上周末在法思诺创新直播间的软硬件一体化智能创新讲座中，有人问了一个备受关注的问题，在当前的技术研发创新领域，AI(AIGC)是否会完全取代TRIZ？
为什么说这个问题备受关注？因为其隐藏了一个更深层次的问题。表面看，问的是AI是否会取代TRIZ？但因为TRIZ是由专业人员主导，因此言外之意问的是：在创新领域，AI是否会完全取代人？
本文汇集了主讲嘉宾赵敏老师和国内外顶级AI的解答，供大家参考。
先说一个共同的结论，AI与TRIZ在技术研发创新领域，具有非常好的互补性。
赵敏老师的解答：
“关于人工智能能否取代当前TRIZ这个问题，其实挺复杂的。首先，我们要明确一点，TRIZ本质上是一套发明创新的算法。大家在思考这个问题时，应该把它提炼到更高的层面来认识，做好顶层设计。
如果说它是一种算法，大家可以看到，ARIS就是阿奇舒勒当年就提出了一套这样的算法。他试图将这套发明创新的方法论进行程序化处理，让人们能够按照程序和步骤，利用已知的知识体系进行创新。
然而，今天的大模型发展，AI已经从传统的专家系统、机器学习等，发展到了对语言模式处理的引擎。从我们过去讲的自然语言（Natural Language）发展到自然语言处理（NLP），这实际上就是人工智能的一种体现。而自然语言处理的进一步发展，就催生了今天的大语言模型。
大语言模型在实际应用中非常有用。但在我们解决问题第一步时，如何将陈述的问题转化为TRIZ问题，或者说转化为问题模型，这在今天仍然是一个有点难做的环节，很多人难以提炼出问题模型。
不过，我觉得只要有一个大模型经过适当训练，变成我们垂直领域里能够自动提炼TRIZ问题的模型，那后面的事情就水到渠成了。
一旦问题变成问题模型，就有了检索机制。通过检索，我们可以查工具表，找到若干创新概念原则。剩下的工作就是利用大模型进行查询，它可能会生成和推荐若干个落地的、实用的最终解决方案。
所以，我认为TRIZ和大模型的结合是目前最可行的方式。如果你有能力把全天下的TRIZ知识和现有资源都输入进去，训练出一个TRIZ大模型，那它确实有可能取代TRIZ。
但更务实的做法是，把大语言模型（LLM，也就是Large Language Model）和TRIZ结合起来，用AI+TRIZ的方式来解题。这样，我们就能解决两个关键问题：一是把实际问题提炼成TRIZ问题，二是把概念性的解决方案模型变成最终的、工程化的实用方法。”
显而易见，赵敏老师认为当前在技术创新领域，用AI+TRIZ的方式来解决问题是更务实的做法。
当我们向AI提出这个问题时，由于AIGC是从千万亿数据资料中训练出来的，而TRIZ是从几百万发明专利中提炼出来的创新发明方法。因此，我们增加了一个比较容易理解的“知识迁移”概念来让AI进行对比分析。
DeepSeek，Gemini等AI的解答：
AI认为可以从能力异同、竞合关系、整合策略三个层面展开AI(AIGC)和TRIZ的对比，并探讨两者的关系。
一、AI与TRIZ的“知识迁移”能力异同
相同点：跨领域解决方案的提取
1. 数据/案例驱动的模式挖掘
-TRIZ：从数百万专利中提取40个发明原理、76个标准解，形成“问题-原理”映射库。
-AI：通过千亿级语料训练，建立跨领域语义关联模型（如将生物学共生关系映射到供应链优化）。
- 共性：均通过大规模数据提炼可迁移的解决方案模式。
2. 降低创新启动成本
-TRIZ帮助工程师快速定位类似问题的通用解法（如用“分割原理”同时解决微创手术器械小型化与汽车模块化设计）。
-AI可为新材料研发提供跨学科文献综述（如自动关联超导材料研究与低温物流技术）。
- 共性：缩短从问题识别到方案雏形的时间周期。
3. 促进跨领域创新灵感
-TRIZ通过跨行业转移发明原则。
-AI通过将在一个领域学到的模式潜在地应用到另一个领域（尽管这更隐含且由数据驱动）。
两者都有助于弥合不同领域之间的创新差距。
不同点：迁移机制的本质分野
| 维度 |
TRIZ |
AI |
| 知识载体 |
结构化逻辑规则（矛盾矩阵/物场模型） |
非结构化概率分布（潜在空间向量） |
| 迁移触发方式 |
人类主导的主动类比推理 |
机器驱动的统计关联匹配 |
| 可解释性 |
显性因果链（如“动态化原理”对应机械可调结构） |
黑箱化特征关联（如将“柔性”同时关联材料属性和管理策略） |
| 创新层级 |
突破性创新（通过原理重构问题定义） |
改良式创新（在现有框架内优化组合） |
| 运作机制 |
一种由人类智慧驱动的结构化、基于规则的方法 |
是统计模式识别和生成 |
| 人的角色 |
以人为主导 |
更加自动化，尽管人的指导仍然至关重要 |
| 重点和范围 |
主要关注工程和技术问题的解决 |
有更广泛的潜在应用范围，包括内容创建、自动化以及除工程之外的潜在多样化问题解决领域 |
二、竞合关系：取代性冲突与协同空间
有限的竞争/取代场景：初级问题求解领域
1. 创意生成（基本层面）
-AI可用于集思广益并快速生成各种创意。在某些早期创意阶段，与手动应用TRIZ方法相比，AI可能提供更快、更广泛的潜在创意。例如，提示AI“为一种新型小部件生成 10 个设计概念”可以被视为初步TRIZ分析的快速取代方案，以识别问题区域。
2. 知识检索型工作
-TRIZ矛盾矩阵的查询功能（如查找“强度vs重量”相关原理）可以被AI取代(准确性待提高)，后者还能直接给出应用案例甚至3D模型。
3. 简单问题解决（针对定义明确的问题）：
对于非常具体、定义明确的问题，如果有大量数据集可用，AI可能会被训练直接生成解决方案，从而可能绕过对这些具体、狭窄问题进行系统TRIZ分析的需要。然而，这并不是要取代核心TRIZ方法，而是要在更广泛的创新过程中使用 AI 来完成特定任务。
强互补性场景：复杂创新系统的协同
1.TRIZ结构化问题定义和分析输入AI
- TRIZ擅长系统地定义问题、识别矛盾并指导创新解决方案的搜索。AI在其当前形式下并不擅长这种结构化分析过程。TRIZ可用于有效地构建问题，然后可将其用作AI的输入。
2. TRIZ指导AI的探索：
-这是认知盲区的相互矫正。换句话说，TRIZ防止AI幻觉。TRIZ方法可用于指导输入AI的提示和参数。如果TRIZ分析确定需要“细分”，则可以使用AI探索系统设计或流程中的不同细分策略。TRIZ可以为AI的生成能力提供战略方向。
例如：当AI提议用石墨烯薄膜实现核反应堆隔热时，TRIZ严谨逻辑的解题思维可能发现材料耐高温性能不足。
3. TRIZ在AI创意流程的分工耦合
- AI用于快速原型设计和可视化（TRIZ启发式解决方案）。一旦TRIZ方法指明了方向，AI便非常有用，可快速生成原型、可视化或基于这些原则的解决方案示例。这可加速TRIZ分析后的迭代设计过程。
例如：AI作为发散引擎：在概念生成阶段，1小时内产出200个跨界方案（如用区块链思维重构食品溯源）。TRIZ作为收敛工具：通过矛盾分析筛选出20个符合物理定律的方案，再用物场模型排除逻辑矛盾项。
4. AI用于专利分析以支持TRIZ：
- AI可以比人类更有效地分析大型专利数据库，从而有可能识别相关专利、趋势和发明原理，然后将其用作TRIZ分析的输入。AI可以帮助发现与TRIZ应用相关的创新案例信息。
5. 优势互补实现全面创新：
-最佳方法可能是将TRIZ与AI结合起来。使用TRIZ进行创新的结构化、分析和问题定义阶段。使用AI快速生成创意、原型、探索设计空间和分析大型数据集以支持TRIZ流程。
这种人机混合创新推理闭环可以是：TRIZ定义关键矛盾 →AI生成跨界方案 →TRIZ评估可行性 → AI迭代优化。
三、技术研发创新中的整合策略
企业应该根据不同的研发项目，采用不同的能力矩阵定位的创新工具组合
| 任务类型 |
适用工具 |
价值输出 |
| 技术瓶颈快速突破 |
AI主导 +TRIZ校验 |
3天内获得可行原型 |
| 颠覆性技术预研 |
TRIZ框架 + AI增强搜索 |
发现非直觉技术路径（如用声学镊子实现纳米装配） |
| 创新团队能力培养 |
TRIZ思维训练 + AI沙盘推演 |
提升工程师的体系化问题解决能力 |
此外，企业还应该适配：
1. 建立双轨知识库
-TRIZ原理库（结构化因果知识）与AI语料库（非结构化关联知识）双向标注，例如在“分割原理”下关联AI生成的200个跨行业应用实例。
2. 重构创新流程
- 传统阶段：需求分析 →TRIZ矛盾定义 → 方案生成 → 实验验证
- 人机混合阶段：AI需求挖掘 →TRIZ-AI联合矛盾建模 → 增强发散 → 智能收敛 → 快速迭代
结语：进化中的技术创新范式
AI与TRIZ，恰似望远镜与显微镜的互补
-AI是广角镜：快速扫描知识宇宙的星系群，捕捉看似无关领域的微弱信号。
-TRIZ是显微镜：聚焦特定问题的细胞结构，解剖矛盾的内在基因序列。
很显然，企业技术研发创新的背景下，AI和TRIZ的互补性远大于竞争性。TRIZ为创新提供了结构化的分析框架，而AI则提供了强大的工具，可以快速生成、探索和分析数据，从而大大增强和加速TRIZ创新流程。
创新的未来可能在于有效地将TRIZ等方法的结构化、人为驱动的方法与AI的广泛、生成和自动化功能结合起来。这种结合不是简单的工具叠加，而是技术创新范式的升维。
看来，在AI与TRIZ的技术研发过程中作用，TRIZ专家和AI居然“英雄”所见略同！
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