首都科技发展战略研究院特约研究员、城市绿色科技发展战略研究北京市重点实验室副主任 宋涛

　　在“开放式创新”已成共识的今天，企业如何寻找到最合适的研发伙伴，避免“强强联合”流于形式、跨界合作水土不服的困境？一项来自学界的最新研究给出了答案：最理想的合作伙伴是那个兼具“技术相似性”与“技术互补性”的“最优解”。本文将深入解读这一研究的核心洞见，并结合当下商业实践，为企业制定创新合作战略提供一套可供参考的行动指南。

　　一、创新合作的普遍困境与现实迷雾

　　在当今中国，“高质量发展”已成为经济叙事的主旋律，而创新，正是驱动这一转型的核心引擎。面对全球技术竞争的白热化与国内产业升级的迫切需求，任何一家企业，无论规模大小，都无法再依靠封闭的内部研发体系来应对市场的瞬息万变。“开放式创新”的理念早已深入人心，通过外部合作来分担风险、共享资源、加速突破，已成为业界共识。从“十四五”规划对关键核心技术自主可控的强调，到资本市场对“硬科技”企业的热切追捧，无不指向一个事实：有效的创新合作，是企业穿越周期、建立长期竞争力的关键。但现实中，我们看到的却是另一番景象。许多备受瞩目的“强强联合”最终雷声大雨点小，不少雄心勃勃的跨界合作也因水土不服而无疾而终。企业在寻找研发伙伴时，常常陷入一种两难的“迷雾”。

　　一方面，是“舒适区”的诱惑。企业倾向于与技术背景、行业地位相似的伙伴合作，这在商业逻辑上似乎无懈可击。例如，在智能手机行业进入存量竞争阶段后，几大头部厂商在供应链、屏幕技术、影像系统上的选择日趋同质化，形成了看似稳固的合作联盟。这样的合作沟通顺畅、风险可控，能在短期内实现产品性能的渐进式提升。但其弊端也显而易见，同质化的知识与视野难以碰撞出颠覆性的火花，导致产品创新陷入瓶颈，最终成果往往止步于参数的内卷，无法在折叠屏、空间计算等新赛道上带来真正的市场突破。这种基于相似性的合作，虽然稳妥，却也埋下了丧失未来机遇的种子。

　　另一方面，是“跨界”的陷阱。为了追求颠覆式创新，企业又可能盲目拥抱技术背景迥异的伙伴，期待产生神奇的“化学反应”。早年间一些互联网公司与传统零售商的合作便是例证，前者希望获得线下场景，后者渴望线上流量，初衷美好。但因商业逻辑、组织文化和技术架构的巨大差异，导致融合成本极高。互联网公司的快速迭代文化与零售业的精细化运营节奏格格不入；线上数据驱动的决策模式与线下依赖经验的采购体系难以兼容。最终，因缺乏共同的语言基础和价值认同，合作往往流于表面，无法触及核心业务的深度改造，黯然收场。

　　在稳妥与突破之间，似乎总隔着一道难以逾越的鸿沟。这种困境的背后，是缺乏一个科学的、可量化的合作评估框架。决策者往往依赖过往经验、人脉关系或是对市场热点的追逐来选择伙伴，这种非系统性的方法，使得创新合作变成了一场高风险的赌博。如何科学地评估并锁定那个能最大化合作价值的“最优解”伙伴？这成为困扰无数企业家的核心难题。

　　二、相似性与互补性的合作辩证法

　　来自中国人民大学的两位学者钱明辉教授和杨建梁副教授，带领他们的研究团队在信息计量学国际顶刊《Journal of Informetrics》上发表的一项题目为“A novel approach to enterprise technical collaboration：Recommending R&D partners through technological similarity and complementarity”的研究，为我们拨开了迷雾。他们的研究成果，为理解和实践创新合作，提供了一个极具启发性的科学框架。这篇文章的核心洞见，在于系统性地揭示了一种成功的合作辩证法：最富成效的研发合作，并非单纯依赖技术相似性或互补性，而是二者精妙结合的产物。

　　首先，文章将“技术相似性”定义为合作的“压舱石”。它代表着双方共享的知识背景、技术框架与价值语言，是高效沟通与建立信任的必要前提。这好比两位来自同一地域的匠人，他们对材料、工艺有着共通的理解，无需过多解释便能协同工作。在技术合作中，这种相似性通过专利的国际分类码（IPC）等指标得以量化，确保了合作双方能够“说得上话”，能够相互理解对方的技术逻辑和挑战。缺乏必要的相似性基础，合作就如同空中楼阁，难以持久。

　　其次，文章强调，真正点燃创新烈火、创造非凡价值的，恰恰是“技术互补性”。这如同一个交响乐团，小提琴的悠扬与大提琴的浑厚虽不相同，却能在指挥的协调下共同奏出华美的乐章。当合作双方在同一个宏观技术领域下，各自深耕于不同的细分方向时，彼此的能力便能如精密咬合的齿轮，驱动整个创新机器高速运转。例如，一家精于算法的公司与一家擅长硬件制造的公司合作，就能催生出强大的智能产品。这种互补性，为合作带来了新的知识、新的视角和新的可能性，是产生“1+1>2”效应的关键。

　　为了验证这一理论，钱明辉教授与杨建梁副教授的团队构建了名为“TSCE-CR”（即“技术相似性与互补性嵌入协同推荐模型”）的先进推荐模型。该模型不再是简单地看企业之间有多少共同点，而是基于海量全球专利数据，构建了一个复杂的异构网络，将企业、技术领域等多种实体及其关系囊括其中，并开创性地设计了一种能同时学习和权衡相似性与互补性特征的算法。在针对人工智能领域的实证检验中，该模型的预测准确率远超传统方法。这标志着，寻找最优伙伴不再仅仅依赖商业直觉，而是有了一套可以遵循的科学方法论。

　　这项研究最大的启示在于，它将一个模糊的商业难题，转变成了一个清晰、可操作的战略罗盘。它告诉我们，最理想的伙伴是那个“既熟悉又陌生”的存在——熟悉到可以高效协同，陌生到可以激发彼此的想象力。这份研究为企业决策者提供了一种全新的思维工具，从过去被动的、机会驱动式的合作，转向主动的、数据驱动的战略性伙伴关系构建。

　　三、企业如何下好创新合作这盘大棋

　　受到钱明辉教授和杨建梁副教授团队研究成果的启发，结合当前中国企业面临的内外部环境，笔者提出以下三点战略合作建议，旨在帮助企业更好地运用“相似又互补”的新范式，下好科技合作这盘大棋。

　　第一，开展“双向审计”，绘制精准的合作导航地图。在向外寻找伙伴之前，企业必须先向内完成一次数据驱动的“自我画像”。这需要企业的战略、研发、法务（知识产权）等部门协同工作。例如，一家寻求“智造”升级的传统家电企业，首先要通过专利分析和技术专家评估，审计出自身在供应链管理、精密制造工艺和线下渠道方面的深厚积累。这些是其不可动摇的核心资产，也是对外合作中构建“相似性”基础和赢得尊重的谈判筹码。同时，也要通过对标行业领先者和分析未来技术趋势，毫不避讳地锁定在物联网（IoT）协议、人工智能算法和云平台技术上的“互补性”缺口。这份详尽的“技术资产负债表”，就是企业出海寻宝的导航图。只有对自身有清醒的认知，才能在纷繁的市场中，精准地识别出谁才是那块能完美契合的“拼图”。

　　第二，构建“近交远攻”，打造动态的合作投资组合。摒弃“一招鲜吃遍天”的合作思维，根据不同战略目标，构建一个多层次、动态化的合作网络。企业的合作生态不应是单一的，而应像一个风险投资组合，包含不同风险和回报周期的项目。以华为为例，在其庞大的合作体系中，既有与中芯国际等产业链伙伴的“近交”，旨在巩固核心技术、保障供应链安全，这属于高相似性的防御性合作，追求的是稳定与安全。同时，也有与赛力斯、奇瑞等车企的“远攻”，旨在将自身的ICT技术与汽车制造能力进行互补，共同探索智能汽车这一全新增量市场，这属于高互补性的进攻性合作，追求的是颠覆与增长。同样，在生物医药领域，大型药企一方面会与同类公司进行成熟药品的联合推广（高相似性），另一方面则会积极投资或收购拥有前沿技术（如mRNA、基因编辑）的小型生物科技公司（高互补性）。如何根据企业发展的不同阶段，动态调整并管理这个“远近结合”的合作组合，将成为考验企业家战略智慧的关键课题。

　　第三，培育“开放文化”，建立强大的内部吸收能力。再完美的外部合作，也需要强大的内部组织能力来承接。否则，引入的先进技术和理念只会停留在表面，无法真正融入企业的“血液”。要吸纳来自伙伴的互补性知识，企业内部必须打破“部门墙”，建立相应的机制和文化。海尔集团的“人单合一”模式便是一个极佳的范例，通过将企业平台化、员工创客化，实际上创造了无数个开放的接口，使得外部的先进技术和商业模式能够快速找到内部的承接单元并与之融合，激发内生动力。这需要领导者像管理内部研发一样，投入精力去管理合作关系，建立顺畅的沟通机制、明确的知识产权共享规则和公平的利益分配方案。只有这样，才能确保外部的“活水”能够真正流进来、留下来，并最终内化为组织的核心竞争力，形成正向的创新循环。