2018年6月22-24日，橙湾教育2018年第三轮课程在北京圆满完成，2018春季学期正式结束。(课程回顾参见《华丽志》报道：关键词：价值观、明星效应、数据化创新｜橙湾6月课堂图文实录)
在此次课堂中，橙湾特聘讲师、新加坡科技设计大学—麻省理工学院国际设计中心项目负责人罗建曦以“数据驱动创新”为主题，深入浅出地介绍了如何通过“知识地图”以系统化的方式管理创新过程。
罗建曦老师为麻省理工学院技术管理与政策博士，曾在美国纽约大学技术管理与创新系任教，曾任国际汽车产业研究组织研究员和亚洲开发银行创新顾问。2012年加入新加坡科技设计大学—麻省理工学院国际设计中心后，他和团队经过几年的探索实践，逐渐将研究聚焦到“数据驱动创新”这个方向，成立了数据驱动创新实验室，旨在通过数据挖掘、分析、可视化等新工具来帮助企业更好地寻找创新方向和实现路径。
创新者最大的挑战是不确定性
什么是创新？不同于流水线生产要求两件产品一模一样，创新在于寻求不同。
创新过程是一个复杂的系统过程——包含很多因素，因素之间相互影响，而且相互影响的关系是非线性、不确定性的。不确定性也是创新的本质和定义。
很多企业希望能够在创新过程中降低不确定性，以实现平稳发展，比如消费品牌在扩张产品线的过程中，会进行市场调研、咨询行业专家。我们开始思考，能否开发一个工具，帮助创新者基于对各自企业和产品的已有认知，自己寻找创新方向。
创新的“捷径”
我们经常使用到的“创新捷径”有两种：
1）类比：将某个领域中的概念抽象出来以用于其他未知领域。
2）综合：把现有的技术或者产品进行有效结合以形成新的技术或者产品。
类比和综合等方式往往需要我们脑洞大开和灵光一现，这种创新方式并不系统，我们会遗漏掉现有知识领域未涉及的方向，而且在我们产生想法后，它并不能够指导我们如何利用我们所拥有的技术或产品去实现创新，更系统的创新需要依赖大数据。
如何系统地进行创新？
在真实的世界，过去几千年中，人类已经创造了非常多的技术和知识，这些都可以为我们所用；在互联网上，存在和产生着海量新的技术信息，如果我们能够有效地去发现、挖掘和整理，就能比较系统地搜寻到那些可以让我们去进行“综合”和“类比”的技术手段。
好比谷歌地图在物理空间帮助人们寻找方向，我们可以创建一份“技术地图”以在技术空间寻找方向，这份地图能够显示我们所处的技术空间位置，我们周围技术有哪些，不同技术之间的距离，以及我们通过哪些途径能够达到我们想要的技术。
我们统计了目前在册的几百万个技术专利、专利之间的引用关系，通过这些关系把“知识距离”量化出来。而知识距离的现实意义就是揭示了我们从一个技术点到另一个技术点的创新难度和收益，离我们本身所处技术点越近的技术，我们可以更容易地掌握，但创新的收益可能会比较少；离我们所处技术点越远的技术，我们可能很难掌握，但创新的收益可能会很大。
以谷歌（Google) 为例，如下图所示，在“技术地图”上，可以将谷歌的核心技术定位于“计算机信息处理技术”。
而谷歌周边的技术包括电子通讯、检查装置、信号技术、可视化技术、控制技术等。
谷歌在1998年进入计算领域，2000年进入通讯领域，然后2004年进入信号处理领域，2006年进入了汽车领域并第一次拥有了汽车专利，可以看出谷歌的创新路径是比较自然的。
罗建曦老师认为，以上这套系统创新的思路对于消费品牌也有借鉴意义，可以帮助我们思考品牌在进行品类延展时，是否有理性路径可以选择；此外它揭示了跨界思维的潜在价值——跨界的距离越近，越容易实现；距离越远，实现的难度越大，却有可能带来更大创意层面的创新。
| 责任编辑：Claire
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