AITRIZ：人工智能时代的创新法则张彬彬创新创新管理 AI 创新训练_张彬彬_9787111792536

《AITRIZ：人工智能时代的创新法则》是AITRIZ 方法论创始人张彬彬基于20 年创新实践经验撰写的系统性指南。本书深度整合现代TRIZ 理论与AI 技术，聚焦人工智能时代的技术攻关与创新突破，为企业和研发人员提供从问题诊断到成果落地的全流程解决方案。全书以技术难题攻关为主线，系统阐述AITRIZ 创新逻辑框架：在问题分析阶段，通过AI 辅助功能建模、因果链分析精准定位技术缺陷；在方案产出阶段，创新性结合AI 技术搜索与TRIZ 矛盾求解，实现技术方案的高效产出；在方案落地阶段，详解AI驱动的专利布局策略与技术方案说明书生成技巧。书中特别融入企业实战案例，完整呈现AI TRIZ 融合的人机协同创新方法论图谱。本书既可作为企业突破技术瓶颈的实战手册，也可作为创新工程师的能力进阶指南，为人工智能时代的创新实践提供兼具理论深度与落地效能的系统化工具集。

前言一、写作背景在瞬息万变的技术浪潮中，企业和研发团队所面临的创新挑战愈发复杂多样。市场环境快速迭代、用户需求不断升级、跨界竞争者频繁涌入，这些因素都使传统的创新模式举步维艰。作为一名在创新领域深耕20 年的实践者，我曾在世界500 强企业、顶尖研发机构、大型知识产权集团和前沿初创公司参与技术攻关，与各领域的专家探讨过无数难题的本质与解法。在这个过程中，我观察到各类研发组织普遍存在一些共性的痛点，如研发目标不明确、问题分析不深入、核心瓶颈无突破、知识领域局限、专利风险难规避等，严重制约了研发效率和技术突破的速度。许多团队依赖的传统创新手段（如试错法、头脑风暴、专家经验等），虽然在一定程度上能激发灵感，但其主观性和局限性使我们面对复杂问题时常感到力不从心。试错法直观但成本高、效率低且不可预测；头脑风暴易陷入群体思维定式，缺乏多维度系统分析；而单靠专家经验又受限于个人认知和行业惯性，难以跳出固有框架寻找突破。我们迫切需要一种更系统、更高效的创新方法论来应对这些结构性难题。为了解决上述问题，我将目光投向了具有高度体系化特征的TRIZ 理论。TRIZ（发明问题解决）理论由苏联发明家根里奇·阿奇舒勒（GenrichAltshuller）于20 世纪50 年代创立，经过数十年发展已成为一种强大的创新方法；与依赖头脑风暴和反复试错的传统方式不同，TRIZ 强调按照一定的流程和步骤来系统化地分析并解决问题。这一方法论通过剖析技术矛盾，帮助研发团队从多角度认清问题本质，从而找到突破口并制定创新方案。在全球范围的实践中，TRIZ 已被视为最科学、最有效的创新工具之一，并被三星等领先企业广泛应用于攻克技术难题。事实证明，TRIZ 的系统性思维能够有效避免创新过程中的盲目和偶然，使问题求解更有方向感和可重复性。然而，仅有TRIZ 还不够。随着技术的发展，人工智能（AI）正迅速崛起为赋能创新的新力量。现代AI 技术，特别是近年来涌现的深度学习和大模型技术，为我们提供了强大的数据处理、知识获取和智能搜索能力。AI可以快速从海量跨学科信息中找到相关原理和案例，进行复杂的模式识别和优化计算，这些都是传统人工手段难以企及的。可以想见，如果将AI 的优势与TRIZ 的方法论相结合，我们就能打造出一种既有理论体系支撑又具智能效率加成的全新创新模式。实际上，业界已意识到将TRIZ 与AI 融合应用将成为企业技术创新的利器。在当今AI 大模型和第一性原理不断成熟的背景下，我们有理由相信深度融合TRIZ、系统工程与AI 技术将开启技术创新的新纪元。这种多维协同的方法不仅能够避免工程实践中简单的功能妥协，还能帮助企业在降本增效、风险规避和未来产品规划上取得革命性突破。正是出于以上动机，近年来我积极探索AI 与TRIZ 的融合创新实践，并创造性地提出了AITRIZ方法论（即AI TRIZ）。初步的实践表明，将AI 引入TRIZ 流程后，解决复杂技术难题的效率和质量都得到了显著提升许多过去困扰团队多月的瓶颈，在人机协同下得以快速破解。这些振奋人心的成果坚定了我的信念，也直接促使我动笔撰写本书，与广大技术创新从业者分享这一新时代的系统化创新指南。二、宗旨与价值本书旨在填补AI 与创新融合应用方面的空白，为技术研发人员提供一套面向人工智能时代的系统化创新解决方案。长期以来，业界对AI 如何赋能创新缺乏成体系的方法论指导，而TRIZ 专家也在思考如何借助新一代智能工具提高传统方法的效能。为此，本书聚焦于AI 融合创新过程中方法论缺失这一痛点，试图搭建起理论与实践之间的桥梁。书中详细阐述的AITRIZ 方法论，将帮助读者系统掌握从问题诊断分析到方案生成落地的全流程路径，解决以往各环节各自为战、缺乏整体连贯性的问题。简而言之，本书希望为技术创新注入智能时代的新动能，使个人和组织能够更高效地突破技术瓶颈、创造有价值的创新成果。本书的价值体现在多个层面：对产业界而言：AITRIZ 方法提供了一种切实可行的路径，帮助企业将创新从依赖个人经验的艺术转变为可复制推广的技术。通过引入AI赋能的系统化工具，企业有望显著提升研发效率和成果质量，在激烈的市场竞争中抢占先机。这对于正寻求数字化转型和创新驱动发展的企业来说，无疑具有重大的指导价值。对专业领域而言：本书丰富了现有的创新方法论体系，开创性地将人工智能技术融入发明问题解决理论，拓展了TRIZ 在新时代的应用边界。这一融合探索为创新理论研究提供了新视角和新范式，推动传统工程方法与前沿计算智能的交叉融合。可以预见，AI 赋能的TRIZ 将在未来演化出更多新工具和新策略，持续引领技术创新方法的发展方向。对个人读者而言：通过学习本书，研发工程师、技术经理以及创新从业者将显著提升自身的创新思维能力和问题解决能力。读者不仅能够掌握一套系统分析难题、生成方案的逻辑框架，还能学会运用AI 工具扩展知识广度、加速创意产出。在实践中应用这些方法，将有助于个人突破以往的思维局限，开拓更广阔的技术视野，成长为适应人工智能时代的新型创新人才。总而言之，我期望本书能够为读者带来实实在在的价值：既提供思想方法上的启迪，也传授落地实操的技巧。当读者合上本书时，他/ 她应当对如何在AI 的加持下系统性地开展创新有了清晰的认识，并对未来的技术挑战抱有更加充足的信心和准备。这既是我撰写本书的初衷，也是对所有读者的美好期望。三、目标读者与使用建议本书面向所有关注技术创新方法的人士，尤其是以下群体：企业的研发工程师和技术主管、产品与工艺设计人员、专利与知识产权管理人员、创新咨询顾问、理工科院校的师生，以及对AI 如何赋能创新感兴趣的创业者和创新实践者。无论您是经验丰富的工程专家，还是初出茅庐的科研新人，只要希望提高自己的系统创新能力，本书都将提供具有启发性的思路和工具。对于TRIZ 爱好者来说，本书展示了TRIZ 在AI 时代的全新玩法；对于AI领域人士来说，本书则提供了将智能技术应用于创新流程的新舞台。AITRIZ 的行业应用领域非常广泛，涵盖众多科技行业和制造业。表0-1中展示了很多行业的标杆组织均已应用AITRIZ 方法论。表0-1 已采用AITRIZ 的行业及标杆组织新能源宁德时代、阳光电源、天合储能、中兴派能、天能电池汽车工业华为问界、吉利汽车、通用泛亚、领跑汽车、舍弗勒、安道拓家电美的集团、海尔集团、苏泊尔、方太电器、火星人、科沃斯电器设备施耐德电气、正泰电器、霍尼韦尔、龙旗科技通信半导体中兴通讯、英飞凌半导体、紫光展锐、科大讯飞能源材料国家能源集团、中冶集团、嘉庚创新实验室、中国中材、厦门钨业机械设备库卡机器人、玉柴机器、杭汽轮、南高齿、五征集团、中捷缝纫机消费医疗妮维雅、安踏集团、蒙牛乳业、千岛湖啤酒、鱼跃医疗、华恒生物电力电子中国华电、国家电投、陕西电子航天高铁中国航天四院、中国中车、中国船舶为了帮助读者高效地吸收本书内容并付诸实践，以下是一些阅读和使用本书的建议。按需定制阅读路线：您可以根据自身需求灵活选读相关章节。如果目前正处于创新项目的立项和规划阶段，可以着重阅读第一部分了解如何定义课题；如果面临技术难题的分析瓶颈，可深入第二部分学习功能分析和因果链工具；如果希望寻求创新方案，不妨研读第三部分的方案生成策略；而关注专利布局和实施落地的读者则可将重心放在第四部分。按需取用本书内容，将有助于快速解决手头的问题。结合实战边学边练：本书提供的很多方法和案例非常适合立即在实际工作中演练。建议读者在阅读过程中选取自己所在企业或团队正在面临的一个技术难题，尝试按照书中介绍的AITRIZ 步骤进行分析和求解。将理论应用于真实场景，一方面能加深您对方法的理解，另一方面也可能为实际问题带来意想不到的突破。善用案例和工具资源：书中融入了大量企业创新实战案例和AI 工具使用示例。这些案例既是对理论的生动演绎，也是读者练习模仿的参考模板。您可以对照案例来检视自己的解题思路，也可以尝试使用书中提及的AITRIZ工具提示词模板来增强实践效果。当遇到困难时，不妨回头翻阅类似案例的处理过程，从中获取启示。作为长期参考手册：希望读者不要把本书仅仅当作一次性的读物，而是视作工作中的一位长期伙伴。在今后的研发创新工作中，若再次遇到技术瓶颈或创新困境，欢迎随时拿起本书翻阅相关章节，温故知新、寻找灵感。通过不断实践和反思，您定能融会贯通AITRIZ 的方法论，并灵活运用于各种复杂多变的创新情境。四、内容概述为了便于读者循序渐进地学习，本书内容按照技术创新的一般流程划分为四大部分。各部分既相对独立又前后衔接，共同构成了AITRIZ 方法论的完整知识体系。下面对全书架构和各部分的学习重点作简要介绍：第1 部分AITRIZ 创新逻辑与课题管理：本部分涵盖第1~2 章，主要介绍人工智能时代技术创新范式的变革，以及AITRIZ 整体逻辑框架的建立。读者将在这一部分学到如何从宏观上认知AI 时代的创新新范式，以及如何进行技术课题的筛选与定义。通过对创新方向的正确把握和课题规划能力的训练，读者将打下后续深入实践AITRIZ 方法的基础。第2 部分AITRIZ 辅助技术问题分析：本部分涵盖第3~5 章，重点阐述如何运用TRIZ 的经典分析工具（如系统功能分析、组件裁剪、因果链分析等）并结合AI 手段来剖析复杂的技术难题。读者将学习将实际问题抽象为功能模型、定位关键矛盾和根因的方法。在AI 辅助下，原本晦涩庞杂的问题得以被层层拆解，读者应能掌握系统诊断问题、聚焦核心技术瓶颈的能力，为后续方案的生成明确方向。第3 部分AITRIZ 辅助技术方案生成：本部分涵盖第6~9 章，全面展示如何结合AI 技术与TRIZ 解题工具来高效地产生创新方案。内容包括跨领域技术搜索、科学效应库应用、技术矛盾的参数化求解以及物理矛盾的分离原理等模块。在这一部分，读者将体会到发散思维与收敛求解的有机结合：一方面借助AI 广泛搜索各领域的已有原理和解决途径，另一方面运用TRIZ的原理将这些线索整合重构成针对自身问题的解决方案。通过学习本部分，读者应能大幅提升快速生成创造性技术方案的能力，做到思路开阔且落点精准。第4 部分技术方案实施与专利保护：本部分涵盖第10~12 章，着眼于创新方案的落地和保障，探讨如何评估优化技术方案并运用AI 辅助进行专利布局与撰写。读者将学习双轨并行的方案评估方法（从技术可行性和商业价值两方面衡量方案优劣），以及如何借助AI 工具自动生成专利交底书、挖掘高价值专利点，从而构筑完善的知识产权保护网。通过本部分的学习，读者将具备将创新构想转化为现实成果的能力，并懂得为自己的创新成果保驾护航，增强竞争优势。通过以上四个部分的系统学习，读者将对AITRIZ这一方法论有全面而深刻的理解。从确定课题、分析问题，到生成方案、实施落地，每一个环节都有章可循、有据可依。这种严谨而不失灵活的结构设计，既方便读者按步骤学习实践，也有助于在脑海中形成完整的知识图谱。在实际应用时，读者可以根据具体情况选用相应的模块和工具，灵活组合，解决不同类型的创新挑战。五、致谢与展望我回顾自己的创新历程，从懵懂求学到业界实战，一路走来离不开诸多良师益友的引领和支持。首先，我由衷感谢在我20 年创新实践中给予指导和启发的各位恩师和前辈：蔡启瑞院士、田中群院士、厦门大学化学化工学院蔡俊修教授、厦门大学能源学院李宁院长、清华大学技术创新研究中心主任陈劲教授、嘉庚创新实验室副主任张爱强教授和库卡集团首席创新官乌尔里克·塔格谢勒（Tagscherer Ulrike）博士。是你们于百忙之中抽丝剥茧的点拨，使我得以在创新方法论的道路上少走弯路、不断精进。在TRIZ 领域，我同样要感谢多位为我启蒙指路的权威TRIZ 五级大师孙永伟大师、谢尔盖·伊克万科（Sergei Lkovenko）大师、奥利弗·梅耶（Oliver Mayer）和瓦列里·索奇科夫（Valeri Souchkov）大师。正是由于你们毫无保留的分享和言传身教，我才能深入领会TRIZ 的精髓，并大胆尝试将其与AI 技术融会贯通。本书的诞生也凝聚了众多业界伙伴的心血与智慧。在撰写过程中，我作为美的集团库卡中国的资深创新专家，有幸于2023 年初率先将AI 与TRIZ融合，并在实际企业环境中反复打磨验证这一创新方法。在美的集团、宁德时代、吉利汽车、施耐德电气、通用泛亚、赛力斯、中国航天、中兴通讯、英飞凌、紫光展锐、锐捷网络、海尔集团、苏泊尔、方太电器、火星人、天合储能、中国船舶、中冶赛迪、妮维雅、安踏集团等众多企业的创新训练营中，我与各单位的研发团队一道探索AITRIZ 的落地实践。感谢这些合作伙伴的信任与投入，让我能够将书中的理论在真实场景中检验完善。此外，我也要特别感谢猫鼬工厂的伙伴在AITRIZ 实践课程打磨过程中所倾注的智慧与汗水。在一个个项目实践中，我们见证了AITRIZ 方法为企业带来的巨大效益：研发创新效率平均提升了20 倍之多，创新方案的质量和数量也实现了前所未有的飞跃。这些宝贵的实践经验既是对AITRIZ 方法论的最佳注解，也成为我动笔著书的最大动力。在此，我向所有参与和支持过AITRIZ 实践的企业同仁致以诚挚的谢意！最后，衷心感谢家人的关爱与支持；感谢母亲始终如一的鼓励，感谢父亲对专业40 年的坚守和执着这正是匠人精神的最佳诠释，也给了我最深刻的教益。展望未来，AI 技术仍将以惊人的速度演进，并持续深刻地影响创新活动的各个方面。预计会有越来越多的企业意识到AI 在技术研发中的巨大潜力，自觉地将其融入日常创新流程。与之相伴，AITRIZ 这一融合方法论也不会停步不前，而将随时代发展不断迭代升级。例如，我们可以想见更强大的生成式AI 将参与概念设计和方案优化，进一步缩短创新周期；又如，更完善的知识图谱和智能决策系统将与TRIZ 原理深度结合，自动化地给出解决思路的建议雏形。人类创新者与机器智能的协同将日趋紧密，创新流程有望变得更加高效、智能和富有创造力。但无论技术如何变化，对创新本质的探索与对科学方法的坚守始终是我们不变的初心。衷心期盼本书的问世，能为读者在新技术浪潮中搏击风浪注入工具与勇气，并为业界深入思考AI 创新方法论的未来提供有益借鉴。愿我们执着所热爱，坚守所信赖，携手踏上这段机遇与挑战并存的新征程，在人工智能时代共创更加耀眼的技术突破与创新成果！张彬彬2025 年8 月于上海徐家汇

目录丛书序推荐序前言第1 部分 AITRIZ 创新逻辑与课题管理第1 章 AI 时代的技术创新范式变革 ...0031.1 研发与技术创新的九大瓶颈 ...0041.2 TRIZ 方法论与问题解决模型 ...0051.3 TRIZ 在领先企业中的应用 ...0071.4 TRIZ 方法论与第一性原理的融合 ...0091.5 创新循环与技术演进 ...0101.6 融合TRIZ 与AI 的系统化创新之路 ...0121.7 AI 的能力发展与思维链技术 ...0131.8 人类专家与AI 在研发场景中的高效协作 ...0161.9 AITRIZ 的技术创新路径 ...0191.10 本章小结 ...023第2 章技术课题筛选与课题梳理 ...0252.1 AITRIZ 课题选择与评估标准 ...0262.2 AITRIZ 辅助课题梳理 ...0282.3 基于AITRIZ 的AI 提示词框架 ...0312.4 AITRIZ 辅助技术课题梳理案例 ...0322.5 本章小结 ...039第2 部分 AITRIZ 辅助技术问题分析第3 章系统功能问题分析方法 ...0433.1 功能的核心概念 ...0443.2 功能的要素及存在条件 ...0453.3 功能分析的三步骤 ...0473.4 软件系统功能分析 ...0533.5 AITRIZ 辅助功能分析 ...0573.6 本章小结 ...064第4 章系统组件裁剪优化路径 ...0654.1 裁剪的定义与基本原则 ...0664.2 裁剪的意义与价值 ...0694.3 裁剪对象的选择原则 ...0704.4 裁剪的四个规则及应用 ...0714.5 裁剪法的应用步骤 ...0854.6 AITRIZ 辅助裁剪优化 ...0874.7 本章小结 ...093第5 章技术问题溯源与关键问题聚焦 ...0955.1 因果链分析：从表象到本质的溯源逻辑 ...0965.2 因果链分析法深度解析与应用 ...0975.3 因果链的起点：初始问题的识别 ...0995.4 中间问题的分析 ...1015.5 末端问题与分析终止条件 ...1065.6 因果链分析的一般步骤 ...1085.7 AITRIZ 辅助因果链分析 ...1095.8 AI 辅助技术缺陷识别与关键问题定义 ...1195.9 本章小结 ...122第3 部分 AITRIZ 辅助技术方案生成第6 章跨领域技术搜索与替代方案生成 ...1276.1 功能导向搜索的基本概念 ...1286.2 功能的一般化描述方法 ...1296.3 功能导向搜索的一般步骤 ...1316.4 识别领先领域的策略与思路 ...1336.5 仿生学跨领域创新方案迁移 ...1346.6 AI 辅助功能导向搜索应用案例 ...1356.7 本章小结 ...141第7 章 AI 智能匹配科学效应与方案重构 ...1437.1 科学效应的来源 ...1447.2 科学效应库的创新应用 ...1467.3 科学效应解决问题的步骤 ...1507.4 AI 与科学效应库的结合 ...1527.5 本章小结 ...156第8 章技术矛盾AI 参数化求解 ...1578.1 矛盾问题求解的AI 增强引擎 ...1588.2 技术矛盾的定义及解决方法 ...1588.3 39 个通用工程参数 ...1598.4 软件领域的通用工程参数 ...1618.5 发明原理及分类 ...1658.6 发明原理在软件领域的应用 ...1678.7 矛盾矩阵及其应用 ...1698.8 AI 驱动的参数化求解模型 ...1778.9 AI 求解技术矛盾问题 ...1818.10 本章小结 ...187第9 章物理矛盾求解与AI 动态优化 ...1899.1 物理矛盾的定义与挑战 ...1909.2 解决物理矛盾的方法 ...1919.3 分离矛盾的需求 ...1929.4 满足和绕过矛盾的需求 ...2039.5 解决物理矛盾的流程 ...2069.6 AI 求解物理矛盾问题 ...2079.7 本章小结 ...210第4 部分技术方案实施与专利保护第10 章技术方案落地双轨评估体系 ...21310.1 研发成果的双重价值 ...21410.2 技术方案的评估标准 ...21410.3 构建系统化的筛选与评估模型 ...21510.4 AI 辅助方案筛选与评估 ...21610.5 AI 在技术方案落地中的应用 ...22010.6 技术方案说明书的AI 自动化生成 ...22210.7 本章小结 ...227第11 章 AITRIZ 驱动专利战略落地 ...22911.1 专利战略与创新成果保护 ...23011.2 专利文件及构成要素 ...23111.3 AI 辅助生成专利交底书 ...23311.4 TRIZ 与专利的深层逻辑关系 ...24111.5 AI 赋能企业专利战略落地 ...24511.6 本章小结 ...248第12 章人工智能时代的创新路线图 ...24912.1 AITRIZ 创新流程概述 ...25012.2 AI 辅助问题深度分析 ...25112.3 AI 辅助创新方案生成 ...25212.4 AI 辅助方案落地实施 ...25512.5 人与AI 高效协作的创新模式 ...25712.6 AITRIZ 方法论推广与应用展望 ...25812.7 本章小结 ...261

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