从工具到“大脑”：AI正在改写创新管理的游戏规则

“数智创新与管理”

ZJUSOM

从辅助决策到智能研发，再到故障预警......如今，AI正在以超乎想象的速度进化为创新的“核心引擎”，加速企业乃至产业的颠覆性变革，并催生大量战略性新兴产业，成为国家发展新质生产力、推进现代化产业体系建设的重要抓手。

然而对于“AI驱动创新”这一新的创新模式，学术界鲜有关注，大多数研究将其纳入数字创新领域，但在浙江大学管理学院刘洋教授看来，AI驱动创新与数字创新有着显著区别。

那么AI驱动创新究竟有何不同？

AI如何驱动创新，重构创新管理逻辑？

如何发挥AI驱动创新的作用？

为服务国家战略需求与产业发展，刘洋教授团队携手多方学者，共同就此展开深入研究，最终发现了AI驱动创新的核心特征，并清晰勾勒其内涵边界，构建起一套覆盖创新全链条的整合性理论框架。

此外，AI驱动创新深刻影响着人工智能产业集群的打造，针对各省市地区在“打造具有国际竞争力的人工智能产业集群”时遇到的认知与路径“困惑”，刘洋教授团队还结合相关研究提供了一系列智库建议。

管院学者简介

刘洋

浙大管院副院长

创新创业与战略学系教授

博士生导师

在“AI驱动创新”上升为国家战略的今天，刘洋教授团队的研究成果与智库建议极具战略性意义。本期【数智创新与管理】专题，一起来看这两项加速科技创新与产业创新深度融合的重要成果。

01

AI驱动的创新有何不同？他们发现其核心特征与类型差异

团队采用系统性文献综述方法，梳理了从IT创新、数字创新到人工智能驱动创新的理论演进轨迹。最终发现“AI驱动创新”有三个区别于传统数字创新的核心特征。

特征一

学习自适应性

传统数字创新遵循预设规则运行，而AI驱动的创新则具备持续学习和自主进化的能力。AI可以根据新的数据流不断迭代优化模型，通过与人类用户的互动来调整自身行为。这意味着，创新的工具本身也在“成长”。

特征二

生成创造性

传统数字创新侧重于对已有信息的有效管理与分发，但AI驱动的创新突破了这一边界。通过深度学习与推理，AI具备了创造全新内容、创意乃至解决方案的能力。它不再只是人类创意的“执行者”，还正在成为能够自主产生新价值的“共创者”。

特征三

预测前瞻性

如果说数字创新擅长优化当下，那么AI驱动的创新则更擅长预见未来。通过跨情境的数据感知与模式识别，AI能够精准预测市场趋势，并基于这些洞察帮助企业提前进行战略布局，而非被动响应。

尽管上述三大特征勾勒出了“AI驱动创新”的清晰轮廓，但由于AI在创新活动中扮演的角色深浅不同，“AI驱动创新”也有不同类型。

基于这一判断，团队进一步提出了一个分类框架，将“AI驱动创新”分为三种类型。

“AI驱动创新”的三种类型

赋能型创新，是AI作为高效率生产力工具嵌入既有体系，优化现有业务流程、增强产品功能。比如制造企业引入预测性维护算法，资产管理能力因此提升，但业务的基本框架并未改变。

重构型创新则是AI作为组织变革的核心驱动力，对业务流程、组织结构乃至决策机制进行系统性重新设计。以特斯拉为例，它不再是一家传统汽车制造商，而是基于人工智能和软件定义的智能移动终端，交通工具的定义被彻底改写。

主导型创新走得更远。在这一层面，企业构建起基础性AI技术平台，成为整个产业生态系统的核心基础设施提供者。通过标准化API、开源框架等方式，它为第三方创新提供土壤，也由此获得对整个生态的话语权。

02

AI如何重构创新管理逻辑？他们搭建理论框架全面阐释

厘清了AI驱动创新的特征与类型后，另一个问题随之而来：AI驱动创新究竟是如何从零开始，帮助企业完成“创造价值—传递价值—获取价值”的完整闭环？AI给创新管理的逻辑带来了哪些改变？

为此，团队通过关键文献系统梳理，从价值创造、价值主张和价值获取三个维度构建了一个AI驱动创新管理整合理论框架。

团队构建的人工智能驱动创新管理理论框架

该框架的核心逻辑在于：企业通过AI技术构建创新基础，驱动组织创新能力的系统性重构（价值创造阶段），进而推动创新过程的智能化转型与创新产出的范式性突破（价值主张阶段），最终通过设计有效的价值获取机制，实现从AI创新中的可持续获利（价值获取阶段）。

基于该框架，团队还分析了企业在价值创造、价值主张和价值获取三个维度上的AI驱动创新差异化表现及相关影响因素。

核心发现

在价值创造阶段，技术、组织与环境等因素影响AI创新能力，进而影响企业竞争优势的构建。

在价值主张阶段，AI对研发设计、生产制造、销售运营和组织管理的重塑深度决定了价值主张的范式跃迁，AI驱动的产品创新、流程创新、商业模式创新和组织创新能够帮助企业提升绩效。

在价值获取阶段，企业从AI创新中获益的机制包括价值共创、生态控制、数据网络效应。

有趣的是，不同AI技术所带来的创新管理范式也不相同。团队发现，专用AI遵循“模型独奏”逻辑，聚焦特定问题解决；通用AI则遵循“生态协奏”逻辑，以平台为基础开展价值创造。这一区分对企业战略选择具有重要参考意义，引发管理者对是“赋能”现有业务、“重构”业务模式、布局“主导”未来生态等不同战略选择的深入思考。

图片来源：©千库网

03

如何以“AI驱动创新”打造具有国际竞争力的AI产业集群？

如今，依托我国产业体系完备、市场规模大、应用场景丰富等优势，打造具有国际竞争力的AI产业集群，已成为构筑国家竞争优势的关键一环。如何将“AI驱动创新”这一新型创新能力，转化为产业竞争优势？一个具有国际竞争力的AI产业集群，应该长什么样？这是刘洋教授在研究中一直思考的问题。

为此，他携手浙大公共管理学院副研究员吴伟，围绕上述问题展开研究，最终以系统性阐释与智库建议，为各省市打造具有国际竞争力的AI产业集群之路扫清“迷雾”。

有国际竞争力的AI产业集群长啥样

刘洋团队提出，具有国际竞争力的AI产业集群至少应包含产业技术创新、产业链与应用创新、数字基础设施、人才与资本支撑、集群治理与开放协同五大子系统，这五大子系统共同推动创新链、价值链、数据链、人才链、资金链的深度融合。此外，打造具有国际竞争力的AI产业集群需从“技术—市场—制度”三个维度出发，由此形成三种差异化的创新发展模式。

一是技术创新突破驱动型，以原始创新和前沿突破为核心，通过集聚科研机构与龙头企业，推动关键核心技术自主突破，硅谷人工智能集群便是这一模式的典型代表。

二是应用场景创新拉动型，以应用需求和场景开放为牵引，通过大规模开放场景形成真实市场拉力，杭州“六小龙”的崛起正是得益于智慧城市、金融科技等丰富场景的滋养。

三是制度供给赋能型，以政策体系和治理框架为核心，通过制度创新营造良好发展环境，加拿大蒙特利尔集群的崛起便印证了这一路径的可行性。

如何打造AI产业集群

结合相关研究，团队提出，打造具有国际竞争力的AI产业集群，需要找准四个着力点。

一是强创新。充分发挥新型举国体制优势，构建支持前沿技术突破的资源配置机制，强化企业创新主体地位，推动产学研深度融合。

二是强应用。持续推进AI科技创新与产业创新深度融合，以规模化应用牵引产业链协同与技术迭代。强基础——进一步完善算力网络、数据中心及跨域数据平台，保障数据流高效运行。

三是强生态。构建多层次人才培养机制，优化资本布局，完善政策、标准与伦理安全治理，推动国际标准制定与跨境合作。

技术驱动与场景驱动并重，有效市场与有为政府协同，安全与发展同步。这不仅是打造产业集群的方法论，更是国家在新一轮全球AI竞争中抢占制高点的战略路径。

图片来源：©千库网

从《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》到政府工作报告，再到“十五五”规划纲要，国家多次提出要以人工智能赋能经济社会发展和治理能力提升。刘洋团队的两项数智创新与管理研究成果揭示了AI驱动创新管理的完整逻辑，帮助企业借助AI驱动创新实现高质量发展，推动各省市打造具有国际竞争力的AI产业集群，进而构筑国家竞争优势。这不仅是学术探索，更是对国家战略需求的回应。

浙江大学管理学院多年来始终以学术研究与智库建议服务国家战略与企业创新发展之需，未来将持续深耕在数智创新与管理学科前沿，探索理论创新、解决实践难题，为建构中国管理学自主知识体系与服务现代化产业体系建设贡献重要力量。

*本文根据刘洋教授团队发表在《管理世界》的论文《人工智能驱动创新管理：理论 演进、研究框架及未来展望》和发表在《科技日报》上的文章《打造具有国际竞争力的人工智能产业集群》整理提炼。

编辑 | 段婷

初审 | 佟庆

二审 | 刘洋

三审 | 陈超

终审 | 王恩禹