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人工智能深度学习平台如何实现开源式创新
| 摘要： | 开源式创新正成为人工智能产业发展的主流趋势，尤其在开源起步较晚的新兴经济体情境中，人工智能深度学习平台如何实现开源式创新值得深入探索。本文聚焦中国人工智能深度学习平台实现开源式创新的过程，通过对中国开源式创新的领先者——百度飞桨深度学习平台开展纵向单案例研究，构建了“驱动逻辑→行动模式→开源机制→开源结果”的开源式创新过程的整合性逻辑框架。研究发现：人工智能深度学习平台实现开源式创新是一个由积势蓄能期、混合流变期和整合成熟期三阶段构成的演进过程，分别经历了“竞争优势驱动”“高效迭代驱动”和“价值最优驱动”三种驱动逻辑的动态更迭。受不同驱动逻辑引导，开源式创新行动者依次呈现出三种差异化的行动模式：“工具型行动模式”“螺旋型行动模式”和“生态型行动模式”。上述过程中的开源式创新机制，既包括位于阶段内的“惯例变革机制”“自适应聚变机制”和“聚合共生机制”三种联动机制，又包括位于阶段间的“开源社区化演变机制”和“开源商业化演变机制”两种演变机制，由此分别形成了“开源流程协同”“开源范式转换”和“开源系统共创”三种开源结果，实现了由低阶到高阶的开源式创新的动态演进。综上，基于中国为代表的新兴经济体的后发开源情境，本文系统构建了人工智能深度学习平台实现开源式创新的过程理论模型，挖掘了适用于该情境的预设性开源式创新的过程、模式和机制，进而比较该种预设性开源式创新与非预设性开源式创新的异同点，从而丰富了开源式创新的理论探索，同时提供了人工智能深度学习平台开源建设的实践启示。 |
| 作者： | 解学梅，郭潇涵 |
| 期刊： | 中国工业经济 |
| 年.期:页码 | 2024.8:174-192 |
| 关键词： | 开源式创新； 人工智能深度学习平台； 过程理论化 |
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