第4章
创新促进因素

全球陆地的一小部分承担起绝大部分创新的日子早已一去不复返了。例如，近年来，亚洲的创新呈爆炸式增长。如今，全世界约60%的智能手机是亚洲制造的。我们现在正在从“蓝色香蕉”地带转向全球创新富矿带，其中最抢眼的就是中国。就创新而言，中国在2000年时还处于比较边缘的地位，如今，它的市场经济繁荣昌盛，每年新注册的专利数量最多。不仅如此，中国拥有全球约45%的超级计算机，而且它似乎决心成为全球5G网络部署的先行者。全世界一半的电动汽车是中国厂商生产的，中国是高铁行业的领跑者，它不仅在太空探索领域取得了重大进步，还在核电、AI（人工智能）和基因组学等领域取得了不菲的成绩。中国对境外初创企业进行了大量投资，进一步扩大了影响范围和影响力。

未来的动力源泉

除了中国，其余4个专利注册总数排名前五的国家（地区）是美国、日本、欧盟和韩国。俄罗斯排在第六位，但它和第五位的差距非常大。这些地区，加上其他几个国家，如以色列和瑞士等，还占据着全球最创新城市的各种排名。比如在初创企业孵化能力方面，旧金山和硅谷始终独步全球；东京是全世界专利产量最高的城市；北京孕育了全球最多的独角兽企业（市值达到10亿美元的初创企业），在全球获得风险投资最多的城市里排名第三；伦敦15%的劳动力人口从事高新技术产业；巴黎是欧洲专利申请的冠军城市；纽约拥有全世界最多的《财富》500强企业总部。

然而，这并不能说明其他城市是碌碌无为的，恰恰相反，它们中涌现出了“下一个硅谷”，而且这样的城市和地区即将超过30个。除了人们通常提到的城市，还有很多枢纽城市，例如赫尔辛基、雅加达、拉各斯、墨尔本、蒙特利尔、莫斯科、孟买、圣保罗、新加坡、苏黎世和特拉维夫等等。很多城市专注于特定技术或产业（例如，蒙特利尔专耕AI，新加坡锁定金融科技）。非常有趣的是，随着英国的脱欧，我们看到它正在着力建设新的联盟，尤其是与美国的盟友关系，以及同英联邦成员国的盟友关系。我们还能在世界其他地区看到类似的区域合作。购买力正在转移，一个崭新的、无比庞大的消费者阶层正在全球各大洲蓬勃兴起。

上述的一切可以归结为一个明显的结论：“蓝色香蕉”地带最初对全球创新的巨大主导地位早已结束。另一个没有那么明显的启示是，创新枢纽的多元化将如何改变各国的相对力量，并带来一个多极化的世界。创新必将创造未来的经济增长和财富。假以时日，这将转化为国家的实力。

能用最强大的军事力量威胁他国安全的日子其实并未结束，但是这样的情形正在减弱。人类的军备竞赛正在从导弹走向数据与创新的比拼。这一点最明显的表现是新冠病毒感染疫情期间各国的疫苗竞赛。疫情暴发后，美国、欧盟、俄罗斯和中国都在一年内生产出了疫苗。这四大力量中心都有能力控制疫苗的生产和分配，首先保证本国民众用上自己的疫苗，再给外国民众使用。

由于密集的创新从“蓝色香蕉”地带扩散到整个西方文明，进一步扩散到全球，所以，我们面临着前所未见的、日益加速的变革局面。与此同时，无论是从生理上还是心智上来说，人类都未曾适应如此迅猛的速度。这意味着，我们面对的是越来越复杂的问题，而我们没有能力去理解和处理这些问题。

病毒效应与网络效应

在地球上，对“等级法则”和“巨大的一成不变”最彻底的打破通常来自病毒效应。新冠病毒就是最明显的例子。其他不那么极端的例子还包括短视频软件TikTok和优兔上的无脑视频，人们会彼此分享和传播它们。因此，病毒式传播可以是有害的、中性的或有益的。如今，网络效应和数字化病毒现象的不同之处在于，全世界被真正地、完全地连接在了一起，这是人类历史上破天荒的第一遭。全球人口的大多数都是活跃的在线用户——确切地说几乎是全球人口的60%，46.6亿人。在大多数发达国家，渗透率高达95%。社交媒体也是一样，目前全球一半以上的人都是社交媒体的活跃用户。线下的情况也很类似，越来越多的人为了生活、工作和旅行而跨境出行。旅行是个很有代表性的例子，1950年的国际游客人数仅为2 500万，到了1990年，这个数字增长到4.4亿，而2018年为14亿。这个数字预计会继续呈指数级增长，2030年将达到近20亿。收入与国际旅行之间存在明显的正相关关系，我们已经在一些发达国家看到，人们每年平均出国旅行两次，国内旅行的次数更多。

这一切带来了极端的超社会性，从而增加了网络效应和病毒现象的潜力和影响。这又意味着，创意、创新和新技术如今可以快速传播。说到创新的5个C，“连接”让每个C都发挥了作用：如今， 集约单元 正在个人层面出现；全球 合作网络 可以实时互动； 共通准则 覆盖全球，或者至少覆盖一个区域，例如苹果和安卓的应用商店以及5G网络等等； 变革诱因 的机会日益丰富；在越来越多的行业里， 竞争 几乎本质上是全球性的。

组合爆炸和相互依赖性

知识和创新是相辅相成的，因为创新主要是将已有事物以新方式组合起来，所以这个过程天然具有爆炸性：人类过去开发的事物越多，就越有可能在未来创造出更多的新事物。比如，如果人类只开发出了A和B两种产品，在不考虑等级法则的情况下，我们可以得到3种（由两种产品组成的）组合：AA、AB和BB。但是，如果我们过去制造的产品多出一倍，达到4种（即A、B、C和D），那么，可能的（两种产品的）组合就会从3种增加到14种。进一步增加基本组成单位的数量，我们就能得到数学家常说的“组合爆炸”。换句话说，我们得到的将是爆炸式的创新，而不是呆板的一成不变。

我们周遭的世界充满了事物通过组合创造更好解决办法的例子。比如，在数码摄影机刚诞生时，它的拍摄质量远低于胶片，但它通过数字化影像、本地数字存储、互联网、云计算和社交媒体的组合大大弥补了分辨率过低的不足。顺便提一句，这也说明了我们先前提到的创新的一个特点，即它的先后顺序在一定程度上是固定的。每种新的核心创新只有在其他创新就位的情况下才能发生。能够说明这一因果关系的更近的例子是智能手机的推出。想要引人注目，它需要永远在线，还需要数字摄像头、精准的触屏技术、指南针、超长待机的电池、极快的处理器和GPS（全球定位系统）等等。2000年，GPRS（通用分组无线业务）技术解决了始终连接的问题。在接下来的几年里，其他各项必需技术都以指数级增长，并被用在了智能手机上。这一切把我们带到了2005年到2009年这个窗口期，当时一定会有某个人在某个地方推出一款集所有功能于一身的智能手机。尽管当时的主流手机厂商并没有看到这一点，但苹果公司的团队做到了，他们在2007年推出了第一款智能手机。

伊恩·莫里斯的著作《西方将主宰多久》为这一现象提供了历史证据。在人类历史的前20项重大发明中，有15项在西方和东方独立出现——但是它们的顺序是一样的！不仅如此，它们之间的时间差约为2 000年。正如莫里斯在其著作的序言中写的：“在过去的1.5万年里，东方和西方以同样的轨迹走过了同样的社会发展阶段……只是时间和速度各不相同。”

今天的不同之处在于，我们生活在一个创新数量极大的世界里，尤其是10倍速以上的创新，所以出现了爆炸式的变革速度。我们正在飞速冲进迷雾一般的未来，不过，即使它看似不可预知，我们实际上也算得出很多可能发生的事情。这是因为，它们在很大程度上都是预先确定的。

它的速度同样如此。许多指数级趋势正处于起飞的尖端。这些趋势一旦爆发，势必通过新的方式结合在一起。由于这种相互依存性，我们必须进行大量的预测，才能以合理的确定性预测任何具体的事情。也就是说，我们必须学会像雷达那样看待世界，而不仅仅是像激光那样高度聚焦。我们不仅要看到树木，还要看到森林。

永生的创新

实际上，通过重新组合实现的创新不仅是指数级的，更是超指数级的。在数学上，这种变化也被称作迭代幂次，也就是说，指数本身的指数也呈指数级演化。这适合用来描述整个创新，不过偶尔也会出现在一些较为具体的领域里，例如量子计算的性能提升。

戴维·多伊奇在他的《无穷的开始》（2012）一书中有力地指出，由于这一现象的存在，创新并不是我们正在迅速清空的一桶可能的想法，而是一个无穷无尽的指数级的过程。换句话说，创新实际上在各个方面都是无止境的，能够限制它的只有物理定律。

好消息是物理定律非常大方，简直慷慨到了极点。举例来说，仅就人类拥有的氘和氚而言，它们蕴含的能量足够为整个地球供应清洁安全的能源，少则3 000万年（保守估计），多则无数的几十亿年（乐观估计）。就速度而言，它的绝对自然极限是光速，光可以在1秒钟内绕地球飞行7圈。

尽管市场对新核心技术的最初反应往往令人失望，但随着时间的推移，人们会发现新的商业模式和应用程序，从而引发源源不断的新商机和技术。

这种现象的力量之大，足以让我们相信，在物理定律允许的广阔范围内，我们想要发明的一切最终都将被发明出来。因此，如果有很多人感到自己想要的事物在技术上是可能实现的，并且是丰富的，我们就应该利用它不断地开发新的体验——持续下去，直到永远。

创新失误扩大化

创新过程在很大程度上可以被描述为三种不同类型之间的流动。美国教授斯图亚特·考夫曼在他的《宇宙为家》（1995）一书中对此做过非常精彩的叙述。

● 实际的存在：已被发明的一切。

● 邻近的可能：原则上可以通过新的方式重新组合已有要素而实现的创新。

● 隐约的未来：在物理定律中，理论上是可能的，但目前尚不可行，因为必需的子要素还不是“实际的存在”。

创新设计领域存在一种有趣的现象：通常，“邻近的可能”包含已有核心技术的崭新用途。当一项新的核心技术刚刚推出时，它常常会在商业层面度过一段痛苦的挣扎期，因为“邻近的可能”中令人着迷的各种应用尚未被发现或推出。因此，这一技术最初可能是令人失望的。造成这种现象的一个原因是，擅长核心技术开发的人往往不适合为它们开发应用程序。举个例子，电视广播离不开多种颇为枯燥的核心技术，这些技术的开发者都是卓越的工程人才。但是，电视的真正腾飞离不开时尚人士，他们开发了令人神往的媒体概念和应用，例如体育赛事的实况转播、脱口秀和肥皂剧等。这一切都离不开新的创意、商业生态系统和商业模式等等。说到这里，也许我们应该提一个非常明显的反例：区块链似乎从一开始就绑定了杀手级的终极应用——以比特币为起始产品的加密货币。从这个例子来看，“技术宅”们似乎一开始就找到了杀手级应用。

阿玛拉定律 。美国科学家罗伊·阿玛拉观察发现，“人们经常高估新技术的短期影响，同时低估它们的长期影响”。阿玛拉定律预测了这些现象的发生。这一认识最近因为比尔·盖茨的一段话被更多人熟知。盖茨指出：“人们常常会高估两年后发生的事，低估10年后发生的事。”

大规模计算机化与10倍速以上的创新

关于创新过程，我们还必须了解的另一点是，10倍速以上的创新正在越来越多地涉及数字化和自动化的组合。它允许计算机接管以前由人完成的任务——从而形成了创新的第三个核心促进力量：计算机化。这带来了具有自我强化能力的智能，比如，我们可以使用软件来编写软件等。

技术的生命周期

在最早的技术和商业化技术演进模型中，有一种被称为“技术采用生命周期”的模型。它最初是研究专家埃弗里特·罗杰斯在1962年提出的，后来被美国管理咨询专家杰弗里·摩尔用在了《跨越鸿沟》一书中。摩尔在这本书里强调，要确保一项创新获得足够多的早期采用者的关注，这样才能让它早日成为主流，并被大多数人最终接受。

此外，还有美国研究和咨询公司高德纳专为新兴技术提出的、图形化的“技术成熟度曲线”，如图4.1所示。该图显示，技术的成熟一共包括5个主要阶段：技术萌芽期、期望膨胀期、幻觉破灭期、稳步爬升复苏期和生产力成熟期。当然，这里提到的“幻觉破灭期”经常来自不可预见的技术复杂性，不过它同样可能来自引人注目的应用的最初缺失。

另一个距离现在更近的模型是指数级增长的“6D框架”。它是希腊裔美国医生、创业家彼得·戴曼迪斯提出的，该框架指出，技术是沿着一条可预测的路径发展的：

● 数字化（Digitalization）：当事物从模拟样态转为数字样态（或者部分转为数字样态）时发生的指数级增长。

● 假象（Deception）：由于起点较低，初始增长较为缓慢，但指数级增长的本质决定了，一旦到达临界点，事物就会飞速增长。

● 颠覆（Disruption）：当新产品/服务更低价、更快捷、更方便或质量更高时，现有市场遭到颠覆。消费者会逐渐转向新产品/服务。

● 去流通化（Demonetization）：产品或服务变得日益廉价，最终低到免费或者只卖极低的价格。

● 消没（Dematerialization）：实体部分被移除，变成越来越小的组合。你的智能手机就是一个最典型的例子，汽车中控屏幕里的内置GPS也是个很好的例子。

● 大众化（Democratization）：这项技术变得日益普及，绝大多数人最终都能用上它。

在大多数情况下，这一路径本质上也是指数级的——比如，数码相机曾是昂贵的独立运行的设备，它如今早已被视为智能手机的一部分，如此说来，全球至少有30亿部这样的数码相机。另一个例子是音乐，它过去只能以实物形式存储和播放（例如黑胶唱片或磁带等），如今，在网络上就可以收听大量的免费音乐，人们也可以在各种平台上以极低的价格（或免费）订阅和收听，这样的平台有很多，例如优兔、声田、Tidal（流媒体音乐平台）和苹果音乐等等。

这些模型的共同之处在于，它们都描述了某种程度上可预测的技术进化路径，从早期尚不清楚一项技术能否存活下来，到可能被采用为主流技术。

这些模型大多涉及某种形式的数字化。如今，可能全世界都认为从实体格式向数字格式的转变是件再明显不过的事，但是我们不要忘了，MP3播放器真正开始取代CD（激光唱片）是2010年之后的事，而最后的纸质版《不列颠百科全书》的发售时间是2012年。

在此之后，人类实现了更复杂事物的数字化，比如DNA、货币、决策、现实（通过虚拟现实技术），甚至可能是意识（图4.2）。我们假设任何可以数字化的东西最终都会被数字化，当某个事物被数字化时，它通常就会进入指数级增长。这就是我们正在进入的未来。

组合爆发

大规模数字化会让组合爆炸来得更加猛烈。一项技术能否被广泛接受往往是和技术的相互依赖性紧密相连的，而我们就生活在一个数字技术达到临界点的时代，例如大数据分析、量子计算、人工智能、区块链、基因测序、CRISPR（规律间隔成簇短回文重复序列）、机器人、虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、物联网（IoT），以及其他技术，它们在技术采用曲线上的位置已经达到相当的高度，足以通过有意义的方式相互结合。

融合是必然的结果。原本不相关的分立的技术、产品和服务越来越紧密地结合在一起，甚至融为一体。比如，心率监测仪、手表，甚至是睡眠监测仪，如今都结合在一块智能手表里。机器学习和机器人技术如今也合二为一，带来了智能制造设备、自动驾驶汽车和机器人助理等等。

这只是无数可能的组合方式中的几个例子，这些组合都属于相互依存的范畴。这种情况不断发生，一项技术或创意会与其他技术或创意结合，孕育出10种以上不同的创意。这些创意再次与其他创意结合，然后每种创意又产生10种以上的创意，如此这般延续下去。这种技术发展变得相互依赖的情况还被称为“共同演进”。善于发展相互依存性的人和组织往往能为组合找到更大的空间和更多的可能，实现更辉煌的业绩。不过，这要求人们拓宽视野。也就是说，只有在心智的雷达足够高效时，共同演进才是最有效的。

我们能在古老岩洞的壁画上看到石器时代先人猎捕大型动物的情景。这些猎物包括重达1 500~3 000磅 的欧洲野牛。1万年到8 000年前，古人开始用驯养的方式取代猎杀，到17世纪时，最早的野牛开始灭绝，而畜养的家牛在人类的领导下成倍增长，已经达到一个惊人的量级，现在全球家牛有15亿头。

人类最初驯养野牛显然是为了获得牛肉和牛皮，后来才发展出了役使功能。不过，在某个时候，有人喝起了牛奶——可能是被逼无奈，因为这看上去很奇怪，很可能不太受欢迎。牛奶含有乳糖，而最早的人类是无法消化乳糖的。实际上，所有的哺乳动物都没办法在成年后消化乳糖。尽管如此，人类喝牛奶的潜在益处实在太大了，所以两大变化同时发生了。第一是基因的突变，从人类最早饮用牛奶时算起，大约80代人之后，成年人乳糖耐受性开始变得越来越普遍。第二是受到选择性育种的影响，奶牛的产奶能力也提高了。

这种消化牛奶的新能力带来了一连串的影响，因为牛奶的营养价值是牛肉的大约5倍。所以，人类当然希望通过选择性育种获得更高的牛奶产量，这意味着10倍速的提升。

这反过来意味着，一个人可以用单位面积的土地养活更多的人，这又使得军事集结、劳动分工和更发达的贸易成为可能。也就是说，人类与奶牛的合作促进了人类之间的合作，推动了如今我们所说的文明的发展。

这个例子通过共同演进的形式说明了相互依存性。它不仅指人类与动物之间的相互依存，还包括人类与文明之间的相互依存——由涉及动物的创新来调解。它也是超社会性的一个例子。

奶牛（或者更确切地说是野牛）推动人类文明演进的故事同样能说明，创新是如何推动人类生活方式和消费模式向前发展的。

这是一种非常普遍的现象。比如，汽车的普及让人们有机会居住在远离尘嚣的郊外。如今，微出行的发展，例如电动滑板车等，减少了城区的汽车数量，同时扩大了道路两侧的空间，这让路边咖啡馆变得越来越多。与此同时，电动汽车的发展大大降低了城市噪声，让城市生活变得更具吸引力。不过，无人驾驶也让通勤变得轻松很多，所以郊区生活的吸引力并未降低。也就是说，得益于微出行的发展，城乡两种居住选择都在变得越来越有吸引力。等到四旋翼直升机大行其道时，富裕阶层最钟爱的生活方式也许是一套城里的公寓加上一栋郊外的别墅。只要坐上四旋翼直升机，就可以快速地从城里的家到达郊外的家。这简直令人叫绝！

半人马、机器人和机器人程序的重塑

共同演进的另一个例子是“半人马”的发展。在希腊神话中，半人马是一种半人半马的怪物。在技术圈里，半人马指的是那些与计算机或机器人紧密合作的人。虽然关于人类与机器之间竞争的讨论甚嚣尘上，但也许更相关的竞争发生在拥有机器辅助的人（例如拥有人工智能程序支持的外科医生）与没有机器辅助的人之间。人与机器的结合通常比纯粹的机器更高效——至少在特定技术足够成熟，能够表现出与人类相似（甚至超过人类）的判断之前是这样的。

这就要说到一种被称为协作式机器人的物理机器人，比如，代替仓库工人的机器人，它们知道工作人员在哪里，知道特定时间的库存情况，明白拣货的最佳顺序，知道打包发货的最佳时间，等等。与此相对的是无形的网络机器人。它被日益广泛地用于自动匹配，还被用于提高用户服务的速度和其他一些重复性工作，比如回答软件应用的常见问题、媒体使用和在线订票等。机器人程序一旦被开发出来，就会比人工廉价得多，而且它们可以在工作中不断学习，自动变得越来越强大。它们还能在几分之一秒内做出反应。如今，一半以上的网络流量都是由这种机器人程序创造的。

谈到共同演进，就必须提到尤尔的互补定律：“如果两个属性或产品是互补的，其中一个的价值或需求与另一个的价格成反比。”比如，如果旅游成本下降，远途度假地产的价格就会上涨。前沿技术具有更复杂的共同演进关系，这使得任何人都更难掌握。 btAXOi2deKqmuVKKaLBgxYW8VP6i7VoJhJAPqJef+kqoatd+vxb9ZO3JIdGa+Bf5