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数字创新的定义

在理解数字技术的本质后,数字创新的本质就比较清晰了。下面,让我们来看一下常见的相关定义。

习近平总书记在2018年网信工作会议上,谈到推动产业数字化时,提出要“利用互联网新技术新应用对传统产业进行全方位、全角度、全链条的改造,提高全要素生产率,释放数字对经济发展的放大、叠加、倍增作用”

国务院发展研究中心将数字化转型定义为:“利用新一代信息技术,构建数据采集、传输、存储、处理和反馈的闭环,打通不同层级与不同行业间的数据壁垒,提高行业整体的运行效率,构建全新的数字经济体系。”

阿里研究院认为:“数字化转型的本质是,在数据+算法定义的世界中,以数据的自动流动化解复杂系统的不确定性,优化资源配置效率,构建企业新型竞争优势。”

综合这些不同的阐述,本书对数字创新给出一个较为全面的定义:数字创新是指在创新过程中采用信息、计算、沟通和连接技术的组合,并由此带来新产品、改进生产过程、变革组织模式、创建和改变商业模式等。

这一定义包含三个核心要素:一是数字技术,它是信息、计算、沟通和连接技术的组合,如大数据、云计算、区块链、物联网、人工智能、虚拟现实技术等。二是创新产出,常用的创新产出包括产品创新、流程创新、组织创新和商业模式创新等。三是创新过程,和一般创新过程的关键区别在于,本定义强调创新过程中对数字技术的应用。

基于数字技术在创新过程中的应用,我们认为,数字创新使得传统的组织边界、企业边界甚至产业边界变得模糊且不重要,这是数字创新收敛性的体现。此外,数字技术的数据同质化和可重新编程性这两个特性使创新的迭代速率呈指数级上升,这是数字创新自生长性的体现(详见创新聚焦1-1)。

创新聚焦1-1
华为的数字2.0战略

华为的数字2.0战略是在华为已有的企业愿景上提出的,即实现智能华为。在实施数字2.0战略的过程中,华为通过深入理解数字技术的本质,根据数字创新的特性选择创新行为并作为战略实施的第一步。

首先,华为利用人工智能技术的自生长特性,将其应用于服务端,进行全面的消费赋能,进而提供智能化产品以提升服务价值,增强华为的整体竞争力。例如,华为非常强调个性化服务,通过提升产品的智能推荐等功能推动产品高端化,增加市场份额。

其次,华为利用物联网“万物互联”技术的可供性,推出应用于智能驾驶的解决方案,以及应用于摄像头和无人机等物联网设备的AI加速模块,以此助力企业客户迈向全互联时代。

此外,华为利用数字技术的数据同质化和可重新编程性这两个特性实现业务与技术的双轮驱动。这使得华为能对自身数字化转型和数字化运营经验进行总结,并对外输出,成为华为企业服务的重要内容,提升企业部门业务的附加值。

资料来源:孙茂录.华为企业服务发展战略2.0深度解读[EB/OL].(2019-09-18)[2020-05-01]. https://e.huawei.com/cn/eblog/services/2020/service-development-strategy2.

数字创新的收敛性

数字创新的收敛性是指数字创新能够突破甚至颠覆原有的产品、组织和产业边界。整合数字技术和传统物理实体产品的智能产品突破了原有产品的使用范围,新的数字化产品边界已经不再明晰。例如,现在很常见的可穿戴健身设备,它能捕捉不同类型的身体数据,包括运动水平和睡眠状况等。这些可穿戴健身设备已经替代了传统运动手表和计步器,突破了传统的健身设备的产品范围,向电子设备产业进军。再如,汽车共享使用模式已经突破了原有汽车的商业模式,采用这种模式的企业可以随时随地为客户提供交通工具。

数字创新的自生长性

数字创新的自生长性是指由于数字技术是动态的、可自我参照的、可延展的、可编程的,数字创新可以持续改进、变化。现在,最常见的App等数字产品可以根据用户的反馈及运营过程中出现的各种问题进行实时的迭代创新就体现了这一特点。例如,微信2011年刚上线时只有四个功能:设置头像和微信名、发送信息、发送图片、导入通讯录。随着用户需求的不断升级和数字技术的不断完善,微信逐步增加了查看附近的人、发送语音、发送视频、摇一摇等功能,逐步转变为熟人和陌生人社交的工具。2012年4月,微信4.0版本上线,开始支持相册功能和朋友圈功能,逐步演化成为一个社交平台。2013年加入的微信支付、公众号、服务号、扫一扫等功能,使微信成为一个庞大的、中国移动互联网的核心枢纽。每一次更新都是基于微信1.0版本的逐步改进、延展和迭代。

由数字创新的自生长性而演化出来的迭代创新也可在医疗行业中略见一斑。例如,众安保险联合腾讯、丁香园,在糖大夫智能血糖仪的数据基础上,推出糖尿病并发症保险“糖小贝”,该保险可以根据客户的实时血糖值动态调整保额。保险公司通过对大量复杂数据的分析精准识别客户风险,改变传统定价模式,实现了基于风险的个性化动态智能定价。

再如,数坤科技在新冠肺炎期间,快速研发了新冠肺炎人工智能辅助诊断系统,这一产品的关键在于利用AI技术在短时间内实现对CT影像信息的快速准确识别并对病变特征进行量化评估,而产品性能会随数据的累积逐步提升。 HXRovfWxtyVf6/fxerz599KQCDTR62mUP6rAdHglhoTRG18GJED0LomfCn7DLHmG

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