《TECHNOLOGICAL FORECASTING AND SOCIAL CHANGE》：Regulatory orchestration in immersive retail innovation systems: A capability-based framework for AI and XR governance
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监管者被概念化为沉浸式零售AI/VR生态系统中的编排者。该框架将创新系统、监管科学和动态能力联系起来。五个核心能力使沉浸式零售生态系统中的监管编排成为可能。这些能力塑造了系统功能、合法性、协调和反思性学习。研究意义支持对沉浸式零售生态系统负责任治理的政策和理论
监管者被概念化为沉浸式零售AI/VR生态系统中的编排者。该框架将创新系统、监管科学和动态能力联系起来。五个核心能力使沉浸式零售生态系统中的监管编排成为可能。这些能力塑造了系统功能、合法性、协调和反思性学习。研究意义支持对沉浸式零售生态系统负责任治理的政策和理论见解。
**论文解读：基于能力的监管编排框架——沉浸式零售创新系统中的AI与XR治理**
**一、研究背景与问题**
沉浸式零售（Immersive Retail）作为数字创新的前沿领域，融合了人工智能（AI）驱动的个性化、增强现实和虚拟现实（AR/VR）界面、元宇宙环境、空间计算以及生物特征分析等技术，正在重塑消费者的搜索、评估与体验过程。然而，这一领域并非简单的技术应用，而是一个复杂的创新生态系统，涉及平台提供商、零售商、技术开发者、数据经纪人、标准机构、研究机构、消费者和公共当局等多方参与者。现有研究广泛探讨了监管如何约束、促进或监督技术创新，但对监管者自身在技术不确定性下发展组织能力以管理创新的关注不足。特别是在AI和扩展现实（XR）驱动的沉浸式环境中，有效治理不仅依赖正式权威，更依赖监管者协调多元主体、整合分散知识、促进实验以及适应技术演进的能力。因此，本文旨在探究监管者如何开发并利用组织能力来协调AI和XR驱动的沉浸式零售生态系统中的创新。
**二、研究内容与结论**
研究人员构建了一个基于能力的概念框架，整合了创新系统理论、监管科学、动态能力理论和编排研究。该框架将监管者视为具备组织能力的行动者，而非仅作为外部规则制定者或合规评估者。具体而言，框架识别出五种相互关联的监管编排能力：（1）感知与意义建构（Sensing and Sensemaking），（2）实验与适应能力（Experimental and Adaptive Capability），（3）共创与边界跨越（Co-creation and Boundary-spanning），（4）编排与协调（Orchestration and Coordination），（5）反思性学习与元监管（Reflexive Learning and Meta-regulation）。这些能力通过监管工具（如监管沙盒、影响评估、审计、行为准则、标准等）得以操作化，并影响创新系统的关键功能，包括合法性建构、创业实验、知识扩散、协调、方向性和反思性。研究结论表明，监管者的能力越强，越能促进沉浸式零售生态系统中负责任创新的实现。论文发表在《TECHNOLOGICAL FORECASTING AND SOCIAL CHANGE》。
**三、主要关键技术方法**
本文采用理论整合与文献综述的方法，未涉及具体实验或样本队列。研究人员通过系统梳理创新系统理论、监管科学、动态能力理论以及编排研究四个领域的核心观点，构建了概念框架。该框架依托理论推导，提出了五个监管编排能力及其与创新系统功能之间的逻辑关系，并通过命题形式加以表述。研究未使用定量数据或实证检验，而是为后续实证研究提供理论基础。
**四、研究结果**
**3.1 感知与意义建构能力（Sensing and Sensemaking Capability）**
该能力使监管者能够检测、解释并优先处理技术信号、新兴风险和社会期望。通过地平线扫描、专家网络、投诉监测和沙盒观察等方式，监管者将分散信号转化为共享的监管问题定义，从而支持知识发展、方向引导和合法性建构。研究提出命题1：监管者的感知与意义建构能力越强，沉浸式零售创新系统越容易形成关于可接受AI/XR应用的合法且与社会一致的社会期望。
**3.2 实验与适应能力（Experimental and Adaptive Capability）**
该能力指监管者设计受控空间进行测试、学习和迭代规则开发。监管沙盒、试点、测试平台等工具允许监管者和创新者在监督条件下测试技术性能、消费者伤害、数据治理等假设。研究指出，实验能力支持创业实验，同时降低监管不确定性。命题2：监管者的实验与适应能力越强，沉浸式技术沙盒和试点制度越能有效实现安全实验，并降低创新者的监管不确定性。
**3.3 共创与边界跨越能力（Co-creation and Boundary-spanning Capability）**
该能力使监管者能够召集并整合来自不同参与者（如零售商、平台、技术开发者、消费者组织等）的分布式知识。通过多利益相关方论坛、生活实验室、共同监管准则等工具，监管者促进知识扩散、标准形成和合法性建构。命题3：监管者的共创与边界跨越能力越强，沉浸式零售生态系统越能围绕负责任的AI/XR创新形成共享标准、可信保障和多方一致性。
**3.4 编排与协调能力（Orchestration and Coordination Capability）**
该能力使监管者能够将碎片化的法律领域、机构、标准和司法管辖区对齐为连贯的治理架构。通过跨机构工作组、谅解备忘录、联合指南等机制，监管者减少碎片化并保持方向性。命题4：监管者的编排与协调能力越强，沉浸式零售创新系统越能缓解监管碎片化，并为负责任的AI/XR治理形成连贯方向。
**3.5 反思性学习与元监管能力（Reflexive Learning and Meta-regulatory Capability）**
该能力使监管者能够评估干预措施、从结果中学习、修订治理方法，并监督自我或共同监管安排。通过事后评估、上市后监测、算法影响评估、审计跟进等措施，监管者确保治理机制产生公共价值而非程序性合规。命题5：监管者的反思性学习与元监管能力越强，沉浸式零售治理越能适应技术演进，同时保持问责性、合法性和公共价值一致性。
**五、讨论与结论**
**讨论部分总结**：
整合框架解释了监管编排如何通过连接监管能力与创新系统功能在沉浸式零售中运作。监管者并非外部约束，而是通过感知、实验、共创、协调和反思性学习等能力，塑造创新合法性、实验性、协调性和社会对齐性。框架强调，监管工具（如沙盒、审计、标准）只有在监管者具备相应能力时才能创造公共价值。沉浸式零售的复杂性要求超越通用平台治理模型，因为平台权力与具身交互、生物特征数据、空间界面等交织，产生知识不对称，需监管者通过能力建设来纠正。框架的递归结构（感知→实验→共创→协调→反思）反映了动态能力理论的适应逻辑，但转向公共价值导向。
**结论部分翻译**：
本文开发了一个基于能力的沉浸式零售创新系统监管编排框架。其核心论点是，监管者不应仅被理解为外部规则制定者或事后合规权威。在AI/XR驱动的零售中，监管者日益参与塑造创新变得可理解、合法、可实验、协调和社会对齐的条件。因此，该框架将监管者重新概念化为具备感知、实验、共创、协调和反思性能力的组织行动者，这些能力在技术不确定性下帮助塑造创新系统功能。本文做出三项主要贡献：第一，扩展了创新系统理论，明确了监管者如何贡献于知识发展、创业实验、合法性建构、协调、市场形成和反思性学习等功能；第二，推进了监管科学，区分了监管工具与执行这些工具的能力，指出沙盒、审计、影响评估、标准等并非因存在而有效，而是当监管者能利用它们生成知识、协调行动者和修订治理安排时才变得重要；第三，将动态能力理论扩展到公共监管语境，展示了感知、抓住和转型如何导向公共价值而非竞争优势。
