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从默会到明示:知识创造螺旋为何卡在产学研转化路口

2026-09-25 03:10:50小研科研成果库4
0923在南京浦口的产学研对接会上,我碰到一个做了八年碳纤维改性的课题组组长。散会的时候他蹲在会场门口抽烟,说讲了三个小时的成果,连个问细节的老板都没有。论文发了顶刊,专利也拿了,就是变不成工厂里稳定量产的产品。很多人把这个问题归为老板没眼光,或者政策配套不到位。很少有人想,从知识本身的流动逻辑看,我们用了几十年的框架,从根上就没解决跨主体协作的问题。

诞生于制造业车间的框架,自带应用边界

上世纪九十年代野中郁次郎提出相关框架时,锚定的是日本制造企业内部的研发场景。八十年代日本汽车电子产业崛起,核心竞争力不是来自某一个天才科学家的发明,是来自一线车间里师徒传承的经验,团队磨合出来的默契。这些没法写进手册的默会知识,一步步转化成标准化的工艺参数,再整合到新产品里,新的默会知识又从新产品的落地实践里长出来,循环上升。 野中郁次郎SECI知识转化模型示意图野中郁次郎SECI知识转化模型示意图 这个逻辑在同一组织内部完全通顺。所有参与知识创造的人,共享同一个工作场景,说同一种行业语言,吃住加班都在一起,隐性知识不需要刻意转译,一个眼神一个操作就能传递。 现在很多做知识管理、产学研转化的人,直接把这个框架套到跨组织合作上,从高校到企业,从研究院到创业公司,不管主体是谁都按这个逻辑走。 前提错了。结论怎么可能对。 这个框架从诞生起,就默认知识循环的所有参与者都在同一个语境下,这个默认条件,跨主体合作里根本不存在。

跨主体协作里的隐形断点

回到南京会场上那个碳纤维改性的项目。专利上写的配方比例、核心指标,所有人都能看懂。真正让产品能稳定量产的核心知识,写不进任何公开文档。 是教授八年里试错攒出来的经验:原料纯度波动0.5%的时候,反应温度要调高两度;合成压力到临界值的时候,要多保十五分钟再出料;甚至搅拌速度的细微变化,都会影响最终成品的模量稳定性。这些没有写在论文里的细节,才是项目能落地的核心。 产学研跨组织知识转化断点图产学研跨组织知识转化断点图 原来的循环里,这些知识传递根本不是问题。师傅带徒弟,天天在车间待着,三个月就能把这些说不清的细节摸透。跨了主体呢?教授不可能放下课题组的工作,去工厂车间待三年,把所有细节一点点教给企业工程师。企业的工程师也不可能脱产泡在课题组,跟着把几百次失败的实验全部重做一遍。 跨主体的默会知识转译成本,高到绝大多数项目都扛不住。很多合作走到一半就停滞,不是方向错了,也不是技术不行,就是卡在这个转译环节,没人愿意为高昂的试错成本买单。 我见过不少内部研发效率极高的企业,内部的知识循环跑得非常顺畅,但凡对外和高校院所合作,十个项目能成一个就不错,核心问题就在这里。同一个主体内部,知识天然能流动起来,跨了主体,语境不通,隐性知识转不出来,再完美的框架也转不动循环。 不过话说回来,也不是没有走通的例子。江浙一带很多本地企业和高校合作,会专门派工程师长驻课题组,少则半年多则两年,就是为了把这些没写在纸面上的经验全部摸清楚,本质就是自己扛下转译成本。但这种模式没办法大规模复制,成本太高了。

数字技术能重构循环逻辑吗

现在大模型、数字孪生火了之后,很多人说数字技术能把所有隐性知识都显性化,刚好补上这个缺口。我见过不少机床企业,把资深钳工调机的所有动作、所有参数变化、甚至操作时的力度变化全部采集下来,训练成专属模型,原来一个学徒要三年才能上手,现在三个月就能掌握八成以上的核心技能。 这种情况下,原来师傅脑子里的默会知识,变成了可复制、可传输的数字化内容,不管哪个工厂哪个主体,拿到模型就能用,转译成本直接降了一个数量级。 但这不代表数字技术能解决所有问题。 现在能数字化转译的,大多是操作层面、依赖具体场景的技能型默会知识。还有一类默会知识,是判断层面的:做基础研究的学者为什么选这个方向不选那个方向,开发新产品的时候为什么优先调这个参数不是那个参数,这种依赖十几年甚至几十年训练出来的学术直觉,根本没办法全量化采集。大模型能学完所有公开的论文,学不到这种只存在于个体脑子里的判断逻辑。 数字技术的角色,从来都是替代接口,不是替代创造。它能降低跨主体的转译成本,把已经产生的隐性知识转换成不同主体能读懂的形式,没办法帮你创造新的知识。新的知识还是要从具体的实践里长出来,还是要遵循从默会到明示的基本逻辑,只是跨主体流动的门槛变低了。 未来的知识循环,不会再是单一主体的线性上升,会变成多主体嵌套的网状循环:每个主体内部完成自己的知识创造过程,接口处用数字技术做转译,把原来需要几年才能传递的隐性知识,几个月就能完成传递。原来转不动的循环,现在就能转起来了。 那个南京的教授,后来对接上了本地一家做风电叶片的企业,企业派了两个工程师长驻课题组,把所有试错过程、参数调整细节全部采集下来,做成了数字化的操作手册。现在项目已经进中试了,进度比预期快了快一年。 很多时候不是技术不行,也不是知识没用,是我们拿着几十年前的框架,硬套新的场景,偏偏没看到原来框架早就划好了边界。