AI 正以惊人的速度重塑整个研发文明。在科研领域，它能快速分析海量数据，挖掘隐藏的规律和趋势，为科学家提供精准的研究方向和策略，大大提高研究效率。在产品研发中，AI 可模拟各种场景，优化设计方案，加速产品迭代，让优质产品更快推向市场。从医疗到交通，从能源到通信，AI 无处不在地参与着研发的每一个环节，推动着各个行业不断创新和进步，将研发文明带入一个全新的高度，改变着我们的生活和未来。

2025年6月，麦肯锡发表文章《下一场创新革命由AI驱动 The Next Innovation Revolution - Powered by AI》，抛出一个震撼判断：我们正处在技术空前繁盛的年代，却陷入一个创新越来越难产的时代。而当好点子变得稀缺、研发回报日益缩水，AI人工智能，或许正是下一个突破时代瓶颈的关键力量。

一、从摩尔到反摩尔

有学者形容：20世纪的创新如同火把照亮森林，一束光照遍全域；而今天的创新，却像是在密林深处，用几十年才蹭出一根火柴。

创新的成本升高、难度激增，正成为全球研发的共同困境。

芯片行业过去靠摩尔定律突飞猛进，但如今，为了维持“晶体管每两年翻倍”的速度，2024年的研发支出已是1970年代的18倍；

制药行业更是悲壮，曾有人调侃：“开发一款新药的平均成本，已经比火星登陆都贵”。数据也确实显示：每10亿美元的投入，获得的新药数量在几十年间暴跌了80倍；这种药物研发每10年成本翻倍增加、成功率减半，被称为“Eroom定律”（是摩尔定律的反写）；

农业、制造、交通这些传统行业的研发效率，也都在“稳步下滑”。

宏观来看，美国企业总体的研发“生产率”自1950年代以来持续下滑。全球范围内也是如此。

这并不是说科技停滞了，而是我们正在触碰既有技术体系的边界。这些边界上的难题，不是靠“再聪明一点”就能解的，它们需要一种全新的协作方式、思维方式、甚至是观察世界的方式。

而这，正是人工智能开始介入的地方。

二、AI，新路径的发现者

科技行业有句老话：

“你不能靠加快马车速度，去发明火车。”

今天，我们正面对同样的局面：传统研发体系的“马车”已经跑到了极限，一台新“火车”横空出世，它是带着另一套引擎、轨道和逻辑——这就是AI。

AI真正有颠覆性的地方在于：

它可以提出“人类不会想到的问题”和“人类不会选的路径”。

比如，2016年，DeepMind 的 AlphaGo 与世界围棋冠军李世石展开人机大战。第二局中，AI在第37手下了一步被所有人认为是“错误”的棋——它偏离了所有既有的围棋策略、开局库、人类经验。但后来发现，这一步，正是最终胜利的转折点。

评论员说：“这是人类永远不会下的一步。”

回到研发流程。

我们如果想把“创新”拆解一下，就会发现任何一个产品从无到有，最初几步其实都在回答三个问题：

1. 我们要解决什么问题？（需求识别）

2. 有哪些解决办法？（设计生成）

3. 哪些办法最可行？（验证评估）

AI在第2步（设计生产）的力量，令人震撼。

因为它不仅可以一次性生成几百个你从没设想过的设计候选，还会提出人类根本不会想到的问题，探索那些我们未曾设想的路径。正如那一步“不可理喻”的第37手。

例如华盛顿大学团队利用AI合成了自然界从未存在的新蛋白质结构，实现了亚原子级别的新物质创造；某一家零售企业用AI自动生成了几十种虚拟3D商店空间布局，效果保真度极高，其中许多方案甚至设计师从未设想过；还有某火箭公司正在用生成模型设计发动机冷却通道的新型几何结构，配合3D打印制造，打破传统CAD的局限。

在我们之前的一篇文章中介绍到，英国帝国理工学院的一名教授在“超级细菌”这个问题上研究了十年来；而Google的co-scientist在48小时不仅完美复现了佩纳德斯团队10年研究的发现，还一口气抛出了4个全新的假设，其中之一，甚至是科学家们都完全没想到的角度！

显然，AI已成为提出新可能性的科学合作者。

要说为什么AI能行，主要是因为：

创新的根本不是“优化”，而是“发现新的可能性”。

人类的教育和经验是一把双刃剑，它让我们变得高效，但也让我们形成固化的思维路径。

但AI没有这种偏见：它不会觉得一个蛋白质“不可能存在”，它只计算可能性；AI不会“害怕”提出不靠谱的方案，它只优化数据；AI不会因为“之前没成功过”就否定某种结构，它只测试概率。

三、验证的革命

AI在第3步（验证评估）的表现，也非常惊艳！

如果你问科学家或工程师：“研发最花时间、最拖进度的环节是哪里？”他们很可能不会说“灵感”，也不会说“设计”，而是——验证。

验证，是将“理论上的可行”转化为“现实中的可靠”，是产品开发中的关键一环，但也常常是最痛苦的一跳。

从汽车的风洞测试，到疫苗的动物实验，从半导体的散热模型，到建筑结构的抗震原型，所有“能不能成”的答案，过去都必须通过一次次实打实的试验得出。

但问题在于，这样又贵又慢。

比如，你要为一辆新车设计引擎盖的空气动力系统。传统方法是建风洞，造实体模型，反复测。好一点，用CFD（计算流体力学）软件模拟气流，但跑一次可能要十几小时、上百GB内存。

而现在，用AI训练出来的神经网络模型——只需几秒钟，就能预测在不同风速与角度下的表现。

你甚至可以让它一天内测试成百上千种造型，这在过去是想都不敢想的事。

这类模型有个名字，叫做代理模型（Surrogate Model）。本质上它是一个“替身”，是一个压缩过的物理世界：它用AI学习出来的方式模仿现实世界的规律，用极低的算力、极快的速度，模拟那些曾经需要“超级计算机+实验室”的过程。

哦，它还有一个可能更被普及的名字——“数字孪生”。

目前“数字孪生”已经在以下领域落地：

• F1赛车：AI代理模型实时预测空气动力和引擎热分布，车手还没开出弯道，调整参数的建议已送达；

• 航空航天：飞机结构、材料热胀冷缩、电磁干扰，全都可以在“数字飞行器”中提前验证；

• 智慧建筑：通过AI构建建筑结构和能源系统的交互仿真，实现在建之前就知道运维瓶颈。

这意味着，产品的“预见力”可以前置到设计环节，而不是等项目失败后才亡羊补牢。

如果说前面的例子还偏工程，那么最令人惊叹的，莫过于AI在生命科学中的验证能力。

蛋白质折叠是现代生物学中最复杂的问题之一。一个小小的蛋白质，其氨基酸序列可以形成无数三维结构，预测它的“折叠”本质上是一个多维量子级别的模拟问题。

人类几十年来束手无策。

然后 DeepMind 的 AlphaFold 出现了。

它训练了一个深度学习模型，可以在几分钟内预测世界上几乎所有已知蛋白质的结构——这是人类首次，在不做任何实际实验的前提下，全面预测蛋白质结构，也意味着，未来设计新药、新疫苗的速度从“以年计”变成“以周计”。

2024年，AlphaFold的Demis Hassabis和John Jumper拿下了诺贝尔化学奖。Demis Hassabis更是直接点破了未来：“正如数学被证明是物理学的正确描述语言一样，我们认为人工智能将被证明是理解生物学的正确方法。”

换句话说，AI实现了从“猜成分”到“预见反应”的跨越，让生命科学真正进入了“体外验证的时代”。

四、研发飞轮

当AI在第二步与第三步都帮人类开挂了之后，会怎么样？

这就是令人兴奋的爆点了：

我们可以想象，未来，科学家们可以在AI的帮助下生成几十个假设设计；工程师不再只测试一个最优设计，而是测试100多种不同设定，看哪个组合更强、哪个更省；最后再交由AI辅助判断：哪个方案既可行、又成本低、又能被制造出来。

这让“设计—验证—评估—决策”不再是线性流水线，而是飞轮式正反馈系统：

验证越快 → 候选越多 → 组合越多 → 成功率越高 → 成本越低 → 再验证更多

这正是AI革命中最值得重估的“结构性红利”，会带来更快更多的创新！

当然，不同行业面临不同的验证壁垒：制药行业仍必须通过临床试验；航空航天必须符合复杂的安全标准；建筑与制造要符合可施工、可审批的要求。

但趋势已经无法逆转：

AI先做一遍，已经成为新验证范式的默认流程。

哪怕最终要做实体验证，也是在AI选出的“最值得验证的路线”上动手，大大节省试错时间。

五、AI连接隐性知识

你以为以上就是全部吗？

不！

如果说设计生成是灵感的火焰，方案验证是理性的水，那么一项产品的真正诞生过程，还需要大量的空气——那些看不见、但必不可少的东西：会议记录、客户访谈、文献查找、市场报告、测试文档……它们组成了研发过程中的“灰色地带”：

比如，90%的知识不是公开的，而是“散落在每个人脑子里”的；

比如，你明知道有个“前人踩过的坑”，但项目开会时大家还是重新掉进去，因为你不知道谁知道答案。

但现在，这些幕后工作，也正在被AI重新接管、重新定义。

客户端，AI可以直接扫描上千万条社交媒体帖子、产品评论、客服对话记录，识别出哪些用户痛点被重复提及、哪些需求未被满足、哪些“趋势”正在酝酿。

在企业内部，很多知识散落在邮箱、会议纪要、企业微信、研发记录中的隐性知识。现在企业终于有机会且低成本地去“收拢记忆”：用AI自动整理会议记录、标注知识要点、建立团队级的知识图谱。

在研发端，AI也能超越学科语言，轻而易举地进行“跨界”：比如在制药、化学、材料科学等领域，文献和数据库的数量正以指数级增长，没有任何人能完全掌握。

但AI能，而且能在4秒读完一个博士4年才能读完的文献，还永远不会忘，还能进行综合与归纳：哪些研究之间可能存在潜在联系？哪些已知机制在其他领域有类比结构？哪些理论在数据层面早就埋下了可验证路径？

AI早已成了跨学科知识连接的中枢神经系统。

回到全局看，AI在研发流程中的角色已远超“工具”：

它是客户耳边的监听器，是研究者背后的数据库，是产品经理心中的问答助手，是法规专员的文书起草人……

这种无处不在的“智能运营”，让我们第一次真正看到了——研发可以成为一个由人机共治的复杂网络，而不是一条条串联的流程线。

很多科技企业，像是Moderna，就已经把AI融入了自己的工作流了。

六、多行业的AI创新图谱

现在，人工智能已经通过生成、验证和运营三大路径，证明它具备扭转创新困局的能力。

但落到每个具体行业，它的“落点”却不一样。

有人用它写代码，有人用它找蛋白，有人用它排配方，还有人用它找出千种新型合金的分子结构。

这是一座多剧场协同上演的AI实验城市。我们可以沿着不同产业的地图，去看AI正在如何工作、如何改变游戏规则。

1. 软件与游戏：AI的“原生领地”

在软件行业，AI像一位自带操作系统的“程序员搭档”。

Meta和微软都公开表示，如今公司30%以上的新代码由AI编写；

不少创业团队，用AI自动生成初始框架、测试用例甚至部署脚本，将原本一周的开发流程压缩成两天；

在游戏行业，AI不仅写代码，更写世界：它可以生成人物、生成剧情、生成一整个虚拟城市的美术资产和交互逻辑。

这是一次次的“共创”——AI在不断抛出灵感点子，而人类负责挑选与修正。

2. 生命科学与制药：从发现新分子到降低试错

生命科学，是AI最想挑战的创新高地之一。

过去，一种新药的研发平均要花10年时间，20亿美元，成功率低得惊人。而现在：AI正被用来识别疾病中可调节的分子靶点，自动生成候选药物结构；AlphaFold等模型已经预测了全球超过2亿个蛋白质的三维结构，极大提升了候选药的命中率；AI还能用计算代理模型，预估候选药的吸收、代谢、副作用等属性，在进临床试验前就做初筛。

目前，AI还不能“包办药神之路”，因为临床试验依然是关键关卡——受限于病人招募、伦理流程等现实。但在药物发现阶段，AI的加入已像是在实验室里加装了一台“自动化分子搜索引擎”。

AlphaFold蛋白质结构数据库：https://alphafold.ebi.ac.uk/

3. 材料与化工行业：寻找“下一个石墨烯”

化学家是这个时代最后的炼金术士。

但即便是炼金术，也需要计算和猜测。

AI在材料科学中发挥的是“加速与放大”的作用：

通过代理建模，AI可以在不做物理实验的前提下，预测材料的强度、导电性、抗腐蚀性等属性；例如，用AI生成1万种合金分子结构，在云端虚拟测试每种组合的性能；AI还能分析实验记录与文献，找出过去实验失败的原因，为新配方设计“避坑路线图”。

这里的价值，不只是在节省成本，更是让过去十年没人想到的新材料，变成明天的工程现实。

4. 航空航天与复杂制造业：多学科工程的集成神经

设计一架新飞机，是一种跨学科的极限运动。

你要考虑空气动力、结构应力、热管理、燃油效率、电磁干扰、冗余安全；每一次测试，都是在烧掉真金白银，做一个又一个“必须犯的错误”。

现在，AI的出现像是在这个系统中植入了“第二大脑”：

它可以用深度代理模型，在几秒钟内预测多物理场下的综合表现；用生成模型提出一些“非人类设计”的新型结构（比如新风道、新机翼分布）；用LLM协助工程师处理工程变更文档，快速通过审计流程。

对于航天、汽车、医疗设备这些需要极高安全性与设计稳定性的行业来说，AI能让复杂系统更稳、更准、更快。

5. 消费品与快节奏行业：用数据说“用户到底想要什么”

在食品、饮料、化妆品等消费品行业，创新的速度要求极高：半年不上新，可能就掉队。

但市场趋势变化快、消费者偏好多变，研发很难靠直觉。

于是：AI可以分析数千万条消费评论、社媒反馈，识别出潜在新配方方向；利用LLM生成口味配方、香氛组合，提前生成小样；甚至根据消费者属性建立“数字双胞胎”，虚拟测试哪种包装设计或香型更可能受欢迎。

你可以理解为，这是一种用AI建出的市场风洞：

不用真的上市试水，模型就能预测哪种产品最可能成功，风险可控。

每个行业的“AI使用方式”不同，但本质是同一件事：

用AI，从不可能中寻找可能，从可能中寻找更优。

七、感谢AI

站在2025年，我们正在经历的，

不只是一场生产力的变革，而是一次想象力的重组。

创新曾是极少数人的事情，但现在，AI把整个创新过程变成了可协作、可复制、可规模化的系统动作。

你不是非得成为天才，才可以参与创造这个世界的新路径。

从蛋白质设计，到飞机风洞；从游戏脚本到新药生成；从消费者偏好模拟，到材料力学预判——AI帮我们把“可能性”以惊人的速度带入现实。

真正的问题不只是AI能做什么，而是——我们是否已经准备好，加速我们自己。

因为：技术从不改变世界，改变世界的，始终是那些敢于重新组织、重新设问、重新定义“人类角色”的人。

你可以拥有全球最先进的大模型，却依然做不出突破性的产品；也可以在一个资源有限的组织中，用AI构建出专属的研发飞轮。

所以，面向未来的创新，我们是否应把研发看作一个“人机共创”的智能生态，而不是线性流程？

我们是否在组织中，为“AI协作者”预留出了结构位置与责任边界？

我们是否愿意接受：下一个创新，不是“我们主导AI”，而是“我们与AI共同进化”？

我们是否开始意识到：最核心的竞争力，是让组织成为“新知识生成”的机器？

如果AI能扭转创新的衰减曲线，那它扭转的将不仅是经济增长，也将是我们下一代的福祉上限。

20年后，当我们感慨世界变化之快之余，我们应该会对AI心生感激。

本文来自微信公众号：TOP创新区研究院，整理：TOP创新区研究院、FTA Group