Картирование цифровой трансформации Китая: многослойный сетевой анализ распространения технологий в производстве

Почему важно распространение цифровых технологий

По всему миру заводы тихо перестраиваются с помощью программного обеспечения, датчиков и данных. Китай, как крупная производственная держава, активно инвестирует в эти цифровые инструменты, но многие предприятия по-прежнему испытывают трудности с их полноценным использованием. В этой статье ставится простой, но важный вопрос: как именно цифровые технологии распространяются по китайской производственной системе и кто или что определяет их путь от лаборатории до цеха?

Отслеживая следы новых идей

Чтобы ответить на него, авторы отслеживают более 4,5 миллиона патентов, связанных с цифровыми технологиями в китайском производстве в период с 2000 по 2024 год. Они строят три взаимосвязанные карты: одна показывает, как патенты цитируют друг друга, другая — как организации, такие как компании и университеты, передают идеи, а третья отображает потоки знаний между городами. Используя эти многослойные карты, исследователи выделяют сильнейшие «основные пути» диффузии, а затем применяют статистические модели, чтобы понять, почему одни маршруты становятся магистралями инноваций, а другие остаются второстепенными.

Ключевые траектории цифровых изменений

Карта патентов выявляет 14 основных путей, по которым развивались и распространялись цифровые технологии. Многие из самых интенсивных направлений сосредоточены вокруг распознавания изображений, глубокого обучения и компьютерного зрения, применяемых к задачам вроде обнаружения транспортных средств, проверки качества и мультимедийных сервисов. Другие связаны с цепями отображения, экзоскелетными роботами, блокчейн‑безопасностью и новыми материалами для батарей и стали. Авторы измеряют скорость, широту и глубину диффузии по каждому пути. Особенно выделяются распознавание изображений и обнаружение объектов: они распространяются быстро, связаны со многими другими патентами и глубоко интегрированы в промышленное применение. Напротив, некоторые материалы и энергетические технологии движутся медленнее и охватывают меньше областей, что свидетельствует о том, что интеграция цифровых инструментов с тяжелой промышленностью сложнее, чем осовременивание сервисов, основанных на информации.

Кто связывает науку и промышленность

Если переключиться с патентов на организации, обнаруживается четкая картина. Университеты находятся в центре сети, выступая важными мостами между разными компаниями и регионами. Хотя по числу узлов они уступают компаниям, их позиционное расположение в сети дает им гораздо большее влияние на то, как распространяются знания. Компании часто развивают технологии на базе университетских патентов, а университеты, в свою очередь, учатся на промышленных изобретениях. Анализ показывает, что организации с богатыми и разнообразными портфелями знаний и прочными связями сотрудничества с большей вероятностью находятся на основных путях диффузии. Разнообразие дает им больше исходного материала для творческих комбинаций, а интенсивное сотрудничество превращает их в узлы, к которым другие часто подключаются.

Где инновации концентрируются, а где отстают

Карта на уровне городов показывает, что цифровое производство в Китае имеет отчетливую структуру «ядро — периферия». Пекин, Шанхай, Шэньчжэнь, Гуанчжоу и Ханчжоу выступают мощными хабами с плотными двусторонними потоками технологий между ними. Многие другие города находятся на периферии этой структуры, слабо связаны или вовсе не связаны. Интересно, что исследование выявляет: города с очень широкими и схожими технологическими портфелями реже образуют основные маршруты диффузии. Вместо этого успешное распространение между местами зависит от сфокусированных сильных сторон и взаимодополняющего ноу‑хау. В развитых восточных регионах ключевым фактором является способность рекомбинировать разные типы знаний, тогда как в менее развитых западных регионах диффузия в значительной степени зависит от доступа к нескольким центральным технологическим хабам.

Разные правила для университетов, компаний и регионов

Сравнивая университеты и компании напрямую, авторы показывают, что они следуют разной «логике» при распространении цифровых технологий. Университеты выигрывают от разнообразия: они связывают отдаленные области, заполняют структурные разрывы в сети и экспериментируют на стыках дисциплин. Компании, руководствуясь рыночным давлением и риском, предпочитают строить вокруг проверенных, высокоценностных технологий и партнеров, схожих с ними. Аналогичный раскол наблюдается и по регионам. Восточные прибрежные районы продвигаются вперед, смешивая разнообразные комбинации знаний, тогда как западные регионы опираются на связи с сильными ключевыми игроками, а центральные регионы пока не выработали устойчивой модели. Эти выводы указывают на то, что цифровая трансформация зависит не только от объема знаний, но и от их структуры и от того, кто выступает посредником.

Что это означает для будущего

Для неискушенного читателя главный вывод таков: цифровые инновации не распространяются автоматически после изобретения технологии. Они перемещаются по слоистой сети патентов, организаций и городов, формируемой сотрудничеством, разнообразием и географией. Исследование приходит к выводу, что политика должна поддерживать университеты как строителей мостов, поощрять компании к комбинированию разных типов знаний, не теряя фокус, и разрабатывать региональные стратегии, которые опираются на местные сильные стороны и одновременно связывают периферийные зоны с ядром. Коротко: успешная цифровая трансформация в производстве требует выстраивания правильных связей, чтобы ценные идеи могли путешествовать, сочетаться и укореняться там, где они наиболее нужны.

Цитирование: Ren, J., Zhou, Y., Yang, Y. et al. Mapping China’s digital transformation: a multilayer network analysis of technology diffusion in manufacturing. Humanit Soc Sci Commun 13, 626 (2026). https://doi.org/10.1057/s41599-026-07070-w

Ключевые слова: распространение цифровых технологий, производство в Китае, сети инноваций, политика в области технологий, университеты и промышленность