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時至今日，iPhone已經(jīng)成為了智能手機的代名詞。2021年，iPhone銷量高達2.39億臺，占全球智能手機出貨量的22%，市場份額全球第一。倚仗iPhone這一劃時代的產(chǎn)品，蘋果公司已然成為全球手機行業(yè)神話般的存在，公司市值常年占據(jù)世界冠軍的地位，可謂是手機廠商的終極目標。但是，在并不遙遠的15年前，曾經(jīng)有一家手機公司的成就遠遠超過今天的蘋果，它從1994年起連續(xù)14年占據(jù)銷量全球第一的寶座，直至2008年的巔峰時期，市場份額在全球手機行業(yè)的占比更是達到了驚人的40%，它就是“諾基亞”。然而，正所謂盛極必衰，“黑天鵝”的出現(xiàn)往往不會給人以反應(yīng)的時間。諾基亞衰敗的前兆正是2007年蘋果公司第一代iPhone的發(fā)布，那是一個讓所有人都震驚的只有一個HOME鍵的觸屏手機，還可以下載各式應(yīng)用程序來為用戶提供數(shù)字化服務(wù)。自此，功能手機開始向智能手機進化，模擬時代也逐步向數(shù)字化時代過渡，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)字化和智能化的蘋果公司。2013年，諾基亞手機因為銷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”的新時代里，如何應(yīng)對不確定性成為了任何一個企業(yè)都無法回避的重要議題。

圍繞這一重要議題，西方著名的管理學(xué)者Teece提出了動態(tài)能力的概念，以用于描述企業(yè)在應(yīng)對不確定性方面的效率的高低。構(gòu)建足以應(yīng)對不確定性的動態(tài)能力的關(guān)鍵在于當下與未來之間的平衡：一方面，我們要為應(yīng)對當下隨時可能出現(xiàn)的“黑天鵝”事件積累盡量多的“余糧”，這就要求我們在發(fā)展順遂的時候，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，這么做也有一個風(fēng)險，那就是把資源都投入到當下的業(yè)務(wù)之中，如果環(huán)境突然改變，當前賺錢的業(yè)務(wù)突然不賺錢了，那企業(yè)要如何存續(xù)？所以，從另一方面來看，我們除了要盡量積累“余糧”，還要對未來的潛在機會進行布局，這就要求我們在發(fā)展順遂的時候，還要把適當?shù)馁Y源投入到探索未來的活動之中。但是，到底什么樣的機遇會在未來成為主流？我們要如何對未來進行布局？當下和未來的投入之間要如何進行平衡？這些問題依然為我們帶來無盡的困惑。

一、當下與未來之間平衡的關(guān)鍵突破口在于有效的知識管理

企業(yè)知識基礎(chǔ)觀的觀點認為，知識是企業(yè)維持競爭優(yōu)勢和發(fā)展的關(guān)鍵資源，企業(yè)當前的知識存量和知識結(jié)構(gòu)決定了企業(yè)發(fā)現(xiàn)和利用未來機會和資源配置的方法，能讓企業(yè)產(chǎn)生獨特競爭優(yōu)勢的是其獨家的隱性知識，即具有商業(yè)價值但是只存在于企業(yè)特定成員腦海里，無法被表述和模仿的知識。知識管理的實質(zhì)就是幫助人們認識、利用和開發(fā)公司真正有價值的知識從而獲取持久的競爭優(yōu)勢。知識管理是一種全新的經(jīng)營管理模式，主要包括企業(yè)知識發(fā)現(xiàn)、知識共享、知識運用和知識創(chuàng)新等。

從知識管理的角度，企業(yè)經(jīng)營的主要意義就是為擁有互補性知識的不同個體提供一個通過知識整合來創(chuàng)造價值的平臺。一方面，企業(yè)獨家隱性知識的開發(fā)和利用是企業(yè)維持當下競爭優(yōu)勢并獲取現(xiàn)金流的核心動力；另一方面，因為知識具有柔性、可拆分、可組合的特征，所以企業(yè)可以通過對內(nèi)外部知識進行分解、組合與重構(gòu)，來探索未來潛在的機會。也就是說，對知識這種要素的利用和探索，是解開動態(tài)能力如何實現(xiàn)當下與未來之間雙元平衡這一謎團的關(guān)鍵所在。但是，通過知識管理來應(yīng)對不確定性也同樣存在困境：

（1）隱性知識的識別難度大

能夠為組織帶來競爭優(yōu)勢的通常是隱性知識，而這些知識往往隱藏在特定的個體和業(yè)務(wù)過程之中，很多時候都無法察覺這些知識的存在。

（2）隱性知識的定義、學(xué)習(xí)和應(yīng)用難度大

即使有些隱性知識被識別出來，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）隱性知識的創(chuàng)新難度大

能夠掌握組織的關(guān)鍵隱性知識并能夠與其他知識進行組合創(chuàng)新，從而探索出全新機會的人極少。即便存在，知識創(chuàng)新的效率也往往很低。

綜上所述，雖然隱性知識是構(gòu)成組織核心競爭力的關(guān)鍵要素，但是隨著組織規(guī)模的不斷擴大，隱性知識規(guī)模不斷擴大、離散程度不斷增強，隱性知識轉(zhuǎn)化為組織能力的效率會不斷降低。隱性知識難以留存、轉(zhuǎn)化、傳播和進一步創(chuàng)新的特點，大大限制了知識管理在構(gòu)建企業(yè)動態(tài)能力方面的價值。

二、突破知識管理的困境“數(shù)智化”力量——“中臺”

“中臺”是一種數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施，由專業(yè)的部門或第三方機構(gòu)負責(zé)搭建和運營?！爸信_”在前臺和后臺之間起著承前啟后的作用。從支撐前臺的角度，“中臺”的運營人員可以把企業(yè)各類業(yè)務(wù)中常用的、可復(fù)用的先進經(jīng)驗（隱性知識）識別出來，轉(zhuǎn)化成小程序并放置在“中臺”上，以供前臺業(yè)務(wù)人員隨時調(diào)用和改進。從承前啟后的角度，“中臺”可以把前臺的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)采集下來并傳輸?shù)胶笈_，為后臺的知識庫、能力庫建設(shè)提供信息支撐。這不僅有效解決了有價值的隱性知識識別的問題，還大大降低了知識學(xué)習(xí)、應(yīng)用的門檻（人們不需要理解知識背后的原理，只需要操作小程序即可獲得隱性知識的賦能）。更重要的是，這些以小程序形式留存下來的隱性知識，還可以通過代碼的優(yōu)化和模塊化的組合產(chǎn)生無數(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”的知識管理來構(gòu)建動態(tài)能力的過程模型。這個模型可以分為知識數(shù)據(jù)化、知識模塊化和知識情境化三個具體的子過程。詳情如下：

（1）基于中臺的知識數(shù)據(jù)化

知識數(shù)據(jù)化是指，企業(yè)通過“中臺”的連接作用嵌入到相關(guān)流程的各個節(jié)點，在輔助業(yè)務(wù)完成的同時自動獲取員工或客戶行為的相關(guān)數(shù)據(jù)，再將原始數(shù)據(jù)進行結(jié)構(gòu)化、整合以及按標簽分類形成經(jīng)驗大數(shù)據(jù)，為后續(xù)知識模塊化做準備的過程。因此，基于“中臺”的吸收能力所帶來的主要價值是將難以觀測、非標準化的隱性知識，轉(zhuǎn)化為可以復(fù)盤和解析的知識大數(shù)據(jù)。知識大數(shù)據(jù)是指以觀測、理解和復(fù)盤特定場景的業(yè)務(wù)知識為目標，在業(yè)務(wù)流程的關(guān)鍵節(jié)點所采集的海量、多維度的數(shù)據(jù)，是將個人知識顯性化的重要中介。在小米的案例中，“數(shù)據(jù)中臺”里整合并存儲著大量不同場景的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，例如與產(chǎn)品研發(fā)相關(guān)的用戶行為數(shù)據(jù)、為開發(fā)者提供便利的平臺賦能數(shù)據(jù)等。在產(chǎn)品研發(fā)方面，小米手環(huán)等產(chǎn)品自動監(jiān)測并記錄了用戶的體重、運動量、肌肉含量、基礎(chǔ)代謝、體脂、睡眠、心率、血壓等情況。通過對歷史數(shù)據(jù)和綜合人群大數(shù)據(jù)（人種、年齡、職業(yè)、當?shù)乜諝?、環(huán)境等）的交叉分析，就可以準確把握并預(yù)測用戶身體的情況。而擁有這些數(shù)據(jù)的小米，就可以通過復(fù)盤這些數(shù)據(jù)獲取大量的隱性知識，從而快速地實現(xiàn)客戶導(dǎo)向的業(yè)務(wù)優(yōu)化和創(chuàng)新。知識數(shù)據(jù)化的實現(xiàn)機理見圖1。

▲ 圖1知識數(shù)據(jù)化的實現(xiàn)機理

（2）基于中臺的知識模塊化

知識模塊化是指，“中臺”在前期經(jīng)驗大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，通過對經(jīng)驗大數(shù)據(jù)的分析與擬合，提煉出組織中通用的業(yè)務(wù)場景，并以此為基礎(chǔ)進行能力概念凝練、能力流程編碼和標準界面設(shè)計打造出通用的智能知識模塊，從而為常規(guī)業(yè)務(wù)賦能的過程。智能知識模塊是指具有標準化界面、嵌入在“中臺”、具有模塊化耦合特征并且可以在廣泛的業(yè)務(wù)場景中具有通用性、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。例如小米開放平臺中的計算機視覺模塊、聲學(xué)和自然語言處理模塊等，既可以自動產(chǎn)生視覺識別和語音識別等功效，又可以與各種模塊進行組合形成新的功能，是智能知識模塊的典型代表。智能知識模塊既可以讓用戶在不需要了解該能力具體運作機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”的輔助下和其他能力模塊進行便利、高效的協(xié)同。智能知識模塊具有智能化運行、通用性強、模塊化協(xié)同和通過機器學(xué)習(xí)自動演進等特點。小米“中臺”的智能知識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。知識模塊化的實現(xiàn)機理見圖2。

▲圖2 知識模塊化的實現(xiàn)機理

（3）基于中臺的知識情境化

最后，知識情境化是指，“中臺”通過業(yè)務(wù)執(zhí)行、智能感知、數(shù)智前瞻和拼湊與協(xié)同等機制，將功能單一的通用智能知識模塊轉(zhuǎn)化為可以勝任不同業(yè)務(wù)情境的動態(tài)能力的過程。智能知識模塊的出現(xiàn)為組織核心能力的凝練與沉淀奠定了基礎(chǔ)，凝練成為智能知識模塊后的核心能力可以直接為各類業(yè)務(wù)賦能。這些模塊可以分為兩類：業(yè)務(wù)賦能型知識模塊和創(chuàng)新賦能型知識模塊。其中，業(yè)務(wù)賦能型知識模塊包括業(yè)務(wù)執(zhí)行模塊和智能感知模塊，可以自動完成機械性的常規(guī)業(yè)務(wù)，將前臺業(yè)務(wù)人員從機械的勞作中解放出來提供個性化服務(wù)和解決突發(fā)性問題，從而帶來漸進式的創(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，這些模塊能夠通過大數(shù)據(jù)分析預(yù)測未來的趨勢，當發(fā)現(xiàn)機會后還可以通過模塊化的知識組合創(chuàng)造各種新興業(yè)務(wù)能力去把握機會，從而有效地避免了能力的固化。具體而言，知識情境化的基礎(chǔ)條件是智能知識模塊，在智能知識模塊的賦能下進行知識開發(fā)與探索，最終形成動態(tài)能力。知識情境化的實現(xiàn)機理見圖3。

▲圖3 知識情境化的實現(xiàn)機理

三、用基于“中臺”的知識管理實現(xiàn)當下與未來的平衡

知識開發(fā)與探索的關(guān)鍵基礎(chǔ)是智能知識模塊。智能知識模塊則是“中臺”最大程度地吸收來自環(huán)境、用戶、組織運營、供應(yīng)鏈和生態(tài)的知識并通過機器學(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開發(fā)活動賦能，而數(shù)智前瞻和拼湊協(xié)同模塊則主要為知識探索活動賦能。能夠平衡當下與未來的數(shù)智動態(tài)能力的具體運作邏輯如下：

首先，在把握當下方面。業(yè)務(wù)執(zhí)行模塊和智能感知模塊分別從兩個方面賦能現(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”內(nèi)部各種智能知識模塊來自動執(zhí)行某些業(yè)務(wù)流程的過程。相應(yīng)地，業(yè)務(wù)執(zhí)行模塊能夠基于人工智能，自動運行一些常規(guī)性的、重復(fù)性和機械性的業(yè)務(wù)，從而使得人力資源得以從常規(guī)業(yè)務(wù)中被解放出來去提供個性化的服務(wù)或者應(yīng)對突發(fā)性的問題。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，將精力專注于用戶體驗的挖掘和產(chǎn)品細節(jié)的設(shè)計等工作，從而為漸進式創(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)生的智能知識模塊。因此，智能感知模塊能夠基于人工智能，對個性化的服務(wù)提供信息或者對突發(fā)性狀況進行預(yù)警，從而提升漸進式創(chuàng)新的質(zhì)量。例如，當客戶登陸小米的米家平臺去購買床墊時，客服可以根據(jù)用戶的消費習(xí)慣為其推薦最適合的床墊型號，大大提升客服的專業(yè)性和服務(wù)品質(zhì)。

其次，探索未來方面。數(shù)智前瞻模塊和拼湊協(xié)同知識模塊分別從兩個方面賦能未來潛在機會的探索：一方面，數(shù)智前瞻是指利用大數(shù)據(jù)分析和模擬，對潛在的政策趨勢、市場動向、產(chǎn)業(yè)發(fā)展以及市場機會進行分析和模擬的過程。相應(yīng)地，數(shù)智前瞻知識模塊可以基于大數(shù)據(jù)的智能化分析挖掘潛在的業(yè)務(wù)機會。先是通過初步的大數(shù)據(jù)分析獲取需求的趨勢，制定若干可選的業(yè)務(wù)方向，然后再通過A/B測試對這些業(yè)務(wù)方向進行比對，篩選出潛力最大、可行性最高的方向來進行深度開發(fā)。例如，小米在推出游戲筆記本電腦時，通過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，當用戶在打游戲時，如果可以通過簡單的物理動作來達到為電腦降溫的目的，同時又不影響游戲操作，這在某種程度上會提升產(chǎn)品體驗的愉悅感。所以他們就在電腦鍵盤上做了一個“龍卷風(fēng)”的物理按鍵。當電腦的溫度過高時，只需要點擊一下按鍵，就可以啟動電腦風(fēng)扇，進行物理散熱。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)機會，通過快速搜尋手頭上可用的內(nèi)外部資源，并將他們進行模塊化協(xié)同以形成相應(yīng)的能力的過程。相應(yīng)地，拼湊協(xié)同模塊則可以基于開放平臺和源代碼等模塊來促進內(nèi)外部能力的協(xié)同與整合。知識的組合是創(chuàng)新的關(guān)鍵過程?！爸信_”的模塊化協(xié)同賦能可以大大增強組織內(nèi)部通過內(nèi)外知識、新舊知識、模塊化知識和非模塊化知識之間的多元組合來實現(xiàn)創(chuàng)新的概率和效率。同時，開放接口設(shè)計將知識原理的理解以及知識的開發(fā)運用兩個過程徹底分離，大大降低了知識利用和創(chuàng)新的成本，使得員工可以專注于專業(yè)能力的提升和知識的創(chuàng)造。小米的拼湊協(xié)同主要通過開放平臺中的軟件開發(fā)包（SDK）和MIUI系統(tǒng)的開放源代碼等知識模塊來實現(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和小米的物聯(lián)網(wǎng)知識組合的結(jié)果；而機器島科技的兒童陪伴機器人則是機器島科技自身的育兒知識和小米的人工智能知識組合的結(jié)果。

綜上所述，數(shù)智動態(tài)能力能夠同時應(yīng)對當下和未來的挑戰(zhàn)的根源在于“中臺”能夠不斷地吸收和解碼內(nèi)外部的隱性知識，并將這些知識通過篩選和編碼重構(gòu)成為智能知識模塊。其中，具有業(yè)務(wù)執(zhí)行和智能感知能力的智能知識模塊對知識開發(fā)賦能從而帶來漸進式創(chuàng)新，漸進式創(chuàng)新有利于穩(wěn)固現(xiàn)有業(yè)務(wù)并保障當前的市場份額和現(xiàn)金流；而具有數(shù)智前瞻和拼湊協(xié)同能力的智能知識模塊則對知識創(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會從而保障組織的長遠發(fā)展?；凇爸信_”的數(shù)智動態(tài)能力運作機理如圖4所示。

▲圖4 基于數(shù)智化知識編排的動態(tài)能力的運作機理

四、數(shù)智化視域下的動態(tài)能力新范式

基于“中臺”的數(shù)智動態(tài)能力理論的提出，從定義、形成機理和作用機理三個角度推動了傳統(tǒng)動態(tài)能力理論的發(fā)展。首先，從定義的角度，在“中臺”賦能下基于數(shù)智化知識編排的動態(tài)能力在高管認知和組織慣例之外提供了一種新興的動態(tài)能力微觀基礎(chǔ)；其次，從形成機理的角度，基于“中臺”的數(shù)智動態(tài)能力通過知識獲取、解碼、篩選、編碼、開發(fā)和探索等基于“中臺”的知識管理機制構(gòu)建起了以吸收能力、重構(gòu)能力和動態(tài)能力為核心的動態(tài)能力演化模型；最后，從作用機理的角度，基于“中臺”的數(shù)智動態(tài)能力可以基于智能知識模塊這種單一關(guān)鍵資源的利用與挖掘來實現(xiàn)當前盈利能力和未來機會探索的雙元平衡。這種當下與未來之間實現(xiàn)平衡的邏輯如圖5所示。

▲圖5 基于“中臺”的數(shù)智動態(tài)能力新范式

五、企業(yè)實踐啟示

首先，在數(shù)智經(jīng)濟的背景下，大型復(fù)雜業(yè)務(wù)企業(yè)動態(tài)應(yīng)對不確定性的有效措施之一是構(gòu)建“中臺”，通過“中臺”將重要的知識轉(zhuǎn)化為核心能力，并為探索活動提供助力。其次，“中臺”的建設(shè)依賴于高品質(zhì)的知識大數(shù)據(jù)，因此在構(gòu)建“中臺”的過程中，企業(yè)要注重對業(yè)務(wù)知識的有效分解，同時吸收有價值的數(shù)據(jù)，并做好數(shù)據(jù)清洗和整理工作，進而為數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為能力奠定基礎(chǔ)。再次，“中臺”是大量通用智能知識模塊的集合，在智能知識模塊打造的過程中，要注意其自動化、通用性、模塊化和機器學(xué)習(xí)的特質(zhì)營造，以及業(yè)務(wù)執(zhí)行、智能感知、數(shù)智分析和拼湊協(xié)同四大功能類型的平衡發(fā)展。最后，“中臺”能夠幫助企業(yè)應(yīng)對環(huán)境變化的關(guān)鍵是以智能知識模塊為基礎(chǔ)的人工智能，以及基于智能知識模塊的開發(fā)和探索所衍生出來的各種情境化能力，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準化，并將人力資源從日常事務(wù)中釋放出來；智能感知模塊有利于提升漸進式創(chuàng)新的質(zhì)量；數(shù)智前瞻則有利于組織以低成本低風(fēng)險的方式挖掘和驗證創(chuàng)新的設(shè)想；基于模塊化協(xié)同的開放平臺則有利于組織廣泛吸收各個領(lǐng)域的知識，進而通過能力模塊的組合快速構(gòu)建把握機會所需的新能力。

學(xué)者簡介：葉文平

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