中文摘要
智能制造是新一代人工智能（AI）的典型应用场景。优化AI协作系统提升智能定制惯例效能是当前智能制造企业的重要任务。然而，高效智能定制惯例既可能促进也可能阻碍数字创新，智能制造企业如何优化AI协作系统提升智能定制惯例进而促进数字创新，已然成为兼具实践价值和理论价值的复杂问题。针对以上问题，本文基于AI系统观，明确了AI协作系统是由AI、高管团队行业经验多样性、AI技术人力资源、AI管理人力资源和大数据源多样性5种组件所构成的整体。在此基础上，构建一个复杂中介模型，讨论如何优化AI协作系统提升智能定制惯例，进而促进数字流程、产品和商业模式创新。本文以294家智能制造企业为研究对象，将企业划分为数字产业化型企业与产业数字化型企业，结合一手调查数据和二手数据对模型进行检验。结果表明：（1）存在4种AI协作系统构型可提升智能定制惯例效能，包括“人力资源主导型”、“人—数协同Ⅰ型”、“人—数协同Ⅱ型”和“人—数协同Ⅲ型”；（2）仅“人—数协同Ⅰ型”能同时提升两类企业的智能定制惯例效能，其他3种AI协作系统构型只能提升一类企业的智能定制惯例效能；（3）4种AI协作系统构型均可在提升智能定制惯例效能的基础上，进一步促进数字流程和产品创新；（4）4种AI协作系统构型对数字商业模式创新的影响存在差异，数字产业化型企业的“人力资源主导型”，产业数字化型企业的“人—数协同Ⅲ型”不能进一步促进数字商业模式创新。本文结论对智能制造企业优化AI协作系统提升智能定制惯例进而促进数字创新具有启示意义。