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本期特刊聚焦人工智能时代的开放创新——AI技术(特别是大语言模型)正从根本上重塑企业搜索外部知识、识别互补性以及治理开放创新过程的方式。然而,我们对AI如何介入合作创新的形成、治理与演化的理解仍十分有限。
本期特刊由《Industry and Innovation》发起,旨在推动关于AI在赋能、塑造和治理开放创新中作用的理论与实证研究,探讨AI如何创造新的创新机会、重新设计产业边界并生成新的价值体系与伙伴网络。对于从事创新管理、战略管理及技术管理研究的学者而言,这是一次深度参与国际前沿对话的宝贵机会。
期刊级别
期刊名称:Industry and Innovation(I&I) 收录情况:SSCI 影响因子:2.5(JCR 2024) JCR分区: BUSINESS Q2(133/302) MANAGEMENT Q2(181/420) 中科院分区:管理学 3区 ABDC评级:A类期刊 ABS评级:2星 年发文量:约59篇 出版社:Taylor & Francis
特刊题目
“人工智能时代的开放创新:重塑知识搜索、协作与治理”
关键截止时间
| 投稿系统开放 | |
| 投稿截止 | 2026年9月30日 |
征稿主题
本特刊欢迎概念性、方法论与实证性贡献(质性、量化、混合或计算方法均可),重点议题包括:
AI与内向型开放创新:伙伴搜索与知识侦察
AI工具如何重塑开放创新中搜索广度与深度之间的经典权衡?算法侦察能否比传统方法更高效地探索远程知识领域?AI能否克服本地搜索偏差,揭示人类管理者可能忽视的跨行业、跨区域或跨技术的潜在互补性?
创新网络的编排与治理
AI工具如何实现对多伙伴网络中知识流的算法治理?AI如何协调异质行动者(企业、大学、非政府组织、政府)参与任务导向的创新系统?平台如何利用AI工具塑造技术轨迹并编排生态系统中的互补者?
知识流动、溢出与创新图谱
生成式AI与NLP技术如何揭示传统专利或出版物指标无法捕捉的隐性知识流动与早期溢出?AI工具如何改进技术图谱的绘制,识别“空白区”并检测新兴轨迹,以指导“制造、购买或联盟”等战略决策?
AI赋能的吸收能力与人机交互
当LLMs等AI工具协助识别外部知识时,吸收能力应如何被重新概念化?AI系统与人类研发管理者在扫描、解释与同化外部知识中的最佳分工是什么?AI如何支持组织学习,同时缓解“非此地发明”综合征等障碍?
投稿须知
投稿期刊:Industry and Innovation(Taylor & Francis) 投稿系统:期刊在线投稿系统 投稿窗口:2026年9月1日—9月30日(严格限定一个月) 审稿流程:编辑部初审后,双盲同行评审(至少两名学者) 预计出版:2028年春季 作者指南:须严格遵循期刊格式要求
http://www.industryandinnovation.net原创性要求:稿件须未公开发表且未在其他期刊审稿中
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