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時(shí)至今日，iPhone已經(jīng)成為了智能手機(jī)的代名詞。2021年，iPhone銷(xiāo)量高達(dá)2.39億臺(tái)，占全球智能手機(jī)出貨量的22%，市場(chǎng)份額全球第一。倚仗iPhone這一劃時(shí)代的產(chǎn)品，蘋(píng)果公司已然成為全球手機(jī)行業(yè)神話般的存在，公司市值常年占據(jù)世界冠軍的地位，可謂是手機(jī)廠商的終極目標(biāo)。但是，在并不遙遠(yuǎn)的15年前，曾經(jīng)有一家手機(jī)公司的成就遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)今天的蘋(píng)果，它從1994年起連續(xù)14年占據(jù)銷(xiāo)量全球第一的寶座，直至2008年的巔峰時(shí)期，市場(chǎng)份額在全球手機(jī)行業(yè)的占比更是達(dá)到了驚人的40%，它就是“諾基亞”。然而，正所謂盛極必衰，“黑天鵝”的出現(xiàn)往往不會(huì)給人以反應(yīng)的時(shí)間。諾基亞衰敗的前兆正是2007年蘋(píng)果公司第一代iPhone的發(fā)布，那是一個(gè)讓所有人都震驚的只有一個(gè)HOME鍵的觸屏手機(jī)，還可以下載各式應(yīng)用程序來(lái)為用戶(hù)提供數(shù)字化服務(wù)。自此，功能手機(jī)開(kāi)始向智能手機(jī)進(jìn)化，模擬時(shí)代也逐步向數(shù)字化時(shí)代過(guò)渡，而躺在往日榮光上吃老本的諾基亞公司不可避免地讓位于代表數(shù)字化和智能化的蘋(píng)果公司。2013年，諾基亞手機(jī)因?yàn)殇N(xiāo)量急劇下滑而不得不將該業(yè)務(wù)出售給微軟。百年巨人的轟然倒塌僅用了5年，這又一次印證了數(shù)字化時(shí)代商業(yè)環(huán)境的極端不確定性，在這“唯一的確定性就是不確定”的新時(shí)代里，如何應(yīng)對(duì)不確定性成為了任何一個(gè)企業(yè)都無(wú)法回避的重要議題。

圍繞這一重要議題，西方著名的管理學(xué)者Teece提出了動(dòng)態(tài)能力的概念，以用于描述企業(yè)在應(yīng)對(duì)不確定性方面的效率的高低。構(gòu)建足以應(yīng)對(duì)不確定性的動(dòng)態(tài)能力的關(guān)鍵在于當(dāng)下與未來(lái)之間的平衡：一方面，我們要為應(yīng)對(duì)當(dāng)下隨時(shí)可能出現(xiàn)的“黑天鵝”事件積累盡量多的“余糧”，這就要求我們?cè)诎l(fā)展順?biāo)斓臅r(shí)候，盡可能把資源都投入到可以產(chǎn)生現(xiàn)金流的業(yè)務(wù)之中。但是，這么做也有一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)，那就是把資源都投入到當(dāng)下的業(yè)務(wù)之中，如果環(huán)境突然改變，當(dāng)前賺錢(qián)的業(yè)務(wù)突然不賺錢(qián)了，那企業(yè)要如何存續(xù)？所以，從另一方面來(lái)看，我們除了要盡量積累“余糧”，還要對(duì)未來(lái)的潛在機(jī)會(huì)進(jìn)行布局，這就要求我們?cè)诎l(fā)展順?biāo)斓臅r(shí)候，還要把適當(dāng)?shù)馁Y源投入到探索未來(lái)的活動(dòng)之中。但是，到底什么樣的機(jī)遇會(huì)在未來(lái)成為主流？我們要如何對(duì)未來(lái)進(jìn)行布局？當(dāng)下和未來(lái)的投入之間要如何進(jìn)行平衡？這些問(wèn)題依然為我們帶來(lái)無(wú)盡的困惑。

一、當(dāng)下與未來(lái)之間平衡的關(guān)鍵突破口在于有效的知識(shí)管理

企業(yè)知識(shí)基礎(chǔ)觀的觀點(diǎn)認(rèn)為，知識(shí)是企業(yè)維持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)和發(fā)展的關(guān)鍵資源，企業(yè)當(dāng)前的知識(shí)存量和知識(shí)結(jié)構(gòu)決定了企業(yè)發(fā)現(xiàn)和利用未來(lái)機(jī)會(huì)和資源配置的方法，能讓企業(yè)產(chǎn)生獨(dú)特競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的是其獨(dú)家的隱性知識(shí)，即具有商業(yè)價(jià)值但是只存在于企業(yè)特定成員腦海里，無(wú)法被表述和模仿的知識(shí)。知識(shí)管理的實(shí)質(zhì)就是幫助人們認(rèn)識(shí)、利用和開(kāi)發(fā)公司真正有價(jià)值的知識(shí)從而獲取持久的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。知識(shí)管理是一種全新的經(jīng)營(yíng)管理模式，主要包括企業(yè)知識(shí)發(fā)現(xiàn)、知識(shí)共享、知識(shí)運(yùn)用和知識(shí)創(chuàng)新等。

從知識(shí)管理的角度，企業(yè)經(jīng)營(yíng)的主要意義就是為擁有互補(bǔ)性知識(shí)的不同個(gè)體提供一個(gè)通過(guò)知識(shí)整合來(lái)創(chuàng)造價(jià)值的平臺(tái)。一方面，企業(yè)獨(dú)家隱性知識(shí)的開(kāi)發(fā)和利用是企業(yè)維持當(dāng)下競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)并獲取現(xiàn)金流的核心動(dòng)力；另一方面，因?yàn)橹R(shí)具有柔性、可拆分、可組合的特征，所以企業(yè)可以通過(guò)對(duì)內(nèi)外部知識(shí)進(jìn)行分解、組合與重構(gòu)，來(lái)探索未來(lái)潛在的機(jī)會(huì)。也就是說(shuō)，對(duì)知識(shí)這種要素的利用和探索，是解開(kāi)動(dòng)態(tài)能力如何實(shí)現(xiàn)當(dāng)下與未來(lái)之間雙元平衡這一謎團(tuán)的關(guān)鍵所在。但是，通過(guò)知識(shí)管理來(lái)應(yīng)對(duì)不確定性也同樣存在困境：

（1）隱性知識(shí)的識(shí)別難度大

能夠?yàn)榻M織帶來(lái)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的通常是隱性知識(shí)，而這些知識(shí)往往隱藏在特定的個(gè)體和業(yè)務(wù)過(guò)程之中，很多時(shí)候都無(wú)法察覺(jué)這些知識(shí)的存在。

（2）隱性知識(shí)的定義、學(xué)習(xí)和應(yīng)用難度大

即使有些隱性知識(shí)被識(shí)別出來(lái)，但是它們從提煉、定義、學(xué)習(xí)和應(yīng)用的周期、成本和難度也很大。

（3）隱性知識(shí)的創(chuàng)新難度大

能夠掌握組織的關(guān)鍵隱性知識(shí)并能夠與其他知識(shí)進(jìn)行組合創(chuàng)新，從而探索出全新機(jī)會(huì)的人極少。即便存在，知識(shí)創(chuàng)新的效率也往往很低。

綜上所述，雖然隱性知識(shí)是構(gòu)成組織核心競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵要素，但是隨著組織規(guī)模的不斷擴(kuò)大，隱性知識(shí)規(guī)模不斷擴(kuò)大、離散程度不斷增強(qiáng)，隱性知識(shí)轉(zhuǎn)化為組織能力的效率會(huì)不斷降低。隱性知識(shí)難以留存、轉(zhuǎn)化、傳播和進(jìn)一步創(chuàng)新的特點(diǎn)，大大限制了知識(shí)管理在構(gòu)建企業(yè)動(dòng)態(tài)能力方面的價(jià)值。

二、突破知識(shí)管理的困境“數(shù)智化”力量——“中臺(tái)”

“中臺(tái)”是一種數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施，由專(zhuān)業(yè)的部門(mén)或第三方機(jī)構(gòu)負(fù)責(zé)搭建和運(yùn)營(yíng)?！爸信_(tái)”在前臺(tái)和后臺(tái)之間起著承前啟后的作用。從支撐前臺(tái)的角度，“中臺(tái)”的運(yùn)營(yíng)人員可以把企業(yè)各類(lèi)業(yè)務(wù)中常用的、可復(fù)用的先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)（隱性知識(shí)）識(shí)別出來(lái)，轉(zhuǎn)化成小程序并放置在“中臺(tái)”上，以供前臺(tái)業(yè)務(wù)人員隨時(shí)調(diào)用和改進(jìn)。從承前啟后的角度，“中臺(tái)”可以把前臺(tái)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)采集下來(lái)并傳輸?shù)胶笈_(tái)，為后臺(tái)的知識(shí)庫(kù)、能力庫(kù)建設(shè)提供信息支撐。這不僅有效解決了有價(jià)值的隱性知識(shí)識(shí)別的問(wèn)題，還大大降低了知識(shí)學(xué)習(xí)、應(yīng)用的門(mén)檻（人們不需要理解知識(shí)背后的原理，只需要操作小程序即可獲得隱性知識(shí)的賦能）。更重要的是，這些以小程序形式留存下來(lái)的隱性知識(shí)，還可以通過(guò)代碼的優(yōu)化和模塊化的組合產(chǎn)生無(wú)數(shù)的新功能，以幫助企業(yè)更快地適應(yīng)變化。

基于這樣的思考，課題組基于小米科技的案例研究，梳理出了企業(yè)基于“中臺(tái)”的知識(shí)管理來(lái)構(gòu)建動(dòng)態(tài)能力的過(guò)程模型。這個(gè)模型可以分為知識(shí)數(shù)據(jù)化、知識(shí)模塊化和知識(shí)情境化三個(gè)具體的子過(guò)程。詳情如下：

（1）基于中臺(tái)的知識(shí)數(shù)據(jù)化

知識(shí)數(shù)據(jù)化是指，企業(yè)通過(guò)“中臺(tái)”的連接作用嵌入到相關(guān)流程的各個(gè)節(jié)點(diǎn)，在輔助業(yè)務(wù)完成的同時(shí)自動(dòng)獲取員工或客戶(hù)行為的相關(guān)數(shù)據(jù)，再將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化、整合以及按標(biāo)簽分類(lèi)形成經(jīng)驗(yàn)大數(shù)據(jù)，為后續(xù)知識(shí)模塊化做準(zhǔn)備的過(guò)程。因此，基于“中臺(tái)”的吸收能力所帶來(lái)的主要價(jià)值是將難以觀測(cè)、非標(biāo)準(zhǔn)化的隱性知識(shí)，轉(zhuǎn)化為可以復(fù)盤(pán)和解析的知識(shí)大數(shù)據(jù)。知識(shí)大數(shù)據(jù)是指以觀測(cè)、理解和復(fù)盤(pán)特定場(chǎng)景的業(yè)務(wù)知識(shí)為目標(biāo)，在業(yè)務(wù)流程的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)所采集的海量、多維度的數(shù)據(jù)，是將個(gè)人知識(shí)顯性化的重要中介。在小米的案例中，“數(shù)據(jù)中臺(tái)”里整合并存儲(chǔ)著大量不同場(chǎng)景的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，例如與產(chǎn)品研發(fā)相關(guān)的用戶(hù)行為數(shù)據(jù)、為開(kāi)發(fā)者提供便利的平臺(tái)賦能數(shù)據(jù)等。在產(chǎn)品研發(fā)方面，小米手環(huán)等產(chǎn)品自動(dòng)監(jiān)測(cè)并記錄了用戶(hù)的體重、運(yùn)動(dòng)量、肌肉含量、基礎(chǔ)代謝、體脂、睡眠、心率、血壓等情況。通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)和綜合人群大數(shù)據(jù)（人種、年齡、職業(yè)、當(dāng)?shù)乜諝?、環(huán)境等）的交叉分析，就可以準(zhǔn)確把握并預(yù)測(cè)用戶(hù)身體的情況。而擁有這些數(shù)據(jù)的小米，就可以通過(guò)復(fù)盤(pán)這些數(shù)據(jù)獲取大量的隱性知識(shí)，從而快速地實(shí)現(xiàn)客戶(hù)導(dǎo)向的業(yè)務(wù)優(yōu)化和創(chuàng)新。知識(shí)數(shù)據(jù)化的實(shí)現(xiàn)機(jī)理見(jiàn)圖1。

▲ 圖1知識(shí)數(shù)據(jù)化的實(shí)現(xiàn)機(jī)理

（2）基于中臺(tái)的知識(shí)模塊化

知識(shí)模塊化是指，“中臺(tái)”在前期經(jīng)驗(yàn)大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，通過(guò)對(duì)經(jīng)驗(yàn)大數(shù)據(jù)的分析與擬合，提煉出組織中通用的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，并以此為基礎(chǔ)進(jìn)行能力概念凝練、能力流程編碼和標(biāo)準(zhǔn)界面設(shè)計(jì)打造出通用的智能知識(shí)模塊，從而為常規(guī)業(yè)務(wù)賦能的過(guò)程。智能知識(shí)模塊是指具有標(biāo)準(zhǔn)化界面、嵌入在“中臺(tái)”、具有模塊化耦合特征并且可以在廣泛的業(yè)務(wù)場(chǎng)景中具有通用性、功能性和可復(fù)用特征的智能化應(yīng)用程序，或者為成為獨(dú)立程序但是已經(jīng)被代碼定義的更小的能力單元。例如小米開(kāi)放平臺(tái)中的計(jì)算機(jī)視覺(jué)模塊、聲學(xué)和自然語(yǔ)言處理模塊等，既可以自動(dòng)產(chǎn)生視覺(jué)識(shí)別和語(yǔ)音識(shí)別等功效，又可以與各種模塊進(jìn)行組合形成新的功能，是智能知識(shí)模塊的典型代表。智能知識(shí)模塊既可以讓用戶(hù)在不需要了解該能力具體運(yùn)作機(jī)理的前提下輕松地調(diào)用該能力并得到賦能，也可以在“中臺(tái)”的輔助下和其他能力模塊進(jìn)行便利、高效的協(xié)同。智能知識(shí)模塊具有智能化運(yùn)行、通用性強(qiáng)、模塊化協(xié)同和通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)自動(dòng)演進(jìn)等特點(diǎn)。小米“中臺(tái)”的智能知識(shí)模塊大體可以分為業(yè)務(wù)執(zhí)行模塊、智能感知模塊、數(shù)智分析模塊和檢索協(xié)同模塊等。知識(shí)模塊化的實(shí)現(xiàn)機(jī)理見(jiàn)圖2。

▲圖2 知識(shí)模塊化的實(shí)現(xiàn)機(jī)理

（3）基于中臺(tái)的知識(shí)情境化

最后，知識(shí)情境化是指，“中臺(tái)”通過(guò)業(yè)務(wù)執(zhí)行、智能感知、數(shù)智前瞻和拼湊與協(xié)同等機(jī)制，將功能單一的通用智能知識(shí)模塊轉(zhuǎn)化為可以勝任不同業(yè)務(wù)情境的動(dòng)態(tài)能力的過(guò)程。智能知識(shí)模塊的出現(xiàn)為組織核心能力的凝練與沉淀奠定了基礎(chǔ)，凝練成為智能知識(shí)模塊后的核心能力可以直接為各類(lèi)業(yè)務(wù)賦能。這些模塊可以分為兩類(lèi)：業(yè)務(wù)賦能型知識(shí)模塊和創(chuàng)新賦能型知識(shí)模塊。其中，業(yè)務(wù)賦能型知識(shí)模塊包括業(yè)務(wù)執(zhí)行模塊和智能感知模塊，可以自動(dòng)完成機(jī)械性的常規(guī)業(yè)務(wù)，將前臺(tái)業(yè)務(wù)人員從機(jī)械的勞作中解放出來(lái)提供個(gè)性化服務(wù)和解決突發(fā)性問(wèn)題，從而帶來(lái)漸進(jìn)式的創(chuàng)新，為核心業(yè)務(wù)的穩(wěn)固和拓展提供支撐。另外，創(chuàng)新賦能型知識(shí)模塊包括數(shù)智分析模塊和檢索協(xié)同模塊，這些模塊能夠通過(guò)大數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)未來(lái)的趨勢(shì)，當(dāng)發(fā)現(xiàn)機(jī)會(huì)后還可以通過(guò)模塊化的知識(shí)組合創(chuàng)造各種新興業(yè)務(wù)能力去把握機(jī)會(huì)，從而有效地避免了能力的固化。具體而言，知識(shí)情境化的基礎(chǔ)條件是智能知識(shí)模塊，在智能知識(shí)模塊的賦能下進(jìn)行知識(shí)開(kāi)發(fā)與探索，最終形成動(dòng)態(tài)能力。知識(shí)情境化的實(shí)現(xiàn)機(jī)理見(jiàn)圖3。

▲圖3 知識(shí)情境化的實(shí)現(xiàn)機(jī)理

三、用基于“中臺(tái)”的知識(shí)管理實(shí)現(xiàn)當(dāng)下與未來(lái)的平衡

知識(shí)開(kāi)發(fā)與探索的關(guān)鍵基礎(chǔ)是智能知識(shí)模塊。智能知識(shí)模塊則是“中臺(tái)”最大程度地吸收來(lái)自環(huán)境、用戶(hù)、組織運(yùn)營(yíng)、供應(yīng)鏈和生態(tài)的知識(shí)并通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)化為具有特定的、通用性功能的人工智能。其中，業(yè)務(wù)執(zhí)行模塊和智能感知模塊主要為知識(shí)開(kāi)發(fā)活動(dòng)賦能，而數(shù)智前瞻和拼湊協(xié)同模塊則主要為知識(shí)探索活動(dòng)賦能。能夠平衡當(dāng)下與未來(lái)的數(shù)智動(dòng)態(tài)能力的具體運(yùn)作邏輯如下：

首先，在把握當(dāng)下方面。業(yè)務(wù)執(zhí)行模塊和智能感知模塊分別從兩個(gè)方面賦能現(xiàn)有業(yè)務(wù)效率的提升：一方面，業(yè)務(wù)執(zhí)行是一種基于“中臺(tái)”內(nèi)部各種智能知識(shí)模塊來(lái)自動(dòng)執(zhí)行某些業(yè)務(wù)流程的過(guò)程。相應(yīng)地，業(yè)務(wù)執(zhí)行模塊能夠基于人工智能，自動(dòng)運(yùn)行一些常規(guī)性的、重復(fù)性和機(jī)械性的業(yè)務(wù)，從而使得人力資源得以從常規(guī)業(yè)務(wù)中被解放出來(lái)去提供個(gè)性化的服務(wù)或者應(yīng)對(duì)突發(fā)性的問(wèn)題。例如，小米的智能工廠落成以后，小米公司的員工可以從生產(chǎn)組裝業(yè)務(wù)中被解放出來(lái)，將精力專(zhuān)注于用戶(hù)體驗(yàn)的挖掘和產(chǎn)品細(xì)節(jié)的設(shè)計(jì)等工作，從而為漸進(jìn)式創(chuàng)新提供必要的注意力和智力資源。另一方面，智能感知是一種基于大數(shù)據(jù)和傳感器的協(xié)同作用而產(chǎn)生的智能知識(shí)模塊。因此，智能感知模塊能夠基于人工智能，對(duì)個(gè)性化的服務(wù)提供信息或者對(duì)突發(fā)性狀況進(jìn)行預(yù)警，從而提升漸進(jìn)式創(chuàng)新的質(zhì)量。例如，當(dāng)客戶(hù)登陸小米的米家平臺(tái)去購(gòu)買(mǎi)床墊時(shí)，客服可以根據(jù)用戶(hù)的消費(fèi)習(xí)慣為其推薦最適合的床墊型號(hào)，大大提升客服的專(zhuān)業(yè)性和服務(wù)品質(zhì)。

其次，探索未來(lái)方面。數(shù)智前瞻模塊和拼湊協(xié)同知識(shí)模塊分別從兩個(gè)方面賦能未來(lái)潛在機(jī)會(huì)的探索：一方面，數(shù)智前瞻是指利用大數(shù)據(jù)分析和模擬，對(duì)潛在的政策趨勢(shì)、市場(chǎng)動(dòng)向、產(chǎn)業(yè)發(fā)展以及市場(chǎng)機(jī)會(huì)進(jìn)行分析和模擬的過(guò)程。相應(yīng)地，數(shù)智前瞻知識(shí)模塊可以基于大數(shù)據(jù)的智能化分析挖掘潛在的業(yè)務(wù)機(jī)會(huì)。先是通過(guò)初步的大數(shù)據(jù)分析獲取需求的趨勢(shì)，制定若干可選的業(yè)務(wù)方向，然后再通過(guò)A/B測(cè)試對(duì)這些業(yè)務(wù)方向進(jìn)行比對(duì)，篩選出潛力最大、可行性最高的方向來(lái)進(jìn)行深度開(kāi)發(fā)。例如，小米在推出游戲筆記本電腦時(shí)，通過(guò)數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，當(dāng)用戶(hù)在打游戲時(shí)，如果可以通過(guò)簡(jiǎn)單的物理動(dòng)作來(lái)達(dá)到為電腦降溫的目的，同時(shí)又不影響游戲操作，這在某種程度上會(huì)提升產(chǎn)品體驗(yàn)的愉悅感。所以他們就在電腦鍵盤(pán)上做了一個(gè)“龍卷風(fēng)”的物理按鍵。當(dāng)電腦的溫度過(guò)高時(shí)，只需要點(diǎn)擊一下按鍵，就可以啟動(dòng)電腦風(fēng)扇，進(jìn)行物理散熱。另一方面，拼湊與協(xié)同是指企業(yè)為了把握特定的業(yè)務(wù)機(jī)會(huì)，通過(guò)快速搜尋手頭上可用的內(nèi)外部資源，并將他們進(jìn)行模塊化協(xié)同以形成相應(yīng)的能力的過(guò)程。相應(yīng)地，拼湊協(xié)同模塊則可以基于開(kāi)放平臺(tái)和源代碼等模塊來(lái)促進(jìn)內(nèi)外部能力的協(xié)同與整合。知識(shí)的組合是創(chuàng)新的關(guān)鍵過(guò)程?！爸信_(tái)”的模塊化協(xié)同賦能可以大大增強(qiáng)組織內(nèi)部通過(guò)內(nèi)外知識(shí)、新舊知識(shí)、模塊化知識(shí)和非模塊化知識(shí)之間的多元組合來(lái)實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新的概率和效率。同時(shí)，開(kāi)放接口設(shè)計(jì)將知識(shí)原理的理解以及知識(shí)的開(kāi)發(fā)運(yùn)用兩個(gè)過(guò)程徹底分離，大大降低了知識(shí)利用和創(chuàng)新的成本，使得員工可以專(zhuān)注于專(zhuān)業(yè)能力的提升和知識(shí)的創(chuàng)造。小米的拼湊協(xié)同主要通過(guò)開(kāi)放平臺(tái)中的軟件開(kāi)發(fā)包（SDK）和MIUI系統(tǒng)的開(kāi)放源代碼等知識(shí)模塊來(lái)實(shí)現(xiàn)，隨著模塊化創(chuàng)新的不斷涌現(xiàn)，小米公司已經(jīng)形成了一條成規(guī)模的生態(tài)鏈。例如，青米科技的智能家居產(chǎn)品就是青米科技自身的家電制造知識(shí)和小米的物聯(lián)網(wǎng)知識(shí)組合的結(jié)果；而機(jī)器島科技的兒童陪伴機(jī)器人則是機(jī)器島科技自身的育兒知識(shí)和小米的人工智能知識(shí)組合的結(jié)果。

綜上所述，數(shù)智動(dòng)態(tài)能力能夠同時(shí)應(yīng)對(duì)當(dāng)下和未來(lái)的挑戰(zhàn)的根源在于“中臺(tái)”能夠不斷地吸收和解碼內(nèi)外部的隱性知識(shí)，并將這些知識(shí)通過(guò)篩選和編碼重構(gòu)成為智能知識(shí)模塊。其中，具有業(yè)務(wù)執(zhí)行和智能感知能力的智能知識(shí)模塊對(duì)知識(shí)開(kāi)發(fā)賦能從而帶來(lái)漸進(jìn)式創(chuàng)新，漸進(jìn)式創(chuàng)新有利于穩(wěn)固現(xiàn)有業(yè)務(wù)并保障當(dāng)前的市場(chǎng)份額和現(xiàn)金流；而具有數(shù)智前瞻和拼湊協(xié)同能力的智能知識(shí)模塊則對(duì)知識(shí)創(chuàng)新賦能從而形成突破式創(chuàng)新，突破式創(chuàng)新有利于挖掘和把握全新的機(jī)會(huì)從而保障組織的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展?；凇爸信_(tái)”的數(shù)智動(dòng)態(tài)能力運(yùn)作機(jī)理如圖4所示。

▲圖4 基于數(shù)智化知識(shí)編排的動(dòng)態(tài)能力的運(yùn)作機(jī)理

四、數(shù)智化視域下的動(dòng)態(tài)能力新范式

基于“中臺(tái)”的數(shù)智動(dòng)態(tài)能力理論的提出，從定義、形成機(jī)理和作用機(jī)理三個(gè)角度推動(dòng)了傳統(tǒng)動(dòng)態(tài)能力理論的發(fā)展。首先，從定義的角度，在“中臺(tái)”賦能下基于數(shù)智化知識(shí)編排的動(dòng)態(tài)能力在高管認(rèn)知和組織慣例之外提供了一種新興的動(dòng)態(tài)能力微觀基礎(chǔ)；其次，從形成機(jī)理的角度，基于“中臺(tái)”的數(shù)智動(dòng)態(tài)能力通過(guò)知識(shí)獲取、解碼、篩選、編碼、開(kāi)發(fā)和探索等基于“中臺(tái)”的知識(shí)管理機(jī)制構(gòu)建起了以吸收能力、重構(gòu)能力和動(dòng)態(tài)能力為核心的動(dòng)態(tài)能力演化模型；最后，從作用機(jī)理的角度，基于“中臺(tái)”的數(shù)智動(dòng)態(tài)能力可以基于智能知識(shí)模塊這種單一關(guān)鍵資源的利用與挖掘來(lái)實(shí)現(xiàn)當(dāng)前盈利能力和未來(lái)機(jī)會(huì)探索的雙元平衡。這種當(dāng)下與未來(lái)之間實(shí)現(xiàn)平衡的邏輯如圖5所示。

▲圖5 基于“中臺(tái)”的數(shù)智動(dòng)態(tài)能力新范式

五、企業(yè)實(shí)踐啟示

首先，在數(shù)智經(jīng)濟(jì)的背景下，大型復(fù)雜業(yè)務(wù)企業(yè)動(dòng)態(tài)應(yīng)對(duì)不確定性的有效措施之一是構(gòu)建“中臺(tái)”，通過(guò)“中臺(tái)”將重要的知識(shí)轉(zhuǎn)化為核心能力，并為探索活動(dòng)提供助力。其次，“中臺(tái)”的建設(shè)依賴(lài)于高品質(zhì)的知識(shí)大數(shù)據(jù)，因此在構(gòu)建“中臺(tái)”的過(guò)程中，企業(yè)要注重對(duì)業(yè)務(wù)知識(shí)的有效分解，同時(shí)吸收有價(jià)值的數(shù)據(jù)，并做好數(shù)據(jù)清洗和整理工作，進(jìn)而為數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為能力奠定基礎(chǔ)。再次，“中臺(tái)”是大量通用智能知識(shí)模塊的集合，在智能知識(shí)模塊打造的過(guò)程中，要注意其自動(dòng)化、通用性、模塊化和機(jī)器學(xué)習(xí)的特質(zhì)營(yíng)造，以及業(yè)務(wù)執(zhí)行、智能感知、數(shù)智分析和拼湊協(xié)同四大功能類(lèi)型的平衡發(fā)展。最后，“中臺(tái)”能夠幫助企業(yè)應(yīng)對(duì)環(huán)境變化的關(guān)鍵是以智能知識(shí)模塊為基礎(chǔ)的人工智能，以及基于智能知識(shí)模塊的開(kāi)發(fā)和探索所衍生出來(lái)的各種情境化能力，其中業(yè)務(wù)執(zhí)行模塊能最大限度地將組織的核心能力標(biāo)準(zhǔn)化，并將人力資源從日常事務(wù)中釋放出來(lái)；智能感知模塊有利于提升漸進(jìn)式創(chuàng)新的質(zhì)量；數(shù)智前瞻則有利于組織以低成本低風(fēng)險(xiǎn)的方式挖掘和驗(yàn)證創(chuàng)新的設(shè)想；基于模塊化協(xié)同的開(kāi)放平臺(tái)則有利于組織廣泛吸收各個(gè)領(lǐng)域的知識(shí)，進(jìn)而通過(guò)能力模塊的組合快速構(gòu)建把握機(jī)會(huì)所需的新能力。

學(xué)者簡(jiǎn)介：葉文平

暨南大學(xué)管理學(xué)院副教授，中山大學(xué)中國(guó)家族企業(yè)研究中心研究員，《管理學(xué)季刊》編輯，《外國(guó)經(jīng)濟(jì)與管理》創(chuàng)業(yè)專(zhuān)欄編委。長(zhǎng)期聚焦于創(chuàng)業(yè)與家族企業(yè)的教學(xué)和研究，近年來(lái)在Journal of Business Venturing、Personality and Social Psychology Bulletin、《經(jīng)濟(jì)研究》、《管理世界》、Small Business Economics和Journal of Small Business Management等發(fā)表論文20篇，出版專(zhuān)著2部，其中《管理研究方法與論文寫(xiě)作》連續(xù)11周獲得京東圖書(shū)“基礎(chǔ)大學(xué)教材榜”排名第一。研究成果具有一定社會(huì)影響力，先后榮獲2022年美國(guó)創(chuàng)業(yè)與中小企業(yè)研究會(huì)最佳實(shí)證研究論文獎(jiǎng)、廣東省第九屆教育教學(xué)成果一等獎(jiǎng)、廣東省第八屆哲學(xué)社會(huì)科學(xué)優(yōu)秀成果二等獎(jiǎng)、廣東省第九屆哲學(xué)社會(huì)科學(xué)優(yōu)秀成果二等獎(jiǎng)和李占祥管理哲學(xué)優(yōu)秀論文獎(jiǎng)。