頂尖企業(yè)的 AI 布局，都在遵循這套四象限策略

未來十年的最終贏家，不是那些啟動(dòng)AI試點(diǎn)項(xiàng)目最多的公司，而是那些懂得如何將AI能力規(guī)模化的公司。這意味著要將雄心壯志轉(zhuǎn)化為實(shí)際行動(dòng)——選擇符合自身組織實(shí)際情況的戰(zhàn)略，賦能員工，并將AI與真正可控的因素相結(jié)合。歸根結(jié)底，AI本身并非戰(zhàn)略，而是一種將戰(zhàn)略付諸實(shí)踐的工具。

2018年，兩家全球巨頭著手利用AI技術(shù)重塑其產(chǎn)品設(shè)計(jì)和將產(chǎn)品推向市場(chǎng)的方式。

通用汽車?yán)肁utodesk Fusion 360的生成式設(shè)計(jì)軟件，重新構(gòu)想了一個(gè)看似不起眼卻至關(guān)重要的部件——座椅支架。由AI生成的結(jié)構(gòu)宛如自然生長(zhǎng)而成，輕盈的網(wǎng)狀外形比原件輕40%，強(qiáng)度則提升了20%。然而，這個(gè)部件最終未能投入生產(chǎn)。原因何在？通用汽車的供應(yīng)鏈和生產(chǎn)線——專為沖壓鋼材而設(shè)計(jì)——無法處理AI生成的復(fù)雜幾何形狀。改造系統(tǒng)需要數(shù)年時(shí)間。這項(xiàng)創(chuàng)新就此擱置。

與此同時(shí)，蘋果公司開始試驗(yàn)超薄光學(xué)元件——一種經(jīng)過AI優(yōu)化的超薄光學(xué)組件，能夠取代傳統(tǒng)的相機(jī)鏡頭。這項(xiàng)技術(shù)需要整合機(jī)器學(xué)習(xí)、材料科學(xué)和半導(dǎo)體制造工藝。短短兩年內(nèi)，蘋果就申請(qǐng)了數(shù)十項(xiàng)專利，并且（截至本文撰寫之時(shí)）據(jù)報(bào)道正準(zhǔn)備將這項(xiàng)突破性技術(shù)嵌入其面部識(shí)別傳感器中——首先應(yīng)用于iPad Pro，隨后也將應(yīng)用于iPhone 17系列機(jī)型。與通用汽車不同，蘋果公司不僅擁有大膽的想法，還擁有實(shí)現(xiàn)大膽想法的系統(tǒng)。

這兩個(gè)案例揭示了關(guān)于AI的一個(gè)重要真相：問題通常不在于AI能做什么或不能做什么，更多時(shí)候，問題在于公司領(lǐng)導(dǎo)想要達(dá)成的目標(biāo)，與公司的價(jià)值鏈、運(yùn)營(yíng)模式和技術(shù)架構(gòu)實(shí)際能夠支持的目標(biāo)之間存在錯(cuò)位。

不幸的是，絕大多數(shù)公司在這方面更像通用汽車，而不是蘋果公司。研究表明，許多AI項(xiàng)目未能帶來切實(shí)可見的商業(yè)價(jià)值：標(biāo)普全球市場(chǎng)情報(bào)公司的數(shù)據(jù)顯示，到2025年，42%的公司將放棄大部分AI項(xiàng)目（高于2024年的17%）；平均而言，46%的概念驗(yàn)證項(xiàng)目在投入生產(chǎn)前就被廢棄。

本文將提供一個(gè)實(shí)用的框架，旨在幫助企業(yè)提高AI投資回報(bào)率。基于對(duì)跨行業(yè)企業(yè)（包括消費(fèi)品和先進(jìn)制造業(yè)）的研究和經(jīng)驗(yàn)，我們總結(jié)了影響AI成功的兩個(gè)關(guān)鍵維度：價(jià)值鏈控制力和技術(shù)廣度。這些因素界定了各種可能性，并指明企業(yè)可以采取四種截然不同的方法來發(fā)揮AI的潛力：聚焦差異化、垂直整合、協(xié)作生態(tài)系統(tǒng)和平臺(tái)領(lǐng)導(dǎo)力。每種方法都伴隨著各自的風(fēng)險(xiǎn)、要求和突破性創(chuàng)新的潛力。但當(dāng)某種方法與企業(yè)的實(shí)際情況相匹配，回報(bào)將是巨大的。

讓我們首先仔細(xì)看看構(gòu)成該框架基礎(chǔ)的兩個(gè)維度。

從兩個(gè)維度看清自己

第一個(gè)維度，價(jià)值鏈控制力（value-chain control），指的是公司對(duì)其產(chǎn)品從構(gòu)思到上市的整個(gè)過程，擁有多大程度的影響力。擁有對(duì)價(jià)值鏈高控制力的公司，能夠快速測(cè)試、迭代和擴(kuò)大創(chuàng)新規(guī)模，因?yàn)樗鼈冏杂谢蚰軌驈?qiáng)勢(shì)影響產(chǎn)品設(shè)計(jì)、制造、分銷和客戶互動(dòng)等環(huán)節(jié)。例如，三星之所以能夠在其所有產(chǎn)品中推廣AI驅(qū)動(dòng)的顯示屏或攝像頭改進(jìn)，是因?yàn)樗瓶刂鴱男酒圃斓饺蛄闶劬W(wǎng)點(diǎn)的所有環(huán)節(jié)。

光譜另一端的一些公司，對(duì)價(jià)值鏈的控制力較弱（例如汽車行業(yè)的二級(jí)供應(yīng)商或消費(fèi)品行業(yè)的品牌授權(quán)商）。這些公司必須依賴其他公司來驗(yàn)證、采納或推廣其創(chuàng)新成果，因此很難快速行動(dòng)。它們對(duì)其他公司的運(yùn)營(yíng)方式幾乎沒有影響力，創(chuàng)新空間也相對(duì)狹窄。

第二個(gè)維度，技術(shù)廣度（technological breadth），指的是企業(yè)為了保持競(jìng)爭(zhēng)力而必須整合的技術(shù)的范圍和相互依存程度。在半導(dǎo)體、自動(dòng)駕駛汽車和生命科學(xué)等廣度很寬的行業(yè)，AI很少能獨(dú)立運(yùn)作。它必須融入其他快速發(fā)展的技術(shù)網(wǎng)絡(luò)中，例如傳感器、機(jī)器人、材料科學(xué)、云架構(gòu)和邊緣計(jì)算。在高廣度技術(shù)的行業(yè)，企業(yè)必須應(yīng)對(duì)持續(xù)的技術(shù)融合。

相比之下，低廣度技術(shù)的行業(yè)——例如食品加工、建筑材料和基礎(chǔ)物流——往往采用更穩(wěn)定的技術(shù)架構(gòu)。它們可以利用AI獲得巨大收益，但通常是通過改進(jìn)現(xiàn)有流程來實(shí)現(xiàn)，而不是重新定義整個(gè)行業(yè)格局。

這些維度并非地圖上的固定點(diǎn)，而是會(huì)隨著職能、地域和時(shí)間而持續(xù)演變的動(dòng)態(tài)力量。一家公司可能在研發(fā)方面擁有很高的技術(shù)廣度，但在客戶互動(dòng)方面覆蓋面較窄。也可能在一個(gè)地區(qū)擁有強(qiáng)大的價(jià)值鏈控制力，但在另一個(gè)地區(qū)嚴(yán)重依賴中間商。企業(yè)應(yīng)該專注于那些自身處于最佳位置、能夠集中精力、充滿自信開展業(yè)務(wù)的領(lǐng)域。

挑選正確的策略

上述框架衍生出四種AI創(chuàng)新策略。每種策略都代表著一種不同的方式，使組織定位與可行的創(chuàng)新路徑相契合。現(xiàn)在來深入了解每一種策略——其邏輯、傾向于釋放的特定創(chuàng)新類型，及其風(fēng)險(xiǎn)。

聚焦差異化（Focused differentiation）：磨礪自身優(yōu)勢(shì)。對(duì)價(jià)值鏈控制力有限、技術(shù)廣度較低的公司，通常身處成熟行業(yè)。它們?cè)趦r(jià)值鏈的某個(gè)環(huán)節(jié)擁有深厚的專業(yè)知識(shí)——例如產(chǎn)品配方、上游采購或消費(fèi)者洞察——但無法掌控整個(gè)市場(chǎng)通道。它們并非AI領(lǐng)域的先鋒，但它們擁有數(shù)據(jù)，并且懂得如何運(yùn)用數(shù)據(jù)。它們無法重新設(shè)計(jì)整個(gè)系統(tǒng)，但可以使其更加智能。它們利用AI在特定領(lǐng)域內(nèi)對(duì)產(chǎn)品或流程進(jìn)行微調(diào)和優(yōu)化。這正是精準(zhǔn)、高影響力應(yīng)用場(chǎng)景的領(lǐng)域：更優(yōu)質(zhì)的標(biāo)簽、更智能的傳感器、更具適應(yīng)性的配方。這些公司要想在AI領(lǐng)域取得成功，關(guān)鍵在于深入鉆研，而非淺嘗輒止。

例如，食品飲料巨頭百事公司在其馬鈴薯供應(yīng)鏈上游應(yīng)用了AI技術(shù)，并通過與種植農(nóng)戶的合作項(xiàng)目對(duì)供應(yīng)鏈進(jìn)行嚴(yán)格管控。百事公司利用無人機(jī)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)評(píng)估作物健康狀況的早期指標(biāo)，幫助農(nóng)民優(yōu)化灌溉和施肥，從而減少碳排放，提高產(chǎn)量，增強(qiáng)作物抗逆性——這在商品貿(mào)易中至關(guān)重要。百事公司歐洲分公司還與全球作物營(yíng)養(yǎng)公司雅苒（Yara）合作，為農(nóng)民提供精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)數(shù)字化工具，以推動(dòng)再生農(nóng)業(yè)實(shí)踐的普及。

垂直整合（Vertical integration）：聯(lián)動(dòng)整個(gè)機(jī)制。擁有強(qiáng)大價(jià)值鏈控制力但技術(shù)廣度相對(duì)有限的公司，往往是企業(yè)級(jí)AI應(yīng)用的理想對(duì)象。它們或許無須追蹤每一項(xiàng)前沿技術(shù)趨勢(shì)，但通過將AI嵌入現(xiàn)有流程，就能產(chǎn)生巨大的影響。AI可以將內(nèi)部系統(tǒng)間的洞察連接起來，揭示數(shù)據(jù)、部門或流程之間的協(xié)同效應(yīng)和效率提升空間。AI正是在這些領(lǐng)域提升卓越運(yùn)營(yíng)，例如預(yù)測(cè)性維護(hù)、動(dòng)態(tài)定價(jià)和需求驅(qū)動(dòng)型物流等等。在此，規(guī)模效應(yīng)起到倍增器的作用——運(yùn)營(yíng)規(guī)模越大，即使是微小的效率提升也能帶來很大的累積收益。

中國(guó)電商巨頭京東，在其物流網(wǎng)絡(luò)中全面應(yīng)用AI，利用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)優(yōu)化從倉庫庫存、配送路線到勞動(dòng)力調(diào)度和需求預(yù)測(cè)等各個(gè)環(huán)節(jié)。疫情期間，京東的智能系統(tǒng)根據(jù)封控區(qū)域重新規(guī)劃配送路線，利用AI驅(qū)動(dòng)的機(jī)器人實(shí)現(xiàn)倉庫運(yùn)營(yíng)自動(dòng)化，并根據(jù)區(qū)域需求激增動(dòng)態(tài)調(diào)整庫存。當(dāng)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手苦苦應(yīng)對(duì)瓶頸和延誤時(shí)，京東憑借其更智能的系統(tǒng)，保持了服務(wù)的持續(xù)穩(wěn)定。

追求垂直整合的公司往往擅長(zhǎng)挖掘新的關(guān)聯(lián)——打破信息孤島，將數(shù)據(jù)和流程連接起來，從而發(fā)現(xiàn)他人無法察覺的模式和效率提升點(diǎn)。當(dāng)AI應(yīng)用于嚴(yán)格控制的系統(tǒng)中時(shí)，將物流與定價(jià)、運(yùn)營(yíng)與預(yù)測(cè)等環(huán)節(jié)串聯(lián)起來的能力，便成為獨(dú)特的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)來源。

協(xié)作生態(tài)系統(tǒng)（Collaborative ecosystem）：構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)。有些公司身處技術(shù)復(fù)雜的生態(tài)系統(tǒng)，卻無法掌控其解決方案最終如何推向市場(chǎng)。這個(gè)象限的公司，其AI成功并非來自單打獨(dú)斗，而是源于戰(zhàn)略合作——共享創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)、基礎(chǔ)設(shè)施和專業(yè)知識(shí)。這些公司通常身處高科技、快節(jié)奏的行業(yè)，但執(zhí)行的杠桿并非完全掌握在自己手中：它們需要依賴監(jiān)管機(jī)構(gòu)、研究人員或平臺(tái)合作伙伴才能觸達(dá)最終用戶。它們的優(yōu)勢(shì)在于合作：共享平臺(tái)、共同開發(fā)工具以及建立聯(lián)盟，從而協(xié)調(diào)各方利益，而不僅僅是時(shí)間節(jié)點(diǎn)。

以諾華和微軟為例。它們不僅建立了合作伙伴關(guān)系，還創(chuàng)建了一個(gè)AI創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)室，旨在加速藥物發(fā)現(xiàn)和開發(fā)。該項(xiàng)目的核心是一套機(jī)器學(xué)習(xí)模型，這些模型經(jīng)過訓(xùn)練可以預(yù)測(cè)分子行為、識(shí)別潛在治療靶點(diǎn)并優(yōu)化臨床試驗(yàn)方案。例如，該實(shí)驗(yàn)室的工具幫助諾華識(shí)別出用于腫瘤試驗(yàn)的新生物標(biāo)志物組合，從而將試驗(yàn)設(shè)計(jì)時(shí)間縮短了30%以上。該項(xiàng)目的成功不僅源于技術(shù)共享，更源于共同的目標(biāo)、共同開發(fā)的基礎(chǔ)設(shè)施，以及對(duì)科學(xué)和運(yùn)營(yíng)整合的承諾。

這個(gè)象限的公司最容易實(shí)現(xiàn)根本性突破——那種能夠重塑科學(xué)、技術(shù)或醫(yī)學(xué)的早期突破。但這些突破需要協(xié)作。如果監(jiān)管不明、文化沖突或目標(biāo)不一致，即使是最有前景的工具也可能失敗。當(dāng)各方深度契合——認(rèn)知、激勵(lì)機(jī)制和執(zhí)行方案完全一致，其回報(bào)將是變革性的。這個(gè)象限中的公司，其AI應(yīng)用不僅僅關(guān)乎協(xié)作，更關(guān)乎一致性以及合作伙伴的協(xié)同。

平臺(tái)領(lǐng)導(dǎo)力（Platform leadership）：塑造規(guī)范。在技術(shù)廣度和價(jià)值鏈掌控力這兩個(gè)維度上都處于巔峰的公司，不僅能適應(yīng)變化，更能塑造變化。它們不僅打造產(chǎn)品，還創(chuàng)建基礎(chǔ)設(shè)施和生態(tài)系統(tǒng)。這就是統(tǒng)籌的力量所在：制定標(biāo)準(zhǔn)、開放API，并設(shè)計(jì)出其他公司想在其基礎(chǔ)上構(gòu)建的系統(tǒng)。

以彭博社推出的BloombergGPT為例，這是一款專門針對(duì)金融領(lǐng)域的大語言模型，其訓(xùn)練數(shù)據(jù)基于超過7 000億個(gè)代幣（Token）。這不僅僅是一次技術(shù)升級(jí)，更是一項(xiàng)旨在定義下一代金融AI的戰(zhàn)略舉措。與通用模型不同，BloombergGPT基于獨(dú)特的金融文檔、財(cái)報(bào)電話會(huì)議和專有數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，使其能夠總結(jié)財(cái)報(bào)、自動(dòng)分類新聞并輔助風(fēng)險(xiǎn)建模——所有這些都可以在彭博社高度集成的終端生態(tài)系統(tǒng)中完成。彭博社的這項(xiàng)舉措不僅僅是生成式AI的應(yīng)用，更是在樹立新的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。

該象限中的公司憑借其能力，已做好充分準(zhǔn)備進(jìn)軍看似遙遠(yuǎn)的領(lǐng)域：跨地域、跨行業(yè)、跨領(lǐng)域發(fā)現(xiàn)微弱信號(hào)和新模式。平臺(tái)領(lǐng)導(dǎo)者擁有規(guī)模、數(shù)據(jù)和架構(gòu)優(yōu)勢(shì)，能夠洞察他人無法發(fā)現(xiàn)的事物，并搶先采取行動(dòng)。

但影響力越大，風(fēng)險(xiǎn)也越大。塑造行業(yè)的能力意味著肩負(fù)著更大的責(zé)任，必須努力贏得和維持信任——包括合作伙伴、監(jiān)管機(jī)構(gòu)和最終用戶之間的信任。這一領(lǐng)域的失敗很少因?yàn)榧夹g(shù)薄弱。以谷歌通過其DeepMind Health進(jìn)軍醫(yī)療AI領(lǐng)域?yàn)槔搱F(tuán)隊(duì)與英國(guó)多家醫(yī)院合作，開發(fā)了基于真實(shí)患者數(shù)據(jù)訓(xùn)練的診斷模型。從技術(shù)角度來看，這個(gè)項(xiàng)目前景光明。但當(dāng)DeepMind未經(jīng)授權(quán)訪問數(shù)百萬份NHS（英國(guó)國(guó)家醫(yī)療服務(wù)體系）記錄的消息曝光后，公眾輿論一片嘩然。隨后，該項(xiàng)目被并入谷歌健康，發(fā)展勢(shì)頭也隨之減弱。失敗的原因不在于其算法，而在于破壞了信任。

調(diào)動(dòng)員工

在所有四種策略中，最根本的挑戰(zhàn)并非技術(shù)，而是人。許多AI項(xiàng)目失敗并非因?yàn)榈讓铀惴ù嬖谌毕荩且驗(yàn)槿藗兊种剖褂眠@些工具。

蘋果設(shè)備租賃公司Rent a Mac推出AI驅(qū)動(dòng)的庫存管理系統(tǒng)時(shí)，引發(fā)了員工焦慮。這導(dǎo)致系統(tǒng)實(shí)施延遲了七周，并損失了約8.5萬美元的預(yù)期提升效益。但通過任命AI示范官來展示實(shí)際應(yīng)用案例，該公司員工的參與度在短短幾個(gè)月內(nèi)就翻了三倍——從31%飆升至89%。透明度、溝通和員工體驗(yàn)，讓局面得以逆轉(zhuǎn)。高露潔棕欖公司也意識(shí)到員工參與的重要性，因此推出了內(nèi)部AI中心，讓員工無需編程經(jīng)驗(yàn)即可開發(fā)自己的AI助手——最終開發(fā)了數(shù)千個(gè)。結(jié)果不僅僅是工作流程的優(yōu)化，更重要的是員工的認(rèn)同感。當(dāng)人們覺得自己是未來的參與者，他們不會(huì)感到恐懼，而是會(huì)成為未來的建設(shè)者。

在AI驅(qū)動(dòng)的組織中，管理者的角色也在發(fā)生轉(zhuǎn)變。除了調(diào)遣員工，管理者還必須幫助團(tuán)隊(duì)學(xué)習(xí)如何與算法協(xié)作——解讀機(jī)器的洞察、重新設(shè)計(jì)工作流程，并將技術(shù)進(jìn)步解讀為員工的進(jìn)步。這通常需要一種文化變革：創(chuàng)造空間進(jìn)行實(shí)驗(yàn)、快速試錯(cuò)并實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)。

最成功的組織并非將AI視為答案，而是視為一個(gè)問題：我們?nèi)绾尾拍芨斆鞯匾黄鸸ぷ鳎?/strong>最終，這意味著其中一些組織會(huì)同時(shí)出現(xiàn)在所有四象限中。讓我們來看看具體情況。

引領(lǐng)AI時(shí)代

乍一看，寶潔公司似乎是垂直整合的典型案例，從研發(fā)實(shí)驗(yàn)室，到制造工廠，再到零售執(zhí)行，該公司對(duì)整個(gè)流程都擁有端到端的控制力，并將AI深度嵌入其運(yùn)營(yíng)核心。借助微軟的Azure IoT運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)，該公司在工廠部署新的機(jī)器學(xué)習(xí)模型所需的時(shí)間縮短了高達(dá)90%，從而使預(yù)測(cè)算法能夠監(jiān)控機(jī)器振動(dòng)和溫度數(shù)據(jù)、預(yù)測(cè)設(shè)備故障并持續(xù)優(yōu)化生產(chǎn)。

除了運(yùn)營(yíng)，寶潔還在關(guān)鍵領(lǐng)域精準(zhǔn)應(yīng)用AI。例如，Oral-B iO電動(dòng)牙刷利用傳感器和實(shí)時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)指導(dǎo)用戶正確的刷牙技巧，從而改善口腔衛(wèi)生效果。汰漬團(tuán)隊(duì)則運(yùn)用AI加速配方測(cè)試，將測(cè)試時(shí)間從數(shù)月縮短至數(shù)周。這些都是典型的聚焦差異化的策略——范圍雖窄，但影響深遠(yuǎn)。

在公司外部，寶潔積極構(gòu)建協(xié)作生態(tài)系統(tǒng)，例如其長(zhǎng)期運(yùn)營(yíng)的“連接+發(fā)展”（Connect + Develop）平臺(tái)。這個(gè)開放式創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)為AI工具（例如玉蘭油護(hù)膚顧問）提供支持，該工具通過分析用戶的自拍照來推薦護(hù)膚方案。寶潔還構(gòu)建了一套專有的消費(fèi)者脈搏系統(tǒng)，該系統(tǒng)整合了來自社交媒體、客戶服務(wù)、產(chǎn)品評(píng)論和零售數(shù)據(jù)的信號(hào)，使其不僅能夠響應(yīng)市場(chǎng)趨勢(shì)，還能引領(lǐng)市場(chǎng)走向。

寶潔的獨(dú)特之處在于它有意在所有四個(gè)象限都采取策略：它專注于AI能夠立即創(chuàng)造價(jià)值的領(lǐng)域；它通過規(guī)模效應(yīng)提升績(jī)效；它尋求擁有重要互補(bǔ)能力的合作伙伴；它打造平臺(tái)，使自身處于其運(yùn)營(yíng)所在的關(guān)鍵生態(tài)系統(tǒng)的核心地位。寶潔的這些舉措，揭示了一個(gè)更深層次的真理：戰(zhàn)略或許始于某個(gè)象限，但成功卻建立在整個(gè)系統(tǒng)之上。

未來十年的最終贏家，不是那些啟動(dòng)AI試點(diǎn)項(xiàng)目最多的公司，而是那些懂得如何將AI能力規(guī)模化的公司。這意味著要將雄心壯志轉(zhuǎn)化為實(shí)際行動(dòng)——選擇符合自身組織實(shí)際情況的戰(zhàn)略，賦能員工，并將AI與真正可控的因素相結(jié)合。歸根結(jié)底，AI本身并非戰(zhàn)略，而是一種將戰(zhàn)略付諸實(shí)踐的工具。所以，企業(yè)需要回答一些關(guān)鍵問題：我們的優(yōu)勢(shì)在哪里？我們可以在哪些方面快速行動(dòng)？我們天生適合釋放什么樣的創(chuàng)新潛力？AI能夠產(chǎn)生洞見，但需要組織能力將這些洞見轉(zhuǎn)化為實(shí)際成果。通用汽車和蘋果公司之間的區(qū)別不僅僅在于技術(shù)，更在于支撐技術(shù)的體系。那些構(gòu)建了正確系統(tǒng)的公司——那些將雄心壯志與執(zhí)行力相結(jié)合的公司——不再止于AI試點(diǎn)，而是開始引領(lǐng)行業(yè)。

關(guān)鍵詞：

西里爾·布凱（Cyril Bouquet）克里斯托弗·J.賴特（Christopher J. Wright）朱利安·諾蘭（Julian Nolan）| 文

西里爾·布凱是瑞士洛桑國(guó)際管理發(fā)展學(xué)院（IMD）的戰(zhàn)略與創(chuàng)新教授，也是《異類思維：通往突破性創(chuàng)意的非常規(guī)路徑》（ALIEN Thinking: The Unconventional Path to Breakthrough Ideas，PublicAffairs 出版社，2021年）一書的合著者。克里斯托弗·J.賴特是瑞士公司Iprova的首席發(fā)明官，該公司利用AI加速突破性發(fā)明的誕生。朱利安·諾蘭是Iprova的創(chuàng)始人兼CEO。

程明霞 | 編校

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