论技术发展中创新与优化的关系，本文主要内容关键词为：技术发展论文,关系论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
创新是当今最热门的研究对象之一。欧盟《创新绿皮书》将创新定义为“在经济和社会领域中成功地生产、同化和利用新事物的行为(the successful production，assimilation and exploitation of novelty in the economic and social spheres)”[1]。在对创新的研究中，技术创新是研究最早最成熟的领域。然而笔者发现，有关技术创新的研究中专门涉及“优化”的很少。事实上，创新与优化经常被割裂甚至对立起来。一些学者认为创新与优化有着质的区别，优化只是将已有的技术加以量化的改进，最多只能算作渐进创新(incremental innovation)，而“真正”的根本性创新(radical innovation)则是创建崭新的事物，因此两者有着本质的区别。其结果是创新被“崇高化”和神秘化了，成为少数天才的专利。
技术创新和优化真的是这样泾渭分明吗其实不然。许多学者在研究技术创新的过程中，都有意无意地发现了创新与优化之间的紧密联系。例如，傅家骥等对各种技术创新定义进行梳理之后给出了如下定义：“技术创新是企业家抓住市场的潜在盈利机会，以获得商业利益为目标，重新组织生产条件和要素，建立起效能更强、效率更高和费用更低的生产经营系统，从而推出新的产品、新的生产(工艺)方法、开辟新的市场、获得新的原材料或半成品供给来源或建立企业的新的组织，它是包括科技、组织、商业和金融等一系列活动的综合过程”[2]。这个定义将技术创新的主体确定为以企业家为核心的各类社会组织，指出技术创新的目的是为了获得更大的利益或效率，手段是“重新组织生产条件和要素”。换句话说，技术创新从总体上讲是创新主体利用生产资源来获取更大的利益的活动。彭纪生和刘伯军认为，“现代技术创新所呈现的本质特征是：创新过程各环节、各类创新资源在企业家支配下，以利益追求为目标，创造性的集成与协同，努力扩大协同剩余”[3]。这种看法实际上也揭示了技术创新是一种在有限资源条件下追求利益最大化的活动。另外， Fagerberg在《牛津创新手册》中指出，创新的一个基本特性是：“每一个创新都是对已有的思想、能力、技巧、资源等的一个新的组合(every new innovation consists of a new combination of existing ideas，capabilities，skills，resources，etc.)”[4]。这个观点揭示了创新并不是凭空产生，而是将已有的资源进行新的组合而成的。当然这个组合不是盲目的，而是为了产生更好的性能、产品或服务。上面这些分析表明技术创新与优化存在密切的关系。
另一些学者将最优化方法应用于技术发展和创新的研究。例如，Deb和Srinivasan提出了一种他们命名为“Innovization”(创新优化)的设计方法。他们通过对决策变量和目标函数的拓展来帮助获取新的设计原理，并同时获得对设计问题更深刻的认识。他们认为这种基于创新优化的方法可以适用于其他问题解决任务(problem-solving tasks)[5]。周述琴等从将技术创新的环境看作一个社会生态系统，并用生态学的方法对新兴技术的演化主体、环境和演化动力机制进行了初步探讨，而生态学方法所依赖的进化论就是自然界逐渐自我“优化”的理论基础[7]。Engler尝试用最优化算法中的遗传算法模拟一个简单的技术创新过程[7]。这些研究开启了用优化思想研究技术创新的方向。
尽管从上述研究中我们可以发现技术发展中创新和优化的关系非常密切，但这些研究并没有专门讨论两者之间具体是怎样的关系。本文就是在这个方面的一次初步尝试。笔者认为，认识技术发展中创新与优化的关系的目的主要是为了更好地了解技术创新，让它走下“神坛”，并应用较为成熟的优化理论来更好地解释甚至定量地描述创新，从而更好地管理创新。
1 “优化”概念的溯源和辨析
为了将技术创新与优化之间的关系说清楚，本文首先对优化这一概念做明确的界定。“优化”一词来自“最优化”(optimization)。最优化在经典的运筹学和控制理论等学科中有着明确的数学含义，它概括了从建立模型、搜索最优解直到应用最优解的全过程。最优化理论中有的三个核心概念：决策变量、目标函数和约束条件。决策变量是人们所能控制的、也就是用于改造世界的变量。目标函数是关于决策变量的价值函数，是最优化的目的。决策变量不能随意选取，而是具有一些约束条件。满足所有约束条件的决策变量取值称为可行解。所有可行解中使目标函数达到最大(或者最小)的解或解集称为最优解。最优化模型根据目标函数的数量可分为单目标和多目标模型，根据决策主体可分为单人或多人模型，根据数据的可获取性可分为确定或随机模型等。常见的最优化模型有规划模型、最优控制模型、搜索模型、决策模型和博弈模型等，它们在军事、航天、工程设计、经济理论、企业和社会管理等领域得到了广泛的应用。
近年来，随着现实问题和最优化模型的日益复杂和动态性的增强，找到理论意义上的全局最优解变得越来越困难，很多情况下甚至变得不可能。于是人们从求最优解逐渐转变为寻找次优解或满意解(目标函数达到一定要求的可行解)，或者通过一系列的改进来不断改善解的目标值。人们常说“没有最好，只有更好”，道理就在于此。于是从事管理的研究者和实践者不约而同地开始使用的“优化”一词实际上成为“不断改进”的代名词。
笔者认为，从“最优化”到“优化”的概念演变体现了运筹学等学科越来越注重实际的趋势，同时也为这些学科开拓了更广阔的应用领域。从人们在实践中对“优化”一词的使用可以发现，“优化”既有“改进”的意思，又不排除寻找最优解；既可以针对同一个模型搜索更好的解，也可以通过改造模型甚至重新定义问题而获得崭新的解，还可以单凭经验或直觉来进行求解。需要指出的是，即使在最后一种情况下，虽然没有数学或逻辑模型，但人们的脑中对要解决的问题也有直观的、文字的或概念的模型。那些纯反应式的、纯粹依赖本能和自然选择来进化的生物行为不是人类的主动优化行为。据此，本文将对同一模型搜索更好解甚至最优解的过程称为“狭义优化”，而将动态地、主动地构建新模型或扩展已有模型并且搜索可行、更好或最优解的过程都称为“广义优化”。之所以搜索可行解也是一种优化，是因为求一个模型可行解的问题可以化为相应的一个求最优解的问题。本文后面所说的“优化”都是指广义优化，除非特别声明。
2 技术发展中创新与优化的关系
在将优化的概念拓广之后，我们再来讨论技术发展中创新与优化之间的关系。目前有一些学者的观点是将技术创新理解为创造一种“以前不存在的”、“崭新的”技术或产品的活动，而(狭义)优化是将已有的技术或产品进行改进。笔者认为，这种看法过于强调技术发展中创新活动的突变性，将质变(“创新”)和量变(狭义优化)对立起来，而忽视了创新和优化之间的共同点和联系。事实上，在技术发展中，创新与优化的共同点和联系比两者之间的区别更多，这体现在以下几个方面：
(1)技术创新与优化的共同点在于两者根本目的相同，都是为了得到更好的技术和产品，使消费者更加满意。进一步讲，人类之所以要创新，就是为了改造世界，让人类生活得更美好。因此，创新和优化都是达成越来越高的人类目标的手段。
(2)技术创新和优化在本质上有相同之处。阿奇舒勒认为，“创新就是消除技术矛盾”[8]，这是从发明角度对技术创新本质的一个深刻洞察。从优化的角度来看，创新就是寻找技术问题的可行解。由于寻求可行解也是广义优化活动，所以把创新看作是一种优化活动在逻辑上是合理的。
(3)技术创新与优化有时并没有黑白分明的鸿沟，例如渐进性技术创新(有时甚至是“突破性”创新)与技术参数的优化之间很难区分。
(4)突破性技术创新也离不开优化。一旦崭新的概念或方法产生(或从其他领域引入)之后，还是需要通过实验和搜索寻找可行的技术参数，并对这些参数不断进行优化才能达到最好的性能指标，因此至少在突破性技术创新的后期一定包含优化过程。
(5)即使在突破性技术创新的酝酿期也离不开优化活动。首先，创新者对科学知识的学习过程就是一个自身新知识不断增加的优化行为。其次，创新时对知识有选择的采用、对其他领域知识的引入、对新信息的搜集都涉及一系列复杂的决策过程，比如选取哪个方向作为突破口、将哪些新知识用到自身技术中、到哪里搜集信息等等，也都是优化活动。最后，新概念和新模型的建立也是通过创新者在应用、获取和引入外来知识和资源后对扩充后的资源进行新的组合或整合的结果。也就是说，技术创新中的学习、搜索和决策都是优化活动。
(6)技术创新成果的评价、选择和淘汰也是优化活动。技术的发展离不开企业家、投资者和消费者对新技术的评价和筛选，而这些选择行为都是各个评价者和使用者的优化行为。试想如果每个人都不挑剔的话，技术发展就失去了原动力。
从上面几点可以看出，优化既是技术创新的根本目的，又贯穿技术创新的整个过程。之所以许多人认为创新与优化具有质的区别，主要原因是在当前学术界，优化理论的主流仍然是经典的最优化理论。经典的最优化理论通常只关注一个模型的建立、求解和应用，因此难以描述和解释技术创新。但是如果将优化的定义扩展为上节所定义的一系列动态的、多模型的“广义优化”，那么两者间的区别就变得模糊。
总之，技术创新的过程既包含大量的优化活动，而其本身又以优化为根本目的和动力。甚至似乎可以这么说，技术创新过程既包含了狭义的、单模型的优化过程，又是一类特殊的广义优化过程，如果我们对优化的观念足够宽容的话。
3 技术创新是多主体参与的、复杂的动态优化系统
技术创新作为广义优化过程的特殊性体现在它通常不是一个发明家或者一个企业家个人能完成的，也不是少数人能够完成的，而是全社会乃至人类世代共同努力的结果。因为即便是新技术，其目标、思想、科学知识基础、基本手段、材料和工具等也大都来自于已有的、前人创造的物质和精神财富，而且在新技术开发到市场化的全过程中不但有发明者和企业家，还有科研人员、工程师、投资者、生产和服务人员都为新技术和新产品的诞生和发展做出了实质性的贡献。此外，不要忘记市场中的消费者其实也是技术创新的重要参与者，因为他们才是创新是否有价值的最终评判者，他们在技术进化的过程中起到了“优胜劣汰”的重要的作用。最后，政府也是创新的重要支持者和促进者，它对于创新环境的构建和创新的推动和协调起到了不可替代的作用。因此，技术创新从系统的角度来看，是一个由数量庞大的异质多主体(heterogeneous agents or actors)构成的具有网络结构和层次结构的、复杂的动态系统，每个主体都在自身资源限制下，试图优化个体或整体目标，而这些合作与竞争行为共同推动着技术不断推陈出新，更好地为人类服务。
那么，上述这些主体具体是如何通过优化行为来共同推动新技术的产生和发展呢？图1简化地展示了这些主体的优化行为和主体之间的复杂关系。
图1中，圆圈表示各类异质的创新主体，包括科研者、教育者、发明者、工程师、生产者、管理者、投资者、服务者、消费者以及政府。我们将这些圆圈画成环环相扣的，并不是说只有图上“相邻”的主体之间有交集，而是用以表示每个主体可能具有多重身份(不一定只有两重身份)，而且各主体之间的区分并不是绝对的，这种主体身份的多重性和模糊性是创新系统具有复杂性的一个重要原因。方框表示各种创新主体私有或共有的资源约束(就是资源库、资源集合)，因为知识(本文的“知识”概念包括信息)对于技术创新的具有最大的贡献，所以其中特别强调了资源约束中的知识库。上小下大的六边形表示各种创新主体的个体目标或社会整体目标集合。所有的目标以及所有的资源之间都是相连的，以表明目标和目标之间、资源和资源之间都是相互重叠和紧密联系的。双向实心箭头表示资源流(也包括知识流)，双向空心箭头表示目标流，单线箭头表示主体之间的其它各种交互关系。需要特别指出，政府主体与全社会所共享的目标和资源密切相关，而这些目标和资源对于技术创新意义重大，可以大大加速新技术的诞生、进步和市场化，是现代技术创新的重要特点，但由于图的空间所限没有画出。
图1 技术创新作为一类多主体共同优化系统
注：政府主体与公共的知识、资源和目标有密切关系，但没有在图中表示出来。
各类主体在技术创新过程中都面临自身与新技术相关的优化问题，他们对这些优化问题的动态求解不断地形成整个技术创新问题的解。各类主体面临的优化问题是不同的，具体如下：
(1)科研者。主要指科学家或科研机构，教育者和发明者等有时也是科研者。他们的主要目标是发现自然界和人类社会未知的现象和规律。对科研者来说，从未知到已知就是目标的达成和满足，因此他们的主要目标函数是“最大化新知识”。科研者探索世界的主要约束条件主要是自身已有知识的局限，以及各种科研资源(仪器、材料、经费、时间、人员等)。他们的主要优化手段我们称为“搜选”，即通过搜索世界来发现新现象，并选择适合的概念、原理和工具对这些现象提出猜想，再加以分析和验证，从而找到新的规律。产生的新知识主要来源于自然界和社会以前未被发现或关注的现象，并进入到公共知识库中。
(2)教育者。教育者实际是各种传播科学文化知识的主体的一种归纳，每个人在某些时候都可能成为教育者。其中高等教育在技术创新中起到的作用更为直接。大学教师们除了作为科研者进行探索、作为发明者直接从事技术创新之外，本职是通过传授基础和前沿科学知识来培养科学技术人才，其中作为技术创新主力军的发明者、工程师都来自这些人才。因此教育者在技术创新系统中的主要目标是“最大化新人才”。教育者和科研者所具有的资源约束是相似的。教育者进行优化的主要手段是“研选”，即通过研究、加工、筛选和解释科研者发现的新知识来培养新的人才，作为其他技术创新主体的主要人力资源。
(3)发明者。发明者是技术创新的主要力量之一，其身份可以是科研者、教育者和工程师，也可以是企业，甚至有时各类技术创新主体共同地参与发明。发明者的最优化目标主要是解决现有技术中的矛盾，找到技术的可行解，以期大幅度提高产品的技术性能。发明者的资源约束主要是自身的技术知识库和相应的科学知识库，以及发明所需的各种其它资源(如材料和设备等)。发明者进行优化的手段是“构选”，创新的源泉主要来自教育者带来的新知识。发明者首先在现有技术系统(模型)基础上，通过选择新知识并与已有知识和信息相结合，构建已有技术系统的一个或多个新模型，通过模型参数的优化，形成一个新的发明，并以专利形式进入到公共知识库中。
(4)工程师。工程师负责将发明者的构思设计加以物化实现。工程师与发明者的优化目标基本相同，也是解决技术矛盾，资源约束也基本相同。但是工程师的优化活动更强调实践性和最优性，手段主要是从发明者的各种专利中挑选最有价值的方案，通过实验来尝试不同的材料等参数来找到最优的新设计。我们将这种优化手段称为“试选”。
(5)管理者、生产者和投资者。管理者、生产者和工程师等一起构成了实现新技术的企业核心，而投资者为新技术的商业化提供了最主要的物质资源。企业和投资者的主要优化目标都是获取最大利润，其资源约束主要是自身的管理知识库和资金及人力资源等。企业和投资者通过市场调研对工程师提出的多种新设计加以精心论证(“精选”)，从中选择最有市场潜力和竞争力的设计进行生产，形成市场上的新产品，并以新产品形式进入公共资源库。同一新技术领域的企业之间形成竞争，每个企业都根据对手和市场制定自身技术和产品发展的最佳策略。
(6)服务者。服务者指从事产品批发、销售和服务等服务性企业。他们与生产企业的优化目标和资源约束基本类似，只是他们的主要优化手段是“筛选”，即对于企业生产的众多新产品进一步进行评估，选取自认为最能获利的新产品投放市场，同时衍生出新的增值服务。
(7)消费者。除了市场上的纯粹消费者外，其他技术创新主体也可以是消费者。其中发明者、工程师、管理者和投资者往往是新技术和产品的第一批“想象型消费者”，服务者是第二批体验者，他们如果能够准确地预见到大规模消费者的反应，把握住人们的需求，那么新技术的商业化就更有可能成功。而最终消费者是技术创新系统中数量最大的优化者，他们每人的优化目标是“最大化自己的满意度”，资源约束是自己的体验知识库、财力、时间和精力等，优化手段主要是“拣选”，即通过媒体获取新产品信息，通过自己或他人的评价或体验来拣选最符合要求的新产品。如果消费者得不到满足，则说明该新技术目前还没有得到真正的成功，消费者提出的更高要求就成了改进或开发新技术的直接动力。消费者对新产品的体验也进入到自身或公共的体验知识库中。
(8)政府。一个国家的政府是从事公共管理和服务的组织，它对于现代技术创新系统起着越来越大的作用。政府的主要优化目标是整个国家的进步、和谐和富裕等，其约束是自身的执政能力、对异质主体资源的整合能力和对不同(甚至冲突的)主体目标的协调能力。政府通常通过整合公共科学知识和资源提高技术创新的整体效率，通过支持和资助科学研究、教育和技术创新来鼓励科研者、教育者和发明者从事竞争前技术领域的创新，通过政策引导和市场规范来促进企业、服务者和消费者更好地生产、流通和接受那些相互竞争的新技术和新产品。
总之，各个技术创新主体不断通过自身和相互作用中的各类优化行为共同造就了技术发展和技术创新。因此，从优化的视角，我们可以给技术创新下这样的定义：技术创新是众多异质创新主体(包括科研者、教育者、发明者、工程师、管理者、生产者、投资者、服务者、消费者和政府等)在各自利益或目标驱使下，在既有资源条件限制(经济资源、科学知识和社会文化条件等)下，通过各自独立的优化行为(个体搜索、选择、决策)和交互的优化行为(协作、竞争、博弈等)，共同地、动态地突破既有目标和约束条件，创造更好的新产品、新过程或新服务的一种复杂优化系统。
4 结论
技术创新是人类所特有的改造世界的综合性高级活动。本文提出了广义优化的概念，指出技术创新与广义优化过程存在着内在和本质的联系，认为技术创新是由社会多主体共同参与的、复杂的动态优化过程构成的，最后在优化视角下给出了技术创新的一个新定义。当然这些探讨还是初步的和粗糙的，论证中还有不少不严密之处。如果要真正令人信服地论证技术创新是由动态的优化过程构成还要对创新的许多细节(如抽象知识的产生过程、学习过程和新概念的创造过程)等进行更为深入的研究。
下一步我们的研究目标是用优化模型形式化地描述技术创新的具体过程。目前看来，最适合的工具可能是在多主体系统(multi-agent system)或者复杂适应系统(complex adaptive system)框架下，应用和改进经典最优化理论、决策方法、遗传算法、文化遗传算法或其它进化算法来描述和模拟更为复杂的人类创新行为。模型化地研究创新对于技术管理来说是一种新的研究视角，如果按照这种研究思路深入下去，可望更好地预见和创造技术的未来。