人工智能创新生态系统中的战略互动驱动因素：来自演化博弈分析的证据

《TECHNOLOGY IN SOCIETY》：What drives strategic interactions in the AI innovation ecosystem? Evidence from evolutionary game analysis

　　

• 构建AI创新生态系统的三主体演化博弈模型
• 考察AI企业、平台型企业和政府之间的战略互动
• 确定"合作–合作–监管"均衡为稳定结果
• 评估在不同初始策略概率和波动市场条件下的均衡稳健性
• 为AI创新生态系统的可持续发展提供治理启示

引言
人工智能（AI）是新一轮技术和产业革命的主要驱动力。其发展水平深刻重塑了国家经济格局，重构了社会生活范式。近年来，生成式AI技术取得了重大进展，现已用于创建ChatGPT、Sora和DeepSeek等产品。2024年6月5日，工业和信息化部（MIIT）与其他三个部门联合发布了《国家人工智能产业标准体系建设指南》（MIIT, 2024），该指南规定AI是驱动新一轮技术和产业变革的基础性和前瞻性技术。如今，AI已成为发展高质量生产力的主导力量，推动与实体经济的深度融合，驱动各领域新型工业化，从根本上改变生产模式和经济结构。预计AI将有助于实现中国建设制造强国、韧性数字基础设施和数字强国的目标。多年来，中国在AI领域取得了许多成果。截至2023年底，中国有效AI发明专利数量已达37.8万件，同比增长超过40%，是全球平均增速的1.4倍。然而，中国的AI技术仍面临诸多挑战，如算力和芯片技术的局限（Zhang et al., 2025a）、开源框架和基础软件的不足以及数据真实性和监管合规问题（Song et al., 2025）。

创新与企业增长的关系是管理学研究的重要领域（Che et al., 2026; Ma et al., 2026; Zhang & Li, 2026），创新概念最早由Schumpeter（1934）提出。如今，传统创新已不再适用于当前复杂的环境（Farooq et al., 2024; Huang et al., 2023）。创新范式已从传统的政府主导的线性创新体系演变为市场驱动的非线性创新生态系统（Luo, 2026）。在数字时代，企业成功实施创新战略和商业模式需要生态系统的支持（Oh et al., 2016），AI企业可以通过资源组合和创新协作克服技术瓶颈，实现稳定增长。因此，创新生态系统为AI技术的发展提供了新的思路和方向（Kahle et al., 2020; Roundy & Asllani, 2024; Secundo et al., 2025; Stahl, 2022; Vásquez et al., 2026）。同时，AI领域的全球竞争已从单点模式转向全方位创新生态系统（Kindermann et al., 2021）。然而，中国的AI技术仍远落后于其他国家，作为数字时代"大脑"的芯片技术尤为缺乏；例如，美国研发的NVIDIA H200在训练效率上比华为的Rise 910B高出30%。加强国内外伦理行为准则的发展。中国发布的《人工智能示范法3.0》未明确规定风险分类体系，责任机制也未进一步明确。因此，全球合作治理体系尚未建立。欧盟已推出《人工智能法案》，建立了四级风险体系。该立法规定高风险AI系统必须具备透明度和可追溯性，明确定义了开发者和部署者的责任，并建立了监管机制。

博弈论被广泛认为是经济学和产业组织领域的一种有效分析方法（Fudenberg & Tirole, 1987; Samuelson, 2016）。它为博弈参与者之间的复杂互动提供了动态分析视角（Wu et al., 2012）。传统博弈论通常假设参与者是"完全理性"的，不太适应复杂的博弈情境，因此演化博弈论应运而生（Smith & Price, 1973）。演化博弈论假设参与者具有有限理性，能够在信息不完全的条件下持续调整策略以最大化收益。同时，Smith和Price还引入了ESS（演化稳定策略）的概念，能够更好地展示博弈参与者如何在重复策略选择中动态调整策略以适应当前形势（Taylor & Jonker, 1978）。这与创新生态系统动态和复杂现实中的有限理性相一致（Yuan & Li, 2024）。因此，本研究采用演化博弈模型来解决以下研究问题：

(1) 在什么情况下主体采用稳定策略，AI创新生态系统中的ESS由什么构成？
(2) 不同的初始策略概率是否改变其他参与者的策略选择，ESS在波动市场条件下是否稳定？
(3) 关键参数如何影响博弈参与者的策略选择？

为解决上述问题，本文首先应用创新生态系统理论分析AI创新生态系统的组成部分。随后，构建AI创新生态系统的三主体演化博弈模型，通过收益矩阵计算和动态方程仿真分析各博弈参与者的ESS。在此基础上，本文检验影响AI创新生态系统中各主体策略选择的关键影响因素。使用MATLAB R2025b进行数值仿真，研究各关键因素对参与者策略选择的不同影响。

本文的其余部分组织如下。第2节是文献综述。第3节介绍演化博弈模型。第4节给出稳定性分析。第5节进行仿真分析和结果研究。第6节提供详细讨论。第7节总结结论和建议。

各章节片段

创新生态系统
创新生态系统的概念最早出现在生态学中（Müller, 1997），如今它可以为研究政府、行业和企业等各层面的创新提供新的视角和思考方法。"创新"一词最早由Schumpeter于1934年提出（Schumpeter, 1934），随后生态系统这一生态学概念由Tansley于1935年提出（Tansley, 1935）。1993年，Moore首次提出了"商业生态系统"的概念……

问题描述
随着AI的发展，生态系统中的创新主体也发生了变化。通过将现实场景与AI技术创造的虚拟环境相结合，已构建了一个AI驱动的创新生态系统，智能交互是这一系统的核心。AI技术创新的三个组成部分是算法、算力和数据。通过将AI技术与大数据分析相结合，实现个性化服务方案和精准开发……

三主体稳定性分析
根据微分方程的稳定性定理，可以看到当三个博弈主体所选策略处于稳定状态时，三个博弈主体的复制动态方程应满足以下条件：

初始数据和参数
在上一节中，我们仿真并分析了博弈系统的四种ESS及其对应的策略选择。为进一步探究三方之间的战略互动，本研究采用AI创新合作和产业实践的现实数据，以确保仿真模型密切反映现实条件。选择商汤科技作为参数校准的基准企业，原因有三。首先，许多地区已积极……

对现有文献的贡献
本研究将通过演化博弈论与AI治理相结合，考察AI企业、平台型企业和政府之间的战略互动，为AI创新生态系统和演化博弈论文献作出了贡献。以下从研究主题和模型分析两个角度讨论本研究的主要贡献。在研究主题方面，现有研究从不同维度考察了AI创新生态系统。Luo……

结论
本研究考察了AI创新生态系统中AI企业、平台型企业和政府之间的战略互动。根据演化博弈论，构建了三主体演化博弈模型，以研究三种利益相关者在不同情况下的演化稳定策略。进一步基于中国AI产业特征进行数值仿真，以评估所提模型的稳健性以及……

CRediT作者贡献声明
罗培坤：写作—审阅与编辑、软件、资源、调查、形式分析、数据管理、概念化。
李雨琼：写作—审阅与编辑、写作—初稿、监督、软件、资源、方法论、调查、资金获取、形式分析、数据管理、概念化。
李佳乐：写作—初稿、可视化、验证、监督、调查、形式分析、数据管理、概念化。
吴丽萍：写作—初稿……

未引用参考文献
SenseTime Group, 2025; Song et al., 2025.

声明
本研究不涉及任何人类参与者，知情同意不适用。作者报告无利益冲突需要声明。

数据可用性声明
支持本研究结果的数据可从作者处合理索取。

资金支持
本研究由国家自然科学基金委员会（71974091）、湖南省自然科学基金（2023JJ50134）和湖南省研究生科研创新项目（CX20240860）资助。

利益冲突声明
作者声明无利益冲突。

致谢
作者感谢匿名审稿人和编辑提出的建设性意见和建议。

吴丽萍|李佳乐|李雨琼|罗培坤