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学术报告：人工智能能力如何驱动商业模式创新
一、 主要作者、研究机构与发表信息
本研究由瑞典吕勒奥理工大学、南东挪威大学、瑞士圣加仑大学、芬兰汉肯经济学院等机构的学者合作完成。主要作者包括 David Sjödin、Vinit Parida、Maximilian Palmié 和 Joakim Wincent。该研究以题为《How AI capabilities enable business model innovation: Scaling AI through co-evolutionary processes and feedback loops》发表于 Elsevier 旗下的 Journal of Business Research 期刊第134卷（2021年，第574-587页），并于2021年6月12日在线发布。
二、 学术背景与研究目的
本研究的核心科学领域是人工智能（AI）管理、数字服务化和商业模式创新的交叉领域。随着人工智能技术被预测将深刻变革制造业的价值创造、交付与获取方式，许多制造商在实践中却难以成功地将AI能力规模化地整合到其商业模式和运营中。现有研究存在两个关键空白：首先，对于制造业企业如何发展具体的AI能力（即构成成功实施基础的、相互关联但又独特的“程序束”）缺乏深入理解；其次，对于如何利用AI驱动大规模的商业模式创新，以及将AI能力同化到价值创造、交付和获取的商业活动中以实现可扩展增长，其底层原则尚不明确。
基于此，本研究旨在探索制造业企业如何开发AI能力并进行商业模式创新，以在数字服务化进程中实现AI的规模化应用。具体而言，研究试图回答：在数字服务化背景下，制造业企业需要哪些关键的AI能力？为了规模化应用这些能力，企业需要进行怎样的商业模式创新？这些能力和商业模式创新之间如何相互作用以促进AI的规模化？
三、 详细研究流程与方法
本研究采用了一种探索性的多案例研究方法，旨在对复杂组织过程进行多角度观察，特别适用于AI能力部署这类新兴理论现象的研究。
案例选择与研究设计：研究者通过理论抽样，选择了六家积极参与数字服务化并已将竞争性AI解决方案整合到运营中的领先工业制造企业作为主要研究对象。这些企业（在文中以化名如SolutionCorp、CongloCorp等出现）来自四个不同的行业（制造、航运、建筑和矿业），以增强研究发现的普适性。案例选择的依据包括：企业积极提供AI驱动的数字服务、在AI能力开发方面有较长历史并已将其融入商业模式、研究者与案例企业内部利益相关者建立了良好的联系以便获取深度信息。
数据收集：数据主要通过半结构化深度访谈收集，辅以文档分析进行三角验证。研究者对来自这六家核心制造商及其数字合作伙伴的42位关键信息提供者进行了访谈。受访者包括数字业务开发人员、研发经理、平台经理、项目经理、产品经理和服务交付人员等不同职能角色，以确保获得多方面的视角。访谈围绕AI开发、数字服务化、商业模式创新原则和成果等主题展开，使用开放式问题引导，每次访谈持续60至120分钟。所有访谈均被录音并转录为文本。此外，研究者还审查了公司报告、协议、出版物和项目文件等二手资料，以验证访谈内容并提供背景信息。
数据分析流程：数据分析遵循了诠释性研究和主题分析的方法，采用了一个三步骤的迭代过程，旨在从数据中识别模式并构建理论模型。
- 第一步（一阶分析）：研究者反复阅读访谈转录稿，突出与AI能力发展和商业模式应用相关的短语和段落。通过编码受访者使用的共同词汇、短语和标签，形成了一系列反映受访者原话的一阶概念。例如，“整合内外部数据”、“与客户共同定义用例”、“开发模块化解决方案架构”等。
- 第二步（二阶主题归纳）：研究者进一步审视一阶概念，寻找它们之间的联系和模式。通过反复迭代，将相关的一阶概念组合成更具理论性的二阶主题。这些主题代表了关键的人工智能程序（Routines） 和商业模式创新原则（Principles）。例如，将“整合内外部数据”、“确保数据安全共享”、“管理数据仓库”等一阶概念归纳为“数据管道能力”下的具体程序。
- 第三步（聚合维度构建）：在二阶主题的基础上，研究者结合现有文献知识，提炼出更高层次的聚合维度。这些维度在理论上对应于AI能力（Capabilities） 和商业模式创新原则。最终，数据被结构化为三个AI能力维度（数据管道、算法开发、AI民主化）和三个商业模式创新原则维度（敏捷客户共创、数据驱动交付运营、可扩展生态系统整合）。
- 模型构建与验证：最后，研究者对不同案例的洞察进行对比，理清各聚合维度之间的逻辑关系与联系，并生成了一个整体的理论模型，即“通过商业模式创新规模化AI能力的共同演化框架”。初步研究结果向三家案例公司的关键信息提供者进行了展示和讨论，以验证其有效性，并根据反馈进行了相应调整。
四、 主要研究结果
研究结果清晰地揭示了两组核心发现：一组是成功规模化AI所必需的三种关键能力，另一组是将这些能力转化为商业价值的三种商业模式创新原则。
关键的AI能力（AI Capabilities）：
- 数据管道能力（Data Pipeline Capabilities）：这是AI能力的基础，涉及系统化、安全、可持续和可扩展地收集、清洗、整合、验证和传输数据的程序。研究发现，企业需要建立从工业设备和传感器进行高质量数据集成的程序，确保数据的简单性和可访问性。同时，安全的数据共享和组合多源数据（内部、客户、第三方）至关重要，以扩展数据范围并构建更复杂的模型。此外，建立数据仓库管理程序，包括维护准确的数据目录和知识术语表，是构建可信分析基础、便于未来查询和利用的关键。
- 算法开发能力（Algorithm Development Capabilities）：这涉及到创建AI基本认知功能，即开发能够预测业务未来状态或行动的算法。研究强调，仅仅拥有技术是不够的，关键在于结合业务情境进行算法开发。企业需要具备基于对工业领域需求（如降低非计划停机）和运营知识（如故障率）的深刻理解，来定义和优先处理算法开发范围的能力。此外，算法的操作验证与再配置程序同样重要，这意味着需要有经验的员工通过真实数据对算法结果进行解读、验证，并基于从实际应用中学习到的知识持续训练和改进算法，实现算法的自我强化学习。
- AI民主化能力（AI Democratization Capabilities）：这一能力关注于让AI为整个组织所及所用，并展示其潜力。首先，需要建立价值识别程序，即通过跨职能团队协作，识别和优先处理AI可以解决的高价值具体用例（如特定客户旅程或业务流程中的痛点），并建立快速试错的实验文化。其次，协作式应用开发程序要求组建跨职能团队（数据科学家、业务专家、开发者等），专注于改善特定的业务和运营结果，快速将AI从概念验证推进到价值验证。最后，民主化AI可供性（Democratizing AI Affordances） 的程序旨在通过数据可视化（如分析仪表盘）、推荐引擎等用户友好的支持工具，使AI分析的行动潜力能够被不同用户群体（如客户经理、服务人员）理解和使用，从而建立对AI的透明度和信任。
AI驱动的商业模式创新原则（AI-driven Business Model Innovation Principles）：
- 敏捷客户共创（Agile Customer Co-creation）：此原则聚焦于价值创造。企业需要采用以客户为中心的共同创造方法，围绕客户的关键绩效指标（KPIs），从小型、离散的用例开始，与客户迭代开发AI服务，快速交付价值证明。同时，需要采用模块化的AI解决方案架构，使AI技术能够灵活地重新配置和复用于新的应用领域，降低复杂性并扩展功能范围。最终，通过可重组的创新商业化，将成功开发的AI服务模块组合成更复杂的定制化解决方案，并跨客户段进行规模化推广。
- 数据驱动交付运营（Data-driven Delivery Operations）：此原则聚焦于价值交付。核心是转型运营流程，利用AI的洞察力进行决策。研究发现，领先企业建立了远程数据监控中心，提供全天候的在线支持和客户运营监控，使少数工程师能够基于AI建议为整个客户设备群提供实时改进建议。同时，将分析驱动的决策嵌入客户服务流程（如销售、服务），优化内部服务交付，实现服务交付的持续改进。这些活动共同形成了一个客户体验反馈循环，通过监控AI预测与实际结果的对比，为算法的持续训练、模型改进以及下一代AI服务的开发提供宝贵洞察。
- 可扩展生态系统整合（Scalable Ecosystem Integration）：此原则聚焦于价值获取。为了实现AI努力的规模化，企业需要建立价值赋能伙伴关系，例如与领先的IT公司（如微软、IBM）合作，获取可扩展的云端基础设施和算法支持，使基础设施成本能够非线性地随用户增长而变化。同时，利用价值扩展伙伴关系，与中小企业、初创公司等合作，弥补内部AI能力的缺口，扩展潜在的价值创造范围。此外，开放的解决方案配置（如提供开放的API和SDK）允许生态系统参与者（客户、合作伙伴）基于企业的AI算法和数据结构定制或开发新的应用，从而激发生态系统的创新能力，并以极低的边际成本扩展AI解决方案的使用范围。
五、 结论与价值：共同演化框架
本研究最重要的贡献是整合上述发现，提出了一个 “通过商业模式创新规模化AI能力的共同演化框架” 。该框架指出，规模化AI并非线性过程，而是AI能力发展与AI驱动的商业模式创新原则之间相互依存、共同演化的动态过程，其间存在多个反馈循环。
- 共同演化过程：企业首先需要投资发展三种相互依存的AI能力（数据管道、算法开发、AI民主化）作为基础。然而，仅有能力是不够的，企业必须同时运用三项商业模式创新原则（敏捷客户共创、数据驱动交付运营、可扩展生态系统整合），将AI能力融入实际的商业运营和客户价值主张中。例如，算法开发能力产生的洞察，需要通过敏捷客户共创转化为具体的客户服务，并通过数据驱动交付运营来监控和优化服务效果。
- 反馈循环与规模化机制：框架强调了各环节间的反馈循环。例如，数据驱动交付运营中产生的客户体验反馈，会驱动对算法开发能力的进一步投资和数据管道能力的完善。可扩展生态系统整合带来的新应用和用户数据，又会反哺AI能力的提升和商业模式创新的深化。这种迭代和共同演化过程，使得企业能够从个别的AI用例实验，扩展到更广泛的客户群、更丰富的服务组合以及更深度的内部运营变革，从而实现AI的规模化——包括向客户的广度与深度扩展、向服务组合的广度与复杂度扩展，以及向内部运营的采纳广度与深度扩展。
本研究的价值在于： * 理论价值：首次对工业B2B情境下的AI能力进行了深入的微观基础解构，明确了其具体内涵和程序。同时，揭示了AI驱动商业模式创新的关键原则，并阐明了能力与商业模式创新之间通过反馈循环实现共同演化和规模化的动态机制，填补了AI、数字服务化和商业模式创新交叉领域的理论空白。 * 实践价值：为正在或计划进行AI转型的制造业管理者提供了清晰的路线图。研究指出，成功不在于单纯投资技术，而在于系统性地构建三类核心AI能力，并遵循三项关键原则来改革商业模式。该框架帮助管理者理解如何跨越从AI概念验证到规模化商业应用的鸿沟，将AI转化为可持续的竞争优势和增长引擎。
六、 研究亮点
- 开创性的能力解构：首次在工业制造领域对“AI能力”这一笼统概念进行了基于“程序束”的深度、具体化界定，明确了数据管道、算法开发和AI民主化这三个关键维度及其微观基础，为后续研究和实践评估提供了清晰框架。
- 原则导向的商业模式创新：不仅指出了商业模式需要创新，更提炼出敏捷客户共创、数据驱动交付运营和可扩展生态系统整合这三项可操作的原则，为企业转型提供了具体指引。
- 动态的共同演化视角：提出的核心框架超越了静态的能力或模式列表，强调了AI能力发展与商业模式创新之间动态的、迭代的、充满反馈的相互作用过程，深刻揭示了规模化AI的内在机制。
- 坚实的实证基础：研究基于六家领先工业企业的深入多案例研究，数据来源丰富（42次访谈加文档分析），分析过程严谨（遵循主题分析和诠释性方法），结论具有较高的信度和效度，并对工业实践具有直接的借鉴意义。
七、 其他有价值的内容
研究者在文末也指出了本研究的局限性和未来研究方向，例如，研究结论在B2C等其他情境下的普适性有待检验；未来研究可以深入探讨特定的AI能力（如AI民主化）或商业模式原则（如生态系统治理）的细节；以及AI能力在推动向自主解决方案、智慧城市和循环经济转型中的作用等。这些思考为学界后续研究指明了有价值的探索路径。