邓正红软实力思想：能源商业模式从资源硬实力向技术软实力的跃迁

【摘要】数智技术的软实力特性包括非物质化与活性特征、价值创造范式重构、系统整合与协同效应、商业模式创新支撑。数字经济时代的产业软实力运营以数智技术为核心支撑，通过重构产业底层逻辑，推动万业实现价值创新与井喷式发展。数智技术推动能源新业态发展，其核心在于通过重构能源价值形态，驱动产业链向智能化和绿色化跃迁。数智技术通过重构能源产业链的底层逻辑，正在催化能源商业模式从资源硬实力驱动向技术软实力驱动的范式跃迁，这种软实力驱动的能源商业创新，本质上是通过数智技术将能源系统的物理规律、经济规律和生态规律进行算法化编码，在“技术势能释放-制度势能引导-市场势能转化”的共振中，实现能源价值形态的量子级跨越。

邓正红软实力思想深刻指出，在全球能源体系低碳化变革背景下，数智技术正以软实力形态重构能源产业的价值链与生态圈。这种变革不仅带来能效提升的技术红利，更重要的是培育出数据驱动的新型商业模式和产业生态，为能源产业变革与价值升级开辟出更具包容性和可持续性的发展路径。不同于传统能源基建的“硬投入”，以数据算法、智能平台、数字生态为核心的软实力，正推动能源新业态实现系统性革新。

1 基于软实力特性的数智技术

在邓正红创立的软实力思想中，数智技术作为软实力的高阶形态，通过数据驱动、开放协同和动态适应等特性，重构了价值创造逻辑。其本质在于将技术从“工具属性”升维为“能力属性”，实现从资源激活到生态主导的跃迁。

1.1 软实力定义与核心特征

邓正红将软实力定义为“激活硬实力、实现价值创造的能力”，其本质是驱动资源高效整合、模式创新及价值跃升的非物质化能力。这种能力通过“趋势预见高瞻度、市场应变高韧度、资源整合高精度、运营协同高效度、价值创新高新度”五个维度体现，强调对硬实力的整合、改造与提升。

软实力核心特征：一是非物质化特征，软实力不依赖物理实体，而是基于知识、技术、模式等无形要素发挥作用；二是活性特征，具有动态适应性和自我迭代能力，能根据环境变化调整策略并重构资源；三是价值创造特征，通过技术革新、模式优化和需求挖掘，持续创造新的经济与社会价值。

1.2 技术属于软实力范畴的底层逻辑

邓正红软实力思想将技术置于软实力体系的底层逻辑范畴，其核心在于通过技术要素的革新与价值重构，形成维系产业升级和规则重塑的重要支撑。技术作为能力载体，不仅是工具，更是整合知识、技能和经验的系统化能力，符合软实力的“非物质化”与“活性”特征。例如，低碳技术通过技术创新和系统整合，重构能源价值链的底层逻辑，为化石能源资源的高效利用和清洁化升级开辟新的价值路径。技术创新通过突破物理边界和传统范式，形成“敏捷迭代—成本优化—市场锁定”的正向循环。技术软实力突破硬实力边界，通过基础研究突破和跨学科交叉创新，构建非对称竞争优势。技术软实力底层逻辑的本质在于，技术不仅是工具性存在，更是在价值创新、规则重构和生态协同等方面，持续释放软实力的“动态活性”，最终实现从技术跟随者到全球创新格局塑造者的跨越。

1.3 数智技术的软实力特性

邓正红软实力思想揭示，数智技术的软实力特性不仅体现在技术本身的非物质化与活性，更关键的是其作为价值势能载体，通过系统性整合与模式创新实现产业能级的指数级提升。数据、算法和算力构成数智时代的软实力核心要素，打破时空限制并实现资源跨域协同。例如，“数据+算力+算法”推动生产全流程的可编程化，形成产业升级的新势能。数智技术通过平台化生态降低创新门槛，加速知识溢出与价值裂变。基于实时数据分析与智能决策，数智技术强化了市场应变能力和风险预判能力。数智技术将市场需求转化为技术研发导向，反向定义产业标准。软实力思想体系对数智技术的软实力特性进行了系统性阐释，核心观点可归纳为以下维度：

1.3.1 非物质化与活性特征

能力本质。数智技术作为“方法原理”的集合，虽需依托算力设备等物质载体，但其核心是解决问题的思维体系与算法模型，属于非物质化能力范畴。

动态进化属性。技术通过持续迭代实现功能升级，例如深度学习算法从卷积神经网络向Transformer架构的演进，体现了技术作为活性要素的自我革新能力。

1.3.2 价值创造范式重构

数据驱动创新。“数据+算力+算法”构成新型价值创造三元组，海量数据经治理后形成高效数据集，支撑能源调度、负荷预测等场景的机器学习模型训练。例如电网公司通过历史负荷数据训练LSTM模型，实现区域用电量预测误差率降至3%以内。

流程优化突破。量子计算等技术突破专利封锁，推动数字资产确权标准重构，实现生产全流程数据可获取、可分析、可执行的效能跃升。区块链技术将碳排放数据、设备能效数据转化为可交易的数字资产，如燃煤电厂的碳排指标通过智能合约实现市场化流通，激活传统能源企业的环境权益价值。

1.3.3 系统整合与协同效应

平台化整合。钢铁企业应用能耗数据中台，结合遗传算法实时优化生产流程。某钢厂通过空压机群控系统和余热回收智能调节，综合能效提升22%。地质数据与AI算法的结合，优化传统能源开采效率。某油田应用3D地质建模与强化学习算法，将钻井成功率提升18%，单井开发成本下降25%。

产业链协同。“东数西算”工程中，内蒙古数据中心集群直供绿电，通过区块链技术实现算力资源与西部清洁能源的跨域协同。西北某风光储基地采用LSTM算法，结合边缘计算节点实时修正预测结果，将弃风弃光率降低至5%以下，实现可再生能源与储能系统的高效协同。

1.3.4 商业模式创新支撑

组织与流程的敏捷重塑。数智化要求企业采用扁平化组织架构，通过实时数据共享提升部门协同效率，并借助智能算法快速响应市场变化，降低运营成本。例如，智能制造企业通过AI算法优化库存管理和物流路径。

效能倍增机制。数智技术通过深度融合数据、网络与智能技术，直接强化两个软实力形态维度：市场应变高韧度与运营协同高效度，驱动商业模式从传统线性结构向动态化、生态化方向演进，成为企业创新发展的核心支撑。

2 产业软实力运营与新业态发展、商业模式创新

产业软实力是激活硬实力的非物质化能力，通过价值创新、战略预见和资源配置等要素，将硬实力转化为可持续的市场竞争优势。其本质在于通过非物质化要素（如技术、知识、模式）驱动产业升级，形成区别于传统生产要素（资源、资本、设备）的核心竞争力。产业软实力运营以价值创新为内核，科技创新为支撑，生态协同为保障，通过趋势预见、市场应变、资源整合、运营协同及价值创新五大形态层级递进与商业模式迭代，实现产业升级和价值跃迁。

2.1 产业升级的本质是价值形态创新

邓正红软实力思想强调，产业升级的本质是价值形态创新，价值创新是软实力的最高形态，需通过硬实力支撑与软实力激活的协同，实现从局部领先到系统性优势的跨越。产业软实力运营以价值创新为核心驱动力，通过技术、政策与产业协同构建多维竞争优势，推动产业向更高价值形态跃迁。

2.1.1 价值创新引领产业软实力运营

邓正红软实力思想将价值创新定位为软实力的最高形态，其核心在于通过前瞻性战略设计和多维协同机制实现产业形态与价值范式的根本性重构。价值创新通过预见未来趋势和重构价值标准驱动产业升级，例如在能源领域推动“绿氢溢价”机制，将环境外部性转化为可量化的经济价值，形成新的产业价值坐标系。价值创新通过预见市场趋势和产业方向，驱动技术突破与商业模式革新，形成新兴价值形态的产业。例如，清洁能源、新材料等战略性新兴产业因价值形态创新而诞生。

判断价值创新的有效性需考察是否突破传统价值边界（如从能源使用价值转向生态价值）、是否建立新的价值分配规则（如碳积分交易体系）。判断一个产业是否进行了价值创新，需从价值重构深度、技术领先强度、市场验证效度、可持续性频度四个维度综合评估，具体可通过结构化指标体系实现（表1）。

表1 产业价值创新综合判断矩阵

注：符合上述4项核心指标中≥3项，且隐性势能积累指标达标，可判定该产业完成系统性价值创新。

价值体系重构深度。突破传统价值边界：观察产业是否重新定义核心价值标准，例如从单纯追求能源使用效率转向碳减排与生态效益的综合价值体系；验证是否建立新型价值分配机制，如绿氢溢价、碳积分交易等将环境外部性转化为经济价值的制度设计。商业模式革新度：分析产业链是否形成跨领域闭环，如“风光氢储一体化”实现可再生能源与化工/冶金产业的协同增值；判断是否通过数据算法优化全生命周期管理，例如用算法模型挖掘产业规律指导战略规划

技术主权领先强度。突破性技术应用：核查是否掌握产业核心环节的“卡脖子”技术（如氢能的质子交换膜、液氢储运技术），并实现商业化转化；评估前瞻技术布局强度，如量子计算、可控核聚变等颠覆性技术的研发投入占比。标准制定话语权：检测是否主导国际标准制定（如绿氢认证体系、特高压输电标准），形成技术优势向规则优势的转化；验证知识产权质量，包括专利密度、技术壁垒构建能力及技术衍生价值链条的完整性。

市场动态验证效度。价值锚定能力：通过客户价值指数（CVI）量化创新成果的市场接受度，包括客户满意度、复购率等指标；测算产业利润率结构变化，验证高附加值环节（如氢能储运服务）是否成为盈利增长极。生态协同韧性：评估产业抗风险能力，例如通过多能互补机制平抑风光发电波动对绿氢生产成本的影响；检测跨界资源整合效率，如数据算力与实体产业的融合深度（算法优化生产效率≥15%）。

可持续性演进频度。隐性势能积累：核查制度创新能力，战略储备领域的投入强度；评估创新理念渗透度，如企业年均迭代创新次数、失败创新项目的资源转化效率。动态升级能力：监测“技术突破→价值增值→规则输出”的协同演进速度，要求技术商业化周期≤3年；验证全球价值链地位跃迁，例如从组件供应商升级为系统解决方案定义者。

2.1.2 科技创新支撑价值创新

价值创新通过预见产业趋势、重构价值形态推动产业变革，而科技创新为其提供底层支撑。两者的关系遵循“价值创新引领科技创新，科技创新反哺价值创新”的软实力价值规律。例如，工业革命中诞生的新兴产业均以实验室创造的新价值形态为起点，通过技术手段实现产业化。技术作为“制造产品的系统知识”，本质是通过熟练操作形成的能力体系，其非物质化、活性化特征使其天然属于软实力范畴。这种能力体现在整合资源、优化流程、创造新价值形态等维度，如数字技术催生的云计算、物联网等产业新形态。

科技创新支撑作用的实现路径。技术主权构建：前瞻性布局量子计算、深海探测等领域，通过“趋势预见—技术突破—标准输出”闭环打破技术垄断。中国在基因编辑、合成生物学等领域的自主创新，动摇了传统技术策源地的垄断格局。创新要素协同：建立“国家实验室+企业”联合攻关模式，推动基础研究与应用开发精准对接。通过“揭榜挂帅”机制整合产学研资源，加速6G通信、工业母机等关键技术商业化。商业模式创新：科技创新需通过新型商业模式放大价值，如工业互联网与人工智能支持C919大飞机全生命周期管理，提升运营效率15%~20%。数字技术驱动的“虚拟制片—衍生品开发”协同链，主导全球30%的XR设备标准制定。

2.1.3 数智技术与价值创新

数字经济时代的产业软实力运营以数智技术为核心支撑，通过重构产业底层逻辑，推动万业实现价值创新与井喷式发展。数字经济以“数据+算力+算法”为核心要素，催生“数据要素×”模式。例如，区块链碳足迹溯源与IP授权一体化运营，形成“内容消费—绿色技术输出”双循环。通过数据反馈迭代优化商业模式，AI大模型在能源调度中实现战术效率提升和执行成本降低。

数智技术支撑的底层逻辑重构。数据-算力-算法三元融合：数据作为新型生产要素，通过开放性、共享性特征激活产业价值势能；算力支撑全流程数据的高效处理与分析，使产业链管理实现可执行化；算法优化推动运营效率跃升，形成“技术突破→产业应用→规则制定”的闭环迭代机制。

万业井喷的产业创新图谱。垂直领域深度渗透：人工智能在智能电网、自动驾驶等领域实现效率提升；生物科技通过“DT+BT”模式将玉米抗病品种研发周期压缩。跨行业生态协同：商业航天领域，通过政企协同模式降低发动机成本，带动年发射频次增长；农业领域，物联网与基因编辑技术结合，实现亩产与水肥施用精准度提升；制造业领域，3D打印燃料喷嘴、智能检测算法等技术扩散至民用领域，创造更多的衍生经济价值。

2.2 产业软实力是商业模式的函数值

邓正红提出的软实力函数表述为 ISP = F(BM) ，即产业软实力（Industrial Soft Power）是商业模式（Business Model）的函数值。其核心在于通过商业模式的战略效能、战术效率与执行效绩三维协同驱动价值创新和产业升级。软实力函数强调以“硬实力筑基+软实力深化”双轮驱动实现技术工具到生态价值的升级，为数字经济时代的产业竞争提供系统性方法论。

2.2.1 商业模式效度决定产业软实力强度

商业模式是产业软实力的核心载体，其效度（战略效能×战术效率×执行效绩的三维乘积）直接决定产业软实力的强度和可持续性。产业软实力本质是价值转化能力，通过商业模式将产业核心价值转化为符合市场需求的价值形态，实现硬实力向市场竞争力的跃迁。

商业模式效度需从三方面综合评估，形成产业软实力升级的杠杆效应。战略效能：对市场需求趋势的预见能力，以及构建战略性价值需求的导向作用。例如，通过预见性布局新兴产业生态，抢占价值链高端。战术效率：资源要素的整合能力与协同水平。包括技术、人才、资本等要素的优化配置，以及产业链上下游的联动创新。执行效绩：价值转化过程的精准度和效益产出。具体表现为新技术应用效率、市场响应速度和价值创造能级。综合公式：商业模式效度=战略效能×战术效率×执行效绩=战略方向×战术方法×执行方程=核心价值×价值创新×投入产出。

2.2.2 数字化和智能化是函数关系的关键变量

邓正红软实力思想认为，数字化与智能化是数字经济时代产业软实力函数关系的关键变量。它们通过重塑商业模式（BM）的效度，直接影响产业软实力（ISP）的强弱，并在价值创造、运营协同、市场应变等维度构筑新势能。产业软实力函数强调“数据+算力+算法”作为非物质化能力的协同效应，以“数据+算力+算法”重构商业模式底层逻辑，支撑高精度价值创造。

在数字经济时代，数据、算力、算法构成产业软实力的核心要素，三者通过数字化精度和智能化效度，推动商业模式从传统线性结构向动态协同网络转型，从而提升ISP的价值转化能力。数字化与智能化使产业核心价值能够转化为符合市场新需求的价值形态。例如，数据要素的开放性、跨时空性和共享性特征，为软实力运营注入新势能；智能化则通过算法优化资源配置，实现价值创造的精准度跃升。

数字化与智能化驱动软实力升级的三重路径。提升战略效能与战术效率：数字化通过实时数据获取与分析，增强战略决策的预见性；智能化通过算法模型优化战术执行路径，降低试错成本。强化市场应变与运营协同：数字化系统提升产业链韧性（如实时供应链监控），智能化工具增强跨部门协作效率（如AI辅助决策中枢）。软实力思想强调“运营协同是软实力的高级形态”，而数字化工具（如区块链）和智能化平台（如工业互联网）是实现协同的核心载体。构筑新型价值势能：数据要素重构产业价值创造逻辑，算力与算法的结合催生新商业模式。

数字化与智能化并非单纯的技术工具，而是重构产业软实力函数关系的“智慧变量”。其通过提升BM效度的战略效能、战术效率和执行效绩，最终实现产业软实力从“资源依赖”向“价值创造”的范式跃迁。未来，随着量子计算、脑机接口等技术的突破，软实力函数关系的关键变量可能进一步扩展，但数字化与智能化的核心地位将持续强化。

3 数智技术推动能源新业态发展

邓正红软实力思想揭示，数智技术推动能源新业态发展，其核心在于通过“数据+算力+算法”重构能源价值形态，驱动产业链向智能化和绿色化跃迁。其核心价值体现在：效率跃迁（如智能电网能耗降低），价值创造（如绿电凭证交易溢价），规则主导（如区块链能源追溯提升定价权）。这一进程既依赖量子计算、生成式AI等底层技术突破，也需政策引导下的产业链协同创新，为能源产业可持续发展提供系统性解决方案。

3.1 数智技术重构能源产业价值体系

核心要素驱动效能革命。数据、算力、算法作为软实力势能要素，通过“战略预见-资源整合-价值创造”的协同机制，推动能源产业链从物理连接向智能化协同跃迁。基于认知智能的Transformer模型使算法具备自主决策能力，助力智能电网能源调度效率提升。例如，上海电网通过智能监控大屏实现全域能耗数据可视化，能源调度效率提升30%以上。量子计算等算力突破（如超导量子原型机算力达经典计算机百万倍）为能源技术研发提供代际跨越支撑，加速新材料开发与系统优化进程。智能巡检机器人在油田场景的应用，实现设备故障预警准确率提升，维护成本降低。

数据生态优化资源配置。多模态数据融合系统完善能源全生命周期管理，如长三角工业互联网平台通过数据资产化率提升至78%，推动能源设备共享和成本降低。区块链技术则增强资源整合透明度，稀土交易追溯平台覆盖全球83%数据，为能源金属定价权提升提供参考范式。

3.2 绿色化与数字化融合驱动价值创新

绿色价值形态衍生。数字化与绿色化深度融合催生具有绿色特质的能源新业态，如数字技术支持可再生能源高效匹配，促进资源要素快速流动和低碳化发展。数字科技支撑的“数据要素×”模式，通过碳排放监测与智能优化，推动能源结构向高端化、融合化升级，形成绿色产业软实力新优势。

新型生产要素地位提升。知识、技术和数据成为核心生产要素，尤其在“人工智能+”场景下，数据复用特性（多场景应用、多主体复用）放大商业模式价值，例如能源需求预测与分布式资源调度效率提升。物联网与边缘计算支持分布式能源，物联网技术连接风电、光伏等分布式设备，结合边缘计算实现毫秒级响应。虚拟电厂聚合分布式资源参与电力市场交易，2024年上海某试点项目减少弃风弃光率18%，提升绿电消纳能力。

3.3 未来趋势：软硬协同与生态构建

隐性势能向显性效能转化。量子计算、认知智能等基础研究（隐性软实力）通过技术主权优势转化为产业规模优势（显性硬实力），如半导体产能全球占比21%支撑数字能源设备量产。

生态化协同网络。能源产业与数字科技企业共建创新联合体，通过“数字+”“智能+”场景孵化新业态，如虚拟电厂聚合分布式资源参与电力市场交易，实现价值倍增。

生态协同优化全产业链效率。产业链智能协同网络，长三角工业互联网平台整合78%数据资产化率，实现设备共享率提升至78%、研发成本降低22%。能源装备制造商通过数字孪生技术缩短产品迭代周期40%。

智慧能源城市示范效应。重庆数字孪生城市项目集成5G+AI技术，优化充电桩布局与电网负荷匹配，公共充电设施利用率提高35%。杭州“云供电”模式通过智能检测装置降低配电网络损耗12%。

3.4 政策与标准体系支撑可持续发展

国家战略引导技术突破。《加快推进能源数字化智能化发展的若干意见》明确构建数字技术与能源产业融合的新型基础设施，推动超导磁悬浮、量子计算等“科幻级技术”研发。ITER计划中中国主导的超导馈线系统标准被采纳，获得15%专利池份额。

绿色升级规则创新。欧盟《负责任的开放科学指标》将数据共享贡献度纳入评估体系，倒逼能源企业构建协作式知识生产生态。国内“双碳”目标驱动下，AI碳核算平台已在钢铁、化工等重点行业推广应用。

4 数智技术促进能源商业模式创新

邓正红软实力思想认为，能源领域数智化变革要突出系统性创新和生态化协同。数智技术通过重构能源产业链的底层逻辑，正在催化能源商业模式从资源硬实力驱动向技术软实力驱动的范式跃迁，这种软实力驱动的能源商业创新，本质上是通过数智技术将能源系统的物理规律、经济规律和生态规律进行算法化编码，在“技术势能释放-制度势能引导-市场势能转化”的共振中，实现能源价值形态的量子级跨越。

4.1 商业模式的结构性变革与能级跃升

三齿轮结构驱动价值放大。三齿轮结构模型：战略齿轮设定方向（如数字精度×绿色效度）；战术齿轮优化流程效率（AI降低制造业能耗12%）；执行齿轮实现市场转化（中国AI成果转化率42%）。三者啮合形成“要素升级→模型迭代→价值重构”的产业跃迁路径。商业模式的战略齿轮（核心价值）、战术齿轮（价值创新）和执行齿轮（投入产出）通过数智技术啮合运转。例如，AI大模型在能源垂直领域的深度应用，通过数据反馈迭代模型，实现战术效率与执行效绩双提升。数据作为催化剂，推动能源服务从产品交付转向“能源即服务”（EaaS）等新形态，如动态电价模型与用户侧能效管理优化资源配置。通过AI大模型构建能源消费画像，企业可定制能效优化方案。某化工企业采用智能诊断系统后，单位产值能耗下降22%，验证“技术+服务”融合价值。

人工智能推动效率革命。认知智能技术（如可解释性AI）在能源运维中实现预测性维护与故障自愈，降低停机风险；生成式AI则加速新型电力系统设计，缩短研发周期。全国近万家数字化工厂与智能电网示范项目，验证了AI技术对产业软实力能级跃迁的支撑作用，例如工业互联网平台提升能源利用效率超40%。

4.2 数智技术驱动的能源商业模式创新

数智技术驱动的能源商业模式创新呈现三大特征：价值重构，从能源交易转向数据资产运营（如绿电凭证溢价）；生态协同，跨领域整合形成“源网荷储”协同网络（长三角能源调度效率提升）；技术溢出，AI大模型、区块链等技术突破传统边界（气象预测周期延长）。这些创新验证了数智技术对能源行业系统性变革的推动作用，实现能效提升、成本优化与低碳变革的多重目标。

4.2.1 智能化运营优化

AI大模型支撑动态决策。国能日新通过自研“旷冥”AI大模型整合气象预测、电力市场等多维度数据，将气象预测周期从7天延长至45天，动态优化储能充放电策略，支撑电力现货市场交易与极端天气应对，实现储能经济性提升40%以上。

设备全生命周期管理。国家能源集团通过一体化集中管控平台实现能源生产、调度、运维全流程数字化，设备故障预警准确率达92%，运维成本降低18%。

4.2.2 多能互补与资源协同

源网荷储一体化协同。新型电力系统通过数字化技术整合源、网、荷、储等要素，构建多能互补体系。例如，长三角区域智能电网利用深度学习优化能源调度，绿电消纳能力提升35%，能源配置效率提高30%。

分布式能源聚合。配电网融合数智技术，支持分布式光伏、电动汽车、储能等多元要素接入，通过虚拟电厂聚合分散资源，参与电力市场交易，降低峰谷差负荷压力。

4.2.3 数据资产化与碳金融融合

碳足迹智能核算与交易。区块链技术支撑绿电凭证交易溢价，智能合约自动核算碳足迹，将能源数据转化为可交易资产。例如，能链数字化平台减少交通碳排放，助力中国碳排放总量降低1%，探索碳资产与能源数据融合的商业模式。

碳市场机制创新。能耗双控向碳排放双控转变加速，碳市场通过数智技术优化碳配额分配与交易效率，推动企业减排成本下降与资源优化配置，加速低碳技术商业化应用。

4.2.4 能源服务化与场景创新

能源即服务（EaaS）模式。数智技术推动能源企业从单一能源供应转向全生命周期服务。例如，国能日新提出“运营即价值”理念，通过“AI数云协同矩阵” 提供储能动态调频、需量控制等增值服务，从设备供应商转型为全生命周期服务商，实现储能系统动态优化充放电策略，参与电力市场、辅助服务等多场景交易，构建“智能充电、多元收益”模式，实现储能经济性提升。

用户侧个性化服务。智能电表与物联网技术结合，实现用户用电行为分析及需求响应，通过动态电价机制引导削峰填谷，降低用户用电成本。

4.3 评估商业模式创新成效的方法

财务绩效评估。盈利能力指标：通过对比创新前后的毛利率、净利润率、利润增长率等核心财务指标，量化商业模式创新的经济价值。例如，若新模式推动企业利润增长超20%，则表明创新有效性较高。现金流分析：评估新模式的收入来源稳定性与成本覆盖能力，预测长期盈利潜力。

市场验证与适应性。市场需求匹配度：通过市场调研、用户画像分析验证商业模式是否满足目标客户需求。竞争对比分析：制作竞争格局表格，对比新模式与竞品的差异化价值（如技术壁垒、品牌溢价），评估市场渗透率提升空间。

创新性测度与可持续性。新颖型创新评估：构建矢量模型量化创新水平，例如通过“服务收入占比”“营业周期”等维度计算得分，高于行业平均则视为突破性创新。采用创新率（创新收益/总收入×100%）衡量新模式的商业化成功程度。可持续性验证：评估商业模式对政策风险（如碳排放双控）、技术变革的适应能力，例如绿电交易与碳市场机制融合带来的长期收益。

运营与生态协同效率。运营可行性分析：考察供应链管理、技术支持等环节的实际落地能力，例如无人零售模式需验证补货效率与设备稳定性。生态协同效应：通过设备共享率、重复投资成本下降率等指标，衡量跨领域资源整合效果。

【作者简介】邓正红，中国软实力之父，创立邓正红软实力思想和智库，建立软实力理论、软实力宇宙哲学、软实力函数、软实力指数工具、软实力油价分析模型、商业模式效度齿轮结构和基于价值创新的科学-技术-产业三椎体模型，开创能源软实力、低碳软实力和产业软实力，第一个对软实力系统量化与价值评价，拥有基于企业、城市、国家之软实力指数与软实力价值评估计算一整套自主知识产权，独家发布企业（世界软实力500强、中国上市公司软实力100强、央企软实力排名）、城市（中国内地城市和地区软实力排序、中国国家高新区软实力排序）和国家（全球软实力100强）三大软实力排行榜，国家电网《企业软实力丛书（核心价值、核心模式、核心实力）》总策划及撰稿人。提前18个月精准预言2020年3月国际油价暴跌，参与国家能源局页岩油发展研究，为形成符合我国特色的页岩油发展思路提供了有益参考。出版《页岩战略：美联储在行动》《页岩战略Ⅱ：非常规变革》《页岩战略Ⅲ国家石油（突围低油价困局、减产联盟在行动、产油国地缘风险、原油史诗级崩盘）》《软实力：中国企业的破局之道》《巧实力：竞争环境下的聪明策略》《再造美国：美国核心利益产业的秘密重塑与软性扩张》《大国互联：上市与较量》《低碳创新：绿色潮流下的获利方法》《绿公司：低碳商机操作指南》等著作。