智慧數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新知識(shí)管網(wǎng)研究

羅琳 顧新

摘要：分析了產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新的知識(shí)活動(dòng)過(guò)程，在以大數(shù)據(jù)為背景的知識(shí)管理視閾下，提出了知識(shí)流動(dòng)的“數(shù)據(jù)—人—知識(shí)”框架，探討了智慧數(shù)據(jù)的內(nèi)涵，并通過(guò)對(duì)產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新主體的知識(shí)庫(kù)分析、構(gòu)建產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新的知識(shí)管網(wǎng)模型，闡釋了基于智慧數(shù)據(jù)的產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新知識(shí)流動(dòng)的實(shí)現(xiàn)。

關(guān)鍵詞：產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新；智慧數(shù)據(jù)；知識(shí)管網(wǎng)

DOI：10.13956/j.ss.1001-8409.2017.06.04

中圖分類號(hào)：G322；G311 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：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 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

隨著“雙創(chuàng)”的深入推進(jìn)，多主體性和參與性成為當(dāng)前創(chuàng)新活動(dòng)的一個(gè)顯著特征，而協(xié)同合作則成為發(fā)揮資源最大效益的重要途徑[1]。產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新是跨組織間合作的典型模式，由企業(yè)、大學(xué)和科研院所（研究機(jī)構(gòu)）等創(chuàng)新主體投入各自優(yōu)勢(shì)資源和能力，共同進(jìn)行技術(shù)開發(fā)、推廣和應(yīng)用，共同推動(dòng)知識(shí)產(chǎn)業(yè)化，從而使產(chǎn)學(xué)研各方之間的資源運(yùn)動(dòng)從無(wú)序走向有序，從低級(jí)有序走向高級(jí)有序，實(shí)現(xiàn)整體效益大于部分效益之和的協(xié)同效應(yīng)[2～5]。知識(shí)是產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新的重要要素[6]，知識(shí)在參與創(chuàng)新活動(dòng)不同主體間的擴(kuò)散和轉(zhuǎn)移，使得創(chuàng)新各主體的知識(shí)資源形成互補(bǔ)，最終促進(jìn)了協(xié)同創(chuàng)新的實(shí)現(xiàn)[7，8]。大數(shù)據(jù)技術(shù)為產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新知識(shí)活動(dòng)的具象化研究和知識(shí)管理的應(yīng)用探索提供了現(xiàn)實(shí)支撐和實(shí)踐轉(zhuǎn)化的工具。

1產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新的知識(shí)活動(dòng)

11知識(shí)活動(dòng)過(guò)程

產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新的本質(zhì)是知識(shí)的跨組織、跨場(chǎng)域流動(dòng)和學(xué)習(xí)管理的過(guò)程，通過(guò)知識(shí)的轉(zhuǎn)移、共享、吸收、消化、整合再創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)知識(shí)增值。知識(shí)流動(dòng)貫穿于產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新的整個(gè)過(guò)程。知識(shí)能否迅速、順暢地在合作成員之間流動(dòng)是協(xié)同創(chuàng)新的關(guān)鍵[9～11]。因知識(shí)流動(dòng)而形成的知識(shí)鏈和知識(shí)網(wǎng)絡(luò)為產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新的知識(shí)共享、知識(shí)轉(zhuǎn)移、知識(shí)學(xué)習(xí)和知識(shí)創(chuàng)造等知識(shí)活動(dòng)提供了實(shí)現(xiàn)渠道。產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新主體自身的知識(shí)資源各具特色和優(yōu)勢(shì)，在協(xié)同中有較強(qiáng)的知識(shí)互補(bǔ)性和粘著性。通過(guò)明確知識(shí)需求、知識(shí)獲取/知識(shí)共享、知識(shí)創(chuàng)造、知識(shí)內(nèi)化、知識(shí)外化等知識(shí)流動(dòng)過(guò)程形成知識(shí)鏈，繼而隨著知識(shí)鏈規(guī)模的擴(kuò)大，眾多的知識(shí)鏈形成知識(shí)網(wǎng)絡(luò)，從而聚集創(chuàng)新能量，實(shí)現(xiàn)異質(zhì)性組織的相互合作以及差異性知識(shí)的非線性生產(chǎn)[12～15]。

12協(xié)同關(guān)系

作為產(chǎn)學(xué)研合作的高級(jí)形式，產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新更加強(qiáng)調(diào)多個(gè)主體間的協(xié)作關(guān)系[16]。在產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新過(guò)程中，各知識(shí)主體內(nèi)部、相互之間以及與外部環(huán)境之間開展著知識(shí)、能力和信息的交換活動(dòng)，但其步調(diào)可能并不一致，因此，建立協(xié)同關(guān)系顯得尤為重要。產(chǎn)學(xué)研各創(chuàng)新主體之間協(xié)同關(guān)系的建立將所有主體的創(chuàng)新行為基于利益共生緊密捆綁在一起，通過(guò)主體之間的相互學(xué)習(xí)和資源共享，有效推動(dòng)知識(shí)的高效轉(zhuǎn)移和分享，實(shí)現(xiàn)知識(shí)資源的優(yōu)化配置和創(chuàng)新增值，達(dá)成協(xié)同目標(biāo)。協(xié)同關(guān)系的形成過(guò)程不僅反映了參與創(chuàng)新活動(dòng)的產(chǎn)學(xué)研各主體之間的關(guān)系調(diào)節(jié)，更體現(xiàn)了整個(gè)產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新知識(shí)協(xié)同過(guò)程中各個(gè)體成員的知識(shí)交互行為，它在各知識(shí)主體之間建立起相互聯(lián)系和制約的關(guān)系，推動(dòng)知識(shí)的轉(zhuǎn)移、傳播、分享、使用和創(chuàng)新。

2產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新知識(shí)活動(dòng)的數(shù)據(jù)化趨勢(shì)

維克托等在《大數(shù)據(jù)時(shí)代》一書中提到，大數(shù)據(jù)時(shí)代將會(huì)變革思維、商業(yè)與管理模式[17]，這是一場(chǎng)全球性革命。當(dāng)前，產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新知識(shí)活動(dòng)的研究離不開大數(shù)據(jù)環(huán)境?！按髷?shù)據(jù)”與“互聯(lián)網(wǎng)+”這一組概念為創(chuàng)新發(fā)展注入了一針強(qiáng)心劑，政府引導(dǎo)、各行各業(yè)以及跨屆融合的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)已成為國(guó)家級(jí)現(xiàn)象。大數(shù)據(jù)帶來(lái)了海量數(shù)據(jù)處理與分析的新思維與操作手段，“互聯(lián)網(wǎng)+”催生了利用信息通信技術(shù)以及互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)與傳統(tǒng)行業(yè)進(jìn)行深度融合的新業(yè)態(tài)。大數(shù)據(jù)變革將深刻影響到扎根于大規(guī)模數(shù)據(jù)生態(tài)的知識(shí)創(chuàng)新活動(dòng)。

21知識(shí)管理數(shù)據(jù)化

以知識(shí)管理為代表的理論與實(shí)踐是知識(shí)活動(dòng)具象化研究的主要體現(xiàn)。知識(shí)管理是“人—機(jī)—環(huán)境”共生的復(fù)雜系統(tǒng)工程。知識(shí)管理的方法與手段在促進(jìn)理論深化的同時(shí)，也隨著知識(shí)管理的信息技術(shù)環(huán)境與知識(shí)主體（人）的行為方式的變遷而不斷改造升級(jí)。知識(shí)管理的技術(shù)流派讓知識(shí)管理更加具象化，也更容易將人腦中的知識(shí)投射到具體系統(tǒng)中，并得以固化、共享、流動(dòng)與利用。進(jìn)入21世紀(jì)以來(lái)，關(guān)于知識(shí)管理的研究就帶有技術(shù)背景，數(shù)據(jù)庫(kù)與管理信息系統(tǒng)的高級(jí)應(yīng)用都體現(xiàn)了知識(shí)管理的若干特征。韓客松等以數(shù)據(jù)挖掘與文本挖掘?yàn)榧夹g(shù)驅(qū)動(dòng)，將知識(shí)管理劃分為知識(shí)庫(kù)、知識(shí)共享與知識(shí)發(fā)現(xiàn)三個(gè)階段，將知識(shí)發(fā)現(xiàn)技術(shù)作為最高階段，強(qiáng)調(diào)了知識(shí)生產(chǎn)的技術(shù)場(chǎng)景[18]。隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算與虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)的快速滲透，各行業(yè)在宏觀與微觀層面上都感受到了新技術(shù)帶來(lái)的挑戰(zhàn)與機(jī)遇。大數(shù)據(jù)及相關(guān)技術(shù)理念給知識(shí)管理的理論與實(shí)踐帶來(lái)了新一輪革命。中國(guó)科學(xué)院大數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)管理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室的組建將大數(shù)據(jù)技術(shù)運(yùn)用于知識(shí)管理的應(yīng)用探索，更是知識(shí)管理實(shí)踐數(shù)據(jù)化發(fā)展的重要體現(xiàn)。

22知識(shí)流動(dòng)數(shù)據(jù)化

大數(shù)據(jù)帶來(lái)的數(shù)據(jù)數(shù)量是呈幾何指數(shù)增長(zhǎng)的，但絕對(duì)數(shù)量的原生數(shù)據(jù)（raw data）并不能帶來(lái)實(shí)際的知識(shí)價(jià)值。在知識(shí)流動(dòng)過(guò)程中，如何利用數(shù)據(jù)、從數(shù)據(jù)中提煉知識(shí)以滿足產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新的需求是問(wèn)題的關(guān)鍵。

221數(shù)據(jù)到知識(shí)的轉(zhuǎn)化

從數(shù)據(jù)向知識(shí)的逐層轉(zhuǎn)化一直以來(lái)都是信息管理與知識(shí)管理的工作重心。DIKW模型用金字塔層次結(jié)構(gòu)定義了“數(shù)據(jù)—信息—知識(shí)—智慧”的轉(zhuǎn)化層次[19]。數(shù)據(jù)管理—信息管理—知識(shí)管理的遞進(jìn)模式認(rèn)為，必須從底層數(shù)據(jù)處理做起，再到管理信息系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與搭建，最后的高級(jí)層次才是對(duì)組織知識(shí)的管理。大數(shù)據(jù)時(shí)代挑戰(zhàn)了這一經(jīng)典模式，加速了從數(shù)據(jù)到知識(shí)的轉(zhuǎn)化與利用。

222知識(shí)載體升級(jí)

知識(shí)需要依附于載體。早期的知識(shí)管理從文檔的數(shù)字化起步，知識(shí)的載體在很長(zhǎng)一段時(shí)間是文檔。隨著大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，文檔層次的知識(shí)存在形式逐漸過(guò)渡到數(shù)據(jù)層次。原有的文檔被分拆、打散成數(shù)據(jù)，不同的數(shù)據(jù)類型（結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化）成為知識(shí)的直接存在形式。在大數(shù)據(jù)環(huán)境的知識(shí)管理視閾下，數(shù)據(jù)直接對(duì)接知識(shí)，文檔逐漸降入底層系統(tǒng)；同時(shí)，云計(jì)算平臺(tái)提供了數(shù)據(jù)到知識(shí)的一站式服務(wù)，使信息系統(tǒng)的獨(dú)立完整性概念逐漸淡化到后臺(tái)。

223知識(shí)發(fā)現(xiàn)具有智慧性

在此背景下，知識(shí)之源直接成為數(shù)據(jù)。顯性知識(shí)變得越來(lái)越容易組織與管理，而隱性知識(shí)的識(shí)別、發(fā)現(xiàn)與管理越來(lái)越具有挑戰(zhàn)性。如何分析與挖掘出新知識(shí)（模式、規(guī)則等）是數(shù)據(jù)應(yīng)用面臨的重要問(wèn)題。當(dāng)前，在海量、異構(gòu)、分布各處的數(shù)據(jù)管理問(wèn)題的牽引下，涌現(xiàn)出許多大數(shù)據(jù)技術(shù)工具與方案，使數(shù)據(jù)的規(guī)整問(wèn)題得到一定程度的解決，但“隱身”在海量數(shù)據(jù)中的知識(shí)仍需要微觀知識(shí)主體（人）去挖掘和發(fā)現(xiàn)其中的智慧數(shù)據(jù)。

3知識(shí)管理視閾下的智慧數(shù)據(jù)

基于現(xiàn)有文獻(xiàn)研究，本文認(rèn)為智慧數(shù)據(jù)是一種從大數(shù)據(jù)海洋中精選出來(lái)的、能夠成為知識(shí)酵母的數(shù)據(jù)。Michael Fitzgerald在MIT斯隆管理評(píng)論上發(fā)表了“將大數(shù)據(jù)變?yōu)橹腔蹟?shù)據(jù)”的觀點(diǎn)[20]，認(rèn)為數(shù)據(jù)并不是越多越好。智慧數(shù)據(jù)是從大數(shù)據(jù)的“大”聚焦到知識(shí)層面的數(shù)據(jù)精華，一定程度上體現(xiàn)了大數(shù)據(jù)技術(shù)的成果訴求，幫助人們解決“Know What”“Know How”以及“Know Why”，使人的決策、行為變得更有智慧。本文借用DIKW金字塔模型思路，在大數(shù)據(jù)知識(shí)管理視閾下，提出知識(shí)流動(dòng)“數(shù)據(jù)—人—知識(shí)”框架（如圖1），進(jìn)一步詮釋智慧數(shù)據(jù)的內(nèi)涵。

從圖1可以看出，智慧數(shù)據(jù)含義在于通過(guò)數(shù)據(jù)的有效組織與提取，利用技術(shù)系統(tǒng)，使數(shù)據(jù)更加智能地匹配需求，結(jié)合知識(shí)主體（人）已有的知識(shí)，更加智慧地做出決策和行為，即創(chuàng)新進(jìn)行時(shí)。智慧數(shù)據(jù)這一概念內(nèi)嵌了知識(shí)與人兩個(gè)核心要素，智慧內(nèi)化為人的機(jī)體的一部分，可以激發(fā)其所具備的隱性知識(shí)。因此，智慧數(shù)據(jù)是具有智能化需求響應(yīng)的數(shù)據(jù)，是能為人所用的有價(jià)值的知識(shí)結(jié)合體。

基于對(duì)智慧數(shù)據(jù)與知識(shí)活動(dòng)能夠建立直接關(guān)系的理解，通過(guò)對(duì)產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新主體的知識(shí)庫(kù)分析，構(gòu)建產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新的知識(shí)網(wǎng)管模型，以闡釋智慧數(shù)據(jù)對(duì)產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新知識(shí)流動(dòng)的實(shí)現(xiàn)。

4產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新主體的知識(shí)庫(kù)

41知識(shí)庫(kù)特點(diǎn)

在信息技術(shù)與知識(shí)管理知識(shí)的普及推動(dòng)下，產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新主體不同程度地建設(shè)有自己的知識(shí)庫(kù)。企業(yè)建設(shè)的知識(shí)庫(kù)一般內(nèi)嵌在企業(yè)信息系統(tǒng)之中，作為一個(gè)子系統(tǒng)，或以較為松散的功能耦合模式存在，包含了體現(xiàn)企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力的知識(shí)資產(chǎn)（發(fā)明專利、產(chǎn)品、服務(wù)）、行業(yè)知識(shí)和管理經(jīng)驗(yàn)等，主要為產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新提供知識(shí)接收、成果轉(zhuǎn)化的土壤。高校的知識(shí)庫(kù)一般由其圖書館承建，基本涵蓋了高校教師、研究生與本科生的所有科研與學(xué)習(xí)活動(dòng)的成果，內(nèi)容多偏重于研究和教學(xué)，主要為產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新提供知識(shí)共享和學(xué)習(xí)的資源?？蒲袡C(jī)構(gòu)的知識(shí)庫(kù)則通常由所級(jí)或院級(jí)信息中心建設(shè)，因科研機(jī)構(gòu)的級(jí)別與規(guī)模各不相同，其知識(shí)庫(kù)的建設(shè)情況也大相徑庭?？蒲袡C(jī)構(gòu)主要以研究與開發(fā)為主，其知識(shí)庫(kù)中包含的研究成果與高校相比，更接近行業(yè)實(shí)踐，主要為產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新提供知識(shí)整合和轉(zhuǎn)移的途徑。三者的知識(shí)庫(kù)各具特色，其知識(shí)資源所具有的異質(zhì)性特點(diǎn)正是開展產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新的前提條件。

42知識(shí)庫(kù)存在的問(wèn)題

當(dāng)前產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新各主體的知識(shí)庫(kù)在促進(jìn)知識(shí)流動(dòng)、實(shí)現(xiàn)知識(shí)協(xié)同中并未完全發(fā)揮作用，普遍存在封閉性問(wèn)題，在知識(shí)主體（人）、知識(shí)載體與知識(shí)管理手段等方面還不能很好地匹配產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新活動(dòng)的需求。具體表現(xiàn)為：

（1）封閉性

封閉性是最主要的癥結(jié)所在。一方面，封閉使得知識(shí)的流動(dòng)與利用價(jià)值大大降低，存檔意義更大一些；另一方面，長(zhǎng)期沒(méi)有新鮮知識(shí)的流入，導(dǎo)致內(nèi)部知識(shí)的迭代與更新在一定程度上出現(xiàn)問(wèn)題。

（2）不重視知識(shí)主體（人）作用

現(xiàn)實(shí)知識(shí)庫(kù)更注重顯性知識(shí)的貯備，大量顯性知識(shí)以數(shù)字化、信息化載體儲(chǔ)存在知識(shí)庫(kù)里，人作為知識(shí)主體參與其中發(fā)揮作用的程度差強(qiáng)人意。這是由于知識(shí)管理技術(shù)沒(méi)有打通人與知識(shí)庫(kù)良性互動(dòng)的通道，從而導(dǎo)致隱性知識(shí)的缺失。

（3）數(shù)據(jù)、技術(shù)與系統(tǒng)不兼容

產(chǎn)學(xué)研各主體的知識(shí)庫(kù)由于采用的技術(shù)平臺(tái)、數(shù)據(jù)庫(kù)與開放手段不同，導(dǎo)致知識(shí)庫(kù)之間不具備知識(shí)共享與互操作的基礎(chǔ)。這樣的知識(shí)存在方式一定程度上阻礙了產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新的知識(shí)流動(dòng)。

針對(duì)以上知識(shí)庫(kù)存在的主要問(wèn)題，可以運(yùn)用大數(shù)據(jù)思維，打破產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新主體各自的知識(shí)孤島格局，建立戰(zhàn)略式知識(shí)庫(kù)聯(lián)盟；深挖已有知識(shí)庫(kù)，重視發(fā)揮人才作用，完善知識(shí)庫(kù)顯性和隱性知識(shí)儲(chǔ)備；構(gòu)建跨知識(shí)庫(kù)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)（技術(shù)組合與轉(zhuǎn)化）平臺(tái)，優(yōu)化智能數(shù)據(jù)分析與挖掘功能，對(duì)產(chǎn)學(xué)研各主體知識(shí)庫(kù)進(jìn)行改造升級(jí)。

5產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新的知識(shí)管網(wǎng)構(gòu)建

51產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新知識(shí)管網(wǎng)模型

產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新要求協(xié)同主體的知識(shí)能夠順暢流動(dòng)，形成一張良性發(fā)展的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)。為此，除了需要對(duì)協(xié)同創(chuàng)新底層的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行聯(lián)通之外，在知識(shí)流動(dòng)過(guò)程中實(shí)施管控與施加特定影響也是必不可少的，即通過(guò)知識(shí)管網(wǎng)來(lái)確保知識(shí)流動(dòng)?；诋a(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新主體主要涉及企業(yè)、大學(xué)和科研院所（研究機(jī)構(gòu)）三大主體，本文構(gòu)建了如圖2所示的知識(shí)管網(wǎng)套層。

52知識(shí)管網(wǎng)模型

外三角形為產(chǎn)學(xué)研知識(shí)管網(wǎng)所依賴的大數(shù)據(jù)環(huán)境，知識(shí)創(chuàng)新離不開外部環(huán)境，首先要保證知識(shí)管網(wǎng)與外部大數(shù)據(jù)環(huán)境的互通。內(nèi)三角形是知識(shí)管網(wǎng)的概念化邊界。事實(shí)上，這里只是為了突出知識(shí)系統(tǒng)中產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新主體的地位，實(shí)際情況則更接近多維網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)。

內(nèi)外三角形之間的夾層稱之為知識(shí)外灘。知識(shí)主體與創(chuàng)新活動(dòng)需要從外部環(huán)境中汲取知識(shí)，從大數(shù)據(jù)中提煉所需的智慧數(shù)據(jù)，成為知識(shí)管網(wǎng)中的知識(shí)創(chuàng)新能量。知識(shí)外灘起到了大數(shù)據(jù)層與知識(shí)管網(wǎng)層的粘合劑作用。知識(shí)外灘包含了各種大數(shù)據(jù)技術(shù)與方法，幫助產(chǎn)學(xué)研創(chuàng)新主體從原生數(shù)據(jù)中提煉智慧數(shù)據(jù)，承擔(dān)數(shù)據(jù)到知識(shí)的轉(zhuǎn)化任務(wù)。知識(shí)外灘是吸收當(dāng)前大數(shù)據(jù)最佳的位置，既保證了產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新已有知識(shí)活動(dòng)的完整性，又能引入外部最新的理念方法，是決定知識(shí)管網(wǎng)中創(chuàng)新協(xié)同程度最好的“活性酶”。

進(jìn)入知識(shí)管網(wǎng)后，知識(shí)流動(dòng)、知識(shí)分享、知識(shí)集成與創(chuàng)新利用等各類知識(shí)活動(dòng)均在內(nèi)三角形里開展。在知識(shí)管網(wǎng)中還有兩個(gè)功能節(jié)點(diǎn)：知識(shí)海綿和知識(shí)泵。知識(shí)海綿與知識(shí)泵的概念最早是施樂(lè)（Xerox）公司歐洲研究中心的學(xué)者從信息技術(shù)角度探討知識(shí)流動(dòng)與知識(shí)利用時(shí)使用的形象概念[21]，主要根據(jù)知識(shí)活動(dòng)的主動(dòng)與被動(dòng)程度進(jìn)行區(qū)分，強(qiáng)調(diào)主動(dòng)推動(dòng)與個(gè)性化推薦。知識(shí)海綿的主要作用是知識(shí)吸收與累積，是

知識(shí)管網(wǎng)中的被動(dòng)式蓄水節(jié)點(diǎn)，流過(guò)該節(jié)點(diǎn)的知識(shí)被吸收存儲(chǔ)下來(lái)，需要時(shí)“擠壓”知識(shí)海綿，排出知識(shí)；待知識(shí)海綿蓄滿后，寫入知識(shí)庫(kù)。知識(shí)泵在知識(shí)流動(dòng)過(guò)程中起到增壓引擎的作用，是能動(dòng)型主動(dòng)式中樞節(jié)點(diǎn)，具有學(xué)習(xí)功能。通過(guò)知識(shí)用戶的行為數(shù)據(jù)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)方法，有針對(duì)性地為協(xié)同創(chuàng)新中各類型創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)定制與推送潛在可能需要的知識(shí)。

知識(shí)管網(wǎng)的理念好比電網(wǎng)、自來(lái)水供應(yīng)網(wǎng)等基礎(chǔ)資源網(wǎng)絡(luò)形態(tài)，通過(guò)消除知識(shí)孤島，形成知識(shí)互聯(lián)，以創(chuàng)新為驅(qū)動(dòng)，有序引導(dǎo)知識(shí)流動(dòng)過(guò)程，在適合的場(chǎng)景下滿足特定協(xié)同創(chuàng)新的知識(shí)需求，最大程度激活數(shù)據(jù)價(jià)值與知識(shí)潛能。

53知識(shí)管網(wǎng)的實(shí)現(xiàn)

可通過(guò)分階段分層級(jí)推進(jìn)策略實(shí)現(xiàn)產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新的知識(shí)管網(wǎng)構(gòu)建，主要包括知識(shí)儲(chǔ)備、知識(shí)開放、知識(shí)聚合與知識(shí)鋪網(wǎng)四個(gè)階段。

（1）知識(shí)儲(chǔ)備

主要指產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新各主體知識(shí)庫(kù)的自身優(yōu)化，奠定協(xié)同創(chuàng)新的知識(shí)共享與共建的基礎(chǔ)。同時(shí)，應(yīng)注意知識(shí)庫(kù)的長(zhǎng)期可持續(xù)發(fā)展，發(fā)揮知識(shí)海綿的吸收、累積作用。

（2）知識(shí)開放

主要指產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新各主體間知識(shí)庫(kù)的對(duì)話與互通。產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新各主體的知識(shí)庫(kù)之間可以通過(guò)API數(shù)據(jù)接口調(diào)用，實(shí)現(xiàn)互通式知識(shí)檢索與知識(shí)共享，主體彼此之間可以互訪知識(shí)庫(kù)中的內(nèi)容。從這個(gè)階段開始知識(shí)具有了基礎(chǔ)的流動(dòng)性，知識(shí)庫(kù)之間實(shí)現(xiàn)開放性。

（3）知識(shí)聚合

在知識(shí)檢索與知識(shí)分享的基礎(chǔ)上，從知識(shí)載體與知識(shí)表征上，以需求與問(wèn)題為導(dǎo)向，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)級(jí)別的知識(shí)關(guān)聯(lián)、整合與集成。新的知識(shí)在知識(shí)庫(kù)間的關(guān)聯(lián)集成中隱現(xiàn)，這實(shí)際是一個(gè)知識(shí)加工過(guò)程，通過(guò)產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新各主體的知識(shí)整合，有可能打通知識(shí)壁壘或啟迪新的創(chuàng)新思路。這一階段中，知識(shí)在流動(dòng)中轉(zhuǎn)化、升級(jí)與增強(qiáng)。

（4）知識(shí)鋪網(wǎng)

面向產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新的知識(shí)管網(wǎng)鋪設(shè)固化了知識(shí)集成的要素、方法與過(guò)程，使其成為可以支撐產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新的知識(shí)基礎(chǔ)設(shè)施，即為產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新各主體知識(shí)庫(kù)之間鋪設(shè)穩(wěn)固的知識(shí)流動(dòng)管道，形成產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新知識(shí)管網(wǎng)雛形。

6結(jié)語(yǔ)

大數(shù)據(jù)時(shí)代以開放、共享、互聯(lián)的超活躍數(shù)據(jù)環(huán)境為產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新帶來(lái)了不同于以往的知識(shí)創(chuàng)新機(jī)遇。本文提出了以人為主體的“數(shù)據(jù)—知識(shí)”直轉(zhuǎn)型智慧數(shù)據(jù)理念，認(rèn)為智慧數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的知識(shí)創(chuàng)新活動(dòng)將成為一種新常態(tài)，設(shè)計(jì)了產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新的知識(shí)管網(wǎng)概念模型，并對(duì)其所涵蓋的重要方面進(jìn)行了闡釋，對(duì)集成、泛網(wǎng)化的知識(shí)管理進(jìn)行了探索，為產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新知識(shí)流動(dòng)的研究提供了多元化的認(rèn)知思路。

參考文獻(xiàn)：

[1]陳繼祥，霍沛軍，王忠民. 超競(jìng)爭(zhēng)下的企業(yè)戰(zhàn)略協(xié)同[J]. 上海交通大學(xué)學(xué)報(bào)：社科版，2000，8（4）：86-89.

[2]吳悅，顧新. 產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新的知識(shí)協(xié)同過(guò)程研究[J]. 中國(guó)科技論壇，2012（10）：17-23.

[3]張海濱. 高校產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新的影響因素及機(jī)制構(gòu)建[J]. 福州大學(xué)學(xué)報(bào)：哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版，2013（3）：104-107.

[4]李雪婷， 顧新. 產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新的文化沖突研究[J]. 科學(xué)管理研究，2013（1）：5-8.

[5]潘郁， 陸書星，潘芳. 大數(shù)據(jù)環(huán)境下產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)生態(tài)系統(tǒng)架構(gòu)[J]. 科技進(jìn)步與對(duì)策，2014（8）：1-4.

[6]陳勁，陽(yáng)銀娟.協(xié)同創(chuàng)新的理論基礎(chǔ)與內(nèi)涵[J].科學(xué)學(xué)研究，2012（2）：161-164.

[7]顧新.知識(shí)鏈管理——基于生命周期的組織之間的知識(shí)管理框架模型研究[M]. 成都： 四川大學(xué)出版社，2008.

[8]Burnside C. Production Function Regressions，Returns to Scale，and Externalities[J]. Journal of Monetary Economics，1996，37（2）： 177-201.

[9]Bonaccorsi A， Piccaluga A. A Theoretical Framework for the Evaluation of University-industry Relationships[J]. R&D Management，1994，24（3）： 229-247.

[10]Cauley de la Sierra M. Managing Global Alliances. Key Steps for Successful Collaboration[M]. Reading，Masp.： Addison-Wesley Pub.Co.，1995.

[11]Koschatzky K. Networking and Knowledge Transfer between Research and Industry in Transition Countries： Empirical Evidence from The Slovenian Innovation System[J]. The Journal of Technology Transfer，2002，27（1）： 27-38.

[12]Hessels L K，Lente H V. Re-thinking New Knowledge Production： A Literature Review and a Research Agenda[J].Research Policy，2008（4）： 740-760.

[13]趙力焓，石娟，顧新.知識(shí)鏈組織之間知識(shí)流動(dòng)的過(guò)程研究[J].情報(bào)雜志，2010（7）： 70-73.

[14]鐘琦，汪克夷，齊麗云.基于企業(yè)內(nèi)部知識(shí)網(wǎng)絡(luò)的知識(shí)流動(dòng)分析[J].情報(bào)理論與實(shí)踐.2008（3）： 397-399，406.

[15]吳悅，顧新，涂振洲.基于知識(shí)流動(dòng)的產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新協(xié)同關(guān)系的形成過(guò)程研究[J]. 圖書館學(xué)研究， 2015（23）： 87-93.

[16]饒燕婷. “產(chǎn)學(xué)研”協(xié)同創(chuàng)新的內(nèi)涵、要求與政策構(gòu)想[J]. 高教探索，2012，（4）：29-32.

[17]維克托·邁爾·舍恩伯格，肯尼思·庫(kù)克耶.大數(shù)據(jù)時(shí)代[M].盛楊燕，周濤，譯.杭州：浙江人民出版社，2013.

[18]韓客松，王永成. 文本挖掘、數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)管理——二十一世紀(jì)的智能信息處理[J]. 情報(bào)學(xué)報(bào)，2001（1）： 100-104.

[19]Rowley，Jennifer.The Wisdom Hierarchy： Representations of the DIKW Hierarchy[J]. Journal of Information and Communication Science，2007，33（2）： 163-180.

[20]Michael Fitzgerald.Turning Big Data into Smart Data Big Idea[EB/OL]. Data & AnalyticsBlog，2013-12-02.

[21]Natalie Glance，Damián Arregui，Manfred Dardenne. Knowledge Pump： Supporting the Flow and Use of Knowledge[J].Information Technology for Knowledge Management，1998： 35-51.

（責(zé)任編輯：辜萍）