作者简介

李晓华，西北大学经济管理学院讲师、博士，主要研究方向:科技成果转化和技术创业

高旭东，清华大学经济管理学院教授、博士，主要研究方向:公司战略、技术战略、技术能力培养

李纪珍，清华大学经济管理学院副院长、教授、博士，主要研究方向:数字化转型与创新、技术创新、科技政策、项目管理和中小企业创新创业管理

研究分享

在人工智能领域，面对深度学习算法难以实现在不同应用场景中通用这一问题，有些企业强调通过技术研发与应用场景深度结合，在现有技术的基础上嵌入新兴技术以完成产品开发，即连续性创新；而有些企业则从技术本身存在的问题出发，致力于开发一套通用的技术以替代现有产品，忽视技术研发与应用场景的结合，即非连续性创新。对同一问题不同的解决方案，带来了企业创新模式的差异。基于该现象，本文提出以下研究问题：技术框架为什么以及如何创造出有助于弥合技术研发与应用场景断层的连续性创新？

以上问题在学术创业企业中表现尤为显著。学术创业企业的创业想法来源于学术情境，通常围绕大学实验室或科研院所的技术展开，缺乏对用户需求、产业隐性知识的积累，这可能产生由技术研发与市场需求断层所形成的 “死亡之谷”现象。为此，本文选择AI领域的学术创业企业作为研究对象。

现有理论从资源依赖理论、企业规模、组织学习等多个视角解释了企业创新模式形成的原因，但这些理论大多围绕大企业的创新模式展开，缺少对资源稀缺、规模有限且组织学习尚未形成的创业企业的讨论。同时，这些理论视角也倾向于将企业的创新模式当作一个“结果”进行分析，对创新动态过程的探究相对匮乏。在以AI技术驱动的新兴行业，技术固然是影响商业化进程的重要方面，但对技术的认知也起到了决定性作用。因此，从技术框架视角分析企业的创新模式是合理的切入点。

采用双尾设计，通过理论抽样选取了AI行业的四个创业企业进行多案例研究。在案例编码的基础上，总结出柔性框架影响连续性创新的三个维度：技术抽象化、行业具象化和确定性试错。具体而言，柔性框架激发了企业对外界信息的及时响应，提供了以应用场景中的隐性知识为基础的信息，弥补学术创业企业技术先进而产业知识匮乏的缺陷，促进企业在技术开发、产品开发、商业模式创新和市场拓展等方面实现连续性，最终缩小了技术开发与应用场景之间的断层。

本文拓展了技术框架和技术商业化领域的研究，并对学术创业企业的成长或科技成果转化系统的完善提供启发。首先，以技术框架为理论视角，将企业的技术框架细分为柔性（技术）框架和刚性（技术）框架，分析了柔性框架影响创新连续性的理论机制，弥补了前人对技术框架影响企业层面变量的研究空白；其次，为技术商业化领域的研究提供了新的分析视角——技术框架，得出对技术的认知比技术指标的先进性在企业发展中作用更大的结论，弥补了现有研究过度强调供给视角（技术）而忽视需求视角（市场）的不足。最后，本文对AI领域的学术创业企业跨越“死亡之谷”，为实现技术与应用场景的匹配、建立市场导向型的科技成果转化系统提供了政策启发。

原文引用

李晓华，高旭东，李纪珍.柔性框架：AI领域的学术创业企业如何跨越“死亡之谷”？南开管理评论,2023,(3)

转自：“南开管理评论”微信公众号

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