四大维度入手,从内部识别新兴技术的产业化成熟度

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综合科技
战略节奏
宋德铮/朱恒源
2019-09-05 · 14:25
[ 亿欧导读 ] 基于战略节奏的视角,本文从技术、用户效用、市场以及产业链4个维度综合考量,深入理解新产业早期发展的实际,提出了一个新产业成熟度以及新兴技术产业化成熟度的评估框架。
金融科技,技术成熟度,科技创新 图片来自“特定授权”

Gartner提出的技术成熟度曲线已经被广泛作为识别判断新兴技术发展阶段的依据,但其评判维度“可见度”是一个外部的视角,并没有对新兴技术产业化发展的具体情形提供更加准确的描述。因此,讨论新兴技术的产业化、评估新产业的成熟度,需要深入到产业发展的“内部”,直观探讨新兴技术的产业化情况。本文基于战略节奏理论视角,分别从技术(Technology)、用户效用(User Utility)、市场(Market)以及产业链(Industry Chain)4个维度综合考量,深入理解新产业早期发展的实际,提出了一个新产业成熟度以及新兴技术产业化成熟度的评估框架。

本文首发于《中欧商业评论》2019年6月刊,转载自公众号“战略节奏”,作者分别是清华大学全球产业研究院首席研究员宋德铮、清华大学全球产业研究院副院长朱恒源。以下带来亿欧智库精选阅读:


以新一代信息技术为代表的各种新兴技术广泛商业化应用是近年来显而易见、 备受瞩目的商业现象。其中,人工智能、大数据和云计算是最受关注,也是被认为最有广泛应用前景的新兴技术。不少观察家认为,新一代信息技术的蓬勃发展,正在形成未来产业的“通用技术”基础,这将会在各个层面深刻地改变当前的产业系统和产业范式。

这些新兴技术在不同领域、不同场景中日益得到广泛的应用,使得各种不同的新模式、新业态和新产业层出不穷。新产业在发展的初期,充满了不确定性,技术、商业、市场、政策的变化都会在短时期内对幼稚期新产业的发展产生巨大的影响,甚至会改变新产业在中长期的发展趋势。现在,新兴技术广泛产业化,新产业蓬勃爆发,面对这样特别的商业现象,我们需要深入地研究探索产业发展初期的一般特征,以便更好地理解和认识产业变革时期的纷繁和复杂。

在对新兴技术发展和成熟度的研究中, 著名IT咨询公司Gartner每年发布的技术成熟度曲线(The Hype Cycle)在业界具有一定的风向标意义。技术成熟度曲线通过公众对新兴技术的期望和了解、新兴技术的“可见度”来表征新兴技术从诞生到实质生产的发展轨迹。Gartner 的技术成熟度曲线分成5个阶段,即:技术萌芽期、期望膨胀期、泡沫破灭的底谷期、稳步爬升的光明期和生产的高峰期。

技术成熟度曲线反映了人们对新兴技术的认知和态度。新兴技术逐渐进入公众的视野,随着媒体的炒作,前景被乐观畅想。当新兴技术市场化出现挫折和失败,泡沫破灭,公众的关注就会迅速下降。随后,在业界的不懈努力中,新兴技术产业化逐渐获得实质性的进展,“可见度”逐渐增加,公众对其了解逐渐深入,关注也相应地缓慢回升。

20多年来,Gartner与著名大学和科研机构合作,关注新兴技术发展动态,持续不断地发布每年的技术成熟度曲线,跟踪新兴技术的发展,为新兴技术产业化的不同参与者提供了非常有价值的信息。虽然,技术成熟度曲线在一定程度上刻画了新兴技术的发展,但“可见度”是一个外部的视角,并没有对新兴技术产业化发展的具体情形提供更加准确的描述。因此,讨论新兴技术的产业化、评估新产业的成熟度,需要更加“直接”的视角,深入到产业发展的“内部”,探讨新兴技术的产业化情况。

从产业演进看产业成熟度

战略节奏理论从产品市场、资源市场和股权市场的相互联系与相互交错中考察产业的演进。产品市场的结构性变化会传导到资源市场,资源市场会随之出现结构洞,伴随着价值链的展开渐次地出现并被填满,进而在股权市场会出现对持有资源企业价值的估值起伏。

产品市场的成长过程,实际上就是用户不断累积的过程。不同时间接受新产品的用户是不同的,按先后顺序,用户可以明显地分为5类,分别是创新者(发烧友)、早期采用者(时尚派)、早期多数(实用者)、晚期多数(挑剔客)和落伍者(保守派)。产品市场的发展过程分为可识别的4个不同阶段,即:小众市场、大众市场、分众市场和杂合市场。不同的市场阶段,主流用户特质、市场规模、市场成长速度、需求的差异性都不尽相同。相应地,市场的发展呈现出不同的面貌和动向,市场的竞争焦点也不同。能够在这不同阶段胜出的企业也相应需要具备不同的能力。

考察新产业的成熟度,从产品市场发展的S曲线上看,我们聚焦的是从“尚未进入小众市场”到“即将开启大众市场”的这一阶段(图1),当前广受关注的新兴技术相关的产业化发展进程,大多处于这一阶段。以人工智能技术为例,当前不同行业中各种各样的人工智能应用基本上都排列在这一阶段上。有的需要解决的是,如何打开小众市场;有的需要解决的是,如何在小众市场中平稳而快速发展;有的需要解决的是,如何为开启大众市场做好准备。

产业成熟度关注市场发展早期阶段

小众市场阶段,市场规模小,分布零散,成长速度不稳定,与此同时,小众市场的需求场景复杂并且不确定性很高。因此,对于小众市场时期,仅仅从市场规模和成长速度来看,就会丢失很多信息,无法认识和把握产业早期的发展情况。判断新产业发展的成熟度,就需要深入到产业结构的内部,分析产业发展的情势与动向。基于战略节奏的视角,本文从技术(Technology)、用户效用(User Utility)、市场(Market)以及产业链(Industry Chain)4个维度综合考量,深入理解新产业早期发展的实际,提出了一个新产业成熟度以及新兴技术产业化成熟度的评估框架。

技术:实现商业化的性能阈值

一项新技术从实验室到市场,有很多路要走,在这个过程中,需要解决一系列的问题。有些新技术在实验室条件下表现完美,但它们并不能很好地应用到实际环境中。不同的技术完成从实验室到市场的这段历程所需要的时间往往千差万别,因此也相当难以预测。不过,我们可以通过一些“节点“,大致评估新技术离“实现商业化的性能阈值”还有多远。

t1.突破实际应用的技术门槛:能在实际环境中表现良好是技术实现商业化的第一步。和实验室条件不同的是,在实际环境中应用,技术必须要做到稳定、可靠、方便、实用。首先,新技术要表现稳定,不能对扰动过于敏感。在环境变化的一定范围内,新技术要能正常工作,并且表现良好,输出稳定。其次,新技术要可靠,要能够正确地提供期待的输出,不会出现混乱和难以解释的结果。第三, 新技术是方便使用、方便实施的。它对环境、工具和前期准备要求不会太高,其实施的方便程度要能够和潜在的商业化应用环境相匹配。最后,新技术是实用的,是可以应用在实际环境中的,而不是仅仅在严苛设计的实验室中才能表现良好。当新技术在尽量接近实际的环境中能够比较方便地实施,并且表现得相对稳定、可靠的时候,我们就可以认为,技术已经接近或突破实际应用的门槛。这时候,市场上就会出现探索新技术商业化的企业,这些企业在竞相开发新产品,试探新技术的商业可行路径,新技术商业化进程就进入了新的阶段。这时候,我们就可以留心下一个“节点”。

t2.出现新产品的主导设计:在企业探索新技术商业化路径的开始,市场上存在着不同的产品设计路线。这些不同的设计路线彼此竞争,其中某个设计由于可靠性、可行性、成本等各方面的优势会胜出,使得市场中企业纷纷学习和引进。这个胜出的设计就是新产品的主导设计。

技术创新领域的A-U模型很好地刻画了在产业发展的早期技术创新是如何发展变化并驱动产业发展的。A-U模型把产业分为流动阶段、过渡阶段和明确阶段。在流动阶段,新产品的设计还没有定型,企业在努力探索新产品的实现方案、新技术的商业化路径。这时候,产品创新最活跃,其关注重点在于如何使产品的性能符合市场需求。到了过渡阶段,产品的主导设计出现,企业纷纷采用主导设计,产品创新的活跃程度逐渐减弱。创新的焦点转移到实际生产中的工艺创新上。到了明确阶段,产品设计和工艺设计基本定型,生产流程开始标准化。

当新产品的主导设计出现,往往意味着应用新技术的新产品已经突破“实现商业化的性能阈值”,新产品已经具备相当的商业价值,被相当数量的用户认可和接纳。从技术的维度看,这时候产业已经达到相当成熟的程度。

用户效用:特定场景中的特定价值

技术和产品是相互联系但又颇为不同的两个视角。虽然我们讨论技术的性能阈值的时候不能脱离产品的设计,但讨论产品设计却不能仅仅局限于技术的角度。产品设计更应该从用户效用、从满足用户需求的角度考察。只有新产品在特定场景中为用户提供了特定的价值,它才能真正满足用户的特定需求,它才能真正具备在用户中扩散的基础。这个基础才是产业健康发展有意义、可依赖的基础。

u1.满足特定场景中用户需求:互联网时代,产品开发的一个显著特征就是反复试错、快速迭代。企业往往不是直接推出经过充分调试、尽可能完美的产品,而是尽快推出“最小化可实行产品”(Minimum Viable Product,MVP),从用户的使用和反馈中发现问题和改进方向,然后快速地、持续地推出产品新版本。这样的研发模式使得产品的具体应用场景变得空前重要,企业必须在具体的场景中理解产品的价值,必须从用户的角度理解产品的价值。因此,找到特定的应用场景就成为产品开发的指引和目标。唯有如此才能真正满足用户需求。

另外,中国是世界上最大的发展中国家,拥有巨大且多样化的市场,地域、城乡之间存在着巨大的差别。北京、上海、深圳等一线城市可与发达国家的大都市比肩;而西部的农村地区,则可能都不到发展中国家的平均水平。某种程度上,中国不是一个市场,而是许多市场的混合。在这样的市场中,任何产品概念都能找到相应的应用场景,这就使得,在某个特定场景中有价值的产品,在另一个场景中可能一文不值。因此,场景化的思考便成为满足用户需求的一个前提条件。

一旦产品满足了特定场景下的用户需求,产品就能够在市场上立足,并进一步向前演进。

u2.完成从“极客产品”到“时尚产品”的转变:在小众市场的初期,主要用户是发烧友。他们都是业余专家,发烧友对产品和技术可以说是了如指掌,他们长期关注该领域, 对新产品的性能都有自己的见解,需求差异性很大。发烧友热爱技术,并且醉心于自己动手组装和改动产品。个人电脑早期的用户、早期应用人工智能的软件极客,他们都是典型的发烧友。

发烧友关注的是技术和性能,产品不稳定,哪怕是工程样机,对他们来说都不是问题,他们会自己动手解决问题。要想赢得发烧友用户,就必须提供符合他们口味的“极客产品”,技术和性能为重,外观和稳定性都不太重要。

当产品逐渐获得大多数发烧友的认可,到了小众市场后期,时尚派开始成为用户,他们和发烧友有着迥然不同的偏好和需求,企业要适时地开发出适合时尚派用户的产品。时尚派不懂技术,他们更不擅长自己动手。他们大多是人群中的意见领袖,享受被人尊重所带来的满足感,他们喜欢优越的、稍显张扬的、质量稳定(但不一定好)的产品。

从“极客产品”到“时尚产品”的转变,是小众市场发展的一个关隘,如果企业没有发觉这个关隘,没能及时完成这个转变,就会在随后的发展中掉队。从产业层面看,如果市场上的产品完成了从“极客产品”到“时尚产品”的转变,那么越来越多的时尚派将会成为用户。产品的形态和产品创造的用户价值已经达到了相当的成熟度。

市场:产业起飞的关键规模

在产业发展的早期,也就是“尚未进入小众市场”到“即将开启大众市场”的这一阶段,市场规模很小而且市场分布极为不均。这是新产业“启动”期,用户从无到有。在达到市场起飞关键规模之前,新产业是相当脆弱和不稳定的,极有可能某些极小的扰动就会使先前热闹的景象归于沉寂。是否能找到并锁定早期用户,是否能使市场的规模从零逐渐成长到将近起飞的临界值,这是新产业是否能够健康成长起来的关键。

m1.找到早期用户并能锁定用户:找到早期用户并且锁定用户,是新产业发展初期企业面临的最严峻的挑战。小众市场的最早的一类用户,是业余专家发烧友。他们在人群中占很小的比例,熟悉技术并且眼光挑剔。企业要能够找到他们,为他们提供产品,并且能够与他们形成良好互动。企业要面对发烧友的高要求,并对暴风雪般的改进建议做出及时的反馈。这样才能锁定发烧友用户,并在理解和满足用户需求中打磨产品。

这时期,新产品处于创新早期,不同的企业往往会有不同的设计方案,产品的形态和性能都还没有最终定型,主导设计尚未出现。市场上产品多种多样,发烧友用户的需求也多种多样。这些差异巨大的需求往往代表着不同的应用场景,企业锁定早期用户不断为其提供产品的过程,即是理解场景、发掘最有商业前途的场景的过程,也是改进产品完善性能的过程。

这一时期,市场成长的速度缓慢而且不稳定,如果能够锁定用户,市场上出现能够持续获得服务的早期的用户群体,那么相对稳定的用户群体可以帮助企业应对市场的不 确定性。

m2.达到持续扩散的用户数量:如果产业健康发展,在发烧友(创新者)之后,下一个成为用户的群体是时尚派(早期采用者)。时尚派用户是产业发展成熟过程中非常关键的一类用户。他们是连接着早期的小众用户和真正的大众用户的桥梁。时尚派往往是人群中的意见领袖,他们的行为和喜好往往对人群中的成员有着相当大的影响力。

时尚派与发烧友截然不同,有着迥异的偏好和气质。在“用户效用”维度里,我们讨论过,要想赢得时尚派用户,产品形态需要从“极客产品”成功地转变到“时尚产品”。同样地,要找到时尚派用户,企业需要去不同的地方,采用不同的市场营销策略。打动发烧友用户的是产品的技术和性能,打动时尚派用户的则是产品“引领时尚”的特征,以及由此带来受人羡慕的感觉。有针对性的广告和宣传就会变得重要。

最早期的发烧友用户,往往是一些远离大众的“孤岛”,几乎不能和大众建立足够多的联系,并产生足够多的影响。而时尚派则广布于大众之中,市场起飞、大众市场开启就发生在时尚派用户是主流用户的时期。当越来越多的时尚派成为用户,新产品在大众中具备越来越多的持续的曝光度,用户就达到了持续扩散的数量,市场起飞的关键规模指日可待。

产业链:新的分工协作系统

相对于产品市场发展,与新产品匹配的产业链的发展会落后一拍。当新产品开始送到用户手里的时候,其专属的产业价值链还没有形成规模。因此,新产业的新要素首先要能够“嵌入”到现有的产业链,与现有的产业共享供应链。在新产业发展到一定的时机,资源市场上就会看到新的参与者,这时候, 新产业的专有资源和专有产业链要素才会慢慢出现,新的分工协作系统才会慢慢成形。

c1.嵌入现有产业链:由于市场上没有专为新产品准备的专门的供应链和服务,企业要学会从现有市场中寻找所需的成熟的替代品。不少提供创新产品的公司是通过这个方法解决早期产业链发展滞后的问题的。比如,早期的奈飞公司(Netflix)。寄送电影碟片是奈飞的商业模式的关键,早期奈飞没有能力建立专门的物流,它使用了美国邮政系统的服务,直到奈飞有了长足发展之后,才建立了多个物流中心。新兴技术的产业化突破,往往会从一个面对企业用户的业务开始,这样可以更加方便地把新产品嵌入到现有的产业链中,从而迈出商业化的第一步。相对于个人用户,企业用户拥有相对完整成熟的产业链设施,新产品如果能够与企业用户的现有业务结合, 在这个业务的应用场景中提供价值,就会较容易地“嵌入”到这个现有业务的成熟的产业链中,从而为新技术产业化的进一步发展创造良好条件。

c2.出现专有产业链要素:当新产业发展到一定程度,资源市场上出现新的参与者,他们开始创建专门为新产业匹配的价值链要素。这时新产业的市场规模和发展速度可以支撑得起专有产业链的发展。在中国电商起步之时,并没有完善的快递服务,随着电商的发展,快递和物流业开始迅猛发展。现在,每年的快递业务量达到几百亿件,并仍然保持着高速增长。

随着新产业的发展,价值流程上的某些环节有可能独立出来,市场上出现专门提供该价值生产的公司。这是价值链的拆分和裂变,这会使得产业链的效率更高,当然也意味着新的产业链发展更为成熟。在中国功能手机的发展历程中,可以看到价值链拆分的典型例子。在早期,手机设计是手机公司内部的一个部门,随着手机产业的发展,产品设计日益成为产业的竞争焦点,市场上便出现了很多独立的设计公司,它们向手机厂商提供产品设计方案。这大大提升了手机产业产品设计的效率。

专有产业链要素的出现,标志着新产业已经发展到相当的成熟度,开始形成自己的产业链组织方式和价值生产逻辑,新的分工协作系统初步成形,这时候,产业的幼稚期基本过去了,产业开始具备成熟产业的特征。

TUMC 产业成熟度模型

技术、用户效用、市场和产业链,这4个维度是相互联系、相互促进的。从这4个维度综合考量新兴技术产业化、新产业发展的情况,我们会看得更加全面,从而能够更细致地认识产业发展的面貌,更准确评估产业成熟度(图2)。

TUMC模型

这4个维度是并列并相互补充的,但每个维度中的2个节点是递进的。产业发展每达到一个节点,我们可以认为,其成熟度就相应地达到一个台阶。综合4个维度、8个节点可以得到一个可视化的图。

这个综合了技术(Technology)、用户效用(User Utility)、市场(Market)和产业链(Industry Chain)的产业成熟度评估方法,可以称为TUMC模型(图3)。

TUMC模型

评估特定时期某一新产业的成熟度,可以分别考察这4个维度。每一个维度当前状态是下述3种情况中的一种:没有到达一级节点、到达一级节点、到达二级节点。可以用一个落在上述图中该维度里对应的区域中的一个点来表示当前状态。评估4个维度, 得到4个状态点,这4个点就是应用TUMC模型评估产业成熟度的可视化表示。

TUMC模型适用于评估新产业的成熟度以及新兴技术的产业化成熟度。新兴技术的产业化一直都是产业演进的重要动力源。虽然很多新兴技术产业化发展一开始并不会呈现出典型的“新产业”形态,而且很多新兴技术产业化发展更多的是”改造”旧产业,而不是“创造”全新的产业,但新兴技术产业化和新产业发展早期遵循相同的发展逻辑, 拥有相似的演进路径。它们都适合应用TUMC模型观察和评测。

TUMC在人工智能行业分析中的应用

近几年,人工智能蓬勃发展,不同种类的人工智能技术和应用频频出现在Gartner的技术成熟度曲线上。在此,我们应用TUMC模型考察智能推荐的产业化成熟度。这是一个广泛应用于电子商务、搜索和内容分发等领域的人工智能技术。

从技术方面看,智能推荐显然已经穿越了t1节点。从奈飞的影片推荐、亚马逊的图书推荐到现在各个电商平台的各种商品推荐和推荐引擎的发展,智能推荐已经突破了实际应用的技术门槛。人工智能目前仍然处于快速发展阶段,智能推荐虽然得到广泛应用,但并不能说已经形成了一个“固定成型”的主导设计。称之为“流动的主导设计”可能更恰当。

从用户效用方面看,智能推荐在电商、搜索等很多领域找到了合适的应用场景,并创造出用户价值。相关产品的设计也不再是仅仅针对“技术极客”用户。市场上可以很方便地获得稳定易用的智能推荐相关的产品和服务,越来越多来自不同行业的厂商都在积极探索智能推荐技术在自己业务中的应用。

从市场方面看,智能推荐已经过了在发烧友用户中流行的阶段,相关产品已经走出了“技术极客”用户的小圈子,在电子商务、搜索、内容分发等领域推荐引擎也越来越受到追捧。智能推荐已经具备了持续扩散的用户基础。

从产业链方面看,没有技术能力的公司能够方便地获取智能推荐支持,就是因为市场上出现了很多的智能推荐产品。现在如果一个企业想要应用智能推荐不需要自己动手开发,从软件包到实施,再到后续的服务, 可以很方便地在市场上找到专门的供应商。

由此,我们可以得到智能推荐产业化发展的TUMC模型(图4)。

用TUMC模型衡量智能推荐的产业化成熟度

由图4看,智能推荐的产业化已经相当成熟了。在其他三个维度都已有可观发展的情况下,技术方面尚未形成主导设计,说明技术创新仍然非常活跃,随着人工智能的发展,智能推荐还有很大的成长空间。超越单纯的降本增效,积极创造新价值乃至新业态, 是智能推荐产业化发展的未来趋势。

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