前 言一、寫作背景在瞬息萬變的技術(shù)浪潮中，企業(yè)和研發(fā)團隊所面臨的創(chuàng)新挑戰(zhàn)愈發(fā)復(fù)雜多樣。市場環(huán)境快速迭代、用戶需求不斷升級、跨界競爭者頻繁涌入，這些因素都使傳統(tǒng)的創(chuàng)新模式舉步維艱。作為一名在創(chuàng)新領(lǐng)域深耕20 年的實踐者，我曾在世界500 強企業(yè)、頂尖研發(fā)機構(gòu)、大型知識產(chǎn)權(quán)集團和前沿初創(chuàng)公司參與技術(shù)攻關(guān)，與各領(lǐng)域的專家探討過無數(shù)難題的本質(zhì)與解法。在這個過程中，我觀察到各類研發(fā)組織普遍存在一些共性的痛點，如研發(fā)目標不明確、問題分析不深入、核心瓶頸無突破、知識領(lǐng)域局限、專利風險難規(guī)避等，嚴重制約了研發(fā)效率和技術(shù)突破的速度。許多團隊依賴的傳統(tǒng)創(chuàng)新手段（如試錯法、頭腦風暴、專家經(jīng)驗等），雖然在一定程度上能激發(fā)靈感，但其主觀性和局限性使我們面對復(fù)雜問題時常感到力不從心。試錯法直觀但成本高、效率低且不可預(yù)測；頭腦風暴易陷入群體思維定式，缺乏多維度系統(tǒng)分析；而單靠專家經(jīng)驗又受限于個人認知和行業(yè)慣性，難以跳出固有框架尋找突破。我們迫切需要一種更系統(tǒng)、更高效的創(chuàng)新方法論來應(yīng)對這些結(jié)構(gòu)性難題。為了解決上述問題，我將目光投向了具有高度體系化特征的TRIZ 理論。TRIZ（發(fā)明問題解決）理論由蘇聯(lián)發(fā)明家根里奇·阿奇舒勒（GenrichAltshuller）于20 世紀50 年代創(chuàng)立，經(jīng)過數(shù)十年發(fā)展已成為一種強大的創(chuàng)新方法；與依賴頭腦風暴和反復(fù)試錯的傳統(tǒng)方式不同，TRIZ 強調(diào)按照一定的流程和步驟來系統(tǒng)化地分析并解決問題。這一方法論通過剖析技術(shù)矛盾，幫助研發(fā)團隊從多角度認清問題本質(zhì)，從而找到突破口并制定創(chuàng)新方案。在全球范圍的實踐中，TRIZ 已被視為最科學、最有效的創(chuàng)新工具之一，并被三星等領(lǐng)先企業(yè)廣泛應(yīng)用于攻克技術(shù)難題。事實證明，TRIZ 的系統(tǒng)性思維能夠有效避免創(chuàng)新過程中的盲目和偶然，使問題求解更有方向感和可重復(fù)性。然而，僅有TRIZ 還不夠。隨著技術(shù)的發(fā)展，人工智能（AI）正迅速崛起為賦能創(chuàng)新的新力量。現(xiàn)代AI 技術(shù)，特別是近年來涌現(xiàn)的深度學習和大模型技術(shù)，為我們提供了強大的數(shù)據(jù)處理、知識獲取和智能搜索能力。AI可以快速從海量跨學科信息中找到相關(guān)原理和案例，進行復(fù)雜的模式識別和優(yōu)化計算，這些都是傳統(tǒng)人工手段難以企及的�？梢韵胍姡�如果將AI 的優(yōu)勢與TRIZ 的方法論相結(jié)合，我們就能打造出一種既有理論體系支撐又具智能效率加成的全新創(chuàng)新模式。實際上，業(yè)界已意識到將TRIZ 與AI 融合應(yīng)用將成為企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的利器。在當今AI 大模型和第一性原理不斷成熟的背景下，我們有理由相信深度融合TRIZ、系統(tǒng)工程與AI 技術(shù)將開啟技術(shù)創(chuàng)新的新紀元。這種多維協(xié)同的方法不僅能夠避免工程實踐中簡單的功能妥協(xié)，還能幫助企業(yè)在降本增效、風險規(guī)避和未來產(chǎn)品規(guī)劃上取得革命性突破。正是出于以上動機，近年來我積極探索AI 與TRIZ 的融合創(chuàng)新實踐，并創(chuàng)造性地提出了AITRIZ方法論（即AI TRIZ）。初步的實踐表明，將AI 引入TRIZ 流程后，解決復(fù)雜技術(shù)難題的效率和質(zhì)量都得到了顯著提升許多過去困擾團隊多月的瓶頸，在人機協(xié)同下得以快速破解。這些振奮人心的成果堅定了我的信念，也直接促使我動筆撰寫本書，與廣大技術(shù)創(chuàng)新從業(yè)者分享這一新時代的系統(tǒng)化創(chuàng)新指南。二、宗旨與價值本書旨在填補AI 與創(chuàng)新融合應(yīng)用方面的空白，為技術(shù)研發(fā)人員提供一套面向人工智能時代的系統(tǒng)化創(chuàng)新解決方案。長期以來，業(yè)界對AI 如何賦能創(chuàng)新缺乏成體系的方法論指導，而TRIZ 專家也在思考如何借助新一代智能工具提高傳統(tǒng)方法的效能。為此，本書聚焦于AI 融合創(chuàng)新過程中方法論缺失這一痛點，試圖搭建起理論與實踐之間的橋梁。書中詳細闡述的AITRIZ 方法論，將幫助讀者系統(tǒng)掌握從問題診斷分析到方案生成落地的全流程路徑，解決以往各環(huán)節(jié)各自為戰(zhàn)、缺乏整體連貫性的問題。簡而言之，本書希望為技術(shù)創(chuàng)新注入智能時代的新動能，使個人和組織能夠更高效地突破技術(shù)瓶頸、創(chuàng)造有價值的創(chuàng)新成果。本書的價值體現(xiàn)在多個層面：對產(chǎn)業(yè)界而言：AITRIZ 方法提供了一種切實可行的路徑，幫助企業(yè)將創(chuàng)新從依賴個人經(jīng)驗的藝術(shù)轉(zhuǎn)變?yōu)榭蓮?fù)制推廣的技術(shù)。通過引入AI賦能的系統(tǒng)化工具，企業(yè)有望顯著提升研發(fā)效率和成果質(zhì)量，在激烈的市場競爭中搶占先機。這對于正尋求數(shù)字化轉(zhuǎn)型和創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展的企業(yè)來說，無疑具有重大的指導價值。對專業(yè)領(lǐng)域而言：本書豐富了現(xiàn)有的創(chuàng)新方法論體系，開創(chuàng)性地將人工智能技術(shù)融入發(fā)明問題解決理論，拓展了TRIZ 在新時代的應(yīng)用邊界。這一融合探索為創(chuàng)新理論研究提供了新視角和新范式，推動傳統(tǒng)工程方法與前沿計算智能的交叉融合�？梢灶A(yù)見，AI 賦能的TRIZ 將在未來演化出更多新工具和新策略，持續(xù)引領(lǐng)技術(shù)創(chuàng)新方法的發(fā)展方向。對個人讀者而言：通過學習本書，研發(fā)工程師、技術(shù)經(jīng)理以及創(chuàng)新從業(yè)者將顯著提升自身的創(chuàng)新思維能力和問題解決能力。讀者不僅能夠掌握一套系統(tǒng)分析難題、生成方案的邏輯框架，還能學會運用AI 工具擴展知識廣度、加速創(chuàng)意產(chǎn)出。在實踐中應(yīng)用這些方法，將有助于個人突破以往的思維局限，開拓更廣闊的技術(shù)視野，成長為適應(yīng)人工智能時代的新型創(chuàng)新人才。總而言之，我期望本書能夠為讀者帶來實實在在的價值：既提供思想方法上的啟迪，也傳授落地實操的技巧。當讀者合上本書時，他/ 她應(yīng)當對如何在AI 的加持下系統(tǒng)性地開展創(chuàng)新有了清晰的認識，并對未來的技術(shù)挑戰(zhàn)抱有更加充足的信心和準備。這既是我撰寫本書的初衷，也是對所有讀者的美好期望。三、目標讀者與使用建議本書面向所有關(guān)注技術(shù)創(chuàng)新方法的人士，尤其是以下群體：企業(yè)的研發(fā)工程師和技術(shù)主管、產(chǎn)品與工藝設(shè)計人員、專利與知識產(chǎn)權(quán)管理人員、創(chuàng)新咨詢顧問、理工科院校的師生，以及對AI 如何賦能創(chuàng)新感興趣的創(chuàng)業(yè)者和創(chuàng)新實踐者。無論您是經(jīng)驗豐富的工程專家，還是初出茅廬的科研新人，只要希望提高自己的系統(tǒng)創(chuàng)新能力，本書都將提供具有啟發(fā)性的思路和工具。對于TRIZ 愛好者來說，本書展示了TRIZ 在AI 時代的全新玩法；對于AI領(lǐng)域人士來說，本書則提供了將智能技術(shù)應(yīng)用于創(chuàng)新流程的新舞臺。AITRIZ 的行業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域非常廣泛，涵蓋眾多科技行業(yè)和制造業(yè)。表0-1中展示了很多行業(yè)的標桿組織均已應(yīng)用AITRIZ 方法論。表0-1 已采用AITRIZ 的行業(yè)及標桿組織新能源寧德時代、陽光電源、天合儲能、中興派能、天能電池汽車工業(yè)華為問界、吉利汽車、通用泛亞、領(lǐng)跑汽車、舍弗勒、安道拓家電美的集團、海爾集團、蘇泊爾、方太電器、火星人、科沃斯電器設(shè)備施耐德電氣、正泰電器、霍尼韋爾、龍旗科技通信半導體中興通訊、英飛凌半導體、紫光展銳、科大訊飛能源材料國家能源集團、中冶集團、嘉庚創(chuàng)新實驗室、中國中材、廈門鎢業(yè)機械設(shè)備庫卡機器人、玉柴機器、杭汽輪、南高齒、五征集團、中捷縫紉機消費醫(yī)療妮維雅、安踏集團、蒙牛乳業(yè)、千島湖啤酒、魚躍醫(yī)療、華恒生物電力電子中國華電、國家電投、陜西電子航天高鐵中國航天四院、中國中車、中國船舶為了幫助讀者高效地吸收本書內(nèi)容并付諸實踐，以下是一些閱讀和使用本書的建議。按需定制閱讀路線：您可以根據(jù)自身需求靈活選讀相關(guān)章節(jié)。如果目前正處于創(chuàng)新項目的立項和規(guī)劃階段，可以著重閱讀第一部分了解如何定義課題；如果面臨技術(shù)難題的分析瓶頸，可深入第二部分學習功能分析和因果鏈工具；如果希望尋求創(chuàng)新方案，不妨研讀第三部分的方案生成策略；而關(guān)注專利布局和實施落地的讀者則可將重心放在第四部分。按需取用本書內(nèi)容，將有助于快速解決手頭的問題。結(jié)合實戰(zhàn)邊學邊練：本書提供的很多方法和案例非常適合立即在實際工作中演練。建議讀者在閱讀過程中選取自己所在企業(yè)或團隊正在面臨的一個技術(shù)難題，嘗試按照書中介紹的AITRIZ 步驟進行分析和求解。將理論應(yīng)用于真實場景，一方面能加深您對方法的理解，另一方面也可能為實際問題帶來意想不到的突破。善用案例和工具資源：書中融入了大量企業(yè)創(chuàng)新實戰(zhàn)案例和AI 工具使用示例。這些案例既是對理論的生動演繹，也是讀者練習模仿的參考模板。您可以對照案例來檢視自己的解題思路，也可以嘗試使用書中提及的AITRIZ工具提示詞模板來增強實踐效果。當遇到困難時，不妨回頭翻閱類似案例的處理過程，從中獲取啟示。作為長期參考手冊：希望讀者不要把本書僅僅當作一次性的讀物，而是視作工作中的一位長期伙伴。在今后的研發(fā)創(chuàng)新工作中，若再次遇到技術(shù)瓶頸或創(chuàng)新困境，歡迎隨時拿起本書翻閱相關(guān)章節(jié)，溫故知新、尋找靈感。通過不斷實踐和反思，您定能融會貫通AITRIZ 的方法論，并靈活運用于各種復(fù)雜多變的創(chuàng)新情境。四、內(nèi)容概述為了便于讀者循序漸進地學習，本書內(nèi)容按照技術(shù)創(chuàng)新的一般流程劃分為四大部分。各部分既相對獨立又前后銜接，共同構(gòu)成了AITRIZ 方法論的完整知識體系。下面對全書架構(gòu)和各部分的學習重點作簡要介紹：第1 部分AITRIZ 創(chuàng)新邏輯與課題管理：本部分涵蓋第1~2 章，主要介紹人工智能時代技術(shù)創(chuàng)新范式的變革，以及AITRIZ 整體邏輯框架的建立。讀者將在這一部分學到如何從宏觀上認知AI 時代的創(chuàng)新新范式，以及如何進行技術(shù)課題的篩選與定義。通過對創(chuàng)新方向的正確把握和課題規(guī)劃能力的訓練，讀者將打下后續(xù)深入實踐AITRIZ 方法的基礎(chǔ)。第2 部分AITRIZ 輔助技術(shù)問題分析：本部分涵蓋第3~5 章，重點闡述如何運用TRIZ 的經(jīng)典分析工具（如系統(tǒng)功能分析、組件裁剪、因果鏈分析等）并結(jié)合AI 手段來剖析復(fù)雜的技術(shù)難題。讀者將學習將實際問題抽象為功能模型、定位關(guān)鍵矛盾和根因的方法。在AI 輔助下，原本晦澀龐雜的問題得以被層層拆解，讀者應(yīng)能掌握系統(tǒng)診斷問題、聚焦核心技術(shù)瓶頸的能力，為后續(xù)方案的生成明確方向。第3 部分AITRIZ 輔助技術(shù)方案生成：本部分涵蓋第6~9 章，全面展示如何結(jié)合AI 技術(shù)與TRIZ 解題工具來高效地產(chǎn)生創(chuàng)新方案。內(nèi)容包括跨領(lǐng)域技術(shù)搜索、科學效應(yīng)庫應(yīng)用、技術(shù)矛盾的參數(shù)化求解以及物理矛盾的分離原理等模塊。在這一部分，讀者將體會到發(fā)散思維與收斂求解的有機結(jié)合：一方面借助AI 廣泛搜索各領(lǐng)域的已有原理和解決途徑，另一方面運用TRIZ的原理將這些線索整合重構(gòu)成針對自身問題的解決方案。通過學習本部分，讀者應(yīng)能大幅提升快速生成創(chuàng)造性技術(shù)方案的能力，做到思路開闊且落點精準。第4 部分技術(shù)方案實施與專利保護：本部分涵蓋第10~12 章，著眼于創(chuàng)新方案的落地和保障，探討如何評估優(yōu)化技術(shù)方案并運用AI 輔助進行專利布局與撰寫。讀者將學習雙軌并行的方案評估方法（從技術(shù)可行性和商業(yè)價值兩方面衡量方案優(yōu)劣），以及如何借助AI 工具自動生成專利交底書、挖掘高價值專利點，從而構(gòu)筑完善的知識產(chǎn)權(quán)保護網(wǎng)。通過本部分的學習，讀者將具備將創(chuàng)新構(gòu)想轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實成果的能力，并懂得為自己的創(chuàng)新成果保駕護航，增強競爭優(yōu)勢。通過以上四個部分的系統(tǒng)學習，讀者將對AITRIZ這一方法論有全面而深刻的理解。從確定課題、分析問題，到生成方案、實施落地，每一個環(huán)節(jié)都有章可循、有據(jù)可依。這種嚴謹而不失靈活的結(jié)構(gòu)設(shè)計，既方便讀者按步驟學習實踐，也有助于在腦海中形成完整的知識圖譜。在實際應(yīng)用時，讀者可以根據(jù)具體情況選用相應(yīng)的模塊和工具，靈活組合，解決不同類型的創(chuàng)新挑戰(zhàn)。五、致謝與展望我回顧自己的創(chuàng)新歷程，從懵懂求學到業(yè)界實戰(zhàn)，一路走來離不開諸多良師益友的引領(lǐng)和支持。首先，我由衷感謝在我20 年創(chuàng)新實踐中給予指導和啟發(fā)的各位恩師和前輩：蔡啟瑞院士、田中群院士、廈門大學化學化工學院蔡俊修教授、廈門大學能源學院李寧院長、清華大學技術(shù)創(chuàng)新研究中心主任陳勁教授、嘉庚創(chuàng)新實驗室副主任張愛強教授和庫卡集團首席創(chuàng)新官烏爾里克·塔格謝勒（Tagscherer Ulrike）博士。是你們于百忙之中抽絲剝繭的點撥，使我得以在創(chuàng)新方法論的道路上少走彎路、不斷精進。在TRIZ 領(lǐng)域，我同樣要感謝多位為我啟蒙指路的權(quán)威TRIZ 五級大師孫永偉大師、謝爾蓋·伊克萬科（Sergei Lkovenko）大師、奧利弗·梅耶（Oliver Mayer）和瓦列里·索奇科夫（Valeri Souchkov）大師。正是由于你們毫無保留的分享和言傳身教，我才能深入領(lǐng)會TRIZ 的精髓，并大膽嘗試將其與AI 技術(shù)融會貫通。本書的誕生也凝聚了眾多業(yè)界伙伴的心血與智慧。在撰寫過程中，我作為美的集團庫卡中國的資深創(chuàng)新專家，有幸于2023 年初率先將AI 與TRIZ融合，并在實際企業(yè)環(huán)境中反復(fù)打磨驗證這一創(chuàng)新方法。在美的集團、寧德時代、吉利汽車、施耐德電氣、通用泛亞、賽力斯、中國航天、中興通訊、英飛凌、紫光展銳、銳捷網(wǎng)絡(luò)、海爾集團、蘇泊爾、方太電器、火星人、天合儲能、中國船舶、中冶賽迪、妮維雅、安踏集團等眾多企業(yè)的創(chuàng)新訓練營中，我與各單位的研發(fā)團隊一道探索AITRIZ 的落地實踐。感謝這些合作伙伴的信任與投入，讓我能夠?qū)�書中的理論在真實場景中檢驗完善。此外，我也要特別感謝貓鼬工廠的伙伴在AITRIZ 實踐課程打磨過程中所傾注的智慧與汗水。在一個個項目實踐中，我們見證了AITRIZ 方法為企業(yè)帶來的巨大效益：研發(fā)創(chuàng)新效率平均提升了20 倍之多，創(chuàng)新方案的質(zhì)量和數(shù)量也實現(xiàn)了前所未有的飛躍。這些寶貴的實踐經(jīng)驗既是對AITRIZ 方法論的最佳注解，也成為我動筆著書的最大動力。在此，我向所有參與和支持過AITRIZ 實踐的企業(yè)同仁致以誠摯的謝意！最后，衷心感謝家人的關(guān)愛與支持；感謝母親始終如一的鼓勵，感謝父親對專業(yè)40 年的堅守和執(zhí)著這正是匠人精神的最佳詮釋，也給了我最深刻的教益。展望未來，AI 技術(shù)仍將以驚人的速度演進，并持續(xù)深刻地影響創(chuàng)新活動的各個方面。預(yù)計會有越來越多的企業(yè)意識到AI 在技術(shù)研發(fā)中的巨大潛力，自覺地將其融入日常創(chuàng)新流程。與之相伴，AITRIZ 這一融合方法論也不會停步不前，而將隨時代發(fā)展不斷迭代升級。例如，我們可以想見更強大的生成式AI 將參與概念設(shè)計和方案優(yōu)化，進一步縮短創(chuàng)新周期；又如，更完善的知識圖譜和智能決策系統(tǒng)將與TRIZ 原理深度結(jié)合，自動化地給出解決思路的建議雛形。人類創(chuàng)新者與機器智能的協(xié)同將日趨緊密，創(chuàng)新流程有望變得更加高效、智能和富有創(chuàng)造力。但無論技術(shù)如何變化，對創(chuàng)新本質(zhì)的探索與對科學方法的堅守始終是我們不變的初心。衷心期盼本書的問世，能為讀者在新技術(shù)浪潮中搏擊風浪注入工具與勇氣，并為業(yè)界深入思考AI 創(chuàng)新方法論的未來提供有益借鑒。愿我們執(zhí)著所熱愛，堅守所信賴，攜手踏上這段機遇與挑戰(zhàn)并存的新征程，在人工智能時代共創(chuàng)更加耀眼的技術(shù)突破與創(chuàng)新成果！張彬彬2025 年8 月于上海徐家匯