基于智能物联网平台生态的价值共创激励策略研究

傅建晓，任雪杰，赵林度

(东南大学经济管理学院，江苏南京 210096)

1 研究背景

作为实体经济命脉，制造业一直是世界各国的战略重心。我国高度重视制造业创新发展，习近平总书记曾说：制造业是科技创新的主战场，创新是制造业发展的“牛鼻子”。近年来，我国制造业获得高速发展，但一直面临大而不强的困境，处于全球价值链中低端环节。在日新月异的今天，新一轮科技革命催生出众多新业态、新模式，制造业面临着从以产品为中心向以服务为中心转型的新机遇、新挑战，服务化成为全球制造业转型发展的重要趋势。在后疫情时代以及全球价值链重构的机遇下，实现制造业服务化转型是我国乃至全球各国抢占价值链高端环节、实现产业升级的重要议题。

AIoT（AI+IoT，即智能物联网）技术的迅猛发展，为制造业服务化转型注入新动力。AIoT 是人工智能技术（artificial intelligence,AI）和物联网技术IoT（Internet of Things）的融合，它使设备自动分析收集的数据，在没有人工干预的情况下根据数据分析结果做出决策并采取行动，让智能设备变得更加智能［1］。在智慧城市、车联网、智能家居、智慧医疗、智能穿戴、工业物联网等领域，AIoT 均发挥着重要作用，是传统制造业数字化、智能化、定制化转型发展的快速通道。新技术与制造业融合，创造了大量创新场景，如海尔医疗基于AIoT 打造智慧血压、智慧按摩、智慧睡眠等服务，创造了智能物联赋能家庭健康的全新理念；Sensoria Health 公司和Optima Molliter 公司［2］基于Azure IoT 打造了一款智能伤口管理鞋，可提高患者对治疗方案的依从性，缩短康复时间。

AIoT 技术的价值在于它使各类产品智能互联，延伸了单个产品之外的价值主张，形成一整套服务解决方案，极大提升了客户体验。平台是AIoT 技术实现价值的核心所在，如海尔COSMOPlat、Azure IoT、阿里云IoT 等。平台为其他企业和客户提供软件研发、系统集成、应用开发、价值增值等多种服务，实现技术共享，助力服务创新。硬件制造商借助平台的规模和渠道优势，不断增强获客能力。大量知识、技术提供者以开发者身份参与平台生态建设，借助平台资源和能力，持续实现个人价值转化。各类主体通过AIoT 平台联系起来，形成松散耦合的生态系统，在资源及能力互补的价值网络中共同创造生态系统价值，最终为所有参与者带来竞争优势［3］。与此同时，生态系统参与者如何在政策和市场环境中分配价值，最终形成以客户为中心有利于价值共创的协同合作机制，成为AIoT 平台生态发展的难题之一。合理的利益分配机制能够提高主体对平台的归属感和价值创造积极性，确保他们在资源交换和整合方面更快达成一致［4］。平台通常采取一定措施推动价值在各主体间的有序分配和流动。例如，小米投资1 亿元设立AIoT 开发者基金，以激励硬件设备制造商、AI 开发者及AI 公司的研发积极性。

近年来，国内外有关平台生态系统和价值共创的研究蓬勃发展，大部分研究以理论分析、演化机制为主，集中于客户与企业的价值共创。葛安茹等［5］从平台包络视角分析了平台生态系统竞争优势的构建路径。张化尧等［6］以小米为例，探讨商业孵化型平台生态系统的价值共创机制。王节祥等［7］从互补与依赖关系的解耦角度提出平台生态系统中的参与者战略。Van 等［8］使用数学方法研究得出企业与客户合作比独立研发创造更多价值，但忽略了价值共创的动态性。Demirezen 等［9］建立微分博弈模型从动态视角研究了客户与供应商的价值共创。Ren 等［10］研究得出基于知识共享的动态价值共创对共创双方都有利，并且价值产出存在峰值。

部分学者讨论了不同激励方式对制造商的影响，主要关注如何激励制造商披露信息或提升质量。Chen 等［11］发现信息不对称条件下政府可以通过补贴方式激励制造商透露其真实努力水平和生产成本。Mai 等［12］研究发现零售商提供的固定合同，成本共担合同和直接合同都能激励制造商提高产品质量，直接合同的激励效果最明显。卢超等［13］分析了政府同侪激励补贴对制造商绿色研发积极性的影响。赵道致等［14］研究了云平台如何制定质量罚金比率和交易佣金比例以激励供应商提高质量水平。黄书真等［15］研究合作减排、合作促销和成本共担3 种合作模式对制造商减排努力水平的影响。

综上所述，以往有关平台生态系统和价值共创的研究主要集中在理论机制方面，较少应用数学方法。部分学者使用数学模型研究价值共创，但只考虑了客户与企业间的二元关系，忽略了企业间的合作。针对制造商激励策略的研究，大多从供应链视角出发，关于平台激励制造商、生态系统内激励的研究相对较少。在上述研究的基础上，本文使用微分博弈模型研究制造商、开发者和AIoT 平台的动态价值共创问题，重点关注不同合作模式的激励效果，以弥补现有文献的不足。本文计算求得无激励模式、成本共担模式、协同合作模式3 种情形下参与者的最优策略、最优收益和生态系统最优收益，获得制造商、开发者和AIoT 平台在共同研发过程中的最优策略，讨论有利于3 类主体合作研发的收益分配机制，并进一步分析关键因素对生态系统收益的影响作用，为AIoT 平台生态系统的激励策略和利益分配提供决策支持。

2 微分博弈模型

2.1 问题描述

本文在制造业服务化背景下，研究 AIoT 平台生态内不同主体合作研发以提高产品服务创新水平的问题，聚焦于不同合作模式和激励策略对参与主体和生态系统的影响。本文构造的概念模型如图1 所示。在政府政策，社会和文化情境中，AIoT 平台作为生态构建者，承接了生态内各企业的多种服务，包括软件研发、系统集成、价值增值、应用、通信等。AIoT 平台、制造商和开发者以客户体验为核心，共同研发智能物联网产品，贡献各自的资源和能力，延伸产品服务功能，使产品更加个性化、数字化和智能化。

图1 基于AIoT 平台生态的产品创新系统

2.2 模型假设

根据问题背景，本文作出以下假设：

假设1：制造商、开发者和AIoT 平台的研发成本与努力水平有关，研发成本是努力水平的凸函数，即投入的努力水平越高，研发成本越高。研发成本主要考虑两方面因素：人力资源成本和企业技术转化成本［16］。人力资源成本为企业技术转化成本为

假设2：产品研发是一个动态过程，需要参与者不断合作与创新，最终达到最佳产品配置［17］。本文将产品创新水平视为一个状态变量，它受各参与方努力水平和创新能力的影响。假设t时刻产品创新水平为，智能物联网产品的研发过程满足式（2）［18］：

制造商的目标函数为：

开发者的目标函数为：

AIoT 平台的目标函数为：

2.3 模型建立及求解

2.3.1 无激励模式

在无激励模式中，AIoT 平台不对制造商和开发者提供任何激励措施，即。3 类主体相互独立且地位平等，均以实现自身收益最大化为目标，会同时做出对自身最有利的理性决策，此时的最优策略组合达到Nash 均衡状态。

平台生态系统总收益为：

2.3.2 成本共担模式

在成本共担模式中，AIoT 平台是产品创新的主导者，制造商和开发者是跟随者，平台分别给予激励制造商和开发者成本补贴，以提高其研发积极性。AIoT 平台先确定成本补贴比例和努力水平，制造商和开发者观察到平台的决策后，会做出相应的跟随策略来保证自身收益最大化。平台在做出最终决策前应能够预测到制造商和开发者的应对策略。因此，采用逆向归纳法，求解该情形下的Stackelberg 均衡状态。

AIoT 平台根据制造商和开发者的决策来决定自身努力程度和对其他主体的成本补贴比例，其HJB方程可以表示为：

将式（30）、式（32）～式（34）代入HJB 方程中,化简得：

2.3.3 协同合作模式

在此情形下，AIoT 平台，制造商和开发者协同合作，3 类主体以平台生态系统收益最大化为目标，共同确定最优努力水平及最优收益函数。此时，平台为制造商和开发者承担的努力成本属于内部资金转移，激励系数可取［0，1］内的任意值。此时，平台生态系统的目标函数为：

3 3 种模式的对比分析

比分析3 种情形下制造商、开发者和AIoT 平台最优努力水平、最优收益函数和平台生态系统的最优收益函数，本文得出以下结论。

命题1与无激励模式相比，成本共担合同下平台的努力水平保持不变，制造商和开发者的努力水平均有提升，提升幅度等于平台对其成本的补贴比例，即最优激励系数。协同合作模式下，3 类主体的努力水平最高。即

证明：要使协同合作模式实现个体收益最大化，即要满足：

4 模型仿真

4.1 3 种模式的最优收益比较

最优收益函数如图2 所示，在成本共担模式和协同合作模式中，制造商、开发者、AIoT 平台的收益均随时间增加，研发前期增加幅度较大，后期逐渐趋于平稳。无论是对于参与者个体或是生态系统整体而言，协同合作模式均优于成本共担模式，两者都优于无激励模式。此仿真结果与命题2、命题3和命题4 的结论相符。

图2 最优收益函数

在无激励模式中，3 类主体及生态系统的收益均随时间递减，最后趋于平稳。这与命题5 有关，当产品初始创新水平相对较高时，采用无激励模式将使参与者收益随时间递减。若初始创新水平较低时，则3 种合作模式都使参与者收益随时间递增。智能物联网作为技术和知识密集型行业，其产品初始创新水平是比较高的，因此成本共担模式和协同合作模式更适用于此类行业环境，能够为价值共创参与方带来价值。

4.2 协同合作模式中重要参数的影响

4.2.1 创新能力系数λi(i=M,D,P)的影响

图3 和对的影响

4.2.2 努力成本系数μi(i=M,D,P)的影响

图4 和t 对的影响

4.2.3 熟悉度系数ki(i=M,P)的影响由式（64）得，随着的增加，小幅降低，对收益的影响并不明显。此结果表明，尽管新兴技术与新场景的结合会产生较高的技术转化成本，但其只会小幅降低最终收益。因此，智能物联网产品的研发，应从注重概念可行性的技术主导思想转向注重价值创造的价值驱动方法［20］，从创造客户价值的角度评估其应用潜力。和t对的影响如图5 所示。

图5 和对的影响

5 结论和展望

面对新一片蓝海，制造企业、平台、开发者等生态参与者要制定新环境下的合作模式，才能在新一轮创新浪潮中创造更多价值。本文利用微分博弈模型研究AIoT 平台生态系统中制造商、开发者和AIoT 平台的合作研发问题，分别求得3 类主体在无激励模式、成本共担模式、协同合作模式下的最优努力水平、最优收益及平台生态系统最优收益。通过对比3 种模式下的均衡解和仿真结果，得到以下结论：（1）成本共担模式和协同合作模式的激励效果明显，均在不同程度上提升了参与主体的努力水平。协同合作模式下，3 类主体的努力水平最高；成本共担模式的激励强度等于平台对制造商和开发者成本的补贴比例。因此，平台可根据自身需求及市场环境变化灵活调整补贴力度。（2）协同合作模式在提升3 类主体收益的同时，提高了生态系统整体收益，是构建AIoT 平台生态系统的最佳方案和发展方向，但如果收益划分不合理，3 类主体的收益则会低于非合作模式。为同时达到个体和系统的帕累托最优，应合理设置收益分配系数的取值范围。（3）当产品的初始创新水平较高，而参与主体的努力水平和创新能力较低时，产品研发不仅不会使生态系统收益增加，反而使会收益随时间下降。（4）为提高平台生态系统整体收益，参与主体应针对性采取措施，如提高创新能力和技术熟悉度，降低努力成本系数，增加边际收益。（5）技术转化成本对生态系统整体收益的影响较小，因此，尽管智能物联网产品的研发存在诸多技术挑战，但从产品服务创新和生态价值角度看，其价值潜力仍然是巨大的。

本文将平台生态系统中的参与者分成3类主体，但是同一类主体内部存在复杂的竞合关系，为简化模型，本文没有针对此问题建模。除本文研究的激励措施外，还存在诸如企业商誉、平台竞争力等因素影响参与者努力水平，未来可研究上述因素的激励效果。随着客户数据、产品使用数据的增多，如何利用数据价值改进产品设计，创造更多客户价值将成为研究重点。另外，可以研究AIoT 平台生态系统的最优规模和结构组成，使参与者能够以最稳定的状态持续创造价值。