、改变现有流程以及终止现有流程[16]。科技创新是商业模式创新的重要推动力量[17]，技术的明显改变或新技术的出现使得商业模式的构成要素及其相互关系发生改变，从而推动商业模式进行适应性调整或催生新的商业模式。第一，企业所掌握的技术是企业能力的重要组成部分，如果企业能够率先实现技术的优化或突破，就有可能形成和强化区别于竞争对手的能力，为商业模式的创新提供有力支撑。第二，优化的或全新的技术，往往意味着产品形态、性能、功效等方面的改变，满足消费者需求的旧有逻辑会被推翻，需要企业针对产品能提供的新价值提出新的价值主张。第三，技术的改进或新技术出现所形成的新功能、新价值，会使产品的目标市场和用户结构发生改变，需要企业对细分市场作出针对性的调整。第四，新技术的出现会改变企业的收入模式。例如，互联网的出现使网飞从出租影碟获得收入的方式转向用户订阅、在线播放的新模式。第五，新技术还能够改变企业开拓用户从而增加收入的方式[18]。例如，互联网打破了产品销售的空间限制，零售商从只能向以实体门店为中心的有限半径内的顾客销售产品，转向将全国乃至全球范围内的互联网用户变为自己的潜在客户。
（二）商业模式创新对科技创新的作用
企业要保持持续的市场竞争力，需要对包括技术在内的外部环境变化作出响应，进行产品、公司战略、商业模式等方面的调整。科技创新对商业模式的影响受到更多关注，但商业模式也是科技创新的重要推动力量。
1.商业模式是科技创新的支撑
科技创新具有高度不确定性，越是靠近基础科学，技术发展方向的不确定性越高。企业要推动原创性技术的发展和成熟，往往需要经历漫长的过程，投入巨大的人力、物力，同时还不一定能够成功。当一项新技术进入工程化、产业化阶段后，所需资金投入更是呈指数级放大。即使只是对产品架构进行有限的改进、对生产工艺进行改造，也需要不菲的投入。科技创新关注的是新产品的创造，但只有将产品销售出去、形成持续的现金流，企业才有资金支撑科技创新活动持续开展下去。成功的商业模式能够迎合市场的需求并不断扩大用户的规模，为企业带来持续而可观的利润，这些利润能够用作企业开展基础研究、应用研究和产品开发的资金来源。“商品价值从商品体跳到金体上，像我在别处说过的，是商品的惊险的跳跃。这个跳跃如果不成功，摔坏的不是商品，但一定是商品占有者”[19]。以为用户创造价值从而为企业带来利润的商业模式是实现这“惊险的跳跃”的桥梁。在源源不断的资金支持下，企业才有可能对创新活动持续投入，推动产品不断进行技术迭代从而提升性能、降低成本，而新技术又通过产品创新、商业模式创新为企业带来经济租，使企业进入创新驱动型的良性发展通道。
2.商业模式发展引致科技创新
企业为了保持持续的市场竞争力，除了需要不断地推进科技创新，也需要开展商业模式创新。商业模式创新可以依托企业原有的产品和能力，在不改变产品架构和生产技术的前提下，进行市场的重新细分、产品价值主张的重新宣传定位、客户服务流程的调整。即使在商业模式创新中涉及新技术需求，也可以通过在市场中购买产品、专业化服务等方式加以实现。但是在大多数情况下，商业模式的创新很难不涉及企业内部的产品技术和生产技术的改变。例如，当企业从卖产品的商业模式转向为用户提供产品+增值服务的“产品—服务包”时，表面上看只是企业商业模式从卖产品转向提供增值服务，但是在卖产品模式下形成的产品以及产品生产过程无法完全胜任为用户提供增值服务要求，需要企业对产品架构进行重新设计、对生产流动进行调整优化，这些都会涉及科技创新。也就是说，企业为了推动商业模式创新，需要在企业内部开展相应的科技创新以支撑商业模式创新的实施。
3.商业模式竞争促进科技创新
独特并成功的商业模式能够帮助企业确立相对于竞争对手的优势地位，并为企业带来持续的收入和高水平的利润，但如果商业模式被模仿、替代或超越，那么企业的竞争地位和利润水平就难以维持[20]。一方面，企业面临相同或相似商业模式的竞争。商业模式容易为竞争对手模仿，当市场中出现一个成功的商业模式或者当一个展现出发展潜力的新商业模式出现时，就会吸引大量的模仿者，但是从最终的结果看，采用相同商业模式的众多企业往往只有少数能够存活下来。一个企业采取特定的商业模式能够成功的影响因素有很多，譬如企业长期树立起来的口碑和品牌形象、积累起来的用户基础、企业文化、组织结构、人员构成、营销渠道、物流系统，但企业的知识积累和技术能力无疑是其中具有决定性的因素。面对市场中采用相同商业模式的竞争对手，通过增强创新能力、提高技术水平才能够使自己的商业模式与竞争者相区别，提供给用户更高的价值或者差异化的价值。另一方面，企业还面临着商业模式被替代的风险。技术变革可能会破坏企业原有的商业模式存在的基础，利用新技术的竞争对手可以创造新的商业模式给用户带来更大的价值。因此，企业要保持商业模式的有效性和竞争优势，必须关注技术变化对商业模式造成的冲击，通过持续的科技创新使自己的商业模式保持活力。
4.商业模式开展中孕育新兴技术
企业为了使现有的商业模式服务更多的用户、更好地服务用户以及使商业模式带给用户更大的价值，会持续地推动科技创新，这些科技创新大多数是渐进型的增量技术改进，但是也会有根本性的颠覆性的科技创新在商业模式的运转中孕育成长。虽然颠覆性创新的出现具有不确定性，但是没有某一种商业模式的运行，相应的科技创新机会就很难甚至不可能出现。电商平台的扩张一方面需要不断吸引网店入驻，另一方面需要开展促销服务吸引最终消费者。为了支持网店数量和商品数量的快速增长、消费者用户访问和交易量的增加以及访问峰值的不断提高，电商平台部署了具有大量冗余的存储、计算资源，但也造成在大多数时候都存在大量IT资源的闲置，因此亚马逊、阿里巴巴等电商平台产生了将闲置IT资源出租给其他行业用户的想法，并由此形成云计算的新业务领域和商业模式。无论在传统产业还是在数字经济等新兴领域，都存在着由原有的商业模式中孕育出新技术的现象，只是数字经济领域更加频繁，像大数据、人工智能、金融科技等数字科技都是在支撑原有数字经济商业模式的过程中实现突破、成熟和大规模商业化应用的。
四、数字经济的商业模式创新及其存在问题
与农业经济和工业经济相比，数字经济时代的商业模式创新更频繁、更剧烈、更普遍、更具颠覆性，但是也存在资源配置失衡、资源可能浪费以及对传统经济可能造成冲击等问题。
（一）数字经济的商业模式创新特点
层出不穷的颠覆性数字技术改变了价值创造、传递和捕获的方法，从而改变了商业模式的逻辑[21]，使数字经济的商业模式创新呈现出不同于传统经济的特点。
1.商业模式创新频率高
传统产业的商业模式创新非常缓慢，往往需要经过几十年时间才能发生显著改变。但是在数字经济领域，商业模式创新频率高且发展的速度快，成为在短短几年内就将胜利者与失败者、幸存者与消亡者区分开来的深刻的颠覆性力量[22]。在数字经济时代，海量、多样化、高价值的数据成为新的生产要素，不断发展的数字技术连接、渗透企业转型全过程，而数据与数字技术又共同驱动产业组织变革[23]。数字经济领域商业模式创新频繁发生的原因包括：一是互联网的泛在连接。前数字经济时代，企业内部、企业与用户之间、企业与供应链之间的信息传递成本非常高昂，甚至于无法实现高频率的信息联通。在数字经济时代，固定网络、移动网络、物联网将企业、生产设施、供应链合作伙伴、产品、应用场景、用户等紧密连接在一起，这些连接的节点以及与节点对应的生产活动参与者之间的关系都可以成为商业模式创新的突破口。二是数据成为生产要素。在数字经济时代，数据成为能够为企业创造价值的关键生产要素。在泛在连接的支持下，企业、生产设施、供应链合作伙伴、产品、应用场景、用户之间可以进行高频率的数据交换，针对这些数据或某些节点间的数据联系可以创新商业模式。例如，基于对用户使用数据的分析，可以提供产品状态在线监测、用户使用建议等服务，根据用户使用习惯可以更精准地推送新闻、视频、广告。三是颠覆性科技创新频发。不断有新的数字技术出现、成熟、广泛应用以及衰落、消亡，这些频繁出现的全新技术成为颠覆现有商业模式、催生新商业模式的重要力量。可以看到，一些企业凭借颠覆性的商业模式迅速成长为独角兽，用短短几年时间走过传统企业数十年的发展历程。
2.商业模式竞争激烈
数字经济领域存在网络效应，一种产品或服务带给用户的价值不仅取决于产品或服务本身，而且受到用户规模、互补品可得性的影响。一种产品或服务带给用户的总价值是产品本身的功能、该产品的用户规模以及互补产品丰富程度所产生的价值的总和。用户规模越大、互补品越多，该产品带给用户的价值越大。网络效应的存在对竞争产生两方面后果，一方面，在新产品投放市场后，如果一家企业的产品在用户规模或互补品丰富程度上明显领先，该产品会对用户带来更大的价值，因此吸引越来越多最终用户、互补品生产企业向该企业的产品聚集，而更多的用户和互补品会使该产品更具吸引力，从而进入自我加强的正反馈过程，最终形成市场份额向少数几个企业集中的产业组织结构。另一方面，在形成赢家通吃的市场格局后，当挑战企业向市场投放新的产品或启动新的商业模式时，由于在用户规模和互补品丰富程度上与在位者的巨大差异，它必须提供具有明显的额外价值的创新型产品，或者另辟蹊径开发能够给用户创造全新价值、满足新需求的产品。此外，由于互联网能够实现全国乃至全球范围内的广泛连接，网络所及范围都可能成为某一企业的用户，因此打造区域性优势品牌的难度明显加大，互联网服务的竞争往往表现为全国、全球市场的竞争。在数字经济时代，一种新的商业模式代表着一种不同的互联网服务，这种商业模式在带给用户新价值的同时，也产生新的发展机会，以及对原有的商业模式产生冲击和颠覆。由于网络效应对市场竞争的影响和赢家通吃带来的财富集中效应，当面对新商业模式出现的机会时，一方面，为了成为市场赢家、收割高额利润，大量企业会涌入新商业模式的竞争；另一方面，为尽快获得规模足够大的用户、启动正反馈，相对于传统产业对新技术新产品的竞争，数字科技企业会投入更多资源、开展更激烈的竞争来抢占用户。在线上团购、网络约车、外卖以及社区团购等商业模式刚出现时，往往出现数十家甚至数百家企业大量涌入、开展激烈的价格战（用户侧补贴和供应商补贴）现象。
3.商业模式创新普遍
商业模式创新取决于构成该模式组成部分的要素变化，取决于价值创造、传递、捕获方式的变化，而技术变革无疑是造成这些变化不可忽视的力量。技术变革会引起构成商业模式的要素和影响因素或大或小的变化，但即使是微小的变化，也可能造成商业模式显著的不同。数字技术是典型的通用目的技术，在国民经济各个行业都有广泛的利用，数字化转型渗透到企业经营活动和价值体系的方方面面，并对其造成或大或小的改变，这就给在各个产业领域、价值链的各个环节的商业模式创新提供了机会。此外，数字经济时代商业模式创新的普遍性一方面是一个客观现实，另一方面也是由于数字经济中的各种数字应用和服务主要是面对终端消费者，使人们直观感受到在生活中各个方面、无处不在的商业模式创新。
4.商业模式创新的颠覆性
作为新型的经济形态，数字经济具有不同于农业经济、工业经济的技术基础，也具有不同的技术经济特征，这些差异产生新的产品、新的过程，形成新的运作规律，也使得为用户创造、传递和捕获价值的方式发生巨大改变、商业模式发生颠覆性变化。一是数字技术可以直接形成新的产品，不同于物质产品的数字产品或服务需要有不同的价值创造、传递和捕获方式。例如，电子邮件与传统实体信函的性质截然不同，因此运营电子邮件业务的公司需要开发不同于依靠邮递网络将邮件送达并收取费用的商业模式。二是数字技术改变产品或服务的生产、提供过程。虽然向用户提供的产品和服务没有发生变化，但是产品或服务的生产、交付过程发生巨大改变，因此会使相应的商业模式产生巨变。例如，在前互联网时代，人们通过电话预约或路边挥手招车的方式乘坐出租车，但是当移动互联网出现后，依靠手机可以实时定位乘客和车辆、随时发送用车需求及对此进行响应，因此出现网约车这种完全不同于巡游出租车的商业模式。三是数字经济具有与农业经济、工业经济不同的运作规律，例如零边际成本、规模经济作用下降、平台、产销合一，由此形成分享经济、长尾、个性化定制、零工经济、用户创造内容等新型商业模式。可以看到，在数字经济领域出现大量的前所未有的商业模式，而且新的颠覆性商业模式仍然在不断涌现。
表2颠覆性技术与颠覆性商业模式
（二）数字经济时代商业模式创新存在的问题
硬科技创新与软模式创新之间存在相互依存、共同演进的关系，硬科技与软模式之争并不是反对商业模式创新，而是希望科技创新受到更多关注，平衡好科技创新与商业模式创新的关系，特别是降低甚至避免商业模式创新的不良影响。商业模式可能的负面影响主要表现在三个方面。
一是商业模式创新造成的资源配置失衡。一个社会的资源是有限的，在商业模式创新上投入多，就会减少在科技创新上的投入。虽然由于商业模式创新对科技创新具有支撑作用，二者之间存在跨期替代关系，但即使从长远看，仍然存在资源约束下的不同领域投入的分配问题。商业模式由于门槛低、见效快，因此容易吸引企业的投入。特别是数字经济的网络效应以及与之相伴的财富效应又会放大企业对商业模式的投资热情，大型数字科技企业也更热衷于开展商业模式创新，并通过新商业模式进入新的业务领域。但是对于处于赶超阶段、亟待突破“卡脖子”困境的发展中国家而言，科技创新更加紧迫，大量资金涌现商业模式创新可能造成硬科技创新的投入不足。
二是商业模式创新可能造成的资源浪费。由于理性个体间协调困难的存在，当某一个产业的发展前景成为社会共识时，会形成社会投资集中涌入的“潮涌现象”[24]。由于数字经济领域网络效应、赢家通吃、全球竞争的特征，以及商业模式创新的低门槛、潜在的高回报，企业为了实现某一个新商业模式的成功，就需要在早期进行大量的投入以抢占用户资源。相对于传统产业，数字经济领域的重复建设较为严重。但是市场竞争的最终结果是市场份额向少数成功抢占大部分市场份额的商业模式集中，一些在早期进入并进行巨额投入的企业关门倒闭。还有一些企业过于迷信赢家通吃的规则，以为占有了大部分市场份额就能在未来获取可观的回报，并因此不惜进行长期的补贴和市场开拓投入，造成企业连续多年亏损，一些大量投入的企业并没能等到盈利的那一天到来。
三是商业模式创新可能会冲击传统经济。新商业模式对既有产业的跨界冲击、既有产业内部的商业模式创新，都会对该行业已有企业、已有商业模式产生影响，这些影响既可以是积极的，例如市场范围的扩大、生产效率的提高、良品率的提升、绿色低碳水平的改进等，但是也可能对既有产业造成冲击。
五、结论与政策建议
本文的研究表明，硬科技与软模式在驱动力、目标导向、知识性质、可模仿性、回报周期等方面存在巨大差异，二者都是企业生产经营活动的重要内容，在为用户创造价值、为企业创造利润等方面发挥着不可或缺的作用。科技创新与商业模式创新具有相互依赖、相互促进、共同演进的特征，商业模式是科技创新的重要形态，科技创新对商业模式创新具有推动作用；商业模式对科技创新发挥着支撑、引致、促进和孕育作用。与传统经济部门相比，数字经济领域的商业模式创新更频繁、更剧烈、更普遍、更具颠覆性，但是也产生了资源配置失衡、资源可能浪费以及对传统经济可能造成冲击等问题。在新一轮科技革命和产业变革加速、逆全球化暗流涌动、大国博弈加剧的国际背景下，科技创新的重要性凸显而急迫。
解决硬科技与软模式之间的争议，应遵循科技和经济发展的内在规律，在发挥市场在资源配置中决定性作用的同时，更好地发挥政府的作用。（1）对于商业模式创新，应当坚持“引导而不参与、包容但需监管”的原则。针对商业模式创新的大量模仿、重复建设现象，应当引导企业认识到商业模式的失败率、促进社会投资主体间的协调，降低对新商业模式的投资冲动、减轻重复建设。同时，应限制地方政府在招商引资过程中对商业模式类项目给予补贴，避免加剧商业模式的过度进入。数字经济领域存在无穷的商业模式创新机会，此时需要在加强全过程监管前提下对商业模式创新秉承包容原则。同时，对于事先判断可能存在经济、社会隐患和风险的商业模式创新需要加以限制，对于商业模式发展中存在的问题，要及时出台法律政策加以规范。（2）对于科技创新，应坚持“鼓励但不强制”的原则。一方面，支持数字科技企业发展支撑商业模式更好发挥作用、创造更多价值的技术改进；另一方面，鼓励数字科技企业在“卡脖子”技术、前沿科技等领域的创新中发挥更加重要作用，推动数字技术、人工智能技术等新兴技术与传统技术相结合。企业的科技创新受制于它的资源、能力以及组织惯例，长于商业模式创新的数字科技企业在国家急需的科技创新领域（特别是制造业）可能缺乏相关的资源和能力，大量的投入未必能够起到预期的效果。例如，工业软件实际上是制造企业长期积累的工业知识的编码化、软件化，互联网企业并不具备工业行业的专业化知识，因此相对较难在工业软件的开发中发挥支柱作用，工业企业与互联网企业的协同创新就显得尤其重要。
注释
1原磊:《国外商业模式理论研究评介》,《外国经济与管理》2007年第10期;王鑫鑫、王宗军:《国外商业模式创新研究综述》,《外国经济与管理》2009年第12期。
2Jabłoński,A.andJabłoński,M.,DigitalBusinessModels:PerspectivesonMonetisation,NewYorkandLondon:Routledge,2021.
3Chesbrough,H.,“BusinessModelInnovation:It’snotJustaboutTechnologyAnymore,”Strategy&Leadership,vol.35,no.6(2007),pp.12-17.
4Teece,D.J.,“BusinessModels,BusinessStrategyandInnovation,”LongRangePlanning,vol.43,no.2-3(2010),pp.172-194.
5童心、于丽英:《基于商业生态系统的技术创新与商业模式创新耦合机制研究》,《科技进步与对策》2014年第12期;戚耀元、戴淑芬、葛泽慧:《基于技术创新与商业模式创新耦合关系的企业创新驱动研究》,《科技进步与对策》2015年第21期。
6刘洋、应瑛、范志刚:《商业模式与技术能力共演机制研究——以聚光科技为案例》,《自然辩证法通讯》2014年第5期;纪慧生、姚树香:《制造企业技术创新与商业模式创新协同演化:一个多案例研究》,《科技进步与对策》2019年第3期。
7吴晓波、朱培忠、吴东等:《后发者如何实现快速追赶?——一个二次商业模式创新和技术创新的共演模型》,《科学学研究》2013年第11期。
8国务院发展研究中心国际技术经济研究所、西安市中科硬科技创新研究院:《硬科技:大国竞争的前沿》,中国人民大学出版社2021年版,第34页。
9Afuah,A.,BusinessModelInnovation:Concepts,Analysis,andCases,NewYorkandLondon;Routledge,2014.
10Teece,D.J.,“BusinessModels,BusinessStrategyandInnovation,”LongRangePlanning,vol.43,no.2-3(2010),pp.172-194.
11Afuah,A.,BusinessModelInnovation:Concepts,Analysis,andCases,NewYorkandLondon;Routledge,2014.
12Teece,D.J.,“BusinessModels,BusinessStrategyandInnovation,”LongRangePlanning,vol.43,no.2-3(2010),pp.172-194.
13Afuah,A.,BusinessModelInnovation:Concepts,Analysis,andCases,NewYorkandLondon;Routledge,2014.
14[美]约瑟夫·熊彼特:《经济发展理论——对于利润、资本、信贷、利息和经济周期的考察》,商务印书馆1991年版,第73—74页。
15[挪]詹·法格博格、[美]戴维·莫利、[美]理查德·纳尔逊:《牛津创新手册》,知识产权出版社2009年版,第7—8页。
16Cavalcante,S.,KestingP.andUlh⌀i,J.,“BusinessModelDynamicsandInnovation:(Re)establishingtheMissingLinkages,”ManagementDecision,vol.49,no.8(2011),pp.1327-1342.
17Cavalcante,S.,“UnderstandingtheImpactofTechnologyonFirms’BusinessModels,”EuropeanJournalofInnovationManagement,vol.16,no3(2013),pp.285-300.
18李晓华:《居所的演变:从庇护所到“宅经济”和“无接触经济”》,《求索》2020年第4期。
19《马克思恩格斯选集》第2卷,人民出版社1995年版,第150页。
20Afuah,A.BusinessModelInnovation:Concepts,Analysis,andCases,NewYorkandLondon;Routledge,2014.
21Jabłoński,A.andJabłoński,M.,DigitalBusinessModels:PerspectivesonMonetisation,LondonandNewYork:Routledge,2021,p.6.
22Teixeira,T.S.andPiechota,G.,“UnlockingtheCustomerValueChain:HowDecouplingDrivesConsumerDisruption,”Currency,no.27(2019),pp.55-60.
23王小林、杨志红:《高质量发展视角下企业数字化转型的机理》,《求索》2022年第4期。
24林毅夫、巫和懋、邢亦青:《“潮涌现象”与产能过剩的形成机制》,《经济研究》2010年第10期。
李晓华.科技创新与商业模式创新:互动机制与政策导向[J].求索,2022,(05):179-188.
人工智能发展的标配是商业化
当前我国人工智能商业化发展的主要现状表现：
（1）AI商业化企业相对少，即使有其商业化技术相对单一，比如科大讯飞在智能语音技术上能够商用至很多公司智能音箱以及智能电视的语音识别层面的。
（2）AI商业化的主力是云计算公司，比如百度智能云、阿里云、华为云、腾讯云、浪潮云等云计算公司帮助企业进行数据化安全存储、上传下达调用以及算力支撑等方面支持。
（3）大多数科技企业不愿意在技术相对复杂、研发周期长“卡脖子”领域比如自动驾驶、智能操作系统、芯片等领域长期投入。
目前国内互联网巨头之中也只有百度具备多种AI基础技术向社会输出、其自身的AI产品无论是软件、还是软硬件入口级产品在市场占据领先位置，并且人工智能主要落地关键领域均有商业化解决方案和生态构建的努力。
当然，AI商业化所产生的商业价值是前期投入巨大、但是未来收益将越来越大，因而相当考虑企业中长期的战略定力。目前AI商业化消费互联网、产业互联网、政务云市场均有延伸，其AI商业化的模式大致可分为：
（1）toC以智能硬件为主，如我家就有一台小度X8智能屏音箱。
（2）toB以行业解决方案为主，比如百度Apollo与国内的汽车厂商红旗、威马等合作开发L4级别的自动驾驶汽车。
（3）ToG以智慧城市运营商建设为主，目前政府也在打造“数字政府”与智慧政府。
反过来，在AI商业化领域业绩越多的企业，才能在AI技术、产品等方面形成业务正循环，从而强化自身的市场地位。
2、为什么百度能够在“AI商业化”阶段保持领先？今年百度世界大会与央视新闻联合举办，由著名主持人康辉与百度创始人李彦宏共同主持采用全程直播互动形式。我从他们的对话之中了解到一个细节，在百度只有有利于人工智能技术突破的立项是会得到优先的签字拨款。百度的确是国内一线互联网公司之中每年坚持投入数百亿在人工智能基础研究以及前沿技术领域的极少数。我们不妨以无人驾驶为例进行说明。
我在2015年进入互联网写行业评论时，那个时候就听一些圈内老师在谈论百度的“无人驾驶”，当时几乎所有互联网公司目光还聚焦在APP流量版图争夺上，那个时候谈论“无人驾驶”还觉得相当遥远，由于这一理念相当超前，以至于无人驾驶车在运行过程之中还是需要有一个安全员在车上，后来索性把行业名字称之为“自动驾驶”。
而百度Apollo如今已经实现了“真正的无人驾驶”。与其他新能源汽车的自动驾驶不同的是，Apollo与汽车厂商设计专门无人驾驶汽车Robotaxi进行前装量产，央视新闻记者实地体验时候乘坐后排就操作显示屏就可以启动自动驾驶，“AI司机”经过车顶雷达、车身传感器、摄像头等实时检查道路状况并作出及时无误差的响应判断和执行。
目前Apollo已经经过了600万公里路测，一般普通人大概1万公里车技大体成熟，我们有理由相信，机器在很多方面比人更加精准、并且不会疲劳驾驶，至今Apollo保持零事故率；而遇到难以脱困道路特殊情况时，乘客可一键呼叫“5G云代驾”。截止目前，已有超过10万人体验过百度无人驾驶汽车，最快明年在北京、重庆等地打网约车有可能是无人驾驶汽车接单。
在无人驾驶领域，百度Apollo走的是与广大汽车厂商进行开源合作，据百度、智能驾驶事业群组总经理李震宇介绍，目前百度与一汽红旗打造中国首条L4乘用车前装产线，并且新型车辆成本下降一半；百度为供应链厂商提供智能化升级解决方案能够大大提升传统汽车以及国产新能源汽车厂商市场竞争力。
百度在“AI商用化”领域领先与其在互联网行业沉淀密不可分，同时得益于其不断把自身技术开源化赋能整个行业。
百度一直以来是国内主要的搜索引擎，在移动互联网时代，百度的智能语音搜索蓬勃发展衍生出——“小度”。小度从移动端应用产品，逐渐发展为小度智能语音对话系统DuerOS，并且向整个智能音箱产业开放操作系统，截止2020年6月，DuerOS每月查询总数已达到58亿次，这种开放化生态的搭建使得小度的智能语音识别精准度和信息调动及时率远远超过其他家。
当然小度智能音箱自营产品顺理成章成为市场头部品牌，据Canalys统计，小度2019年出货量1730万台，2020年上半年小度智能音箱出货量达863万台，其中有屏智能音箱出货量达560万台全球第一。
ToC层面的AI商用化尽管有利润率微薄、甚至有可能出现硬件补贴情况，但好处在于能够扩展百度在新的端口上的流量，人们在培养智能语音唤醒和操作系统的习惯之后，逐渐能够将小度的智能化体验从家庭娱乐、健康、儿童教育扩展至汽车车载、社区服务、酒店等众多场景之中，从而让小度不断形成“破圈”之势。
得益于百度自身的AI技术沉淀以及国内成熟的OEM代工体系，小度智能硬件家族又迎来新成员——“小度智能耳机”。据百度集团副总裁、百度智能生活事业群组（SLG）总经理景鲲介绍，小度智能耳机是近百人团队研究一年多时间研发出现的产品，在9月15日以199元补贴价一经上线就抢售一空，小度智能耳机相对于以往其他智能翻译机产品具备随身的场景。这也意味着，小度智能硬件家族化产品正在逐步覆盖更多的智能交互终端设备。
我们不难得出百度AI商业化成功的启示，那坚持做长远有价值的事，哪怕过于相对超前而暂时是创新无人区，才能沿途不断找到众多的商业机会；再就是基于成熟的业务进行智能化改造、多端化应用，寻找到业务增长的“第二曲线”。
3、未来5年内“AI商业化”的主要趋势是什么？我国在发展人工智能产业具备明显优势，尤其是人才储备资源方面中国理工科从业者是美国十多倍，仅百度就已经培养了超过100万名AI人才，未来5年百度还将继续培养500万AI人才；再就是国内已经具备了一批成果丰富的人工智能企业巨头，比如百度、阿里巴巴、中国平安、科大讯飞等等，还有各个领域都有相应的复合型人才在尝试“AI+”或者“+AI”模式，人工智能技术和产品能够快速投放到市场上进行应用。
当然，人工智能发展本身还需要克服一些弊端，比如“无人化”用户界面人们还需要一段时间接受和适应，如何才能消除人们对于人工智能的畏惧，包括智能化升级可能带来一些传统岗位的失业现象；以及在人工智能如何安全的运行，在一些底层技术方面能否做到自主可控等等，这些问题实际上是人工智能走进生活不断被商业化之后浮现的“刚需”，同时也为人工智能从业者提出了新的创造任务，这其中预示着未来人工智能一些发展趋势。
首先是更加友好、个性化的人机交互界面。人工智能设备很多是以机器人形象出现的，主要是便于传播和理解，比如在金融之中应用智能客服机器人实际上并没有具体形象。而在今年百度世界大会上，基于小度对话式人工智能操作系统开发的养成类虚拟助理“度晓晓”首次亮相，笔者在看直播之后第一时间下载体验了“度晓晓”APP发现，个人可以定制一个手机智能助理，并拥有了“虚拟人”的IP形象，度晓晓应用百度所积累AI技术，比搜索应用更有趣、界面拟人化，相信会赢得人们喜欢。
其次是对AI基础设施的搭建会越来越重视。百度AI技术被统称为“百度大脑”，在百度世界大会上，百度CTO王海峰带来了全新升级的百度大脑6.0，并且百度大脑“软硬一体AI大生产平台”将会不断进行升级，其中在广大开发者最关心的“智能时代的操作系统”方面，百度飞桨深度学习平台全面升级API体系，在AI芯片硬件层面，百度百度自研的AI芯片百度昆仑2即将发布，这使得百度大脑6.0会成为“AI新型基础设施”。
最后通过培育AI开发者生态推动AI产业化，服务于各行各业发展。据了解，百度大脑6.0已开放270多项领先的AI能力，凝聚230万开发者，企业发布的模型数量超过31万，更敏捷、更高效支撑AI工业大生产，助力汇聚了百度AI技术的“百度智能云”在城建、能源、工业、金融、客服、办公、媒体等领域赋能，加速中国产业智能化步伐。
结语AI产业化是站在AI的社会效益角度而言的，“AI商业化”是站在人工智能企业自身业务良性循环角度而言的，要想真正让AI为产业赋能，就必须要在AI商用化领域脚踏实地，做出成绩。
随着人工智能迅速渗透人们生活方式、社会生产方式之中，需要有人工智能公司真正从底层技术着手、敢于在最有希望突破的领域攻坚克难，正如康辉所言，“感谢所有中国像百度公司一样致力于人工智能技术不断的研究、开发、应用的机构和企业，克服目前复杂、严峻的环境带来的很多困难和阻碍，继续把人工智能产业做大做强，让我们拥有未来发展更多的自主权”。
AI商业化最终将直接让人工智能公司受益，让他们成为真正的AI基础设施引领社会发展。返回搜狐，查看更多
中国人工智能创新处于什么发展水平
◎编辑｜数字经济先锋号
◎来源｜北京工业大学学报
◎作者｜王山陈昌兵
人工智能作为新技术创新的代表与引领未来、重塑传统行业结构的前沿性与战略性技术，逐渐成为全球新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量。世界各国在以创新为主的人工智能新技术方面展开了激烈的角逐与残酷的竞争。
目前，我国人工智能技术创新水平如何？技术处于何种发展阶段？我国发展人工智能的优势在哪？未来我国人工智能发展趋势如何？本文即将告诉你答案。
指标体系的构建
基于技术创新大数据，本文创新性地构建多指标测度体系与技术创新综合发展指数；根据综合发展指数模拟各国人工智能技术创新Ｓ演化曲线，描绘动态演变轨迹并定位中美技术创新发展位置。重点结合五维度在不同阶段的权重分布，比较中美新技术创新发展差距，探讨影响我国人工智能新技术创新发展的主要因素。提出提高新技术创新水平的具体措施与发展建议，助力实现我国人工智能关键核心技术突破、摆脱被先发国家控制的劣势地位。
表１人工智能技术创新发展水平多指标测度体系
根据技术创新周期不同发展阶段可能呈现出的特征与各特征之间的内在逻辑关系，同时结合人工智能新技术创新发展影响因素与技术创新发展测度相关参考文献，我们选择了基础研究、技术创新、科技布局、产业规模与技术进步５个维度来测度人工智能技术创新发展水平（如表一所示）。
根据指标熵权计算式得到的人工智能技术创新水平各测度指标的权重值（Ｗj）（如表二所示）。从单个指标权重看，首先体现产业规模的人工智能技术融资规模指标权重最高，然后为人工智能新增企业数指标；其次为体现技术创新程度的人工智能技术优先权年专利申请量指标，研发课题数指标权重最低。从分析维度看，首先产业规模维度权重最大；其次为技术创新维度与科技布局维度，基础研究维度权重值最小。综上可知，产业规模与技术创新维度各参数动态变化对人工智能技术创新所处发展阶段的判断具有显著影响。
表２人工智能技术创新水平测度指标权重值
中美等国的对比与分析
根据分析，目前，我国人工智能技术正处于快速发展的技术成长期后期，技术创新十分活跃，未来将涌入更多的企业和科研机构，竞争也将越来越激烈。而美国人工智能技术萌芽于1990年，于2005年步入技术成长期，2020年开始走向成熟，并预计于2034年进入技术衰退期，目前正处于开展商业应用的技术成熟期，创新动力将持续增强。（拟合优度是指回归直线对观测值的拟合程度。度量拟合优度的统计量是可决系数（亦称确定系数）Ｒ²。Ｒ²最大值为１，越接近１，说明回归直线对观测值的拟合程度越好，表三可见各国人工智能技术创新Ｓ演化曲线拟合优度Ｒ²均在０.９以上，拟合效果较为理想。——数字经济先锋号注）
表３中美等国人工智能技术创新发展阶段判定
日本、英国、法国与德国作为较早启动人工智能新技术研究开发与科研成果推广应用的主要发达国家，同样具有较大的先发优势，其技术创新发展水平早期均位列世界前沿且技术发展历程与演化轨迹比较相似，均在1990年左右进入技术创新萌芽期，后经技术不断地积累､发展与突破，分别于2005年与2019年左右步入技术创新成长期与成熟期，目前技术已经成熟。
图１中美等国人工智能技术创新周期Ｓ曲线
得益于雄厚的科技与经济实力，美国人工智能技术创新累计综合发展指数遥遥领先于其他各国，日英法德４国作为人工智能新技术创新发展早期的追随者与前期领导者，在人工智能技术领域，同样具有较高的发展水平与先发优势，鉴于人工智能技术创新是一个显著的动态累计过程，且发展周期较长，美日等世界主要发达国家并未因前期先发优势而形成技术发展垄断局面，因而为后发国家的技术追赶提供了巨大的机会窗口。
由图１技术创新演变曲线可预测出，在技术经验渐进性积累与自主创新能力不断提升的条件下，我国正逐步缩小与美国在人工智能新技术创新赛道上的发展差距，预计将在人工智能新技术创新发展的成熟期实现技术的追赶与超越。
目前，中国人工智能技术创新累计综合发展指数已超越英法德日４国，但与技术创新水平处于全球领先地位的美国相比仍有较大发展差距。本文从人工智能新技术创新累计综合发展指数增长率探索未来中国是否能反超美国并掌握创新发展的主导权，图２是各国人工智能技术创新累计综合发展指数增长率变化结果。
图２拟合中美等国人工智能技术创新累计综合发展指数增长率
由图２可知，1985-2003年，美国、英国、法国、德国与日本人工智能技术创新累计综合发展指数增长速率基本处于快速上升状态，尤其是美国。而我国的人工智能技术创新起步晚于美国，在基础研究原创性成果的不足或某些前沿领域的投入缺失的情况下错失了先发优势。但在国家大力扶持与自主创新能力不断提升的情况下，我国人工智能技术发展呈现出了非常强劲的增长态势。
因此，可以预见，在当前快速增长态势下，再加上后天技术的积累以及先发的数据优势，我国必将在人工智能新技术这一赛道上领跑全球。
影响因素动态分析
我国人工智能新技术创新发展速度较快，但关键核心技术水平与美国相比仍有差距。技术创新是一个多阶段过程，不同发展阶段因所需资源、条件不同而影响因素权重不同。本节创新性地引入技术创新不同阶段变量，动态分析不同阶段下人工智能技术创新的多指标测度体系中维度权重变化。进一步深入剖析我国人工智能新技术创新发展的影响因素。
由表四可以看出，中美两国在人工智能技术的发展阶段、技术创新和技术进步等方面存在差异。美国在人工智能新技术基础研究投入、技术创新布局、技术产业链上游的占据等方面具有较为显著的优势，而我国在科技布局、产业规模和融资份额等方面具有一定优势。但是，我国与美国相比，技术进步较为缓慢，尤其是在芯片领域存在较大差距，这将对我国的人工智能产业化形成不利影响。
因此，我们应该着眼于加强人工智能领域的基础研究，不断提升自主创新能力，积极推动技术创新和进步，在技术产业链上游抢占制高点，实现由技术跟随到技术引领的转变。同时，也需要加强与市场的有效结合，促进技术产业化的发展，让科技创新更好地服务于经济社会的发展，实现以科技创新驱动高质量发展的目标。
表４人工智能技术不同发展阶段影响因素权重分布
通过与美国的比较不难看出，我国人工智能新技术创新在基础研究、技术创新与技术进步维度，仍有相当发展空间，由于缺乏占据世界产业制高点的核心技术，存在若干被他国“卡脖子”的领域。
图３中美等国人工智能技术创新逐年发展指数
虽然我国人工智能新技术研发起步较晚，基础研究薄弱，技术创新累计综合发展指数与美国存在较大差距，但由技术创新逐年综合发展指数（图3）可知，我国人工智能新技术创新发展指数自2003年开始逐年上升，正不断缩小与美国人工智能技术创新累计综合发展指数的差距。作为后起之秀，在经历长期以技术跟随为主的技术潜伏期与萌芽期，以及二次创新为主的技术成长期后，依靠后发优势，我国于2017年反超自2003年以来技术创新逐年发展指数呈逐步下降态势的美国，跃居全球首位。
结论及建议
本文基于人工智能技术创新科研大数据，提出了人工智能技术创新水平多指标测度体系与技术创新综合发展指数计算模型，并通过绘制技术创新生命周期Ｓ演化曲线，对我国与世界主要发达国家在人工智能技术创新方面的发展阶段进行了评估与预测，深度剖析了我国与美国等国之间在技术创新、科技布局、产业规模、技术进步等方面的差距。
基于这些结论，本文提出了几点建议。首先，要强化基础研究，加大对基础研究长期稳定的支持力度，同时引导企业增加基础研究投入，提高我国基础研究水平和源头创新能力。
其次，要推动应用研究与基础研究的融合贯通，坚持问题导向、目标导向，设立重大科技计划项目，支持设立联合攻关团队（校企联合或校校联合等），或以企业为主导并协调高校和有关科研院所的资源，对有关人工智能的应用技术进行研究开发（委托研究、联合研究等形式）。
此外，还建议要产业化市场化发展，中国目前以高校为主、各自为战的人工智能研发体系不利于中国人工智能产业对前沿技术的把握和整体技术创新水平的进一步提升，也不利于技术的快速转化应用。建议培育一批技术先进、世界领先的企业，并带动产业上下游协同发展，形成持续创新能力、技术全球领先的产业集群。
最后，要完善技术创新机制，应鼓励企业培育和引进掌握关键核心技术的科技领军人才和团队，为产业发展提供智力支持；建立综合的关键核心技术突破与创新机制，将短期与中长期科技积累相结合，建立国家基础研究、产业科技等方面的公私结合的综合创新体系，将产业发展创新需求、国家战略创新需求、科研好奇创新需求等三大方面的创新动力综合起来，并重结合，实现“远水”和“近渴”的融合。
综上所述，通过实施这些建议，我国在人工智能技术创新方面可以进一步提升自身的科技水平和创新能力，缩小与美国等发达国家的差距，加速我国在人工智能领域的发展进程。
原文来源：王山，陈昌兵．中美人工智能技术创新的动态比较——基于人工智能技术创新大数据的多Ｓ曲线模型分析［Ｊ／ＯＬ］．北京工业大学学报（社会科学版）。（因篇幅原因，本文有部分删减）
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人工智能公司，主要的商业模式是什么
正如新闻总是滚动出现的那样，AI的确正在影响人们生活与工作的方方面面，但是很多人都没注意到一点：AI公司正确的商业模式应该是什么样？
人们一般认为，AI创业公司与之前兴起的云/SaaS一样，其商业模式并无差异。与AI一样，云软件创业公司最初的商业模式也让客户和投资者感到困惑。例如，云计算先驱Salesforce就避开了传统软件的预付款和本地部署所需资源和成本。而现在Salesforce模式早已成为了云/SaaS公司的基准之一，投资者甚至可以在睡梦中说出常见的SaaS公司投资衡量指标，如CAC和LTV等。
但要将这种云商业模式移植到新生的AI创业企业上并不容易。这主要是因为云和AI技术的基础不同:AI是由数据、大量的原始计算能力和大众难以理解的算法驱动的。对于客户来说，它其实比云计算创业公司要复杂得多，因此这种技术也必须以不同的方式销售。
更慢的软件部署?更多的本地集成?有时候AI就是这样。那么，如何才能打破现状，说服客户购买新的AI技术呢?在过去两年中，有三种新兴的AI商业模式开始发挥作用。它们具有不同的特点，因为在某些场景中它们可能比其他方案更加有效。
AI商业模式一：附加
这一类AI解决方案的模式非常类似于SaaS公司的产品，而且商业模型几乎可以互换。这些AI解决方案将无缝地附加于其他的系统之上，如CRM产品或ERP系统。AI将访问流经这些系统的数据，并随着时间的推移推动商业改进。
许多AI创业公司都符合这种模式:ChorusAI和Gong附加在Salesforce产品之上，利用AI优化客户的销售实践；而客户支持软件Solvy附加在Zendesk或ServiceCloud服务之上，可以对工单进行自动回复。还有SiftScience使用机器学习来减少客户的欺诈行为，如滥用付款或虚假内容等。
因为这个商业模型类似于SaaS模型，所以外界很容易对其进行评估。其策略是“插入”或“嵌入”，从一个增值功能开始，逐渐成熟为一个平台。这些解决方案部署速度很快，就像云软件一样，因此销售周期很快，并且容易计算出ROI。通过快速获得大量客户，AI解决方案将迅速构建了一条数据护城河，因此它也变得更聪明、速度也更快。
但这种速度和轻松也可能带来缺点。就像云软件一样，这些AI解决方案很容易被窃取和替换。如果这些解决方案不能打破自身一个漂亮、好用功能的固有形象与模式，在用户出现预算缩减时，他们很容易就会进行停用或替换原有方案。
该商业模型本身可能是我们最熟悉的，但这不一定会使它成为最佳的。
AI商业模式二：流程强化
尽管作用在流程，但在AI第二类的商业模型中，全新的AI产品根本不会改变现有的工作流程;它只是通过集成AI来提高当前工作流的效率。不过这些都是深度手动集成，需要大量的实施工作，当然其回报是大大改进了的流程。
这类的公司及服务产品包括Ayasdi、IBMWatson和H2O.AI。这些解决方案横跨不同的行业垂直市场，帮助客户改善核心业务的运营。以IBMWatson为例，它首次在电视节目Jeopardy中亮相，就利用自然语言回答问题，引起了国际社会的广泛关注。它可以实时分析大数据模式，并给予自己的见解，它甚至可通过复杂的传感器将数据传回电脑，来管理建筑物中的电梯。（尽管围绕其的争议也很多。）
这种AI商业模式不同于目前流行的云模式。它的缺点很明显:部署密集，销售周期长。同时低成交量意味着每笔交易都必须是大买卖，才能保证创业公司的产品销售。但这种模式的优势也是可观的，一旦实现，这些解决方案就非常具有粘性，并且可以很好地进行向上销售。就像AI的潜力一样，这个模型的ROI可能是无限的。
AI商业模式三:让机器独立
在第三个AI商业模式中，AI技术会通过引入智能，来帮助客户以更好的方式完成业务流程，从而改变了整个工作流程。该类AI“拥有”端到端的体验，几乎不需要人类的帮助，算法将自动完成运行。
这类公司包括自动驾驶汽车类服务公司以及无人机公司Kespry。后者的无人机可用于建筑、采矿或保险公司的数据收集。比如暴风雨过后，Kespry无人机可以评估屋顶的损坏情况，所以客户不再必需要在的屋顶上安装相应的设备，由于数据直接发送到云端，并使用AI电脑视觉进行分析，保险公司几乎可以立即估算出索赔数据。
因为这个模型涉及到硬件维护，所以它的优点和缺点与纯云模式不同。在这种模式下，硬件是成本中心，是创业公司必须运营和存储的商品。无人机(或车辆)内的AI软件是与众不同的IP，也是这类公司的收入来源。这些AI创业公司会向租用硬件的公司出售软件订阅包;这些订阅包可以随着时间的推移进行扩展，以完成更多工作。
总之…
未来可能会出现更多可行的AI商业模式。AI时代已经来临，投资者也还是从众心理。不过，他们要想找到AI成功的“正确”公式，还需要时间。
这对AI创业企业意味着什么呢?首先一个让企业有效成长的商业模式是必须的，然后向客户和投资者提供有意义的影响和价值。如果企业业务不符合大众熟悉的模式，这可能意味着他们需要更加坚决地捍卫自己的模式并对投资者和客户进行更耐心地劝，有时候，创业者的直觉反而比所谓的“分析”更可能为自己找到一条正确的道路。人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视，均为前沿产业，多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱，在此为你推荐几篇优质好文：1.人工智能时代，AI人才都有哪些特征？http://www.duozhishidai.com/article-1792-1.html2.大数据携手人工智能，高校人才培养面临新挑战http://www.duozhishidai.com/article-7555-1.html3.人工智能，机器学习和深度学习之间，主要有什么差异http://www.duozhishidai.com/article-15858-1.html
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