2024 年 1 月 24 日，由騰訊研究院和騰訊可持續社會價值事業部主辦的“2024 騰訊科技向善創新節”順利進行?；顒右浴跋嘧儭睘橹黝}，包含主題演講、圓桌論壇、在線研討、線下展覽、辯論賽等形式，探討 AI 技術與行業變革、技術社會、科技藝術、城市發展、個人成長等議題。

在本次活動上，騰訊研究院資深專家袁曉輝進行了以《為什么創新不能被規劃？》為主題的分享。

以下為分享全文：

我是10年左右在清華讀博士的時候開始關注創新，關注創新空間的營造，博士論文寫的是創新驅動的科技城規劃，研究到底能否從頭開始去規劃一個創新城市。后來在經管學院做博士后，關注創新創業生態和創新網絡。

在研究的過程中，我調研了世界范圍內那些常被大家津津樂道的創新區，比如硅谷，也盤點了1970年后多個國家政府對標硅谷在城市郊區全新建設的科學城、科技城和創新城，比如日本筑波、韓國大德；再到2000年后，學界業界總結的“創新回流到中心城區”，我又開始觀察創新街區的起落。這個過程中，我也先后參加了國內一些城市的創新區或創新城的規劃研究工作，圍繞創新空間的命題，從宏觀尺度到微觀尺度做了不少調研。

我們都知道創新在這個時代無比重要，世界經濟的每一次大發展都跟創新密不可分。甚至世界各國競爭的關鍵也是創新能力的競爭，這也是為什么世界各國都如此關心創新的問題，為什么層出不窮的計劃都希望能再造一個硅谷。

在十多年的研究和實踐里，我一直有個疑問：創新空間是否真的能通過人為規劃的方式被規劃出來？假設我們擁有足夠的資源，我們真的能創造出一個創新不斷涌現的空間嗎？

創新的界定

要討論空間對創新的支持，我們還是要先界定一下什么是創新。創新這個概念最早是被奧地利經濟學家熊彼特提出，在他的著作《經濟發展理論》中，他首次強調了創新在經濟發展中的核心作用，并將創新定義為一種驅動變革的動力。他認為創新是“一種從來沒有過的生產要素和生產條件的新組合被引入生產體系”，表現為“新產品或產品新特性、新生產方法或新商業處理方式、新市場、新的材料供應來源、新的工業組織模式?！?/p>

圖1 熊彼特對創新的定義

圖片來源：https://ideasofeconomists.com/2016/03/09/schumpeters-history-of-economic-analysis/

我們看到，這個定義其實是有明確范疇的，它將創新定位在了商業體系中，強調“新生產要素的首次商業化應用”，也就是說，以往我們經常提到的科學發現、技術發明，如果沒有進一步轉化為市場中的商品，就不能被稱為創新。

舉個例子，生物專家發明了基因檢測技術，如果這項技術只是停留在實驗室里，申請了專利，發了幾篇論文，但并沒有應用于任何商業場景，那么它并不能被稱為嚴格意義上的創新。而如果有一些企業將基因檢測技術，能低成本地應用于新生兒疾病篩查，那么我們就可以稱之為創新。換句話說，發明本身不是創新，對發明的商業化應用才是。這一點會影響我們后面對創新空間的評價。

這樣初看起來，好像創新被限定在了一個很窄的范疇，但實際上創新不僅與那些高大上的科技進展相關，任何對生產系統的改進，都可以被認為是創新。比如互聯網+帶動的電商、共享經濟的出現，都是利用新的平臺產生新的商業組織模式，或是開辟了一個全新的市場，他們都是創新。

這里就會涉及到兩種創新的路徑或模式，一種是我們通常認為的從科學研究，到技術發明，再到成果轉化的STI創新模式，常常從實驗室來，將新的發現和技術投入到生產系統中，無論是晶體管在計算機中的應用，還是mRNA疫苗被應用于全球新冠防御，都在這一條路徑上。

第二種模式大家可能會略微陌生，DUI創新模式，Doing-Using-Interaction，即通過實踐、使用和互動來創新，更強調從市場需求和用戶反饋中挖掘創新的可能，比如微信的小程序就是一個很好的例子，利用這樣一種新型軟件組織模式，極大降低了開發者開發應用的門檻，同時也為用戶提供更便捷的使用入口。這兩種創新模式所需要的創新環境肯定是有所差異的，這也是我很多年前啟動創新空間研究的出發點。

圖2 兩種技術創新模式比較

圖片來源：作者自繪

那些被規劃的創新空間

好了，明確了創新的邊界，我們來看看創新空間能否被規劃？

1940年代之后，美國硅谷開始在世界上顯露頭角，晶體管技術的發展帶來新的市場機會，硅谷開始陸續涌現利用新技術的創新型企業，惠普公司、肖克利晶體管公司和斯坦福工業園成為日后影響硅谷發展的幾個關鍵要素。而世界各國也隨后紛紛提出高技術中心的建造計劃。

其中最著名的是日本政府于1963年開始規劃建設的筑波科學城。當時日本政府的目標有兩個，一是疏解東京密度過高的人口，二是建立一個全新的科技創新中心。在27平方公里的土地上，通過政府行政的力量集聚了日本31%的科研機構、40%的科研人員和50%的國家研究經費，希望建設日本最重要的科學研究中心，產生1+1>2的協同創新的效果。

圖3 日本筑波科學城核心區鳥瞰

圖片來源：Tsukuba Science City官網

我們現在回頭看，筑波科學城經歷了幾十年的發展后，實現了其作為科學中心的定位，但作為技術創新中心的目標遠沒有達到，因缺乏與市場的聯系，科學城的研究成果無法轉換為產品，產業基礎薄弱，初創企業少，吸引的高技術企業也少，產業規模小。2008年筑波的產值只占到日本GDP的0.2%，投入產出非常不成比例。

2010年后政府開始轉變發展方向，開始重視吸引市場主體與社會資本，推動體制機制改革，推進研究機構的市場化運作，然而時至今日，除了產生了6個諾貝爾獎還可圈可點之外，產業創新成果依然在巨大的投入面前顯得不成比例。

筑波的發展有非常強的政府引導的痕跡，政府投入了大量的資源，包括建設費用和科研機構的補貼，但缺乏有效的激勵機制，也缺乏對市場需求的響應。即使最近幾年在機器人、納米等前沿產業上加強布局，還是很難稱得上是一個成功的創新型城市。

與日本筑波類似的，還有俄羅斯在前蘇聯時期建設的新西伯利亞科學城，以及韓國的大德研究開發特區，都是政府自上而下推動科學創新中心建設的嘗試。從效果來看，發展初期他們在統一的規劃和創新目標的設定之下，都沒有成為當初希望建設的創新區域，反倒是帶來了巨大的科研投入浪費。

五道口的華清嘉園

我們再來看兩個未經規劃自己長起來的創新區，一個是清華大學東門口的華清嘉園這個居住區，我之前在北京的時候還在那里住了幾年。這個小區很有意思，在北京被譽為“民間硅谷”，2000后互聯網+興起的那幾年，這里走出了不少知名互聯網企業，校內網、暴風影音、飯否、美團、酷訊、抓蝦、美麗說、酷我，還有后來在計算機圖像識別方向很厲害的Face++曠視科技。

圖4 北京華清家園居住區及周邊設施平面圖‘

圖片來源：作者自繪

為什么這樣一個居住區能成為一個民間的孵化基地呢？我總結了一下，兩個詞八個字：資源高地，價格洼地。

說它是資源高地，是因為這個小區在五道口，離清華、北大和中科大非常近，人才資源、技術資源密集，周邊的公共服務設施非常充裕，而且交通便利，距離地鐵13號線五道口站也就幾步路。

而價格洼地是說，它的租金比周邊的寫字樓低很多，租一個三居室，客廳辦公，臥室休息，還節省了路上通勤的時間。所以對于創業者來說，這是一個高性價比的創業空間。再加上靠近清華北大，無論是招員工，還是招實習生，都非常容易。

從2000年初直到2015年前后“大眾創業，萬眾創新”那幾年，華清嘉園周邊的酒吧或咖啡館里每天都會有不少創業者，或討論技術問題，或在跟投資人對接，一片欣欣向榮的景象。當然，隨著這幾年租金上漲和產業發展階段的變化，在這里辦公的創業企業也少了很多，這些都是后話了。

其實華清嘉園并沒有任何人給它做過任何創新空間的規劃，也沒有額外的資源投入，卻生長出了創新的果實，很值得深思。

舊金山的AI浪潮

再舉一個更新鮮的例子，我們前一陣子去美國舊金山開會，順便訪談了一些硅谷灣區的科技行業從業者，我們本以為這波兒AI浪潮又是在硅谷出現，但他們說這次其實是在舊金山，很有意思。

圖5 硅谷和舊金山市中心的知名企業地圖

圖片來源：https://siliconvalleymap.org/

疫情之后，舊金山生活成本很高，房價漲了很多，而且市中心環境惡化，有不少流浪漢。再加上遠程工作文化普及后很多公司每周只要求員工來辦公室1-2天，導致很多公司甚至不再租辦公室，寫字樓空置的情況很嚴重。當人們為舊金山的未來擔心時，AI企業成了救星。

OpenAI的辦公室在Mission District，距離市中心有十多分鐘車程；Anthropic，也是一個估值上百億美元的企業，也誕生在市中心，甚至是之前在多倫多成立的AI初創企業Cohere也跑來舊金山設立了第二總部。

Mission District，還有北側的Hayes Valley區域，成為一個非?；钴S的AI創新區，因為吸引了很多風險投資和人才的關注和匯聚，陸續誕生了更多AI公司。甚至有人給這個區域起了個新名字，叫Cerebral Valley，大腦之谷，簡稱腦谷。

圖6 OpenAI和Neuralink創業初期的辦公地點

圖片來源：https://en.wikipedia.org/wiki/OpenAI

這個區域的氛圍就像當年華清嘉園周邊、中關村創業大街一樣，大量咖啡館、開放空間，基本上每天都有沙龍、聚會、路演，和各種Happy Hour，大家討論機器學習技術，討論大模型應用，討論未來的各種可能?；顒又?，甚至專門有創業者做匯聚這些活動的網站，都獲得了很大的流量。

圖7 舊金山每天都在舉辦的AI相關沙龍活動列表

圖片來源：https://lu.ma

你看，這也不是一個規劃出來的案例。我們很好奇為什么這些企業都選擇了舊金山，也跟當地的朋友討論了舊金山再次勝出的原因，交流下來，我們概括了四條：

第一，制度環境友好，不存在競業限制，人才可以自由流動；

第二，靠近幾個頂尖大學，人才密度高，相較硅谷郊區，在舊金山市區因為城市密度高，各種各樣的活動多，吸引了大量喜歡探索新事物的年輕人；

第三，孵化和投資生態完善，孵化器眾多，早期創業成本低，各個階段的投資人相互配合，甚至很多普通人都參與過投資，他們雖然也在意財務回報，但更希望能幫到那些好企業，希望成為推動某項改變的一股力量；

第四，創新文化普及，人們都以創業為榮，甚至很多大學教授和學生都有自己的創業夢想，而且普遍對創業失敗包容，早期的投資人也不會逼你簽一些對賭條款，讓創業者失敗了還要背上一身債。大家會認為fail fast是好事，因為可以盡快嘗試其他想法，fail fast to success，快速失敗直到成功。所以創業者自己也覺得創業失敗的風險很低，大不了重新開始，或去企業找工作。

總結下來，這些因素似乎都跟規劃沒什么關系，所以這又是一個自下而上形成創新區域的例子。

我這次從美國回來，又在重新回顧自己這些年關注的創新空間命題。我再次問自己，創新空間真的能規劃嗎？我們規劃了那么多科學城、科技城、創新城，真的能實現目標嗎？有沒有一種可能，就是創新不能被規劃呢？

創新的四個特點

讓我們再回到創新的基本特征，再重新反思到底什么是創新，創新有怎樣的特質，創新的動力到底來自于哪里。我認為創新有的四個重要特征：

第一點，創新一開始總是微不足道，在初期很難被主流認同。

我們知道英偉達的芯片在人工智能的發展中扮演了至關重要的角色，因為他們的GPU特別擅長進行高度并行化的計算任務。而能實現這種并行計算，主要依賴于英偉達CEO黃仁勛推動發明的CUDA技術以及基于CUDA構建的廣泛應用和開發者社區。

CUDA是什么呢？簡單說，CUDA是一種并行計算平臺和應用編程接口，讓顯卡不僅僅能用于圖形處理，還能用于復雜的計算任務，極大拓展了顯卡的應用范圍。跟芯片比起來，可以說這更是一項難以超越的創新。而回顧歷史，CUDA技術最初于2007年推出時，并未得到認可，即便是英偉達自己的開發人員也對它持懷疑態度，大家都認為沒有任何應用會使用這種單線程、效能極慢的技術。同樣，整個行業對于這項技術的潛力也持保守態度，甚至在推出后一段時間找不到關鍵的應用場景，也缺少重要客戶的支持，英偉達一度非常艱難。但后來的故事大家都知道了，因為這項技術提供了并行計算的能力，讓GPU在這一波兒AI大模型發展中發揮了巨大的價值。其實設計之初，CUDA也并非專為人工智能設計。

所以創新就是這樣，一開始可能就是一個邊緣地帶的小小的種子，不起眼不被主流關注，但因為個體的堅持最后成熟，開花結果。

第二點，創新的目標往往帶有欺騙性，而“有趣”和“新奇”會給你驚喜。

今年有一本書很火，叫《為什么偉大不能被計劃》，作者是OpenAI的研究人員Stanley，他就深入探討了這個觀點。很多時候，創新目標的設定都是基于我們現有的認知，其實很難提出全新的視角，包括如何評價行動過程中我們確實是向著最終的創新邁進，也缺乏有效的評價標準，就容易產生錯誤的指南針。比如國際象棋，很多看起來能幫我們贏得棋局的走法，因為微妙的影響，成為昏招，與此同時，很多招數其實是以退為進，看起來距離特定目標更遠，實際卻非常機智。

而當目標無法成為指南針時，我們該遵循什么指引呢？Stanley通過實驗發現，在給機器人設定任務時，如果讓他們采用新奇性搜索算法，即總是朝著最有趣，最新奇的方向去搜索，取得的效果要遠比給機器人一個目標，讓他不斷接近目標要更好。這個算法能讓一個在迷宮里探索的機器人，在沒有嘗試走出迷宮的情況下，反而更快地學會了如何走出迷宮。Stanley還舉了不少例子，說明了如果人們能在有趣和新奇的驅動下，去探索更多可能，也更能收獲更多創新的踏腳石。

第三點，創新是規避競爭的產物，往往能開辟全新的生態位。

比如當OpenAI成立時，人工智能領域已被幾家大型科技公司，如谷歌、IBM和Facebook等占據。這些公司在機器學習、圖像識別和其他AI技術方面擁有顯著的優勢和市場占有率。面對這樣的競爭環境，OpenAI的研究人員選擇了一條不同的道路，使用Transformer模型架構，在自然語言處理領域深耕，開發了GPT模型。這一戰略選擇使其避開了與大公司在已有技術領域的直接競爭，后來ChatGPT的成功也為他們打開巨大的市場。

最后一點，創新是個體和小團隊更擅長的領域。

個體和小團隊往往因為能從一個單點切入市場需求，把注意力聚焦在一個問題上，更容易有突破。比如Midjourney這家AI圖像生成領域的公司，在達到1億美元收入時，只有11個員工；文生視頻領域的Pika公司，在估值10億人民幣的時候，也只有4個人，正是說明了個體和小團隊的力量。

創新不能被規劃的真正原因

讓我們把創新的這幾條特征再裝到創新能否被規劃的語境里，你會發現，創新其實是個體層面自由選擇和行動探索的結果，并不是某種能提前預判，或在群體層面達成共識的東西。所以任何群體層面對創新目標的設定，對創新行動的限制，對創新任務的安排，都會破壞個體去自由探索的意愿和動力。這可能是創新不能被規劃的本質。因為只有當個體能對自己的行動負責，能直接獲得行動的正面獎賞與負面懲罰時，創新的良性循環才開始建立。而生命的創造力，才會被充分釋放出來。

真正的創新源于生命的創造力，那是一種渴望改變，渴望突破，渴望釋放生命價值的創造力，而這種創造力并不是一直存在的，往往是在一段時間的緊張之后，是在百轉千折四處碰壁之后，是突然間的頓悟，是一種難得的偶然時刻。這種偶然時刻，對應的是漫長的等待與付出，是多次瀕臨失敗的考研，是承擔質疑和壓力的折磨。所以創新也需要十足的自信，需要外界的激勵，需要環境的包容，更需要有敢于不同的勇氣。

規劃能做些什么

創新不能被規劃，創新空間不能靠集中建設，而也許從創新者的需求出發，我們可以看到城市的創新環境能向著哪個方向改善？

創新孵化的本質是提供一種將創造力轉變為商業資源的環境，這是一個對奇思怪想友好的環境，是一個對少數群體支持的環境，是一個失敗了不會被嘲笑的環境，也應該是一個尊重商業邏輯有正反饋的環境。

所以如果規劃還想做點什么，讓每個個體都得到尊重，比專注于創新要更有效；與其提出高大上的口號和目標，不如關注點點滴滴的環境營造，去除一些不必要的制度和管理障礙；與其給大公司提供補貼去做技術攻關，不如提供對個體工商戶和中小企業友好的公平競爭環境，讓創業生態能持續繁榮；與其關注頂尖的一小撮杰出人才的需求，不如關注底層勞動者的訴求，讓大家都能有基本的保障和失敗時的依靠；與其擔心個體無法照顧好自己，提出各種各樣的管控和限制，不如尊重市場，讓個體成為承擔責任的主體，讓每個個體都能盡情釋放自己的創造力。

很多創新是反直覺的，創新環境的營造可能也是。不直接作用于創新目標，而是作用于生態環境，釋放個體和小團隊的生命力，才讓創新的土壤變得更肥沃。很多時候，從創新管理的角度，少就是多，快就是慢。

也許在創新面前，尊重個體，無為而治，才是最大的智慧！

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