科技进步与对策

作者：高泽晋

单位：（清华大学 新闻与传播学院，北京 100083）

关键词：创新扩散,智能驾驶,新冠肺炎疫情,创新扩散特征,应急举措

基金：国家社会科学基金重点项目（20AZD083）

基于罗杰斯创新扩散理论，采用立意抽样法，对涵盖智能驾驶创新扩散源、潜在受用群体的25家典型机构中的95名受访者进行深度调研，结合资料分析、现场观察等质性研究法，勾勒中国智能驾驶创新扩散实践经历新冠肺炎疫情前后呈现的不同创新属性扩散模式特征。结果发现：①新冠肺炎疫情虽然在一定程度上消解了L1—L5级智能驾驶创新扩散源与政府及限定场景潜在受用群体创新属性之间的矛盾，却将新矛盾聚焦于非专业人士教育培训与操作易用性诉求上；②新冠肺炎疫情加快了政府及限定场景潜在受用群体对智能驾驶创新的认知进程，使得智能驾驶创新劝服与决策过程直接进入实施阶段；③智能驾驶创新采纳者钟形曲线分布发生偏移，原先属于落后者、晚期大多数类别的潜在受用群体不断向早期大多数类别身份转换。最终，提出积极寻求疫情与复工场景应用机会、定向开发并拓展产品线、加速技术迭代与升级等应急举措，以面对突发性公共危机时能够继续维系有效的扩散实践。

来源：2022年第17期

《科技进步与对策》期刊编辑部

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