Therefore, this paper combines the scenario-driven innovation theory and the TOE (Technology-Organization-Environment) framework to explain the internal logic of enhancing the efficiency of AI-driven innovation consortiums and proposes practical implementation paths. The research first systematically reviews the core theoretical connotations and applicable scopes of the consortiums, defines the connotation of consortium efficiency from the perspectives of organizational operation, knowledge production, and value transformation, summarizes the three major development dilemmas, and then analyzes the operational scenario-tasked logic. It explains the enabling mechanism of AI in breaking through cognitive, collaborative, and governance bottlenecks from the dimensions of technology, organization, and environment, constructs a "scenario-tasked-TOE three-dimensional interaction-efficiency leap" theoretical model and delineates its progressive transmission relationship. It proposes supporting implementation paths from four dimensions: scenario coordination, intelligent knowledge platform, human-machine agile collaboration, and intelligent governance.
The theoretical deduction yields five conclusions: First, the "unification without integration" of consortiums is motivated by the existence of ambiguous scenario goals, blocked knowledge flows, rigid resource scheduling, and incomplete benefit-risk mechanisms; second, scenarios serve as the starting point of AI empowerment, converting macro strategies into practical research tasks through demand identification, task decomposition, and dynamic resource allocation, and unifying the three-dimensional collaborative goals of the TOE framework; third, AI exerts differentiated empowerment across multiple dimensions: AI4S realizes the digitization of tacit knowledge and breaks through cross-disciplinary integration barriers; human-machine collaboration builds a flat network and dynamically matches innovation elements to reduce coordination costs; and intelligent governance optimizes the distribution of benefits and risk-sharing mechanisms, thereby improving long-term operational systems; fourth, technological, organizational, and environmental dimensions mutually empower one another to form a positive cycle, driving consortiums to achieve triple leaps in structure, cognition, and value, completing the qualitative transformation from simple entity aggregation to deep collaborative innovation; fifth, synchronously promoting the construction of scenario layouts, intelligent knowledge bases, agile collaboration mechanisms, and AI governance systems can fully release the innovation potential of consortiums.
The theoretical contribution of this paper lies in expanding the TOE framework to multi-party, cross-organizational collaborative scenarios, embedding scenario-driven theory into the TOE system to compensate for its shortcomings in static analysis, and building a comprehensive, multi-level theoretical model to clarify the transmission chain from demand to efficacy emergence. Furthermore, the related conclusions can provide practical references for local governments to improve support policies and for chain-leader enterprises to build intelligent, collaborative R&D systems.
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当前,新一轮科技革命和产业变革加速演化,需加强企业科技创新主体力量协同与资源要素整合,大力促进创新链与产业链融合发展,加快建设现代化产业体系。创新联合体作为新型产学研协同的组织形态,日益成为增强科技创新攻关能力、提升国家创新体系效能的重要力量。2021年5月,习近平总书记在两院院士大会、中国科协第十次全国代表大会发表重要讲话时强调“加快构建龙头企业牵头、高校院所支撑、各创新主体相互协同的创新联合体”。“十五五”规划纲要提出,“支持科技型骨干企业牵头组建创新联合体,开展关键共性技术研发及科技成果中试和示范应用”。创新联合体在推动技术攻关、成果应用和产业发展中具有重要战略意义。
科技部、工业和信息化部、国务院国资委等部门在项目布局、平台建设等方面持续强化引导,推动创新联合体布局落地。各省份因地制宜出台相关政策措施,支持和落实创新联合体建设。2023年1月,北京市科学技术委员会、中关村科技园区管理委员会等5部门联合印发《北京市创新联合体组建工作指引》,支持组建一批领军企业牵头、高校院所支撑、各创新主体相互协同的创新联合体,面向高精尖产业需求开展关键核心技术、基础前沿技术联合攻关。截至2026年1月,江苏已累计组建了38家省级创新联合体,覆盖集成电路、新材料、第三代半导体等重点领域[1]。据不完全统计,全国已有20余个省市出台了创新联合体专项政策。然而,当前创新联合体在实际运行过程中存在尚未形成合力、平台及数据共享壁垒、组织管理协同难等问题。企业、高校、科研院所等多元主体虽然在形式上建立了合作关系,但联而不合、合而不深的难题普遍存在,创新联合体效能亟待提升。与此同时,人工智能技术正在重塑生产关系和创新范式。从AI4S加速科学发现,到人机协同优化组织决策,AI在研发、中试、生产全链条的深度嵌入为破解多主体协同困境提供了新可能。场景驱动创新理论揭示了场景在技术创新与成果转化中的牵引作用,为促进AI精准赋能、有效提升创新联合体效能提供了新机遇。
学界对创新联合体的研究主要从两个方面展开,为理解创新联合体提供了基础。宏观层面,相关研究围绕其概念界定与政策设计,从概念内涵[2]、类型划分[3]、政策制定[4]等方面开展了有益探索;微观层面,相关研究围绕创新联合体的创新绩效[5]、运行机制[6]、知识共创影响因素[7]、产学研融合路径[8]进行探索,研究脉络经历了从概念引入、理论构建到实践探索的渐进式发展过程。“十四五”时期,在科技强国建设目标导向和大国科技博弈日益加剧的背景下,创新联合体作为推动科技自立自强的重要载体,其研究热度持续上升。与此同时,部分研究开始关注创新联合体在特定产业场景中的实践应用,揭示了创新联合体赋能新质生产力的实践逻辑[9]。当前AI迅速发展,国家持续深化“人工智能+”行动,但鲜有研究探讨AI驱动创新联合体的作用机理,更缺乏对数字时代如何通过场景牵引,加快AI精准赋能创新联合体技术研发、组织协同和制度创新,进而提升其效能的系统性研究。
本文通过整合场景驱动创新理论和TOE框架,揭示AI驱动创新联合体效能跃升的理论逻辑和内在机理,重点探讨创新联合体效能跃升面临的困境,以及AI如何从技术、组织、制度3个维度驱动创新联合体效能跃升,并进一步提出AI赋能创新联合体效能跃升的实践路径。
学界对创新联合体内涵的界定尚未形成共识,相关研究从不同视角进行了积极探索,研究重心逐渐从概念辨析转向组织属性与运行机理。白京羽等[10]从博弈论视角出发,强调创新联合体不同于战略联盟、产学研合作的实体组织,其侧重于分析成员参与动机,但对创新联合体运行机制的关注不足。尹西明等[11]提出“高能级创新联合体”的概念,突出使命驱动和国家战略科技力量的牵引作用,将创新联合体的定位从微观合作组织提升至国家战略层面,但高能级创新联合体主要面向国家重大战略场景,对产业升级、技术攻关等多元场景的适用性有待拓展;操友根等[12]将研究视角从概念界定引向实证分析,基于上海市科技进步奖项目合作网络,揭示了企业、高校、科研院所在创新联合体网络中的动态演化规律,但其聚焦网络结构描述,未能深入揭示网络结构如何影响创新效能的内在机理;郭菊娥等[13]从创新生态系统视角出发,将创新联合体置于国家整体创新战略布局之中考察,强调主体间的共生关系,但对创新联合体如何桥接宏观生态与微观主体的中间机制缺乏深入阐释;叶伟巍等[14]通过案例研究构建“利益融合—要素融通—能力融汇”三阶段动态演化模型,揭示创新联合体从形成到成熟的演化规律,但多侧重组建阶段的演化,对其运行过程中效能提升机制的探讨不足。
既有研究为理解创新联合体提供了多元视角,但存在以下不足:一是多从静态结构或单一维度界定创新联合体,缺乏对其动态演化机理的系统阐释;二是对创新联合体运行效能困境缺乏深入剖析,鲜有研究将创新联合体置于AI赋能的新情境下,探讨技术驱动创新联合体组织形态与运行机制变革的可能。基于此,本文以AI驱动为切入点,探究创新联合体效能跃升的内在机理,试图在既有研究的基础上实现理论推进。
1990年,Tornatzky &Fleischer[15]在《技术创新的流程》一书中提出TOE(Technology-Organization-Environment)框架,旨在解释组织为何采纳以及如何有效实施技术创新。该框架认为,组织对技术的采纳与创新成效受到技术、组织、环境三方面因素的共同影响。其中,技术维度关注技术本身的特征,如相对优势、复杂性、兼容性等;组织维度关注组织结构、规模、资源禀赋、文化氛围等内部因素;环境维度关注市场竞争、政策法规、行业标准等外部因素。该三维分析框架突破了此前单一维度解释技术采纳的局限,为理解组织技术创新行为提供了系统性视角。TOE框架自提出以来,在信息系统采纳、数字化转型、技术创新管理等领域得到广泛应用。例如,在信息技术采纳研究中,学者运用TOE框架解释企业采纳云计算、大数据、AI等新兴技术的决策逻辑[16];在创新管理领域,TOE框架被用于分析影响企业绿色创新、开放式创新等的多元创新模式[17]。然而,既有研究多将TOE框架应用于单一组织情境,分析企业作为独立决策主体的技术采纳行为,对多主体协同组织情境下技术赋能问题的关注不足。
近年来,部分学者开始将TOE框架拓展至产学研协同、创新生态系统等跨组织情境。有研究运用TOE框架分析产业技术创新战略联盟的协同创新绩效,探讨技术互补性、组织匹配度、政策环境等因素对联盟效能的影响[18]。总体而言,TOE框架在多主体协同组织情境下的理论解释力仍有待拓展,尤其是对组织维度的界定需要从单一组织结构转向多主体协同,对环境维度的界定需要从外部市场环境转向契约治理、利益分配等制度因素情境。
TOE框架的“技术-组织-环境”三维结构具有高度的概括性和灵活性,可根据不同研究情境对3个维度的内涵进行不同界定,适用于分析创新联合体这一多主体协同组织。创新联合体效能跃升本质上涉及技术赋能(AI嵌入)、组织变革(协同机制优化)和制度环境(政策与契约完善)3个维度的协同演进,与TOE框架的分析逻辑相契合。本文将TOE框架应用于创新联合体情境,可弥补既有研究对多主体协同组织技术赋能机理解释的不足。进一步,将TOE框架中的技术维度聚焦于人机协同能力,组织维度聚焦于多主体协同机制,环境维度聚焦于契约治理与政策保障,从而构建适用于创新联合体效能跃升的分析框架。
场景驱动创新是数字时代涌现的新兴创新理论,强调以场景为牵引驱动技术创新与成果转化,其不同于传统的线性创新逻辑。该理论认为,在场景驱动的创新模式中,创新动力从单一的好奇心驱动转向瞄准重大场景的使命牵引和需求倒逼;创新主体从传统模式下的研发人员转向科学界、产业界、投资界和普通公众等各方主体,甚至转向由深度学习算法驱动的类人智能体构成的数字化创新联合体[19]。这一理论为理解场景在创新活动中的牵引作用提供了重要基础,强调场景驱动下的使命任务牵引以及多创新主体协同,并提出以深度学习算法为支撑的AI智能体的参与。作为创新组织模式之一,创新联合体的任务目标明确,需解决单一创新主体难以解决的关键共性技术、关键核心技术突破中的“卡点”、成果转化中的“堵点”问题。美国学者在归纳美国半导体制造技术战略联盟(SEMATECH)项目经验时指出,联合体的组织形式适用于短期、渐进创新的技术研究,不宜替代长期的前沿基础研究[20]。因此,场景驱动创新理论所强调的使命牵引、多元协同、智能赋能逻辑与本文研究问题高度契合,即创新联合体效能跃升需要有明确的场景任务牵引来凝聚创新合力,需要多元主体在场景中协同攻关,也需要AI智能体在场景需求识别、任务分解与知识创造中发挥赋能作用。
袁野等[9]基于扎根理论构建“战略引领—市场导向—场景驱动”三维理论框架,揭示了创新联合体赋能新质生产力的理论机制,指出场景驱动型创新联合体能够聚焦产业共性技术难题,加速新质生产力的形成。这一研究为理解场景在创新联合体中的角色提供了理论支撑,但其侧重于宏观机制分析,对场景如何牵引创新联合体内部技术、组织、制度三维互动的微观机理缺乏深入剖析。尤其是在AI时代,如何通过AI赋能实现精准的场景问题识别进而有效牵引创新联合体技术攻关、组织协同和过程治理体系效能的跃迁,需厘清其过程逻辑。
综上,场景驱动创新理论已从科技成果转化拓展至新质生产力培育、人机协同创新等多个领域,为AI时代应用场景思维全面提升创新联合体效能提供了理论基础。本文将场景驱动创新作为理论逻辑起点,探究场景如何牵引创新联合体中技术、组织、制度三维协同互动,以及AI如何在这一过程中发挥赋能作用。
从理论演进看,创新联合体经历了从产学研合作、产学研联盟到创新联合体的范式跃迁,其本质特征体现为:①使命导向性,以国家战略需求为牵引;②企业主导性,科技领军企业发挥主导作用;③主体多元性,政产学研金服用协同参与;④深度耦合性,从松散合作走向紧密融合;⑤价值共创性,追求创新价值与产业价值的统一。
创新联合体与产学研合作、产业技术创新战略联盟、有组织的科研、融通创新等相关概念有着密切联系,但又存在区别(见表1)。其中,产学研合作是最基础的协同创新形式,其以高校和科研院所为主导,通过项目合作实现技术转移,合作关系较为松散且多为短期导向。产业技术创新战略联盟强调企业、高校、科研院所共同参与,以契约形式维系合作关系,聚焦产业共性技术研发,仍属于契约型组织,缺乏实体化运行机制。有组织的科研是近年来兴起的新型科研组织范式,强调在国家战略需求牵引下,多元主体围绕明确的目标任务开展体系化协同攻关,其特点是目标明确、任务聚焦、组织有序,但更多体现为项目层面的组织模式创新,尚未形成独立的组织形态。融通创新侧重于打破创新主体之间的壁垒,实现“融合—贯通”的双重驱动,强调产业上下游大中小企业的融通创新。创新联合体则通过构建企业主导、多元主体协同的创新组织,实现创新链与产业链的深度耦合、知识要素与产业要素的有机融通,从某种程度上可以看作融通创新的实践载体。
表1 创新联合体与其他概念的比较
Table 1 Comparison between innovation consortiums and other concepts
维度产学研合作产业技术创新战略联盟有组织的科研融通创新创新联合体主导主体高校/科研院所企业、高校、科研院所共同主导政府/国家战略科技力量多元主体协同科技领军企业合作关系松散耦合、项目制契约耦合、联盟制任务耦合、体系化协同网络化耦合紧密耦合、利益共生、实体化运行机制经济利益驱动市场驱动+政府引导使命驱动+任务导向价值共创驱动使命驱动+市场驱动组织形式项目合作、技术转让联盟协议、理事会制重大科技项目、攻关团队网络化协作平台实体化、任务型目标导向技术转移、解决具体技术问题产业共性技术研发国家重大战略任务攻关创新链与产业链融合关键核心技术突破+成果转化典型特征短期性、分散性行业性、平台性目标明确、体系化、任务导向融合性、贯通性、网络化实体化、体系化、使命导向、共生共赢
资料来源:根据相关资料整理
结合既有研究,本文认为创新联合体是以攻克关键共性技术和促进科技成果转化为使命,由科技领军企业牵头,联合高校、科研院所、产业链上下游企业等多元主体,通过契约化合作与资源共享形成的新型协同创新组织,其核心特征体现为使命导向性、企业主导性、主体多元性、深度耦合性和价值共创性。AI技术的持续突破和广泛应用,为创新联合体优化组织形态、完善运行机制和提升综合效能提供了变革机遇,亟需从新的理论视角审视如何锚定场景,推进AI与创新联合体深度融合,全面提升创新联合体效能。
效能不同于效率,效率关注投入产出比,而效能关注的是目标的实现程度和价值创造能力。对于创新联合体这一多主体协同组织而言,效能是协同创新质量、效率、效果的综合体现。本文从3个维度界定创新联合体效能:①结构效能,注重组织运行效率,体现为协调成本的高低、资源配置的合理程度、决策响应速度的快慢。创新联合体涉及企业、高校、科研院所等多元主体,结构效能决定联合体能否高效运转。②知识效能,即知识创造能力,体现为知识产出数量与质量、知识转化效率、决策的科学水平。关键核心技术突破及科技成果转化均需要知识的持续创造与有效流动。③价值效能,强调成果转化效益,体现为成果转化率、经济效益、社会价值以及对创新生态的贡献度。
创新联合体效能提升依赖于创新联合体各主体之间的有效协同与资源整合,但其在实践中存在“联而不合”“合而不深”的现象。在由部分企业主导的创新联合体中,产业链上下游企业、高校、科研院所等多元创新主体向主导企业集聚不足,创新主体间科技创新资源开放共享度低,加之关键技术攻关周期长、风险大、难度高,各方积极性受到抑制,具体表现在以下几个方面:
(1)难以凝聚创新合力。创新联合体本质上是多主体围绕共同目标协同创新攻关,这一目标的形成需要各方达成清晰的共识。然而,在实践中大部分创新联合体由政府部门根据地方重点产业布局主导组建,联合产业优势资源组织,市场力量发挥得不够充分。主导企业的战略思想未能有效转化为成员单位可感知、可执行的任务清单,高校院所的科研优势难以精准对接到产业一线的真实需求,中小企业的配套能力找不到发力点。各方组织虽同处一个联合体,但集聚的动力不足、资源共享的意愿不强、持续投入的积极性不高。为破解这一困境,可以场景任务为牵引,充分发挥AI大模型的技术优势,凝练场景任务,精准把握具体创新任务的方向和着力点。
(2)知识共享存在障碍。信息互通仅能解决表层沟通问题,更深层次的协同障碍集中在认知与知识转化层面。专家经验、技术诀窍等隐性知识高度内嵌于个体与组织内部,难以显性化表达与跨主体流转[21]。不同学科领域的研究范式、话语体系存在显著差异,跨领域知识融合与集成创新面临较高壁垒;项目研发过程中的技术经验、失败教训等未能形成系统化沉淀与复用机制,组织层面的知识积累与迭代能力薄弱。认知壁垒与知识转化梗阻导致各主体虽在形式上达成合作,却难以实现深度知识共创与协同创新。已有研究表明,关键核心技术突破本质上是多元主体知识共创的结果,而知识存量差异、共享意愿不足、知识整合能力薄弱等是制约知识协同效能的关键因素[22]。以AI为技术纽带,有助于推动隐性知识显性化、跨域知识融合化、组织知识沉淀持续化[23]。
(3)协同运作不够畅通。企业以经济效益与市场价值为导向,高校、科研院所侧重学术产出与基础研究突破,多元主体目标偏好分化导致创新联合体协同行动难以同频共振。在创新联合体中,创新资源往往分散于各参与主体,缺乏一体化统筹配置与动态整合机制,资源要素难以形成集聚效应。联合体内部缺乏统一的任务调度、权责划分与决策执行机制,体系化协同攻关容易演化为分散化、碎片化的独立行动。创新联合体内部利益存在规则冲突、关系冲突与分配冲突,这种冲突会持续加剧组织内耗,显著削弱创新联合体整体协调效能与运行效率[24]。
创新联合体效能提升的基础在于破解创新合力难以凝聚的困境,而场景任务牵引是实现这一目标的逻辑起点。场景任务牵引以国家战略、产业升级、技术攻关等场景化需求为逻辑起点,通过AI驱动的场景化需求识别和精准的任务拆解,可将宏观战略目标转化为微观可执行的创新任务清单,并以此牵引技术、组织、制度3个维度协同发力和动态适配。具体如下:①在技术维度,场景为AI研发与应用提供靶向指引,推动AI的技术围绕国家、产业或企业的真实场景需求定向突破与场景化适配,为AI4S范式的落地提供应用载体与数据支撑。②在组织维度,聚焦场景任务构建多主体协同的统一目标框架,促使创新联合体围绕任务链条优化资源配置与任务调度,实现跨主体敏捷协同与精准高效联动。③在制度环境维度,场景任务为联合体契约治理与利益分配提供依据,形成与技术攻关难度、周期和风险相匹配的权责约定与收益分配、风险共担机制。
这一过程的核心机制在于:①精准识别场景需求,利用多源数据融合与智能分析技术,从复杂模糊的场景描述中提炼核心技术瓶颈与创新方向;②系统拆解场景任务,按照技术层级、时间节点、主体分工结构化分解场景需求,形成权责清晰的任务体系;③动态适配场景任务,根据技术突破进展与外部环境变化,实时调整任务优先级与资源配置。通过场景任务牵引,促使主导企业的战略意图得以具象化传导,高校院所的科研优势得以精准对接产业需求,中小企业的配套能力得以在任务链条中找到发力点,从而有效凝聚创新合力。场景任务牵引创新联合体技术、组织、环境互促并进的逻辑机理如图1所示。
图1 场景任务牵引创新联合体技术—组织—环境三位一体协同机理
Fig.1 Trinity synergy mechanism of technology-organization-environment in scenario-tasked innovation consortiums
知识协同是创新联合体实现效能提升的关键机制。在关键核心技术攻关中,知识创造、流动和整合效率直接决定技术突破速度与质量。然而,创新联合体中各主体所拥有的知识具有显著的异质性:企业掌握着市场应用与工艺技术知识,高校和科研院所拥有基础研究与前沿探索知识,中小企业积累了细分领域的专有技术知识,这些知识分属于不同的话语体系与认知框架,彼此之间的转化与融合面临屏障。AI4S科学研究的新范式为破解这一困境提供了强大的技术支撑。
(1)加速隐性知识显性化与知识发现。在传统科研模式中,专家的经验判断、技术诀窍、实验直觉等隐性知识高度个性化、情境化,难以被清晰表达和有效传递,成为知识共创的主要障碍[25]。AI4S通过深度学习、知识图谱、自然语言处理等技术,能够从海量的科研文献、实验数据、专利文本中自动抽取和结构化知识要素,将分散的、隐性的知识转化为可检索、可复用、可推理的显性知识[26]。例如,在材料研发领域,当解决材料设计与工艺问题时,利用传统研究方法使得新材料研发主要依靠实验试错,而AI4S极大地突破了材料模拟的时空限制,让材料设计变得更加理性[27]。这种知识发现能力使得原本沉淀在专家个体中的隐性知识得以显化,并在创新联合体各主体之间实现高效流转与共享。
(2)促进跨领域学科融合与重组创新。关键核心技术突破往往不是单一学科的线性推进,而是多学科知识交叉融合的涌现结果。然而,不同学科领域的研究范式、术语体系、知识结构存在显著差异,跨领域知识融合面临较高的认知门槛与沟通成本。AI4S通过构建跨领域知识图谱,对不同领域的知识单元进行语义关联,能够识别出跨学科的知识连接点与潜在创新机会。AI4S的这种知识融合能力使得创新联合体中不同背景研究者能够在统一的知识框架下协同工作,实现“1+1>2”的知识重组效应。
(3)实现研发过程的智能辅助与决策优化。知识协同不仅涉及既有知识的整合,也涉及新知识的创造。AI4S通过智能仿真、自动化实验、主动学习等技术深度嵌入科学研究与技术创新全过程。在研发设计阶段,AI4S基于已有知识对技术方案进行智能评估与优化推荐,能够减少试错成本;在实验验证阶段,AI4S通过自动化实验平台实现高通量筛选与参数优化,能够大幅提升研发效率;在成果转化阶段,AI4S通过技术成熟度评估与应用场景匹配,能够加速知识从实验室走向生产线。这种全流程智能辅助使得创新联合体中各主体的知识创造活动从各自为战走向协同共进,能够显著提升知识转化速度与质量。
组织协同是创新联合体实现一体化运行的核心载体,AI通过优化资源配置、强化任务协同,推动创新联合体从松散联结向智能耦合转型,从而系统性提升结构效能。其一,智能组织架构赋能敏捷协同。AI 依托数字孪生、分布式协同、开源社区与智能调度技术打破传统科层制与线性协作模式,构建以链主企业为核心、高校院所与产业链企业为节点的扁平化、网络化组织形态,实现成员单位权责清晰、分工明确、响应迅速。依托智能协同平台,创新联合体可动态匹配研发能力、设备资源与创新人才,将分散主体整合为目标一致、行动同步的创新共同体,显著降低沟通与攻关过程中的协调成本。其二,通过智能资源统筹实现要素高效配置。AI 通过多源数据感知与资源画像技术,对人才、算力、实验装置、中试平台等创新要素进行智能匹配,形成场景驱动“需求—资源—供给” 精准对接机制。依托智能算法实现研发资金、实验设备、数据资源的动态调度与共享共用,提升要素使用效率与配置合理性。其三,通过智能任务协同保障攻关一体化推进。AI 基于场景任务分解结果,对研发进度、实验节点、成果交付进行全流程智能跟踪与预警,辅助生成任务调度方案与进度管控指令,实现跨主体、跨领域、跨环节的并行攻关与同步推进。通过统一研发流程、数据接口与协作规范,消除主体间的流程壁垒与标准差异,进而推动协同攻关。
创新联合体内部良好的制度环境是其稳定运行、效能持续提升的保障。AI从契约治理、利益分配、风险共担、政策适配4个维度完善创新联合体运行制度保障体系,为其效能跃升提供稳定可预期的外部环境。具体如下:①通过智能利益分配实现激励相容。针对多元主体目标分化、收益分配不合理等难题,AI基于贡献度模型、成果转化效益与技术溢出价值,构建多维度、精细化、动态调整的利益分配算法,兼顾企业市场收益、高校学术价值、科研院所技术回报与中小企业配套收益,辅助形成“按贡献分配、按效益激励”的分配机制,化解分配矛盾,提升各方参与积极性。②通过智能风险共担降低创新不确定性。关键核心技术攻关具有高投入、高风险、长周期特征,AI通过技术成熟度预测、市场风险研判、研发失败概率仿真等工具对创新全流程风险进行智能识别、评估与预警[28]。AI通过构建政府引导、联合体统筹、成员共担的风险分摊机制,依托保险、基金、补偿等工具分散研发风险,缓解单一主体风险压力,提升联合体风险承受能力与持续攻关韧性。③通过智能政策适配强化外部支撑。AI 通过政策大数据挖掘与场景化需求分析,在创新联合体组建运行、研发攻关、成果转化、人才引育、知识产权保护等环节提供定制化政策工具包。依托智能政策服务平台,实现政策精准推送、快速兑现、绩效评估,强化政策的协同性与落地性,为AI驱动创新联合体效能跃升营造稳定、高效、包容的制度环境。④知识产权保护全流程化。AI结合区块链技术实现研发过程的可追溯存证与侵权行为的智能监测,为创新成果提供全生命周期保护。
本文分别从场景任务牵引技术赋能、组织协同、制度保障维度分析AI驱动创新联合体效能跃升的内在机理。创新联合体效能跃升并非各维度的简单叠加,而是场景、技术、组织、制度等多重因素相互嵌套、协同演进的系统过程。因此,本文整合场景驱动创新理论与TOE框架,构建“场景牵引—TOE三维互动—效能跃升”的整合性理论框架,揭示AI驱动创新联合体效能跃升的整体逻辑(见图2)。场景驱动创新理论强调场景作为创新活动的逻辑起点,通过场景需求凝练技术创新方向与价值实现。TOE框架则提供了“技术—组织—环境”三维分析结构,能够系统阐释多因素协同组织创新的作用机理,二者形成价值锚定和要素协同的理论性互补,场景驱动创新理论回答“创新从何而来、向何而去”的价值方向问题,TOE理论回答“技术、组织、环境如何协同发力”的机制路径问题,从而为理解AI驱动创新联合体效能提升提供完整的理论框架。
图2 AI驱动创新联合体效能跃升的理论框架
Fig.2 Theoretical framework for the efficacy leap of AI-driven innovation consortiums
场景任务驱动层位于框架顶端,是创新联合体效能跃升的逻辑起点。场景是连接技术与产业、打通研发到市场的“桥梁”。场景任务驱动以国家战略、产业升级、技术攻关等真实场景需求为原点,通过AI驱动系统化问题凝练与任务分解,将宏观战略目标转化为可执行的创新任务清单。
在AI强大的数据处理能力的加持下,场景需求转化趋于动态化。首先,依托多维度数据融合模型深度解析零散、无固定范式的产业需求文本,甄别潜藏于场景背后的技术短板与创新切入点,从源头上规避供需信息不对称引发的研发方向偏移;其次,基于攻关难度、项目推进周期、参与主体职能边界建立多层级任务拆分标准,逐层拆解整体攻关目标,生成权责匹配、分工落地的标准化任务网络;最后,建立任务动态调优响应机制,同步抓取阶段性技术试验成果、行业趋势、政策调整等外部变量,灵活调整各研发模块推进次序,联动调度算力、实验设备、研发人才等核心创新要素,进而实现资源动态重配。
场景任务驱动层为TOE三维互动提供明确的方向牵引,其中真实攻关场景为AI4S的落地划定应用赛道,提供行业专属数据集与试验载体,促使智能技术围绕产业痛点迭代升级;通过统一场景任务构建跨主体协同目标,推动创新联合体围绕完整任务链条重构资源调度模式,实现多主体并行敏捷攻关;场景自带的研发难度、周期、风险特征为契约权责划分、成果收益分配、风险共担规则建立客观量化依据。
TOE三维互动层为核心机制层,在场景任务牵引下,技术、组织、环境3个维度协同发力、相互赋能,形成驱动效能跃升的正反馈循环。
(1)技术维度以AI4S为核心。针对创新联合体中知识异质性高、隐性知识难以有效传递、跨领域知识融合困难的认知困境,AI4S通过深度学习、知识图谱、自然语言处理等技术,加速隐性知识显性化与知识发现,促进跨领域知识融合与重组,实现研发全流程的智能辅助与决策优化,推动组织知识持续沉淀与迭代进化。
(2)组织维度以人机协同为核心。针对创新联合体中资源分散、任务交叉、信任不足的协调困境,人机协同通过智能组织架构实现敏捷响应,通过智能资源统筹实现要素高效配置,通过智能任务协同保障攻关一体化推进,通过智能信任促进长效合作,推动创新联合体从松散联结向智能耦合转型。
(3)环境维度以智能治理为核心。针对多元主体目标分化、利益冲突、风险分担不明确的治理困境,智能治理通过贡献度量化与动态利益分配实现激励相容,通过技术成熟度预测与风险分摊机制降低创新不确定性,通过大数据挖掘与场景化需求强化外部支撑,通过区块链技术实现知识产权全流程保护。
TOE三个维度并非孤立作用,而是形成“技术赋能组织—组织推动制度—制度保障技术”的正反馈循环。技术维度为组织协同提供智能化工具与平台,组织协同的实践需求牵引技术迭代方向,组织协同经验推动制度完善,完善的制度环境为技术应用和组织运行提供稳定保障,制度保障又反过来促进技术创新的持续投入。
效能跃升层为结果呈现层,TOE三维互动结果体现为创新联合体在结构、认知、价值3个层面的效能跃升。三维跃升相互强化,最终实现从“物理组合”到“化学反应”的效能涌现。
4.3.1 松散联盟到智能网络的结构跃升
结构跃升体现为创新联合体组织形态的根本性变革。创新联合体各主体之间往往多为松散的契约关系,信息传递依赖人工协调,资源配置目标静态且分散,决策响应速度迟缓。在AI驱动下,依托数字孪生、分布式协同与智能调度技术,构建以链主企业为核心、高校院所与产业链企业为节点的扁平化、网络化组织形态,实现成员单位权责清晰、分工明确、响应迅速。通过智能协同平台,创新联合体可动态匹配研发能力、设备资源与人才梯队,将分散主体整合为目标一致、行动同步的创新共同体。通过结构跃升降低协调成本,提升响应速度,增强网络密度。
4.3.2 经验驱动到数据驱动的认知跃升
认知跃升为创新联合体带来知识创造能力的转变,能够加速知识创造进程,提升决策质量,并进一步增强前瞻预判能力。在传统模式下,研发决策依赖专家经验与有限信息,知识创造呈现线性特征,隐性知识难以传递,跨领域融合困难。在AI驱动下,知识图谱构建、智能仿真、自动化实验等技术可将专家经验转化为可量化、可复用的知识资产,从而实现从经验判断到数据驱动的转变。AI4S能够加速科学发现进程,使知识创造从线性、缓慢走向涌现、加速;智能决策辅助系统能提供基于全局数据的评估与优化方案,显著提升决策质量;知识管理平台能够促进组织经验的持续沉淀与迭代进化。
4.3.3 线性转化到生态共创的价值跃升
通过AI能够实现技术成熟度评估、市场前景预测、应用场景匹配,促使技术供给与产业需求精准对接,加速知识从实验室走向生产线。同时,构建链主企业、高校院所、中小企业、金融机构、中介服务机构多元主体协同的价值共创网络,推动创新成果在生态系统中快速扩散与迭代升级。进一步,价值跃升能够带来转化效率提高、创新质量跃升、生态韧性增强。三维跃升之间存在相互强化的逻辑关系。其中,结构跃升为认知跃升创造条件,网络化组织促进知识流动与共享;认知跃升驱动价值跃升,知识创造加速成果转化与价值实现;价值跃升强化结构跃升,价值实现会吸引更多创新主体加入,增强网络密度与生态韧性,三者形成螺旋上升的效能跃迁路径,最终实现效能提升。
基于“场景牵引—TOE三维互动—效能跃升”理论框架,本文进一步提出AI驱动创新联合体效能跃升的实践路径。其中,技术、组织、环境3个维度在实践层面并非割裂运行,而是相互嵌套、协同推进的有机整体。
推动新场景开放应用和高效配置是破解创新联合体“联而不合”困境的重要路径。具体而言:一是建立场景需求精准识别与动态发布机制,围绕国家重大战略、产业升级需求和技术攻关难点,打造一批综合性重大场景、行业领域集成式场景和高价值小切口场景,利用AI的多源数据融合与智能分析能力,从真实场景中提炼核心技术瓶颈与创新方向,分批次发布应用场景项目清单。二是推动场景资源公平高效配置,完善场景资源配置规则,健全场景供需对接匹配方式,发挥国有企业主动开放主业领域场景的示范作用,吸引民营企业、中小企业和科研院所积极参与。三是发挥场景对制度建设的试验作用,在特定场景下开展监管压力测试,通过场景培育和开放检验验证制度政策、管理规则、监管体系,不断完善相关标准体系,为创新联合体的长效运行提供制度保障。四是强化场景任务对创新联合体的牵引作用,按照技术层级、时间节点、主体分工将场景需求结构化分解,形成权责清晰的任务图谱,让各主体在任务链条中找准自身定位与发力点,提升内生动力。
创新联合体“合而不深”的深层障碍在于知识创造难以协同,组织经验难以沉淀。通过搭建AI4S驱动的知识共享平台,来破解隐性知识难以传递、跨领域知识难以融合的困境。具体而言:一是搭建一体化智能知识沉淀平台,对联合体内部积累的科研成果开展批量结构化解析,完成碎片化知识要素的统一提取,支持多主体检索复用与推演分析。二是构建跨领域知识图谱,促进融合创新,打通不同学科之间的知识壁垒,识别跨学科知识连接点与潜在创新机会,使不同领域的知识在统一框架下交叉融合,催生突破性技术方案。三是构建研发全流程的智能辅助系统和科研智能体系统,从研发设计阶段的方案智能评估与推荐,到实验验证阶段的高通量筛选与参数优化,再到成果转化阶段的技术成熟度评估与应用场景匹配,让知识创造活动从各自为战走向协同共进,提升知识转化速度与质量。
创新联合体涉及多元主体,资源分散、任务交叉、信任不足导致协同效率低。因此,应建立人机场景协同的敏捷组织运行机制,提升组织运行敏捷性。具体而言:一是构建智能化的组织协同架构,依托数字孪生、分布式协同与智能调度技术,打破传统科层制与线性协作模式,实现成员单位权责清晰、分工明确、响应迅捷。二是建立创新要素智能匹配与动态调度机制,通过多源数据感知与资源画像技术,对人才、算力、实验装置、中试平台等资源进行智能匹配,形成“需求—资源—供给”的精准对接机制,依托智能算法实现研发资金、实验设备、数据资源的动态调度与共享共用,提升资源配置效率。三是建立基于智能合约的信任与协同机制,结合可信赖计算与区块链技术,对各主体研发投入、技术贡献、成果转化参与度进行可追溯、可量化、可核验的记录,降低信息不对称,增强成员单位的信任基础与合作意愿,通过智能合约实现权责利的自动执行与动态调整,减少协调摩擦与交易成本。
创新联合体稳定运行和效能持续提升需要完善的制度体系作为保障。具体而言:一是建立智能化的贡献记录、利益分配与激励机制,基于贡献度模型、成果转化效益与技术溢出价值,构建多维度、精细化、动态调整的利益分配算法,兼顾企业市场收益、高校学术价值、科研院所技术回报与中小企业配套收益,辅助形成“按贡献分配、按效益激励”的分配机制,平衡分配利益,提升各方参与积极性。二是建立智能化风险识别与共担机制,利用技术成熟度预测、市场风险研判、研发失败概率仿真等AI工具对创新全流程风险进行智能识别、评估与预警,构建政府引导、联合体统筹、成员共担的风险分摊机制,依托保险、基金、补偿等工具分散研发风险,缓解单一主体风险压力。三是建立智能化政策适配与服务机制,通过政策大数据挖掘与场景化需求分析,围绕创新联合体组建运行、研发攻关、成果转化、人才引育、知识产权保护等环节,提供定制化政策工具包,依托智能政策服务平台实现政策精准推送、快速兑现、绩效评估。四是建立基于区块链的知识产权全流程保护机制,实现研发过程可追溯存证与侵权行为的智能监测,为创新成果提供全生命周期保护。
本文围绕AI如何驱动创新联合体实现效能跃升这一核心问题,融合场景驱动创新理论、TOE框架与AI4S、人机协同、智能治理等思想,构建“场景牵引—TOE三维互动—效能跃升”理论框架,系统阐释AI驱动创新联合体效能跃升的内在机理,得出以下结论:
(1)创新联合体运行存在创新合力凝聚、知识创造协同以及协同治理等方面的困境,其根源在于场景任务不清晰、知识转化不通畅、组织机制不灵活、制度保障不完善。三大困境相互强化,从而制约其效能发挥。
(2)场景是AI赋能创新联合体的逻辑起点。场景任务牵引以国家战略、产业升级、技术攻关需求为原点,通过AI驱动场景需求精准识别、场景任务系统拆解与动态适配,将宏观协同目标转化为可执行的创新任务清单,为技术、组织、环境3个维度提供明确的方向牵引。
(3)AI通过技术、组织、环境3个维度协同驱动效能跃升。其中,技术维度以AI4S为核心,通过隐性知识显性化、跨领域知识融合、研发智能辅助破解认知困境;组织维度以人机协同为核心,通过智能架构、资源统筹、任务协同与信任构建破解协调困境;环境维度以智能治理为核心,通过利益分配、风险共担、政策适配与知识产权保护破解治理困境。
(4)效能跃升体现为结构跃升、认知跃升、价值跃升的三维递进。其中,结构跃升从松散联盟到智能网络,认知跃升从经验驱动到数据驱动,价值跃升从线性转化到生态共创,三维跃升相互强化,从而促进创新联合体效能提升。
(5)实践路径包括推动新场景开放应用和高效配置、部署AI驱动的知识创造平台、建立人机协同的敏捷组织运行机制、构建AI赋能的创新联合体协同治理体系。4条路径相互支撑、协同推进,共同驱动创新联合体效能跃升。
(1)拓展了TOE框架的应用。本文将TOE框架从“单一组织技术采纳”情境拓展至“多主体创新联合体效能跃升”情境,定义了创新联合体情境下TOE三维度内涵。其中,技术维度聚焦AI4S与人机协同能力,组织维度聚焦多主体协同机制,环境维度聚焦智能治理与契约保障,为理解多主体协同组织技术赋能提供了新分析工具。
(2)整合场景驱动创新理论与TOE框架,将场景驱动创新理论中的场景牵引思想引入TOE框架,使场景驱动贯穿技术、组织、环境三维度全过程,解决了TOE框架“静态匹配”对“价值牵引”解释不足的问题。
(3)构建“场景牵引—TOE三维互动—效能跃升”整合性理论框架,系统揭示AI驱动创新联合体效能跃升的内在逻辑,将AI4S、人机协同、智能治理分别作为技术、组织、环境维度的核心机制,形成从机理分析到框架构建的理论逻辑。
本文主要采用逻辑演绎与理论整合方法构建“场景牵引—TOE三维互动—效能跃升”框架,阐述AI赋能创新联合体效能提升的作用机理,未通过系统的案例研究对框架进行经验层面的验证。未来可采用纵向单案例或多案例比较研究方法,选取典型创新联合体进行理论抽样,深入剖析AI赋能创新联合体效能跃升的过程机制与情境条件,从而提炼更具解释力的理论命题。
创新联合体存在技术攻关型、产业培育型、平台生态型等多种类型,不同类型在运行机制、困境表现、AI赋能需求方面可能存在显著差异,本文未对此进行细致区分。未来可针对不同类型创新联合体开展比较研究,揭示其在场景牵引、AI赋能、效能跃升机制方面的异同。
此外,对AI赋能创新联合体潜在风险与治理机制的探讨不足。AI在提升创新联合体效能的同时,也有可能会带来算法偏见、数据安全、知识产权归属等新问题,未来需聚焦可信数据空间、数据安全治理与知识产权治理作进一步探究,以提高研究结论的普适性。
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