郭斌教授深度解析：杭州“六小龙”的崛起密码与未来启示

今天小编分享的教育经验：郭斌教授深度解析：杭州“六小龙”的崛起密码与未来启示，欢迎阅读。

The following article is from 睿华创新管理研究院 Author 郭斌

作者 | 郭斌，浙江大学管理学院教授、博士生导师。

来源 | 睿华创新管理研究院 管理智慧

咨询合作 | 13699120588

以下内容根据郭斌教授访谈整理，经本人审定发布。文章仅代表作者本人观点

引言 硬科技浪潮下的杭州现象

2025 年伊始，杭州凭借其在硬科技领網域的创新突破，持续引发全球科技界瞩目：深度求索（DeepSeek）开源大模型 DeepSeek-V3 性能比肩国际巨头、宇树科技四足机器人实现载人越障并批量出口海外、强腦科技的腦机接口技术进入医疗康复场景……这些企业的共同标签是 " 硬科技 " ——聚焦人工智能、机器人、腦机接口等高壁垒领網域，以垂直场景为切口，打破技术封锁，重塑产业逻辑，引发了更大范围对中国高科技企业创新路径的深度思考。

杭州硬科技企业如何实现从 " 技术跟随 " 到 " 场景定义 " 的跨越？其创新模式对中国科技产业的未来发展有何启示？本期特别邀请到浙江大学管理学院郭斌教授，从多个维度剖析杭州 " 六小龙 " 的创新实践及其背后的逻辑与启示，尝试多角度解构这一现象，发现杭州 " 六小龙 " 硬科技突围的崛起密码。

时空共振：硬科技爆发的集聚效应

杭州 " 六小龙 " 的集中爆发并非偶然，本质上是技术成熟度、市场需求和地網域生态，在时间与空间上的双重集聚的结果。

时间维度上，过去五年的强调硬科技的政策引导和领網域技术自身的迭代式发展为这些企业的爆发创造了有利的外部条件，企业自身对硬科技的持续投入开始逐步进入成果转化期。硬科技的发展需要长期积累，无论是 AI 大模型还是机器人运动控制技术，其底层研发在一定程度上都跨越了可用性拐点，而杭州企业恰好在技术成熟度与市场需求同步到达临界点时抓住机遇。

空间维度上，杭州的独特生态为初创企业提供了低成本试错与协作创新的土壤。杭州对青年人友好，平均生活成本低于一线城市，政策的扶持为创业者提供了良好的环境。同时，杭州拥有强大的軟體生态和互联网基因，降低了硬科技企业的试错成本，这种地網域集聚效应加速了技术外溢与资源整合，一定程度上形成了 " 人才 - 技术 - 资本 " 的闭环，为硬科技企业的爆发创造了条件。

垂直破局：细分领網域 " 小公司 " 的创新优势

与互联网时代的 " 平台垄断 " 不同，硬科技企业更依赖垂直场景的深度突破。大公司与小公司在创新过程中的角色存在天然差异：大公司在需要大规模投入、系统性要求高或应用场景广泛的领網域具有优势，而小公司则在垂直应用领網域占据主导地位。

特别是在初期阶段，小公司能够更灵活地探索特定场景，抓住市场机会。这种互补关系构成了完整的创新生态，也为更多深耕垂直领網域的初创企业提供了发展空间，这一路径也解释了为何初创企业能挑战传统巨头。

产业互联网的本质是技术嵌入具体的价值创造场景与流程，中国企业擅长在细分领網域 " 单点打透 "，再依托市场规模放大价值。这种策略的底层逻辑在于：中国丰富的应用场景和庞大的市场规模为技术创新提供了试验场，使得即使在垂直领網域，也能形成巨大的规模效应，即使细分领網域也可催生全球级创新企业。

危中求机：技术脱钩的双面效应

在全球技术脱钩的大背景下，中国硬科技企业面临着前所未有的挑战与机遇。美国技术封锁的加剧，一定程度上迫使中国的硬科技企业不得不重构全球化策略。

短期应对上，压力可能转化为补足短板的动力和长期的机会。例如芯片行业，承受的封锁压力最大，但也加速了产业界和资本加大对核心技术的研发投入和政府的政策倾斜。当下，这种 " 危机倒逼型创新 " 在 AI、机器人等领網域同样存在。

长期挑战则更为严峻，中国在技术迭代上表现出色，但基于科学的（science-based）原始性创新上仍是短板。中国往往擅长在他人开创的领網域优化性能与成本，但若无法突破科学原创性瓶颈，想要冲破天花板仍面临诸多挑战。

面对不确定性，许多企业选择 " 生态出海 " 降低风险。浙江政府的系统性政策设计和帮助发挥了重要作用，企业的 " 产业链抱团 " 模式也收获了不错的成效。与过去简单的同行跟随不同，如今的企业更注重基于产业链的合作关系，共同分摊风险、共享资源。这种策略不仅提升了单个企业的国际竞争力，也为中国企业产业链能力的全球化布局提供了有力支持。

场景革命：AI 赋能背后的商业本质

关于人工智能的应用，当前的思维模式仍持续更新：许多人过于关注 AI 本身的技术优势，而忽略了其嵌入具体场景的重要性，真正的赋能在于帮助客户突破性地提升业务效率、降低业务成本。

因此，找到适合的场景是 AI 应用的关键。然而，这一过程中也面临诸多挑战，如高昂的成本、企业文化和观念的转变等。只有当 AI 技术能够革命性地降低成本或提升效率时，才能实现大规模应用。

一定程度上，场景拓宽的矛盾体现在 AI 公司擅长技术和算法，但对于医疗、制造等行业垂直领網域的理解不足。未来场景的 "AI 赋能 " 或需通过 " 跨界融合团队 " 来打破瓶颈——技术方与行业方共同定义问题并解决，才能真正有效将 AI 最大化的运用到场景当中。

商业模式创新：解决技术与盈利的悖论

成功的商业模式创新是高科技企业发展的重要保障。以 OpenAI 为例，通过将 AI 技术嵌入微软庞大的业务体系，OpenAI 成功解决了技术可用性和盈亏平衡之间的矛盾，这说明了金融意义上的创新如何帮助企业在技术尚未成熟时渡过难关。类似地，DeepSeek 等企业也通过量化投资反哺开源模型开发从而解决了早期的资金投入问题，避免了过早依赖产品盈利带来的压力。其核心逻辑在于：硬科技研发需要容忍短期亏损，资本应支持企业跨越 " 死亡谷 "，而非追求即时盈利。