1.1　研究背景與研究問題

1.1.1　研究背景

學術創業是指采用大學或科研院所的技術新設企業，且至少有一名科研人員參與其中的創業活動（Hayter et al., 2018; Miranda et al., 2017）。現實中，這類企業通常是高技術企業，但在市場競爭中往往不能獲取與技術相匹配的市場競爭優勢，成長速度普遍較慢。以科研人員為核心創始人的企業面臨的最大困難是跨界，即從大學跨越到產業界（李紀珍等，2020）。受長期科學訓練的影響，科研人員通常以追求技術先進性和新穎性為主要目標，創辦企業的初衷并非純利潤導向，而是為了解決某一項社會問題或實現技術的商業化應用（Urban and Chantson, 2019）。相反，產業界以利潤為導向，強調對短期利益的追求（Jain et al., 2009）。當科研人員走出大學運營企業時，面臨制度約束、合法性壓力（李紀珍等，2020）和社會認同等諸多困難。也正是學術創業企業在成立之初所面臨的這些情境差異，導致企業無論在創業機會選擇還是產品開發、企業運營等方面，與其他高技術類企業存在明顯的不同。然而，現有對學術創業企業的研究主要關注科研人員參與創業的動機，以及科研人員參與對創業企業績效的影響，忽視了學術創業企業作為一個組織，與其他企業在戰略選擇、創新模式等方面的不同。

在實地調研中發現，很多學術創業企業采用追求技術先進性的技術導向型發展戰略。技術導向是支撐企業發展的源泉，也是保證企業獲取行業領先地位的重要前提，但是絕對的技術導向會造成創新承諾升級，為初創企業的發展帶來惰性（Zuzul and Tripsas, 2020）。企業的發展是由技術和市場雙重驅動的，學術創業企業通常忽視用戶需求、產品功能和行業變遷等市場端的因素，導致其無法根據環境變化調整技術研發。在瞬息萬變的市場競爭格局中，難以把控發展的節奏（Timing）將導致擁有先進技術的企業無法獲得與之匹配的市場領先地位。

這一現象在人工智能行業更加明顯。作為一個以深度學習、聯邦學習等算法技術驅動的新興行業，人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一個科學家與企業家結合相對緊密的行業。技術的提升需要大量場景數據的支持，而場景問題的解決也需要得到算法的支持（O'Leary, 2013）。因此，采用AI技術進行創業的企業通過與大學建立聯合實驗室的方式可以實現技術與場景、數據的正向循環。AI行業的這些特性為解釋前文所提到的學術創業企業面臨的問題提供了合適的研究情境。作為一項新興技術，AI行業尚未出現一項主流且通用的技術可以實現技術與場景的完美擬合（Taddy, 2018）。這一特征為學術創業企業的發展帶來了技術利用劣勢（Chalmers et al., 2021），即采用不成熟的技術進行創業不確定性增加，增加了企業在戰略決策和創新方面的挑戰，也降低了企業的生存率。在這樣的大背景下，研究影響學術創業企業成長的關鍵因素和理論機制，具有重大的理論和現實意義。

1.1.2　研究問題

基于對實踐現象的觀察和對現有文獻的梳理，本書選擇學術創業企業成長過程中的創業機會開發、創新模式選擇和價值創造與獲取三個重要節點，研究以下三個問題：

第一，學術創業者如何進行創業機會開發？創業者為什么會開發不同的商業機會？

第二，學術創業企業為什么會選擇不同的創新模式？創新模式又是如何形成的？

第三，學術創業企業的商業模式是如何演化的？如何通過商業模式創新實現價值創造與獲取？

創業機會開發是企業成長的起點，也是學術創業企業與其他企業產生差異的起點。與其他高技術企業相比，學術創業企業的創始人中有一類特殊的群體——科研人員，他們在思維方式、行事邏輯等認知層面與其他類型的創業者存在顯著的差異（Jain et al.，2009）。現有研究只說明了科研人員作為一類社會群體與其他群體的差異性，但很少有研究關注這些差異如何對創業機會開發、企業績效等企業層面的變量產生影響。基于此，本書在第4章首先聚焦于創業機會，分析不同類型的學術創業者在面對新興技術產業浪潮時，為什么會開發不同的商業機會。

創新是影響企業成長的關鍵要素，也是學術創業企業與其他企業不同的關鍵特征之一。調研發現，不同的學術創業企業在面對同一新興技術時，所采取的創新模式顯著不同。比如，在人工智能領域，企業在面對深度學習算法無法實現在不同場景中通用這一問題時，采取了迥異的創新模式。有些企業強調通過技術與場景深度結合，以工程技術彌補基礎技術不成熟的缺陷；有些企業則從技術本身存在的問題出發，致力于開發一套通用的技術，導致技術與場景結合的緊密度較低。由此可見對同一問題不同的解決方案帶來企業創新模式的差異。現有文獻對企業創新決策的研究分為兩類：一類集中描述不同的創新模式，包括架構式創新（Henderson and Clark, 1990）、破壞式創新（Christensen et al., 2015）、連續性創新與非連續性創新（Plowman et al., 2007）等；另一類關注創業企業的戰略選擇，包括生態系統戰略、平臺戰略、技術授權戰略等（Stern et al., 2018）。但是，這些研究都無法解釋“企業為什么會選擇不同的創新模式？創新模式又是如何形成的？”。本書的第二個子研究問題關注在AI情境下，企業如何處理創新模式選擇與不成熟技術所帶來的不確定性之間的關系。

技術能否轉化為利潤被認為是衡量一個企業成功的重要指標，也是企業績效的重要組成部分。現實中，很多擁有先進技術的企業通常不能獲得與之匹配的利潤。根據筆者的觀察與文獻閱讀發現，技術與利潤之間存在一個中介機制——商業模式（Teece, 2018），由此提出技術創新與商業模式創新并行才能完成技術變現。現有研究雖然說明了商業模式對實現價值創造與獲取的重要性，但缺少對企業商業模式動態演化和商業模式創新的探討。據此，提出第三個子研究問題：“學術創業企業的商業模式是如何演化的？如何通過商業模式創新實現價值創造和獲取？”