智慧数据驱动的产学研协同创新知识管网研究

-精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 1 智慧数据驱动的产学研协同创新知 识管网研究 摘要：分析了产学研协同创新的 知识活动过程，在以大数据为背景的知 识管理视阈下，提出了知识流动的“数 据人知识” 框架，探讨了智慧数据 的内涵，并通过对产学研协同创新主体 的知识库分析、构建产学研协同创新的 知识管网模型，阐释了基于智慧数据的 产学研协同创新知识流动的实现。 中国论文网 /8/view-12981980.htm 关键词：产学研协同创新；智慧 数据；知识管网 DOI：10.13956/j.ss.1001- 8409.2017.06.04 中图分类号：G322；G311 文献 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 2 标识码：A 文章编号： 1001- 8409（2017）06-0015-04 Research of Knowledge Pipeline Driven by Smart Data within IndustryUniversityResearch Institute Collaborative Innovation LUO Lin1a，2， GU Xin1ab （1.Sihuan University a.School of Business； b.Innovation and Entrepreneurship Research Institute， Chengdu 610064； 2.Sichuan Technical Exchange Center，Chengdu 610041） Abstract： This paper analyzes process of knowledge activities under IUR collaboration innovation. “DataHumanKnowledge” framework of knowledge flow from knowledge management point of view is proposed and essence of smart data is discussed within background of Big Data. Drawback of -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 3 impacting knowledge flow is analyzed under IUR collaboration innovation. Finally， the model of knowledge pipeline driven by smart data within IUR collaborative innovation is proposed， and countermeasure and suggestion is put forward to build it. Key words：IndustryUniversityResearch institute collaborative innovation ；Smart Data；Knowledge pipeline 随着“ 双创” 的深入推进，多主体 性和参与性成为当前创新活动的一个显 著特征，而协同合作则成为发挥资源最 大效益的重要途径1。产学研协同创新 是跨组织间合作的典型模式，由企业、 大学和科研院所（研究机构）等创新主 体投入各自优势资源和能力，共同进行 技术开发、推广和应用，共同推动知识 产业化，从而使产学研各方之间的资源 运动从无序走向有序，从低级有序走向 高级有序，实现整体效益大于部分效益 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 4 之和的协同效应25 。知识是产学研 协同创新的重要要素6，知识在参与创 新活动不同主体间的扩散和转移，使得 创新各主体的知识资源形成互补，最终 促进了协同创新的实现7，8。大数据 技术为产学研协同创新知识活动的具象 化研究和知识管理的应用探索提供了现 实支撑和实践转化的工具。 1 产学研协同创新的知识活动 11 知识活动过程 产学研协同创新的本质是知识的 跨组织、跨场域流动和学习管理的过程， 通过知识的转移、共享、吸收、消化、 整合再创新，实现知识增值。知识流动 贯穿于产学研协同创新的整个过程。知 识能否迅速、顺畅地在合作成员之间流 动是协同创新的关键911。因知识流 动而形成的知识链和知识网络为产学研 协同创新的知识共享、知识转移、知识 学习和知识创造等知识活动提供了实现 渠道。产学研协同创新主体自身的知识 资源各具特色和优势，在协同中有较强 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 5 的知识互补性和粘着性。通过明确知识 需求、知识获取/知识共享、知识创造、 知识内化、知识外化等知识流动过程形 成知识链，继而随着知识链规模的扩大， 众多的知识链形成知识网络，从而聚集 创新能量，实现异质性组织的相互合作 以及差异性知识的非线性生产1215。 12 协同关系 作为产学研合作的高级形式，产 学研协同创新更加强调多个主体间的协 作关系16。在产学研协同创新过程中， 各知识主体内部、相互之间以及与外部 环境之间开展着知识、能力和信息的交 换活动，但其步调可能并不一致，因此， 建立协同关系显得尤为重要。产学研各 创新主体之间协同关系的建立将所有主 体的创新行为基于利益共生紧密捆绑在 一起，通过主体之间的相互学习和资源 共享，有效推动知识的高效转移和分享， 实现知识资源的优化配置和创新增值， 达成协同目标。协同关系的形成过程不 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 6 仅反映了参与创新活动的产学研各主体 之间的关系调节，更体现了整个产学研 协同创新知识协同过程中各个体成员的 知识交互行为，它在各知识主体之间建 立起相互联系和制约的关系，推动知识 的转移、传播、分享、使用和创新。 2 产学研协同创新知识活动的数 据化趋势 维克托等在大数据时代一书 中提到，大数据时代将会变革思维、商 业与管理模式17 ，这是一场全球性革 命。当前，产学研协同创新知识活动的 研究离不开大数据环境。 “大数据” 与“互 联网+”这一组概念为创新发展注入了一 针强心剂，政府引导、各行各I 以及 跨届融合的创新创业已成为国家级现象。 大数据带来了海量数据处理与分析的新 思维与操作手段， “互联网 +”催生了利用 信息通信技术以及互联网平台与传统行 业进行深度融合的新业态。大数据变革 将深刻影响到扎根于大规模数据生态的 知识创新活动。 21 知识管理数 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 7 据化 以知识管理为代表的理论与实践 是知识活动具象化研究的主要体现。知 识管理是“人 机环境”共生的复杂系 统工程。知识管理的方法与手段在促进 理论深化的同时，也随着知识管理的信 息技术环境与知识主体（人）的行为方 式的变迁而不断改造升级。知识管理的 技术流派让知识管理更加具象化，也更 容易将人脑中的知识投射到具体系统中， 并得以固化、共享、流动与利用。进入 21 世纪以来，关于知识管理的研究就带 有技术背景，数据库与管理信息系统的 高级应用都体现了知识管理的若干特征。 韩客松等以数据挖掘与文本挖掘为技术 驱动，将知识管理划分为知识库、知识 共享与知识发现三个阶段，将知识发现 技术作为最高阶段，强调了知识生产的 技术场景18 。随着大数据、云计算与 虚拟现实技术的快速渗透，各行业在宏 观与微观层面上都感受到了新技术带来 的挑战与机遇。大数据及相关技术理念 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 8 给知识管理的理论与实践带来了新一轮 革命。中国科学院大数据挖掘与知识管 理重点实验室的组建将大数据技术运用 于知识管理的应用探索，更是知识管理 实践数据化发展的重要体现。 22 知识流动数据化 大数据带来的数据数量是呈几何 指数增长的，但绝对数量的原生数据 （raw data）并不能带来实际的知识价 值。在知识流动过程中，如何利用数据、 从数据中提炼知识以满足产学研协同创 新的需求是问题的关键。 221 数据到知识的转化 从数据向知识的逐层转化一直以 来都是信息管理与知识管理的工作重心。 DIKW 模型用金字塔层次结构定义了 “数据信息 知识智慧 ”的转化层次 19。数据管理 信息管理知识管理 的递进模式认为，必须从底层数据处理 做起，再到管理信息系统的设计与搭建， 最后的高级层次才是对组织知识的管理。 大数据时代挑战了这一经典模式，加速 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 9 了从数据到知识的转化与利用。 222 知识载体升级 知识需要依附于载体。早期的知 识管理从文档的数字化起步，知识的载 体在很长一段时间是文档。随着大数据 的出现，文档层次的知识存在形式逐渐 过渡到数据层次。原有的文档被分拆、 打散成数据，不同的数据类型（结构化、 半结构化、非结构化）成为知识的直接 存在形式。在大数据环境的知识管理视 阈下，数据直接对接知识，文档逐渐降 入底层系统；同时，云计算平台提供了 数据到知识的一站式服务，使信息系统 的独立完整性概念逐渐淡化到后台。 223 知识发现具有智慧性 在此背景下，知识之源直接成为 数据。显性知识变得越来越容易组织与 管理，而隐性知识的识别、发现与管理 越来越具有挑战性。如何分析与挖掘出 新知识（模式、规则等）是数据应用面 临的重要问题。当前，在海量、异构、 分布各处的数据管理问题的牵引下，涌 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 10 现出许多大数据技术工具与方案，使数 据的规整问题得到一定程度的解决，但 “隐身”在海量数据中的知识仍需要微观 知识主体（人）去挖掘和发现其中的智 慧数据。 3 知识管理视阈下的智慧数据 基于现有文献研究，本文认为智 慧数据是一种从大数据海洋中精选出来 的、能够成为知识酵母的数据。Michael Fitzgerald 在 MIT 斯隆管理评论上发表 了“将大数据变为智慧数据” 的观点20， 认为数据并不是越多越好。智慧数据是 从大数据的“ 大” 聚焦到知识层面的数据 精华，一定程度上体现了大数据技术的 成果诉求，帮助人们解决“Know What” “Know How”以及“Know Why”，使人的 决策、行为变得更有智慧。本文借用 DIKW 金字塔模型思路，在大数据知识 管理视阈下，提出知识流动“数据 人知识”框架（如图 1） ，进一步诠释 智慧数据的内涵。 从图 1 可以看出，智慧数据含义 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 11 在于通过数据的有效组织与提取，利用 技术系统，使数据更加智能地匹配需求， 结合知识主体（人）已有的知识，更加 智慧地做出决策和行为，即创新进行时。 智慧数据这一概念内嵌了知识与人两个 核心要素，智慧内化为人的机体的一部 分，可以激发其所具备的隐性知识。因 此，智慧数据是具有智能化需求响应的 数据，是能为人所用的有价值的知识结 合体。 基于对智慧数据与知识活动能够 建立直接关系的理解，通过对产学研协 同创新主体的知识库分析，构建产学研 协同创新的知识网管模型，以阐释智慧 数据对产学研协同创新知识流动的实现。 4 产学研协同创新主体的知识库 41 知识库特点 在信息技术与知识管理知识的普 及推动下，产学研协同创新主体不同程 度地建设有自己的知识库。企业建设的 知识库一般内嵌在企业信息系统之中， -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 12 作为一个子系统，或以较为松散的功能 耦合模式存在，包含了体现企业核心竞 争力的知识资产（发明专利、产品、服 务） 、行业知识和管理经验等，主要为 产学研f 同创新提供知识接收、成果 转化的土壤。高校的知识库一般由其图 书馆承建，基本涵盖了高校教师、研究 生与本科生的所有科研与学习活动的成 果，内容多偏重于研究和教学，主要为 产学研协同创新提供知识共享和学习的 资源。科研机构的知识库则通常由所级 或院级信息中心建设，因科研机构的级 别与规模各不相同，其知识库的建设情 况也大相径庭。科研机构主要以研究与 开发为主，其知识库中包含的研究成果 与高校相比，更接近行业实践，主要为 产学研协同创新提供知识整合和转移的 途径。三者的知识库各具特色，其知识 资源所具有的异质性特点正是开展产学 研协同创新的前提条件。 42 知识库存在的问题 当前产学研协同创新各主体的知 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 13 识库在促进知识流动、实现知识协同中 并未完全发挥作用，普遍存在封闭性问 题，在知识主体（人） 、知识载体与知 识管理手段等方面还不能很好地匹配产 学研协同创新活动的需求。具体表现为： （1）封闭性 封闭性是最主要的症结所在。一 方面，封闭使得知识的流动与利用价值 大大降低，存档意义更大一些；另一方 面，长期没有新鲜知识的流入，导致内 部知识的迭代与更新在一定程度上出现 问题。 （2）不重视知识主体（人）作 用 现实知识库更注重显性知识 的贮备，大量显性知识以数字化、信息 化载体储存在知识库里，人作为知识主 体参与其中发挥作用的程度差强人意。 这是由于知识管理技术没有打通人与知 识库良性互动的通道，从而导致隐性知 识的缺失。 （3）数据、技术与系统不兼容 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 14 产学研各主体的知识库由于采用 的技术平台、数据库与开放手段不同， 导致知识库之间不具备知识共享与互操 作的基础。这样的知识存在方式一定程 度上阻碍了产学研协同创新的知识流动。 针对以上知识库存在的主要问题， 可以运用大数据思维，打破产学研协同 创新主体各自的知识孤岛格局，建立战 略式知识库联盟；深挖已有知识库，重 视发挥人才作用，完善知识库显性和隐 性知识储备；构建跨知识库的知识发现 （技术组合与转化）平台，优化智能数 据分析与挖掘功能，对产学研各主体知 识库进行改造升级。 5a 学研协同创新的知识管网构 建 51 产学研协同创新知识管网模型 产学研协同创新要求协同主体的 知识能够顺畅流动，形成一张良性发展 的知识网络。为此，除了需要对协同创 新底层的知识网络进行联通之外，在知 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 15 识流动过程中实施管控与施加特定影响 也是必不可少的，即通过知识管网来确 保知识流动。基于产学研协同创新主体 主要涉及企业、大学和科研院所（研究 机构）三大主体，本文构建了如图 2 所 示的知识管网套层。 52 知识管网模型 外三角形为产学研知识管网所依 赖的大数据环境，知识创新离不开外部 环境，首先要保证知识管网与外部大数 据环境的互通。内三角形是知识管网的 概念化边界。事实上，这里只是为了突 出知识系统中产学研协同创新主体的地 位，实际情况则更接近多维网状结构。 内外三角形之间的夹层称之为知 识外滩。知识主体与创新活动需要从外 部环境中汲取知识，从大数据中提炼所 需的智慧数据，成为知识管网中的知识 创新能量。知识外滩起到了大数据层与 知识管网层的粘合剂作用。知识外滩包 含了各种大数据技术与方法，帮助产学 研创新主体从原生数据中提炼智慧数据， -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 16 承担数据到知识的转化任务。知识外滩 是吸收当前大数据最佳的位置，既保证 了产学研协同创新已有知识活动的完整 性，又能引入外部最新的理念方法，是 决定知识管网中创新协同程度最好的 “活性酶”。 进入知识管网后，知识流动、知 识分享、知识集成与创新利用等各类知 识活动均在内三角形里开展。在知识管 网中还有两个功能节点：知识海绵和知 识泵。知识海绵与知识泵的概念最早是 施乐（Xerox）公司欧洲研究中心的学 者从信息技术角度探讨知识流动与知识 利用时使用的形象概念21，主要根据 知识活动的主动与被动程度进行区分， 强调主动推动与个性化推荐。知识海绵 的主要作用是知识吸收与累积，是 知识管网中的被动式蓄水节点， 流过该节点的知识被吸收存储下来，需 要时“挤压”知识海绵，排出知识；待知 识海绵蓄满后，写入知识库。知识泵在 知识流动过程中起到增压引擎的作用， -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 17 是能动型主动式中枢节点，具有学习功 能。通过知识用户的行为数据分析与机 器学习方法，有针对性地为协同创新中 各类型创新团队定制与推送潜在可能需 要的知识。 知识管网的理念好比电网、自来 水供应网等基础资源网络形态，通过消 除知识孤岛，形成知识互联，以创新为 驱动，有序引导知识流动过程，在适合 的场景下满足特定协同创新的知识需求， 最大程度激活数据价值与知识潜能。 53 知识管网的实现 可通过分阶段分层级推进策略实 现产学研协同创新的知识管网构建，主 要包括知识