核心技术构造论文

文化属性是个抽象的概念，但却是有载体的并内含不以人的意志而转移的能量。这种能量有着决定性的作用，影响着其载体自身以及相关联的资源的相互关系，以及物质性和精神性的关联模式，也可以讲文化属性是其载体文化的结果属性。今天小编给大家找来了《核心技术构造论文(精选3篇)》，仅供参考，大家一起来看看吧。

核心技术构造论文 篇1：

金融行业中人工智能的应用前景

摘 要：金融行业的资产交易面临着技术升级所带来的变革，金融行业已经进行了很多结构性调整。雇佣大量交易人员进行金融操作的时代结束了。基于人工智能的金融技术研发已经取得了很大的进展，本文介绍了人工智能技术在金融领域的应用现状，分析了在人工智能技术冲击下金融行业面临的挑战以及解决方案，展望了智慧金融的发展前景。

关键词：智慧金融;人工智能;深度学习银行管理

一、人工智能对传统金融行业的影响

目前人工智能技术在银行、证券以及保险行业都已经大量融入，显著地提高了工作效率，简化了工作流程，降低了工作成本。例如，摩根大通公司的一款合同分析软件能够代替36万小时的人工服务，而且错误率大大低于人工领域。①

人工智能的技术基础是深度学习算法以及大数据，而深度学习算法的基础是大数据，能够源源不断产生大量数据，同时依赖这些数据的行业将会需要人工智能的介入。跟保险与证券业务有关的行业很早就已经介入自动化的研究，在数据采集、存储以及数据共享平台建设方面，取得了长足进展，国内这些行业在上世纪九十年代就已经开始规划建设大数据处理系统，如今已经能为即将到来的人工智能应用提供坚实的数据基础。

深度学习是人工智能真正的核心技术构造方式，由于金融市场存在大量数据噪声，并且具有多维度特征，可以用非线性方法进行处理，这样可以最大限度减弱数据维度和噪声，相比起传统金融模型，非线性方法可以利用大数据训练来改善模型，使之更接近实际情况，从而可以动态预测市场，增加预测的精确性。

在传统金融行业，人们已经习惯于技术分析人员的传统处理方法，根据数据发明简化的数学模型，在实际应用中根据情况不断改进，使之适应新出现的情况，不管这些模型有多出色，毕竟只是对多维度的数字空间的模拟，只是对发生在数字世界的规律的近似，在实际应用中有时会产生很大偏差。深度学习技术可以很好规避这些传统方法带来的不利影响，能比传统人类分析员精确几个数量级。

比如对于股票行业来说，股票经纪人最多只能熟悉几百只股票的涨跌规律，根据自己熟悉的数据制定出简化的交易策略。基于人工智能的量化交易可以根据数据库中的所有数据进行分析，加入上万个变化因素，同时还能考虑到场内外的各种影响因素。既可以注意全世界每只个股的交易情况，又能关注各市场的整体变动规律，能够多维度地计算股票发展走势，找出人类交易员难以发现的股票交易规律，获得普通交易员难以企及的交易收益。

二、金融领域中最适合应用人工智能的行业分析

在金融领域中，客户的数据可以大致分为两部分，强特征数据只占总量极小的一部分，而弱特征数据则是海量的，比如电子商务数据、设备数据、位置与行为数据等。金融行业与社会各行业都存在着巨量的交互作用，產生了大量未经处理的数据，这些数据缺乏结构性组织，难以用传统方式进行分析。深度学习方法可以利用这些数据训练出有用的风险控制模型，为决定是否借贷给客户提供重要依据。

人工智能技术可以很好地用在量化交易领域，可以应用的范围包括股权和债券、期货与外汇等方面，量化算法基于大数据建模，能够为机构和个人提供详尽的投资建议，能最大限度地使金融资本收益最大化。

密歇根法学院曾经做了一个估计：现在股票市场上大约有一半以上的交易由计算机完成，同时，计算机运算还带给期货市场60%的收益，在国债市场则产生有50%的收益。并且，在对冲基金领域，人工智能的表现也胜过传统对冲基金。

从2013年开始，资产管理公司Castle Ridge Asset Management在股票管理中使用了一种基于遗传算法的学习系统，其回报率可达到每年32%。这样的回报率在很大程度上归功于人工智能的学习能力，在一项公司收购项目中，该系统赶在24项收购计划公布之前就做出了成功预测。人工智能可以通过蛛丝马迹的数据异常找到内部交易信息。

在信用风险防控方面人工智能技术也能有所作为。近年来，互联网金融公司得到了很大发展，这个行业需要对客户的信用进行精准地估算，以确定其风险程度，由于客户量大，涉及的数据量也异常庞大，用传统方法很难估算，而基于深度学习技术的人工智能却大有用武之地，能对大量参数的多维度数据进行精准分析得出有指导意义的结论。

能使用人工智能技术的还有安全防护中的身份认证系统。近年来随着人脸识别技术的应用，银行安防体系获得了很大发展，现在使用支付宝或者手机银行时都要用到脸部识别技术确定身份。而且银行还可以对进入银行的人员进行甄别，确保没有危险人员混入保密区域。

金融行业中已经积累了很多人工智能成功应用案例。目前，美国的Wealthfront、德国的Finance Scout24都已经在投资理财中大量引入人工智能技术。基于人工智能技术的基金Rebelion曾经提前计算出2008年的股票市场崩盘。惠普按照传统方式给希腊债券评为A级的时候，Rebelion就已经给出了F级这样的评价，比官方最终决定降级处理提前了一个月。基于人工智能的Cerebellum拥有900亿美元，自2009年以来一直没有亏损。

国内应用人工智能比较成功的是蚂蚁金服，目前涉及的领域包括互联网小额贷款、资产配置服务和保险客户服务。智融金服的风险控制体系每月能放款120万笔，使用机器审核只需要8秒的处理时间。招商银行也早已开通了可视化柜台。旷视科技公司的核心技术是机器视觉，利用这项技术可以为金融领域提供身份识别与验证解决方案。

三、量化交易应用实例分析

人工智能在量化交易中的应用有着非常广阔的前景，量化交易的根据是已经发生的历史数据，但证券的特点是当前价格多数情况下不代表价值，而是对该证券的预期。未来的价格可能在很大程度上受制于消息层面，历史数据上并未包含这层信息，这被称作过拟合现象，是量化交易中的典型问题。

当然，事实证明光考虑历史数据是不够的，正确的预测还要考虑到消息层面，需要从人类的社交网络中提取有用的信息，需要解读大量网络文本，处理很多人类语言，将这些数据转换成能分析的数据，抽取影响市场关键因素。传统的量化交易模型从其本质上来说是静态的，如何交易都被事先编程所限定，例如利用动量原理来做交易策略，在一定时期内会起作用，但时间一长就可能失效，而基于人工智能的交易策略则会随时根据市场信息调节策略，实现动态交易。

比如文艺复兴科技是一家使用量化交易的对冲基金公司，其中的大奖章基金表现极为出色，年平均回报率能达到百分之七十以上②。大奖章基金的预测模型就是基于大数据的人工智能系统。大奖章基金的创始人詹姆斯·西蒙斯被认为是对冲基金界的王者，同时也是量化交易的鼻祖。西蒙斯的投资理念与传统方法不同，主要依靠数学模型，而数学模型的运算完全依据电脑。数学模型可以敏锐地捕捉市场信息，再综合历史信息做出交易决策，西蒙斯相信电脑模型可以有效地降低风险，提高收益。

传统的投资策略倾向于定性分析，而让电脑代替人工进行分析，就可以在整个市场中寻找投资标的物，投资的理念需要转化成具体指标和参数，并按照程序去运行，能实时跟踪市场的变化情况，利用计算机提供的强大数据处理能力处理投资指标，在控制风险的情况下使收益达到最大化。随着人工智能技术的发展，计算机可以大规模处理堆积如山的历史数据，使得投资以远超传统方式的规模发展起来③。

文艺复兴科技公司进行大量短线交易，充分利用大数据捕捉股市上微小的波动。该公司招募了大量拥有数理背景的博士毕业生作为研究团队主要成员，每周需要像开科研会议一样，聚集在一起分析模型的优劣。机器决策一旦完成，交易员会迅速投入操作，充分利用短线交易获取利润。由于交易量过大，有时候甚至占到纳斯达克整体交易量的十分之一。

四、国内金融领域应用人工智能的前景

根据原银监会发布的《银行业金融机构数据治理指引》，全国的银行业金融机构准备开始实施新的数据管理方法，以此提高机构内部经营管理效率。中国的金融行业目前面对海量的金融数据还存在着处理能力低下的问题。我国的银行机构很早就开始实施电子化应用了，数据管理的资金投入也不小。但是，各机构之间的数据交流还存在很大障碍，只有系统整合各机构的数据管理能力，才能实现数据的顺畅流通以及合理分析处理。基础银行网点装备的智能设备需要大数据分析的支持。人工智能中深度学习的前提是大数据的积累和管理。这就需要各相关机构整合在一起进行系统合作。

2018年年初建设银行与阿里巴巴以及蚂蚁金服合作，尝试着在电子支付领域实施深度合作。金融机构本身也在建立新的合作关系，组建金融云公司，用于承接银行业重要信息系统批量上云的服务。目前银行业数据进行云管理已经成为一种不可遏制的趋势。很多银行已经逐渐加大信息化技术的建设力度，并在各个业务环节中都加入人工智能技术以提高运营效率。

原银监会早在2016年就对国内金融机构提出，银行业需要实施云计算技术应用，并且要逐渐完成行业结构转型。在“十三五”结束之前，所有基于互联网的数据系统都要转移到云计算平台④。

总之，人工智能技术应用于金融领域是大势所趋，各金融机构在应用人工智能方面的布局将深刻影响未来金融业发展。

五、制约应用人工智能的因素以及解决方案

有很多因素制约着人工智能在金融行业的应用，数据资源方面产生的问题最多。很多时候，银行内部的已保存数据未能得到充分整合，原因是数据过于分散地保存在不同系统，而且这些数据没有做结构化处理，只不过以各种业务凭证的形式存储起来，难以进行进一步处理和分析，无法发挥其潜藏的价值。另外，银行以外的数据包含着客户的重要信息，如果能适当整合，就能建立关于顾客真实情况的评估体系，目前这方面做得还很不够。

目前国内数据交易市场还没有达到规范水平，主要表现在相关的行业标准还没有完全确立，相应的法律法规还有待完善，还没有相应的国家职能机构制定出合理的监管规则，来监督规范市场的实际运作，行业无法健康顺利发展。数据交易中还存在着交易形式混乱，没有统一定价标准的问题。不同来源的数据在格式上没有统一起来，内容上还存在不完整问题，这些都影响了数据的分享与交换。

在技术支持方面也存在一些问题，比如技术人员储备不足。一些商业银行中从事数据挖掘与分析的技术人员数量较低，还远比不上社会上的金融科技公司和从事数据分析的互联网公司。最重要的是缺乏人工智能专业人才，目前供职于商业银行的技术人员多为软件开发和系统运营维护人员，进行一些日常的数据库管理，能进行系统数据分析和人工智能应用的技术人员非常缺乏。

人工智能应用于银行业还需要统一的标准，但在我国人工智能如何应用于金融机构还需要探索，因为人工智能本身也处于研发阶段，需要机构以外的厂家协调合作，共同开发，以期能建立起合理的行业规范。

在数据安全方面也面临着重大挑战。金融机构在运营过程中，产生了大量业务数据，而网络平台可能存在技术性漏洞，容易招致网络攻击，造成内部与外部的数据泄露与篡改，导致银行与客户蒙受损失。人工智能技术为银行业服务的同时，也为黑客提供了攻击金融网络的工具，黑客可以借此攻擊网络贷款的访问接口。人工智能能够提供各种智能服务，比如智能理财顾问和智能客服等，在银行的运营过程中，智能服务可以应用到经营管理的各个层面，但人工智能的应用是以模型为基础的，模型本身也会出现漏洞产生错误，这也是风险之一。

最后，对人工智能的监管也存在困难，人工智能的运作依靠数据模型，要通过深度学习来产生决策方式，这个过程难以准确追踪和做出评价，是个黑箱问题，而金融机构的数据经常需要追溯来源，两者存在矛盾。人工智能的权利与责任如何定义目前也还不明确，极大地提高了监管成本。

为了克服以上问题，充分地挖掘出数据中存在的商业价值，需要把金融机构的内部与外部数据有机地整合在一起，在整个行业中建设一个统一的数据平台，在数据处理方面应该给出统一标准，数据模型应该能融合处理各种数据，全面处理来自银行网络平台、电子商务、社交平台、购物平台、电信网络以及各级政府部门的相关数据，完成数据结构化处理，为人工智能提供深度学习所需的规范数据。另外还需要认真拓展数据来源，理顺行业内部各系统各部门的数据储存与交流方式，拓宽银行业以外的数据来源，为大数据提供坚实基础。

人工智能与金融业的深度融合还需大量高端人才的加入，商业银行需要调整技术研发人员的构成，加大对数据处理人员以及高级算法工程师的引进与培养，同时要建立起人工智能专家团队，进一步加强与银行业以外的人工智能科研机构的深度合作，可以通过建立适当的项目完成培养银行技术人才的目的。结合银行已有的知识技术，帮助员工规划自己的职业生涯，优化自己的知识构成，在技术应用中更好地定位自己。在引进人才方面，变革已有的人事制度，采用有利于优化人才构成的机制，拓展引进人才的渠道，采用合理且灵活的方式引进人才，建立利于人才发展的内部机制。

注释：

①英途微信公众号，2017.3，华尔街失守，摩根大通的AI将36万小时的工作缩至秒级。

②http：//en.wikipedia.org/wiki/Renaissance_Technologies。

③https：//mp.weixin.qq.com/s/IB3uL2ouf6U9XjuY3W5kNg。

④https：//mp.weixin.qq.com/s/9cgJiRPZw9eFC1fTrAKeBg。

作者简介：周爽，学历：本科，北京信息职业技术学院，职称：讲师，职务：专任教师，研究方向：营销;刘赟，学历：博士研究生，北京信息职业技术学院，职称：讲师，职务：专任教师，研究方向：认知科学

作者：周爽?刘赟

核心技术构造论文 篇2：

服装核心技术的文化属性

文化属性是个抽象的概念，但却是有载体的并内含不以人的意志而转移的能量。这种能量有着决定性的作用，影响着其载体自身以及相关联的资源的相互关系，以及物质性和精神性的关联模式，也可以讲文化属性是其载体文化的结果属性。服装核心技术最终是以服装产品和商品体现出来的，人们对服装产品和商品的欣赏、认知，以及审美认同等，折射出人们的物质生活状态、精神审美情趣以及思维方式和理想信念追求等等。

一、服装核心技术的界定与内涵

（一）服装核心技术的界定

核心技术是指某业界或某领域同类产品在市场竞争中起最关键作用的一种或多种技术。 [1]服装核心技术通常也称之为服装版型技术，是人体与面料之间科学结合的决定性技术，并包含着物质性和精神性双重功能。这个核心技术可以达到服装造型的最高艺术境界和服用功能，同时也制约着服装造型的艺术美和服用功能。服装版型是以平面的形式表现立体形态的服装，它的技术性主要体现在服装结构的构成形式、材料性能的正确利用和服装与人体之间空间的合理分配。 [2]从服装构成的材料、款式、加工和市场等四个基本要素中，都围绕着“款式”这个核心。由于服装版型技术作为成型技术中的不可替代性，决定着“款式”这个核心要素而成为核心技术。

（二）服装核心技术的内涵

服装核心技术包含着科学与精神双重功能，即舒适性与时尚性。服装核心技术是构成服装的方式，既是经验技术又是现代技术，更具有核心价值性。

1.

经验性。服装核心技术首先是工具或手段，但不能单纯地视为一种工具或一种手段。服装版型技术内置技巧和经验，这些技巧和经验的积累传承就会形成一定的技术风格。服装核心技术内含的技巧和技术风格是以成衣产品为载体诠释品牌文化的，例如迪奧（ Dior）继承着法国高级女装的传统，始终保持高级华丽的设计路线，做工精细，迎合上流社会成熟女性的审美品位，象征着法国时装文化的最高精神。 [3]

2.

现代性。服装核心技术的现代性突出表现在它的“挑战”特点。当今，科学技术高度发达，时装设计中很多新技术和新材料被运用，服装核心技术与时尚的服饰结合紧密而新奇。

3.

核心价值性。服装核心技术是成型技术，往往对服装产品的核心结构有着独到的技巧和技术风格。例如世界知名奢侈品牌阿玛尼（Giorgio Armani），它的西服堪称世界顶级，其面料新颖、裁剪考究和制作工艺优良，尤其以领子和肩部的造型的独到而闻名。服装核心技术对产品的核心部件有直接的帮助，服装企业交给用户的是具体的各种品类的服装产品，所以，服装核心技术支撑着各种品类的服装风格，这些风格在成衣产品领域反映出核心技术的最终价值。

二、文化选择与技术审美

审美文化向大众文化转向，催生了泛审美倾向，日常文化生活趋于审美化。审美文化研究决不限于传统的美学领域，突出地强调现实文化与美学研究的内在联系，同时技术审美研究明确地表明自身的价值立场和人文向度。

（一）文化价值观与技术双重性

文化与服装核心技术之间的选择是通过价值观体现的，文化选择服装核心技术是对其评价决定的过程，评价决定是要根据价值标准来判断的，作为文化内核的价值观是通过价值标准判断体现的，价值标准也就具有文化属性了。文化价值观与服装核心技术之间关联性，还表现在服装核心技术是在文化价值观的氛围中规划设计的，并发生发展着。比如：中世纪时期的服装造型受建筑风格影响，曾出现经“罗马式”“歌特式”和“拜占庭式”等服装式样和风格，这些无不反映出所处时代的审美、艺术、历史、宗教等文化观念透过服装式样综合表达的结果。

从文化价值观的目的论角度来看，服装核心技术作为成型技术承载着从原料到成品之间的关系问题，因这种关系就把服装核心技术规定成了特殊又现实的存在方式。所谓特殊是要满足人们作为社会人的精神需求，所谓现实就是要满足人们作为生物人的物质需求。因此，服装核心技术具有了物质性和精神性的双向功能。

（二）技术美学属性与技术审美

经济发达、社会文化繁荣，推动着人们对服装的需求发生根本性的改变。在这样的时代背景下，服装核心技术与艺术的关联越来越不可分割，并相互制约。服装核心技术已经具备了美学属性功能，并被人们作为审美取向纳入了审美的范畴。服装核心技术的美学属性因人们的审美意向而不断超越，已经成为现实中人们对服装与服饰的审美符号。

技术审美是艺术与技术的完美结合的产物，是服装核心技术文化价值观和审美属性的必然表达。艺术是感性的形象思维，技术是理性的实践逻辑。技术借助艺术和想象力可以突破固有的思维框架，实现思维形象的跳跃；艺术借助技术的理性实践逻辑可以突破感性的直觉，实现审美情感的跳跃。服装核心技术审美也是在审美的主客体法则中发生发展的。作为审美主体的人既要满足生物人的生理需求、又要满足社会人的视觉思维和审美需求；作为审美客体的服装核心技术是以服装产品这个客观存在物为载体。主体审美能力不断促进着服装核心技术拓展技术领域和不断丰富内容。

三、文化属性的基本维度

社会一开始就是文化的社会、技术的社会，文化的技术化构成了社会演进的基本向度。 [4]根据学者们的研究结论，“技术文化”的起源可追溯到古希腊文明时期。服装核心技术也归属文化范畴，且具有物质性和精神性双重功能。

（一）物质文化——依赖性

毋庸置疑，作为技术本身的服装核心技术一定具有工具属性，工具属器物层级的物质文化。服装核心技术不是孤立的，需要很多外围技术的支撑。这是服装核心技术表现出来的依赖性，也是物质文化的体现。服装核心技术活动不是主观随意的，一定是要按照人体与服用材料的合理匹配度而进行的最优化的评判和组合。服装核心技术活动的整个过程一定要依附物质载体得以实现，产生新的服装作品这一物质实体。

（二）精神文化——艺术性

服装是包裹人体的一种造型艺术。服装艺术作品是内涵与外延和谐统一的结果，是精神文化的有机体。服装核心技术以其特有的艺术形式成为人们审美视点和发展点，纳入人们服装文化的审美活动。服装核心技术的艺术审美的发生发展都是以“潜在性”等特点制约着服装的艺术审美。

（三）制度文化——规范性

服装核心技术的开发、应用和发展方向，具有鲜明的和现实的社会目的性，是与所处时代的政治、经济相关联的，也依赖于那个时代的政治和经济条件，同时也受到文化传统、法规政策的制约和影响。服装核心技术的制度文化反映着意识形态方面的意志。比如制服的出现到现在的发展，其功能最能体现出制度文化透过服装核心技术折射出的规范性。

（四）时尚文化——流行性

服装也属于时尚产业。时尚文化的本质通过流行性来表现的。现代的时装多以纤细、修身等为核心理念，这些必然通过核心技术的造型技术手段实现。服装核心技术诠释时尚文化、制造流行、承载着时装的核心理念。

四、技术作为文化现象的表达

技术是一种特殊的文化现象，它能反映文化焦点并用技术自身特殊的方式来表达它们。 [5]

（一）核心技术与品牌文化的生态关联

服装是文化的载体，服装核心技术是服装款式构造方式的关键技术，这也成就了服装核心技术与文化的生态关联。版型技术是服装品牌之间区别同质化，充分表现自我、独树一帜的重要因素；版型技术作为衡量服装品牌风格的核心标准之一，能够促进服装品牌文化向多元化方向发展，不断丰富品牌文化内涵；版型技术有利于服装产业提升品质，向高品质化发展，促进企业的转型升级，在市场上取得更多话语权。加大服装版型技术研究的系统性和规范性，对提升服装企业的核心竞争力有着重要意义。

品牌文化与技术审美互动式的相互选择，以风格为媒介实现技术与品牌文化的生态关联。服装品牌文化及服装风格的形成是由内化其中的技术文化和技术风格决定的，表现为艺术风格特征、文化理念、符号与标识等的独特性。这种风格独特性就是品牌文化中自身的标识和不可雷同的存在方式。服装风格的独特性分为绝对风格优势和相对风格优势，绝对风格优势是品牌文化和技术风格积淀而成的状态，相对风格优势是品牌文化和技术风格持之以恒的沉淀和积累，并逐步在发展中变相对为绝对。服装风格的独特性既是服装品质和风格稳定的核心，又是品牌文化的人文精神特征和象征。

（二）服装风格生成与稳定性

服装品牌风格可以理解为区别于其他品牌的特质，是一种可以明示该品牌特色的独特精神。 [6]核心技术的个性特征成就服装品牌个性风格。成熟稳定的服装风格是艺术与技术完美结合的最高艺术境界，是品牌文化孜孜不倦的追求。服装风格是由核心技术支撑并诠释的。成熟的服装风格在造型特质、色彩构成、面料运用、品牌个性特征和文化内涵等方面体现出技术审美的功能，这种审美功能赢得消费者的共鸣和认同，是服装技术风格生成和独特性在技术美学上的实现。

服装风格的稳定性，通常是技术风格和文化理念在品牌上的投影和折射，艺术经验和表现手段、技术技巧等一以贯之的在服装产品中的显现。因此，技术风格的稳定尤为关键和重要。

当今，科技在飞速发展和进步，服装行业也在大步向前紧跟时代的步伐。在科学技术日新月异的时代背景下，服装核心技术审美，以及文化价值取向也会随之发生变化。把技术作为彰显个性和强调独特视觉体验的手段，把技术作为审美符号化和形象化形态表现，将在实践中被不断运用。艺术与技术的结合也不断形成新的风格而成为文化现象，形成了规律性，螺旋式的提升。

*

本文为2014年度江苏省社会科学基金课题“基于核心技术的服装技术品牌建设研究”（项目编号：14YSB003）成果之一。

注释：

[1]马俊如.核心技术与核心竞争力[J].辽宁科技参考，2007（1） .

[2]李华麒、张俊华、宋福强.服装版型的技术性与服装艺术美[J].纺织导报，2012（2）：96-98.

[3]佚名.品牌故事：迪奥（Christian Dior）[J].中国纤检，2013（14）：66-67.

[4]王伯鲁.技术与文化互动问题剖析[J].西北师大学报：社会科学版， 2014（5）：16-21.

[5]希瑟 ·莱彻特曼、程鹏.文化向度中的技术风格：结构、功能及意义[J].民族艺术， 2014（6）：90-96.

[6]韓佳蓉.论服装品牌风格与流行趋势的结合[J].艺术百家， 2012（A01）：198-199.

王佩国：常熟理工学院艺术与服装工程学院教授郝瑞闽：常熟理工学院艺术与服装工程学院教授

作者：王佩国 郝瑞闽

核心技术构造论文 篇3：

技术转移中核心技术的挖掘研究

摘 要：从知识管理角度，通过对核心技术创新过程进行逆向研究，提出了核心技术的消化、吸收及应用的思路，期望对我国企业实现核心技术的突破有所帮助。

关键词：核心技术；消化吸收；技术转移

技术转移是发展中国家实现技术追赶和技术跨越进而提升技术能力的最有效的途径。DorothyLeonard-Barton详细分析了技术能力转移的四个层次：装配；零部件的调整和本地化；产品再设计；自立的产品设计。迄今为止，我国的大部分企业处于技术能力转移的前两个层次，仍然没有逾越引进技术的消化吸收阶段，只是通过技术引进提高了生产能力和非关键零部件的国产化制造能力，而许多关键(技术含量高)设备、工艺并没有被消化吸收，呈现出“空芯化”。目前国内外主要从技术转移机理角度(如技术转移的必要及充分条件、动力、方式、政策理论等)对技术转移进行研究，而对转移技术特别是核心技术进行消化吸收以及应用的研究尚显不足。

1 核心技术消化吸收思路分析

核心技术是与产品关键部件相对应的一个概念，关键部件的设计和制造技术，在不同产品中表现为专利、技术诀窍等不同形式的关键知识，即核心技术是隐藏在核心产品和部件里的知识、技能或它们的组合。核心技术整体上可以分为：外显性、内隐性、外显与内隐兼有的核心技术。外显性核心技术虽然已经可以符号化在图纸、技术说明书中，以显性知识形式存在，但作为核心技术秘密不为其他企业所知道，相对其他企业而言是相对的隐性知识，如中药配方等之类的核心技术；内隐性核心技术主要存在于技术出让方关键技术人员的头脑中，以隐性知识形式存在；目前大多数核心技术以外显与内隐兼有的形式存在，技术的复杂程度越高，内隐性即隐性知识的成分越高。核心技术无论是作为显性知识还是隐性知识形式存在，对技术引进方而言仍然是“隐性技术知识”。要挖掘核心技术，必须对核心技术创新过程中的“隐性知识”进行挖掘。这些“隐性知识”就是核心技术创新过程中显性和隐性知识的知识螺旋上升(上升为核心技术)过程中形成的。

要挖掘技术转移中核心技术，必须对技术成果中核心技术的创新过程进行逆向研究，包括技术成果的正向与逆向推导相结合的过程。Kline和Rosenberg的技术创新的链状模型涵盖了技术创新的全过程，并将技术成果的创新与基础研究和具体的科学知识紧密结合。作者认为在技术成果创新的过程中，除了需要相关的具体的科学知识外，还需要隐含在技术成果研究人员头脑中的隐性技术知识发挥作用，图1表示技术转移中技术成果研发过程与其中的显性知识和隐性知识联系。

在技术转移过程中，无论采取何种技术通路，都可将技术创新成果的转移分解为显性知识和隐性知识的转移。技术转移中的显性知识是技术成果转移过程中技术成果的说明性或操作使用性材料中所表达的知识，以及技术成果说明材料中未说明但可以查阅到的背景知识(图1中K)；技术转移中的隐性知识是技术成果转移中不能或没有用语言文字符号表达出来的，有关技术成果的构思、设计、试制及其生产的技术诀窍类知识，以及技术成果研发单位及其员工的理念、精神、价值观等文化层面知识和内化在员工头脑中的管理知识．结合核心技术成果的研发过程对技术转移中的隐性知识进行分类：①隐藏在研发人员头脑中有关具体的技术成果构思、设计、试制及其再设计生产的认识思考过程类隐性知识(图1中K1)，如洞察力、直觉、感悟、思维模式等；②隐藏在研发人员及其生产人员具体设计、试验、试生产各阶段的操作过程中的技能、技巧等经验类隐性知识(图1中K2)；③隐藏在技术成果研发单位及其员工的理念、精神、价值观等文化层面的隐性知识以及内化在员工头脑中的管理知识(图1中K3)。在技术成果创新的各阶段若有问题，先到现有知识库K(显性知识)中寻找，通过对问题与知识K的联系构思解决问题(隐性知识K1和K2)；若仍不能解决问题再对知识K进行进一步研究(隐性知识K1)，直到解决之。

在技术成果的转移过程中，其中部分显性知识已在技术成果的说明性材料中阐述，对技术接受方来说，只要其有相应水平的研发人员就能掌握，但能否提高核心技术能力取决于技术成果的消化、吸收、创新程度(即技术成果中未说明的背景知识和隐性知识的内化能力)。而技术成果中的隐性知识通常物化在机器设备上，存在于技术成果研发人员的头脑或隐藏在技术成果中，体现在技术成果出让方组织文化及价值观中。所以，尽管隐性知识客观存在，但由于其非结构化和表达、表现形式的模糊性以及双方主客观因素的存在使其难以系统化地为技术接受方获取。尽管如此，隐性知识显性化和编码化或直接内化仍然可以通过一系列管理程序的操作而得以逐步加强。要达到对核心技术挖掘的良好效果，必须用程序化的方法对其进行研究，达到对技术成果中核心技术进行消化、吸收、创新的目的。

2 技术转移中核心技术的消化吸收流程

核心技术研发过程中隐性知识的形成过程是：根据潜在的市场需求，技术成果的研发人员从相关知识库(图1中K，即背景知识)中经过筛选、吸收、积累自身所需要的知识，然后再激活知识存量，进行提炼、创造(显性知识内化的过程)，在研究过程中经过反复提炼逐渐形成特有的隐性知识体系(图l中Kl和搬的形成过程)，这一过程是一个反复试错、论证的思考创造活动，由此可以看出，隐性知识是一种非格式化、未编码的知识存在于研发人员的头脑中且不脱离研发人员主体的具体思考、实践操作经历，并受研发人员主体及其组织的理念、精神、价值观、具体环境情景(图1中K3)的影响。

根据隐性知识形成过程的分析，其消化吸收主要分为三个步骤：①根据研发过程对技术成果中隐性知识和背景知识进行挖掘；②将获取的隐性知识进一步显化为组织员工的显性知识或直接转化为组织员工的隐性知识；③将已经显化的知识通过员工的学习、实践进一步内化并融合为组织员工的隐性知识。

2．1 形成核心技术成果的隐性知识挖掘

对三类隐性知识的挖掘共需三个阶段，如图2所示。对形成核心技术的隐性知识挖掘的过程实质上也是对核心技术成果创新各阶段提出、发现问题的过程。

第一阶段，对核心技术成果说明材料中没有说明清楚的或技术成果接受方不理解所需要的背景知识K的挖掘。要挖掘这些背景知识，必须对技术成果转让方提供的图纸或技术成果说明材料进行认真反复的研究．根据技术成果研发的阶段，通过各种途径查阅相关的技术资料，查阅时要采用情景模拟法，思考、想象在研发时可能遇到的各种问题，从而熟悉其技术成果的背景资料并发掘其技术资料中所没有说明的问题(如技术资料与技术成果构思、设计等的联系、思路、原理等背景知识)，并通过座谈会或研讨会的形式将所挖掘的问题和查阅的技术资料根据技术成果的内容结构或研发阶段进行及时分类整理。

第二阶段，对隐藏在研发人员头脑中有关技术成果构思、设计、试制及其生产的技能、诀窍、

经验等隐性知识K1和K2进行挖掘获取。①学习培训，主要是通过外派技术人员到技术出让方处培训学习或由技术出让方派其专业人员到技术受让方处指导，在学习培训之前，要将第一阶段所遗留的问题带到学习培训中去，尽最大程度将第一阶段所发现的隐性知识挖掘出来。通过学习培训时与技术转让方研发人员的相互沟通交流以及亲身体验(观察、模仿、实践)，及时将培训学习心得、要领记录下来．如通过交谈、实际操作挖掘研发人员对技术成果的构思、设计、试制及其生产的技能、技巧、经验等隐性知识．②反求工程。通过应用各种手段，对引进技术成果进行全面系统、深入地分析研究，掌握其关键技术。在已经掌握的隐性知识的基础上，通过层层剖析研究技术产品，探索其设计思路或工艺流程并通过反复实验挖掘技术成果说明材料中没有说明的知识，并及时将发现的隐性知识或闪光点记录下来，研发人员之间要将自己的看法提出来互相讨论或演示，对其中研发人员解决不了的问题可以向相关研究领域的专家(如高校、科研院所等)咨询请教。比如，对技术成果产品零部件各种性能指标进行定性定量分析(反求推算)，对技术成果产品的设计原理(包括系统工程、价值工程、优化设计、工业造型、相似理论、人机工程学等现代设计理论和方法)、设计思路等进行分析，尽最大程度掌握其说明资料以外技术出让方研发人员头脑中的技巧等知识。

第三阶段，在前述两阶段的基础上，对隐藏在技术成果研发单位及其员工的理念、精神、价值观等文化层面的知识和其管理知识K3进行挖掘获取，毕竟，核心技术成果的产生是在技术成果研发单位的规章制度、行为规范、价值观念、精神理念等具体文化环境条件下产生的，这些知识的获得主要通过在研发单位的参观学习、培训获取。这个过程中，必须深入研发生产一线，通过与对方研发技术人员和管理人员交流学习，对其组织管理体制、企业文化理念等知识进行挖掘，并及时记录整理，当然，对于研发单位的文化和管理层面的隐性知识的获取，必须结合自己单位的文化理念和管理方式，应采取批判地学习和借鉴的态度消化吸收。

在这三个阶段获取隐性知识的过程中，通过收集相关资料、观察、实验、交流等得到大量材料和信息，需要用一系列逻辑工具对它们进行加工，具体可以采用比较分类、归纳演绎、类比、分析和综合等理性思维逻辑方法；或者采用具体情景下的直觉、灵感、顿悟、怀疑、联想、想象等感性思维方法。在采取这些思维逻辑方法进行挖掘隐性知识的过程中，发现、提出问题的能力至关重要，因为提出问题和发现问题是对核心技术成果构思、设计等隐性知识转化的第一步，具体提出问题的方法有“奥斯本设问法”、“阿诺德设问法”等。

2．2 形成核心技术成果的隐性知识显性化

对技术成果中隐性知识显化的过程实质上也是分析问题、解决问题的过程，在这一过程中，技术成果接受方管理人员要把各相关专业研发人员组织协调起来，如负责技术成果构思、技术成果工艺标准转化的研发人员等，让他们先分组再汇总讨论，使获得的隐性知识系统化、结构化，在将这些隐性知识显性化的过程中，除了主要通过用概念性的语言文字描述外，还要将不能用概念性的语言文字表达的隐性知识用隐喻、类比、假设和模型、动作细分标准化等方法尽最大程度表示出来，隐喻和类比等方法主要用于认识思考过程类隐性知识K1的显性化，佳能微型复印机的开发就是一个运用类比方法产生新产品的一个很好的例子：通过喝啤酒的易拉罐与原来经常出问题的感光复印鼓类比，解决了以很低的成本制造出铝制的一次性复印鼓滚筒，动作细分标准化主要用于操作经验类知识携的显性化，如松下电器公司通过模仿大阪国际饭店首席面包师的和面动作开发出灵巧的家用面包机，

2．3 形成核心技术成果的隐性知识内化与融合

对技术成果中已经显化的知识内化实质上是对技术创新成果研发阶段提出、分析、解决问题的过程进行总结提高的过程，这一过程就是“干中学”的过程，通过技术成果接受方研发人员亲自实践并体验技术成果的构思、设计、试制及其生产的过程，再和其多年沉淀的知识体系相融合，在具体的研发环境情景下，内化融合为员工自己的知识，实现对技术成果中核心技术的消化吸收．如奇瑞与奥地利AVL公司在合作开发及生产发动机中实施“跟着学，跟着干，自己干”的发展步骤，掌握了发动机从设计、研发、试验到制造、售后服务的全过程，实现了中国汽车在最核心的技术领域零的突破。

3 核心技术应用思路分析

对技术成果中核心技术的消化吸收，并不意味着企业在市场竞争特别是国际市场竞争中能够在转移技术产品的市场中处于优势地位，如果该核心技术已经被技术引进国申请专利，纯粹地掌握该核心技术并不能使其在引进国市场上商品化．因此，必须对消化吸收后的核心技术进行再研究，通过研究该技术的使用效率、使用条件以及与之相关的重要因素，即通过“移植”分析该核心技术能否应用到其他领域；或者分析研究该核心技术产品或设备的缺陷或弱点，进行整体改进或提高，形成新的改良技术；也可以对各国核心技术进行全面分析，扬长避短，综合搭配，将各个技术优点整合在一起，形成更完善的核心技术。

3．1 移植核心技术

技术移植是有目的地将某一技术领域中某项应用成功的技术，移植到另一技术领域。技术移植的基本功能在于扩展成功技术的应用领域，不是简单地将某一技术领域的某项成功技术搬来就用，而是要对该项技术进行系统分析。分析时，必须遵循一定的分析原则。技术移植涉及到两个或两个以上不同的技术领域，从技术移植本身来看，它是多种基础学科和有关专业知识的综合应用。核心技术移植需要将引进技术产品的核心部件技术应用到符合市场需求的其他产品上，从而完善所移植产品的功能以满足市场需求。根据市场需求，对需要改进或完善功能的产品原有技术构造进行研究，并研究引进技术产品的核心部件技术与所移植产品构架之间的联系，完成核心部件技术的移植。移植核心技术需要技术引进方的研发人员熟悉引进技术领域与所移植产品技术系统和市场对该产品技术的功能需求。从目前技术引进的实际情况看，我国企业通过技术引进由于没有突破核心技术部件的消化吸收，因此还谈不上对核心技术部件的移植。如安徽万燕在1993年开发出世界上第一台VCD视盘播放机，移植荷兰皇家飞利浦电子公司的机芯和美国C－Cube公司的解码机芯，因为没有掌握相应的核心部件技术，VCD产品核心部件必须依赖这两大供应商，造成VCD产品成本高昂。技术移植的路线图参见图3。

3．2 改进核心技术

通过对核心技术的局部或改良性创新，进而提高产品性能或者降低产品成本，核心技术改进与现有的市场与顾客群的需求变化相联系。对引进的核心技术进行改进，是对核心技术的一种完善、补充、提高。我们所引进的技术，其核心技术在整体上是先进的，但是其内部各个环节、各个部分，就不一定都先进，不一定都适合我国的国情，因此有必要对核心技术进行改进，如中国重汽集团公司对于斯太尔自卸车核心部件发动机进气系统的设计进行改进，消除了由于进气系统失效而引起发动机过早损坏的问题。

3．3 集成核心技术

将各个相同核心技术部件各自特别的优点选取出来，将他们以合理的结构形式集结在一起，使形成的新的核心技术部件的整体性能优于单个核心技术部件的性能，即将引进的各个核心技术部件进行逆向研究从而将核心技术优点进行整合的过程．集成核心技术不同与技术集成，技术集成是“以创造技术可供资源和技术应用关联环境之间的匹配为目标的调查、评估和提炼的活动集合”，而集成核心技术是通过对大量同类核心技术部件创新的逆向过程进行研究，集多家核心技术部件之长于一身，形成更优良的核心技术部件，如日本丰田公司为了发展摩托车，从各技术引进国购买了500多种发动机进行反向工程研究，通过反复试验，将各样机的长处加以综合制造出世界上性能最优的发动机。

通过技术转移实现核心技术的挖掘，必须对核心技术的创新过程进行逆向研究，挖掘其创新过程中的隐性知识和显性知识，实现核心技术的消化吸收。这些知识的挖掘及获取需要技术成果接受方研发人员亲自参与技术转移活动获得相应的主观体验和积累，通过核心技术背景资料的收集整理、参与学习培训、参与反求工程等实践体验型研发活动，再融合技术成果接受方研发人员已经掌握的知识来对核心技术进行消化吸收；然后对消化吸收后的核心技术进行移植、改进、集成，实现核心技术的应用．在消化吸收以及应用核心技术的过程中，应该积极开展横向联合，充分发挥科研单位、大专院校、企业等方面的优势，联合进行攻关，争取早出效益。

注：“本文中所涉及的角柱、表格、注解等内容请以PDF格式阅读原文。”

作者：朱方伟　王永强　唐丽艳