时至今日，iPhone已经成为了智能手机的代名词。2021年，iPhone销量高达2.39亿台，占全球智能手机出货量的22%，市场份额全球第一。倚仗iPhone这一划时代的产品，苹果公司已然成为全球手机行业神话般的存在，公司市值常年占据世界冠军的地位，可谓是手机厂商的终极目标。但是，在并不遥远的15年前，曾经有一家手机公司的成就远远超过今天的苹果，它从1994年起连续14年占据销量全球第一的宝座，直至2008年的巅峰时期，市场份额在全球手机行业的占比更是达到了惊人的40%，它就是“诺基亚”。然而，正所谓盛极必衰，“黑天鹅”的出现往往不会给人以反应的时间。诺基亚衰败的前兆正是2007年苹果公司第一代iPhone的发布，那是一个让所有人都震惊的只有一个HOME键的触屏手机，还可以下载各式应用程序来为用户提供数字化服务。自此，功能手机开始向智能手机进化，模拟时代也逐步向数字化时代过渡，而躺在往日荣光上吃老本的诺基亚公司不可避免地让位于代表数字化和智能化的苹果公司。2013年，诺基亚手机因为销量急剧下滑而不得不将该业务出售给微软。百年巨人的轰然倒塌仅用了5年，这又一次印证了数字化时代商业环境的极端不确定性，在这“唯一的确定性就是不确定”的新时代里，如何应对不确定性成为了任何一个企业都无法回避的重要议题。

围绕这一重要议题，西方著名的管理学者Teece提出了动态能力的概念，以用于描述企业在应对不确定性方面的效率的高低。构建足以应对不确定性的动态能力的关键在于当下与未来之间的平衡：一方面，我们要为应对当下随时可能出现的“黑天鹅”事件积累尽量多的“余粮”，这就要求我们在发展顺遂的时候，尽可能把资源都投入到可以产生现金流的业务之中。但是，这么做也有一个风险，那就是把资源都投入到当下的业务之中，如果环境突然改变，当前赚钱的业务突然不赚钱了，那企业要如何存续？所以，从另一方面来看，我们除了要尽量积累“余粮”，还要对未来的潜在机会进行布局，这就要求我们在发展顺遂的时候，还要把适当的资源投入到探索未来的活动之中。但是，到底什么样的机遇会在未来成为主流？我们要如何对未来进行布局？当下和未来的投入之间要如何进行平衡？这些问题依然为我们带来无尽的困惑。

一、当下与未来之间平衡的关键突破口在于有效的知识管理

企业知识基础观的观点认为，知识是企业维持竞争优势和发展的关键资源，企业当前的知识存量和知识结构决定了企业发现和利用未来机会和资源配置的方法，能让企业产生独特竞争优势的是其独家的隐性知识，即具有商业价值但是只存在于企业特定成员脑海里，无法被表述和模仿的知识。知识管理的实质就是帮助人们认识、利用和开发公司真正有价值的知识从而获取持久的竞争优势。知识管理是一种全新的经营管理模式，主要包括企业知识发现、知识共享、知识运用和知识创新等。

从知识管理的角度，企业经营的主要意义就是为拥有互补性知识的不同个体提供一个通过知识整合来创造价值的平台。一方面，企业独家隐性知识的开发和利用是企业维持当下竞争优势并获取现金流的核心动力；另一方面，因为知识具有柔性、可拆分、可组合的特征，所以企业可以通过对内外部知识进行分解、组合与重构，来探索未来潜在的机会。也就是说，对知识这种要素的利用和探索，是解开动态能力如何实现当下与未来之间双元平衡这一谜团的关键所在。但是，通过知识管理来应对不确定性也同样存在困境：

（1）隐性知识的识别难度大

能够为组织带来竞争优势的通常是隐性知识，而这些知识往往隐藏在特定的个体和业务过程之中，很多时候都无法察觉这些知识的存在。

（2）隐性知识的定义、学习和应用难度大

即使有些隐性知识被识别出来，但是它们从提炼、定义、学习和应用的周期、成本和难度也很大。

（3）隐性知识的创新难度大

能够掌握组织的关键隐性知识并能够与其他知识进行组合创新，从而探索出全新机会的人极少。即便存在，知识创新的效率也往往很低。

综上所述，虽然隐性知识是构成组织核心竞争力的关键要素，但是随着组织规模的不断扩大，隐性知识规模不断扩大、离散程度不断增强，隐性知识转化为组织能力的效率会不断降低。隐性知识难以留存、转化、传播和进一步创新的特点，大大限制了知识管理在构建企业动态能力方面的价值。

二、突破知识管理的困境“数智化”力量——“中台”

“中台”是一种数字基础设施，由专业的部门或第三方机构负责搭建和运营。“中台”在前台和后台之间起着承前启后的作用。从支撑前台的角度，“中台”的运营人员可以把企业各类业务中常用的、可复用的先进经验（隐性知识）识别出来，转化成小程序并放置在“中台”上，以供前台业务人员随时调用和改进。从承前启后的角度，“中台”可以把前台的业务数据采集下来并传输到后台，为后台的知识库、能力库建设提供信息支撑。这不仅有效解决了有价值的隐性知识识别的问题，还大大降低了知识学习、应用的门槛（人们不需要理解知识背后的原理，只需要操作小程序即可获得隐性知识的赋能）。更重要的是，这些以小程序形式留存下来的隐性知识，还可以通过代码的优化和模块化的组合产生无数的新功能，以帮助企业更快地适应变化。

基于这样的思考，课题组基于小米科技的案例研究，梳理出了企业基于“中台”的知识管理来构建动态能力的过程模型。这个模型可以分为知识数据化、知识模块化和知识情境化三个具体的子过程。详情如下：

（1）基于中台的知识数据化

知识数据化是指，企业通过“中台”的连接作用嵌入到相关流程的各个节点，在辅助业务完成的同时自动获取员工或客户行为的相关数据，再将原始数据进行结构化、整合以及按标签分类形成经验大数据，为后续知识模块化做准备的过程。因此，基于“中台”的吸收能力所带来的主要价值是将难以观测、非标准化的隐性知识，转化为可以复盘和解析的知识大数据。知识大数据是指以观测、理解和复盘特定场景的业务知识为目标，在业务流程的关键节点所采集的海量、多维度的数据，是将个人知识显性化的重要中介。在小米的案例中，“数据中台”里整合并存储着大量不同场景的业务数据，例如与产品研发相关的用户行为数据、为开发者提供便利的平台赋能数据等。在产品研发方面，小米手环等产品自动监测并记录了用户的体重、运动量、肌肉含量、基础代谢、体脂、睡眠、心率、血压等情况。通过对历史数据和综合人群大数据（人种、年龄、职业、当地空气、环境等）的交叉分析，就可以准确把握并预测用户身体的情况。而拥有这些数据的小米，就可以通过复盘这些数据获取大量的隐性知识，从而快速地实现客户导向的业务优化和创新。知识数据化的实现机理见图1。

▲ 图1知识数据化的实现机理

（2）基于中台的知识模块化

知识模块化是指，“中台”在前期经验大数据的基础上，通过对经验大数据的分析与拟合，提炼出组织中通用的业务场景，并以此为基础进行能力概念凝练、能力流程编码和标准界面设计打造出通用的智能知识模块，从而为常规业务赋能的过程。智能知识模块是指具有标准化界面、嵌入在“中台”、具有模块化耦合特征并且可以在广泛的业务场景中具有通用性、功能性和可复用特征的智能化应用程序，或者为成为独立程序但是已经被代码定义的更小的能力单元。例如小米开放平台中的计算机视觉模块、声学和自然语言处理模块等，既可以自动产生视觉识别和语音识别等功效，又可以与各种模块进行组合形成新的功能，是智能知识模块的典型代表。智能知识模块既可以让用户在不需要了解该能力具体运作机理的前提下轻松地调用该能力并得到赋能，也可以在“中台”的辅助下和其他能力模块进行便利、高效的协同。智能知识模块具有智能化运行、通用性强、模块化协同和通过机器学习自动演进等特点。小米“中台”的智能知识模块大体可以分为业务执行模块、智能感知模块、数智分析模块和检索协同模块等。知识模块化的实现机理见图2。

▲图2 知识模块化的实现机理

（3）基于中台的知识情境化

最后，知识情境化是指，“中台”通过业务执行、智能感知、数智前瞻和拼凑与协同等机制，将功能单一的通用智能知识模块转化为可以胜任不同业务情境的动态能力的过程。智能知识模块的出现为组织核心能力的凝练与沉淀奠定了基础，凝练成为智能知识模块后的核心能力可以直接为各类业务赋能。这些模块可以分为两类：业务赋能型知识模块和创新赋能型知识模块。其中，业务赋能型知识模块包括业务执行模块和智能感知模块，可以自动完成机械性的常规业务，将前台业务人员从机械的劳作中解放出来提供个性化服务和解决突发性问题，从而带来渐进式的创新，为核心业务的稳固和拓展提供支撑。另外，创新赋能型知识模块包括数智分析模块和检索协同模块，这些模块能够通过大数据分析预测未来的趋势，当发现机会后还可以通过模块化的知识组合创造各种新兴业务能力去把握机会，从而有效地避免了能力的固化。具体而言，知识情境化的基础条件是智能知识模块，在智能知识模块的赋能下进行知识开发与探索，最终形成动态能力。知识情境化的实现机理见图3。

▲图3 知识情境化的实现机理

三、用基于“中台”的知识管理实现当下与未来的平衡

知识开发与探索的关键基础是智能知识模块。智能知识模块则是“中台”最大程度地吸收来自环境、用户、组织运营、供应链和生态的知识并通过机器学习转化为具有特定的、通用性功能的人工智能。其中，业务执行模块和智能感知模块主要为知识开发活动赋能，而数智前瞻和拼凑协同模块则主要为知识探索活动赋能。能够平衡当下与未来的数智动态能力的具体运作逻辑如下：

首先，在把握当下方面。业务执行模块和智能感知模块分别从两个方面赋能现有业务效率的提升：一方面，业务执行是一种基于“中台”内部各种智能知识模块来自动执行某些业务流程的过程。相应地，业务执行模块能够基于人工智能，自动运行一些常规性的、重复性和机械性的业务，从而使得人力资源得以从常规业务中被解放出来去提供个性化的服务或者应对突发性的问题。例如，小米的智能工厂落成以后，小米公司的员工可以从生产组装业务中被解放出来，将精力专注于用户体验的挖掘和产品细节的设计等工作，从而为渐进式创新提供必要的注意力和智力资源。另一方面，智能感知是一种基于大数据和传感器的协同作用而产生的智能知识模块。因此，智能感知模块能够基于人工智能，对个性化的服务提供信息或者对突发性状况进行预警，从而提升渐进式创新的质量。例如，当客户登陆小米的米家平台去购买床垫时，客服可以根据用户的消费习惯为其推荐最适合的床垫型号，大大提升客服的专业性和服务品质。

其次，探索未来方面。数智前瞻模块和拼凑协同知识模块分别从两个方面赋能未来潜在机会的探索：一方面，数智前瞻是指利用大数据分析和模拟，对潜在的政策趋势、市场动向、产业发展以及市场机会进行分析和模拟的过程。相应地，数智前瞻知识模块可以基于大数据的智能化分析挖掘潜在的业务机会。先是通过初步的大数据分析获取需求的趋势，制定若干可选的业务方向，然后再通过A/B测试对这些业务方向进行比对，筛选出潜力最大、可行性最高的方向来进行深度开发。例如，小米在推出游戏笔记本电脑时，通过数据分析发现，当用户在打游戏时，如果可以通过简单的物理动作来达到为电脑降温的目的，同时又不影响游戏操作，这在某种程度上会提升产品体验的愉悦感。所以他们就在电脑键盘上做了一个“龙卷风”的物理按键。当电脑的温度过高时，只需要点击一下按键，就可以启动电脑风扇，进行物理散热。另一方面，拼凑与协同是指企业为了把握特定的业务机会，通过快速搜寻手头上可用的内外部资源，并将他们进行模块化协同以形成相应的能力的过程。相应地，拼凑协同模块则可以基于开放平台和源代码等模块来促进内外部能力的协同与整合。知识的组合是创新的关键过程。“中台”的模块化协同赋能可以大大增强组织内部通过内外知识、新旧知识、模块化知识和非模块化知识之间的多元组合来实现创新的概率和效率。同时，开放接口设计将知识原理的理解以及知识的开发运用两个过程彻底分离，大大降低了知识利用和创新的成本，使得员工可以专注于专业能力的提升和知识的创造。小米的拼凑协同主要通过开放平台中的软件开发包（SDK）和MIUI系统的开放源代码等知识模块来实现，随着模块化创新的不断涌现，小米公司已经形成了一条成规模的生态链。例如，青米科技的智能家居产品就是青米科技自身的家电制造知识和小米的物联网知识组合的结果；而机器岛科技的儿童陪伴机器人则是机器岛科技自身的育儿知识和小米的人工智能知识组合的结果。

综上所述，数智动态能力能够同时应对当下和未来的挑战的根源在于“中台”能够不断地吸收和解码内外部的隐性知识，并将这些知识通过筛选和编码重构成为智能知识模块。其中，具有业务执行和智能感知能力的智能知识模块对知识开发赋能从而带来渐进式创新，渐进式创新有利于稳固现有业务并保障当前的市场份额和现金流；而具有数智前瞻和拼凑协同能力的智能知识模块则对知识创新赋能从而形成突破式创新，突破式创新有利于挖掘和把握全新的机会从而保障组织的长远发展。基于“中台”的数智动态能力运作机理如图4所示。

▲图4 基于数智化知识编排的动态能力的运作机理

四、数智化视域下的动态能力新范式

基于“中台”的数智动态能力理论的提出，从定义、形成机理和作用机理三个角度推动了传统动态能力理论的发展。首先，从定义的角度，在“中台”赋能下基于数智化知识编排的动态能力在高管认知和组织惯例之外提供了一种新兴的动态能力微观基础；其次，从形成机理的角度，基于“中台”的数智动态能力通过知识获取、解码、筛选、编码、开发和探索等基于“中台”的知识管理机制构建起了以吸收能力、重构能力和动态能力为核心的动态能力演化模型；最后，从作用机理的角度，基于“中台”的数智动态能力可以基于智能知识模块这种单一关键资源的利用与挖掘来实现当前盈利能力和未来机会探索的双元平衡。这种当下与未来之间实现平衡的逻辑如图5所示。

▲图5 基于“中台”的数智动态能力新范式

五、企业实践启示

首先，在数智经济的背景下，大型复杂业务企业动态应对不确定性的有效措施之一是构建“中台”，通过“中台”将重要的知识转化为核心能力，并为探索活动提供助力。其次，“中台”的建设依赖于高品质的知识大数据，因此在构建“中台”的过程中，企业要注重对业务知识的有效分解，同时吸收有价值的数据，并做好数据清洗和整理工作，进而为数据转化为能力奠定基础。再次，“中台”是大量通用智能知识模块的集合，在智能知识模块打造的过程中，要注意其自动化、通用性、模块化和机器学习的特质营造，以及业务执行、智能感知、数智分析和拼凑协同四大功能类型的平衡发展。最后，“中台”能够帮助企业应对环境变化的关键是以智能知识模块为基础的人工智能，以及基于智能知识模块的开发和探索所衍生出来的各种情境化能力，其中业务执行模块能最大限度地将组织的核心能力标准化，并将人力资源从日常事务中释放出来；智能感知模块有利于提升渐进式创新的质量；数智前瞻则有利于组织以低成本低风险的方式挖掘和验证创新的设想；基于模块化协同的开放平台则有利于组织广泛吸收各个领域的知识，进而通过能力模块的组合快速构建把握机会所需的新能力。

学者简介：叶文平

暨南大学管理学院副教授，中山大学中国家族企业研究中心研究员，《管理学季刊》编辑，《外国经济与管理》创业专栏编委。长期聚焦于创业与家族企业的教学和研究，近年来在Journal of Business Venturing、Personality and Social Psychology Bulletin、《经济研究》、《管理世界》、Small Business Economics和Journal of Small Business Management等发表论文20篇，出版专著2部，其中《管理研究方法与论文写作》连续11周获得京东图书“基础大学教材榜”排名第一。研究成果具有一定社会影响力，先后荣获2022年美国创业与中小企业研究会最佳实证研究论文奖、广东省第九届教育教学成果一等奖、广东省第八届哲学社会科学优秀成果二等奖、广东省第九届哲学社会科学优秀成果二等奖和李占祥管理哲学优秀论文奖。

编辑：梁萍