摘 要：本文对高德纳（Gartner）公司2010—2020年每年发布的十大战略技术发展趋势和基于技术成熟度曲线的技术发展趋势进行汇总分析，归纳战略技术变化趋势以及技术发展成熟度趋势，而后将十大战略技术发展趋势与高德纳公司每年发布的技术成熟度曲线进行对比，分析并举例论证二者的关系。最后，本文在分析高德纳公司的战略技术发展趋势和技术成熟度曲线契合规律的基础上，对产业技术发展、创新创业、国家战略技术规划和相关学者开展进一步研究提供建议。
关键词：战略技术; 技术成熟度曲线; 技术预测; 高德纳;
随着“知识爆炸”时代的来临，新兴技术层出不穷，产业发展日新月异。战略技术的发展趋势及其产业化对国民经济总体水平具有决定性的影响，为了取得更加有利的国际地位和技术优势，各国在国际竞争中纷纷围绕掌握战略技术、发展高科技产业展开角逐。在此背景下，加强战略技术预见，系统性探索未来技术发展趋势显得尤为重要。基于对未来战略技术高瞻远瞩的预测，选择对未来可能具有巨大社会经济影响的新兴技术和战略领域进行前瞻布局，以合理的资源配置方式进行有方向、有针对性的技术创新与发展，才能够有力推动我国经济增长，抢占产业制高点，在全球竞争格局中以领先战略技术水平赢得竞争优势。
作为全球领先的信息技术研究和顾问公司，自2007年起，高德纳公司每年都会公布各企业机构需要了解和关注的首要战略技术发展趋势。自1995年起高德纳公司开始采用技术成熟度曲线，该曲线描述了一项技术从萌芽到可进行商业化的过程，是评估技术发展周期的一种预测模型。本文认为十大战略技术与技术成熟度曲线之间存在必然联系，对两者的比较能让企业及早把握技术发展趋势，及早进行战略准备。因此，在第一部分，基于二手的文本数据，本文汇总了2010—2020年高德纳十大战略技术报告，提取战略技术的要点，观察其趋势变化背后所体现的规律；在第二部分，本文选取技术成熟度曲线上的一些技术，论述近十年这些技术在技术成熟度曲线上的变化；在第三部分将战略技术发展总体趋势与技术成熟度曲线结合，对一些重点技术在二者中的对应关系进行解读；最后，在第四部分提出未来可能的研究方向和对我国企业发展战略技术的建议。
十大战略技术发展变化
高德纳公司在战略技术发展趋势中所提及的技术被认为是具有巨大颠覆性潜力、即将脱离初期阶段且影响范围和用途正不断扩大的战略技术；这些技术在未来五年内迅速增长、高度波动、预计达到临界点，并能有较为广泛的商业应用。高德纳公司认为企业，特别是大企业如果在未来三到五年不关注这些技术，那么企业的发展可能会受阻。
1.1 2010—2020年十大战略技术中的战略技术变化
附录表格1汇总了高德纳2010—2020年每年十大战略技术。从附录1可以看出，2010—2020年，一些与云计算（Cloud Computing）、智能等相关的技术频频出现，也有一些技术，如物联网（Internet of Things，IoT）、大数据（Big Data）和闪存（Flash Memory）等，在前几年兴起后逐渐被普遍接受，不再作为新兴焦点的战略技术。一些2010年的战略技术在2020年依然属于需要关注的战略技术，但侧重点发生了改变。例如，战略技术中，云计算拓展到分布式云计算（Distributed Cloud），安全—活动监控（Security—Activity Monitoring）发展到透明度与可追溯性（Transparency and Traceability）和人工智能安全（Artificial Intelligence Security），以及移动应用（Mobile Applications）延展到人类增强（Human Augmentation）。
在高德纳公司每年发布的十大战略技术报告中，自2014年起，与智能相关的战略技术逐渐成为热点。2014年与2015年提及的智能机器（Smart Machines），将环境感知技术与深度信息分析结合，设计了能让系统认识环境、自我学习以及自主行动的高级算法。2016年的自主代理与物体（Autonomous Agents and Things）讨论了如何利用万物联网信息和先进机器学习算法带来智能软件的解决方案。2017年与2018年的智能物件技术（Intelligent Things），利用人工智能和机器学习（Machine Learning）来实现高级行为。2019年和2020年的自主物件（Autonomous Things），倡导利用人工智能技术实现传统只能由人类执行的任务，从而更自然地与周边环境及人员进行互动。
在2010—2020年发布的十大战略技术中，除2016年与2017年外，其余年份均直接有所提及文字带有“云”的战略技术。继2010年、2011年、2012年连续三年提及“云计算”后，2013年起高德纳公司对和“云”相关技术的关注开始聚焦于个人云（Personal Cloud），个人用途的云计算重要性越发凸显。2014年十大战略技术中与“云”有关的技术占据三个席位，分别是混合云和IT成为服务经纪人（Hybrid Cloud and IT as Service Broker）技术、云/客户端架构（Cloud/Client Architecture）技术、个人云时代技术，强调了设备向服务的转移以及云服务整合。
值得一提的是，自2014年起，战略技术名单就不再提及内存技术，一方面内存技术已成为诸多技术的基础，不属于新兴战略技术；另外也有部分原因是与云计算相关的技术在2014年榜单呈现“井喷式”增长，战略技术的关注焦点由采用客户端的内存计算转向了在具有共享性的云端储存进行的运算。2015年的云/客户端计算则将重点放在内容与应用程序状态在多重设备间同步，为应用程序向多重设备方向发展奠定了基础。2016年与2017年虽未提及带有“云”字眼的战略技术，但其中对物联网、会话系统等技术的解读均出现了云服务等字眼，云技术已经成为一些战略技术发展的核心与基础。自2018年起，从云到边缘的技术发展开始成为主流，这是由于物联网技术的出现使得信息数据呈现爆炸式增长，集中式的云计算模型已经无法满足万物互联背景下的海量数据的高效传输以及处理需求。在2019年和2020年的十大战略技术名单中，边缘计算（Edge Computing）技术均位列其中。凭借对海量数据进行实时处理的边缘计算平台，边缘计算技术正在成为未来战略技术的一大热点。
物联网技术在2012—2016年连续被十大战略技术发展趋势提及。这一技术的关键要点在于嵌入各种移动设备，如感应器、图像识别和近场通信（Near Field Communication，NFC）支付技术。2014年和2015年对物联网的关注聚焦于将各种事物数字化，结合数据流提供服务。2016年的万物互联信息（Information of Everything）则关注数字网络下的物联网元素如何推动新架构及新平台能力的需求，来支持物联网解决方案。
与虚拟现实相关的技术自2017年起成为十大战略技术名单的“常客”。2017年提及的虚拟现实（Virtual Reality，VR）与增强现实技术（Augmented Reality，AR）改变了人与人和人与软件系统交互的方式。2018年和2019年的沉浸式体验技术扩展了AR和VR的混合现实，带给用户沉浸式体验，构造无形的沉浸式环境。2020年的多重体验技术则注重为用户带来多重感官与模式的体验。
虽然大数据技术受到各方面的强力关注，但是作为战略技术，大数据仅短暂地出现在2012年和2013年的十大战略技术名单之上，强调组织必须抛弃单一企业数据仓库包含所有决策信息的概念，转向多个系统，并将数据服务和元数据相互结合，组建“具有逻辑”的企业数据仓库。在2014年及以后的榜单上，由于大数据已经隐含在所有相关的计算以及人工智能技术中，因此，大数据不再作为新兴战略技术被提及，其发展更多体现在更为具体的技术应用，如人工智能、机器学习、数字孪生（Digital Twins）、超自动化（Hyperautomation）等技术。
2017—2020年的十大战略技术发展趋势报告中，区块链技术（Blockchain）一直占有一席之地。在2018年后续几年高德纳公司对区块链技术的态度更加谨慎，认为“虽然区块链具有长远潜力，但是在至少今后两三年，区块链的现状比区块链承诺的前景慢一拍。企业需要清楚地了解潜在的商业机会，还要了解这项技术的能力和局限性”。这也与区块链技术本身一些特性有关：去中心化是区块链技术强调的核心特征，而实施去中心化的过程中不可避免地会造成效率的损失。因此，从商业角度进行评估时，高德纳公司对于带来效率损失的区块链技术会采取审慎的态度。
随着大数据、云计算、人工智能以及人机结合技术的发展，隐私与安全问题以及数据伦理已经成为政府、社会和企业关注的重点。近年来，高德纳公司明确指出今后数据隐私和伦理将影响企业的大数据投资和业务的成功。
2010年，安全—活动监控技术首次在十大战略技术中被提及。2015年出现的基于风险的安全和自我防卫技术（Risk-Based Security and Self-Protection）主张不应仅仅依靠周边防御和防火墙，而应该直接在应用程序当中内建安全防护的全新模式，实现自我感知及自我防卫。2016年与2017年提出了自适应的安全架构（Adaptive Security Architecture），构建全方位自我保护的实时应用程序系统。2018年关注的持续自适应风险和信任技术（Continuous Adaptive Risk and Trust）要求实现实时的决策机制，对安全赋能的数字企业实现自适应响应。2019年的数字伦理与数据隐私（Digital Ethics and Privacy）将视角由商业信息转向个人信息，认为隐私应建立在数字伦理和信任的基础之上并主张发展相关的技术。在信任体系尚待完善的背景下，2020年的战略技术：一方面，强调透明度与可追溯性（Transparency and Traceability），要求在使用AI及其他先进技术时确保遵循道德方法，并为此提供支持的技术与实践；另一方面，强调AI安全，倡导管理者考虑利用AI增强系统防御能力和警惕AI为恶意黑客所用。
1.2 十大战略技术预测的发展变化
高德纳公司发布的十大战略技术发展趋势为相关行业制定技术战略、创造发展机会、获得产业优势提供了重要的参考。纵观高德纳公司2010—2020年公布的报告，可以发现战略技术存在以下明显的变化规律。
1.2.1 新兴战略技术不断涌现，成为新的关注热点。从高德纳公司2010—2020年发布的报告可以发现，每一年较上一年都会有新的战略技术进入大众的视线，其原因在于新兴信息技术不断成熟发展，逐渐成为关注焦点。例如，2014年起，与智能相关的战略技术成为热点，后续几年一直活跃在战略技术的名单上。2018年起凭借对海量数据进行实时处理的边缘计算平台，边缘计算这一技术走入了大家的视野。与虚拟现实相关的技术自2017年起成为十大战略技术名单关注的焦点之一，同年区块链技术也作为新兴战略技术，开始为人们所关注。
1.2.2 战略技术之间交叉融合，存在相互影响。2010年与2020年的技术名单对比有很大的不同，但这些变化也不是一蹴而就的，技术在变化过程中存在相互影响，彼此之间发生的交叉融合会导致后续名单上对战略技术论述的变化。例如，大数据在趋于成熟的同时隐含在相关的计算以及人工智能技术中，之后的发展主要体现在更为具体的技术应用中，如机器学习、数字孪生等技术；人工智能与机器学习进行结合，也促进了自主物件、沉浸式体验（Immersive Experience）等技术的发展。
1.2.3 重要的战略技术具有一定的继承性与延续性。通过对战略技术发展过程与内容进行对比，可以发现尽管其名单每年都有一定差异，但在变化中整体呈现出很强的继承性和延续性。例如，与智能相关的技术从2014年起活跃在名单上，直到2020年仍能够通过自主物件技术背后的解读看到其身影；云计算技术在2010—2020年战略技术发展趋势名单上被直接或间接提及；物联网技术在2012—2016年活跃在战略技术发展趋势名单上；而与数字安全防卫相关的技术趋势在2015—2020年一直为人们所关注。
1.2.4 战略技术的诠释随着技术应用和技术焦点等变化而变化。战略技术一直处于动态变化的过程，人们对于技术关注的焦点会发生转移。例如，云计算技术关注的重心先后发生了从个人云向云服务架构、多设备云服务的转移，近几年又向边缘计算的方向变化；物联网技术从最初以实现移动设备互联为核心，到2016年开始关注在数字化背景下构建新平台、采用新架构实现万物信息互联。
1.2.5 战略技术的划分随着技术之间的交叉融合更加细化。例如，数字安全与自我防卫技术发展到2020年，由于与人工智能等应用技术进行结合，开始更多地强调透明度与可追溯性以及基于人工智能的自适应安全防卫能力；虚拟现实相关技术在2017年强调VR/AR技术的普遍应用，到2020年则聚焦于特定情境下的多重感官体验技术。到2020年，战略技术发展的变化方向整体可以划分为无处不在的人工智能、透明交互的沉浸式体验、无所不能的数字技术平台三大发展趋势。
技术成熟度曲线分析
与当下经常看到的信息技术走向市场成熟过程等所呈现的成熟度曲线发展阶段类似，高德纳公司的技术成熟度曲线描述技术创新从萌芽到成熟的五阶段发展过程：技术萌芽期（Technology Trigger）、期望膨胀期（Peak of Inflated Expectations）、泡沫破裂低谷期（Trough of Disillusionment）、稳步爬升恢复期（Slope of Enlightenment and Climbing the Slope）以及进入高速发展阶段而形成实质生产的生产成熟期（Entering the Plateau of Productivity），如图1高德纳公司提出的2019年技术成熟度曲线。技术成熟度曲线的横轴为“时间”，表示一项技术将随时间发展经历各个阶段。技术成熟度曲线的不同纵向形状显示在技术发展过程中预期随时间的膨胀和收缩情况，是由市场对技术未来价值的评估决定的。
图1 高德纳公司2019年发布技术成熟度曲线
来源：https：//www.gartner.com/en/webinars/28261/gartner-hype-cycle-for-emerging-technologies-2019。
本文将选取一些持续活跃在技术成熟度曲线上的技术应用，通过将2010—2019年高德纳公司发布的技术成熟度曲线图进行纵向对比，对这些重点技术在成熟度曲线上的变化进行简要介绍。
关于人工智能技术，2017年技术成熟度曲线上出现了尚处技术萌芽期的通用人工智能（Artificial General Intelligence）（参见图1技术萌芽期对应区域）。2018年与人工智能相关的技术更加丰富化，在曲线上的萌芽期可以看到通用人工智能、边缘人工智能（Edge AI）。2019年情绪人工智能（Emotion AI）、可解释人工智能（Explainable AI）、边缘人工智能技术在曲线上得到了体现。
与云计算相关的技术在高德纳公司发布的技术成熟度曲线上也存在动态变化的过程。云计算在2010年、2011年处于曲线上的期望膨胀期（参见图1期望膨胀期对应区域）；2012年、2013年处于泡沫破裂低谷期（参见图1泡沫破裂低谷期对应区域）；2014年混合云计算技术（Hybrid Cloud Computing）出现在泡沫破裂低谷期并持续至2015年；2017年的技术成熟度曲线上边缘计算出现在期望膨胀期；2019年边缘分析、边缘AI双双出现在期望膨胀期。
物联网技术在成熟度曲线上的变化主要体现在后期重心转向对平台的建设。2011年、2012年物联网技术处于技术萌芽期；2013—2014年物联网技术处于期望膨胀期；到2015年技术成熟度曲线上出现物联网平台技术（IOT Platform），物联网平台技术由技术萌芽期起步；2017—2018年物联网平台技术发展到了期望膨胀期。
虚拟现实相关技术在技术成熟度曲线上时间跨度较广。2013—2015年增强现实技术、虚拟现实技术二者均处于泡沫破裂低谷期，2016—2017年增强现实技术处于泡沫破裂低谷期，而虚拟现实技术进入稳步爬升恢复期（参见图1稳步爬升恢复期对应区域）；2018年增强现实技术仍处于泡沫破裂低谷期。
大数据技术的变化在技术成熟度曲线上也体现得较为明显。2011年大数据技术出现在技术成熟度曲线的萌芽期；2012年大数据进入期望膨胀期并持续至2013年；2014年大数据技术进入到泡沫破裂低谷期；随后几年在技术成熟度曲线上鲜少提及大数据技术。
区块链技术在技术成熟度曲线上出现的时间较为短暂。在2016年、2017年的技术成熟度曲线上，区块链技术处于期望膨胀期；2018年区块链技术进入泡沫破裂低谷期。
数字安全与防卫相关的技术自2015年起活跃在曲线上。2015年数字安全（Digital Security）和软件定义的安全技术（Software-Defined Security）处于技术萌芽期；2016年软件定义的安全技术进入热情预期膨胀期；2017软件定义的安全技术进入泡沫破裂低谷期。
战略技术发展趋势与技术成熟度曲线相关性分析
对比十大战略技术发展趋势与高德纳公司2010—2019年发布的技术曲线图，人们可以发现技术成熟度曲线与十大战略技术之间存在相当紧密的联系，这能让我们通过技术成熟度曲线做好技术投资和储备。
十大战略技术名单上大部分技术都能够在技术成熟度曲线上找到对应。例如，2017年高德纳公司发布的名单中首次提及应用型人工智能（Applied AI），而2017年技术成熟度曲线上也第一次提及了尚处技术萌芽期的通用人工智能；2018年十大技术中“AI基础”可以在当年技术成熟度曲线上的通用人工智能、边缘人工智能等处于技术萌芽期的技术找到对应；2019年十大技术中的AI驱动的开发技术（AI-Driven Development）也在技术成熟度曲线上的情绪人工智能、可解释人工智能、边缘人工智能技术得到了体现。区块链于2017—2020年出现在十大战略技术发展趋势名单中，而在技术成熟度曲线上，区块链技术在2016年、2017年处于期望膨胀期（参见图1期望膨胀期对应区域），2018年区块链技术进入泡沫破裂低谷期（参见图1泡沫破裂低谷期对应区域）。
与云计算相关的技术在十大战略技术发展趋势名单上主要在2010—2015年被提及。2018年起高德纳公司的关注点由云计算转向边缘计算，这一趋势在高德纳公司发布的技术成熟度曲线也得到了印证：2010年、2011年云计算处于曲线上的期望膨胀期，人们对于云计算的关注度由顶峰开始回落，2012年起云计算进入泡沫破裂低谷期，并在2014年期望达到低谷，2015年的曲线上云计算消失，取而代之的是混合云计算，随后两年的曲线上云计算的踪影一度消失，2017年、2019年的技术成熟度曲线上边缘计算出现在期望膨胀期。云计算在高速发展的过程中被边缘计算取代的过程在技术成熟度曲线上得到了充分的体现。
大部分技术在技术成熟度曲线上的位置变化与在十大战略技术榜单上的出现规律联系十分紧密。本文通过对比发现，十大战略技术名单上的技术趋势，在当年的技术成熟度曲线上一般处于技术萌芽期、期望膨胀期、泡沫破裂低谷期三个时期，其中后两者居多。随着时间推移，技术在技术成熟度曲线上的三个时期推进，当在曲线上到达泡沫破裂低谷期，就不再成为十大战略技术关注的焦点。以大数据技术为例，在技术成熟度曲线上，2011年大数据技术首次在成熟度曲线上的技术萌芽期被提及，到2012年、2013年大数据技术处于期望膨胀期，而这恰好对应大数据技术于2012年、2013年成为十大战略技术关注的焦点，到2014年大数据技术进入泡沫破裂低谷期，而在十大战略技术发展趋势名单上自2014年起不再提及大数据技术。
十大战略技术榜单上某一技术领域关注的重心转移时，在技术成熟度曲线上对应具体技术会由期望膨胀期或泡沫破裂低谷期重新回到技术萌芽期，继续随时间在曲线上向后推移。例如，物联网技术在2012—2014年连续被十大战略技术发展趋势提及，对应成熟度曲线上2011年、2012年处于技术萌芽期的物联网技术和2013年、2014年处于期望膨胀期的物联网技术。2016年的万物联网信息、物联网架构及平台技术开始将重心转向数字网络下的物联网建设新架构及新平台，同年技术成熟度曲线的技术萌芽期区域又出现了物联网平台技术，随后在2017年、2018年物联网平台技术发展到了期望膨胀期。
一些具体的应用技术虽未在十大战略技术发展趋势中被提及，但作为很多技术的基础活跃在技术成熟度曲线上。作为近年来通信业和学术界探讨的热点，第五代移动通信系统（5G）并未在高德纳公司发布的十大战略技术发展趋势报告中被提及，但自2017年起，技术成熟度曲线上便出现了其身影。从2017年、2018年的技术萌芽期，到2019年处于期望膨胀期曲线顶端，5G技术毫无疑问是一项备受关注、发展势头强劲的技术，但作为一项通信技术，5G的发展会对机器学习、联邦学习（Federated Learning）等技术带来变革性的影响，进而影响到工业互联网的构建，这些影响作为战略技术发展的变化方向，体现在了高德纳公司发布的十大战略技术发展趋势名单上。
相关建议
技术变化趋势和战略技术发展方向综合评判可以为企业和产业技术战略制定和资源配置提供依据。不难看出，高德纳公司发布的战略技术名单主要围绕着几个趋势：智能、数字、网络、人类体验。以自主物件、超自动化为代表的智能化趋势的重要性在数字化背景下愈发明显，这也是一些进行数字化变革的产业必须要考虑到的。一些处于数字化转型过程中的企业要着重考虑区块链、人工智能、边缘计算方向的发展，与此同时也应注意数字道德与隐私，采取符合道德规范、保护数据隐私的措施。可以考虑采用边缘计算，将数据在本地进行处理，能减少原本数据均集中存储和计算所带来的人们对数据隐私和伦理的担忧，这也是最近逐渐热门的联邦学习实现的基础。
战略技术发展趋势的动态分析能让高科技创新创业企业及时挖掘突破的窗口和前瞻性技术研发机会。在十大战略技术名单上，一些原有的技术会受到新时代背景、其他技术的影响发生改变（例如，数字化趋势促使安全技术兴起，进而促使云计算向边缘计算转变），技术与技术的互联组合导致旧技术完全改变了形态，成为新的技术继续活跃在名单上，重新进入技术成熟度曲线的技术萌芽期。对于新兴技术，企业应结合时代背景，对其背后的基础和核心技术进行分析，考虑自身条件，顺应发展动态，将新技术的成熟度曲线开端内化为自身产品或技术新一轮生命周期的开端。创业型企业可以在进行机会识别后利用新兴技术逐步获得竞争优势，实现新技术商业化这一企业目标。
战略技术动态变化趋势的预测结合技术成熟度预判，可以为我国进行“使命导向型”战略技术规划以应对重大机遇和挑战提供参考。经济全球化背景下，我国近年受到出口管制与技术限制等一系列问题，预示着我国正面临愈发严峻的重大挑战。使命导向具备了跨部门、长期性、自下而上和系统观等特点，强调在关键战略技术领域进行研发突破，顺应了当今时代的发展，为我国创新政策的制定、克服技术障碍提供了一种新的思考方法。面对新科技革命与产业变革的重大机遇和严峻挑战，我国也可以结合高德纳公司对战略技术发展趋势的预测，参考技术成熟度曲线，以使命驱动型创新理论应对众多社会挑战，满足深化科技体制改革与加快融入全球创新网络的战略需要。国家构建使命导向的战略科技力量体系的同时，我国相关企业应保持对国家产业政策动向的敏感性，结合技术成熟度曲线中对应技术所处阶段以及发展速度的预测进行提前布局，对基础研究进行更多投入，便于企业及时调整和适应新的应用。
新兴战略技术的产生与技术发展趋势的动态变化可以为我国科研工作者提供新的技术研究导向和创新思路。例如，以前沿应用为导向，进行新兴技术的商业化以及未来发展趋势的原理研究。此外，还可以从创新生态系统角度出发，研究新兴技术与辅助技术之间的交叉性互联重组，这需要跨产业、跨学科、跨组织的技术合作协同。例如，工业物联网发展背后需要自动化、物联网平台、机器学习技术的支撑；5G通信技术导致的带宽变化也会引发边缘计算、数字孪生、人机结合、机器学习等技术的进一步应用与发展；自主物件（如无人驾驶等技术）的快速发展，也会给人机应用的伦理研究等带来新的挑战。此外，一些没有进入十大战略技术名单，却在技术曲线上预测将于今后五到十年发展起来的技术（如5G通信技术），可能会成为后续新兴战略技术的基础，因而也是研究过程中值得关注的对象。我国学者可以考虑将战略技术与技术成熟度曲线结合，更加细致地分析战略技术提及的十大方面各自会涉及的细分技术，这些细分技术可能会对社会、经济、组织层面带来不同程度的影响，提前对这些技术可能会带来的影响进行研究，有利于对战略技术的发展趋势进行预测，协助我国在全球技术竞争背景下进行提前布局，获得技术优势。
表1 高德纳公司2010—2020十大战略技术汇总附录
来源：根据高德纳2010—2020年十大战略技术发展趋势报告整理而成。如https：//www.gartner.com/en/search?keywords=the%20Top%2010%20Strategic%20Technology%20Trends。
金珺，浙江大学管理学院，博士生导师，研究方向：开放式创新、技术追赶、研发全球化；李猛，浙江大学管理学院博士生，研究方向：开放式创新、战略管理。本文节选自《创新科技》杂志2020年第11期。文章观点不代表主办机构立场。
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