?自工業革命以來，創新一直是推動人類社會進步、改善生活福祉的最核心動力 ?。從蒸汽機到疫苗，再到催生了全球互聯網的集成電路，一系列科學突破及其催生的工程奇跡，共同譜寫了人類近兩個世紀的輝煌篇章 ?。然而，在這繁榮的表象之下，一個隱秘的危機正悄然蔓延：創新的成本正變得越來越高，難度也越來越大 ?。簡而言之，我們賴以增長的創新引擎，其生產力正在衰退 。

麥肯錫麥肯錫公司旗下的人工智能咨詢機構QuantumBlack在2025年6月發布的重磅報告《人工智能驅動的下一次創新革命》中，系統性地揭示了這一挑戰，并提出了一個強有力的解決方案 ?。報告指出，人工智能，尤其是生成式AI，已不再僅僅是提升效率的工具 ?。它正以前所未有的方式滲透到研發（R&D）的核心環節，有望將創新速度提升一倍，每年在全球范圍內釋放高達數千億美元的經濟價值 ?。這篇文章將深入解讀這份報告，探討創新為何變得步履維艱，并詳細闡述人工智能將如何通過三大核心渠道，重燃創新的火焰，開啟一個充滿想象力的新時代 ?。

創新的黃昏？研發生產力的衰減之謎

要理解當前創新面臨的挑戰，我們需要將視線拉長到歷史的維度。在人類數千年的文明史中，大部分時間的經濟增長都極為緩慢 ?。以人均GDP為例，直到19世紀初，這個數字才勉強達到1200美元 ?。但自那以后，得益于工業革命帶來的技術飛躍，人均GDP在短短兩百年間增長了超過14倍 ?。人類的健康狀況也遵循了相似的軌跡，平均預期壽命從1900年的32歲躍升至2021年的71歲，翻了一倍多 ?。這一切的背后，都是科學發現和技術創新在驅動 ?。

然而，報告引用多項研究明確指出，維持這種創新步伐的成本正在急劇攀升，即研發生產力正在下降 ?。一個典型的例子是半導體行業。該行業長期遵循著英特爾聯合創始人戈登·摩爾提出的“摩爾定律”，即集成電路上的晶體管數量大約每兩年翻一番 ?。這一定律的背后，是研發投入的爆炸式增長。研究顯示，為了維持摩爾定律的指數級增長，從1971年到2014年，半導體行業的真實研發投入增長了18倍之多 ?。這意味著，如今要實現同樣的技術進步，需要付出的研發努力遠超以往 ?。

同樣的趨勢也出現在生物制藥領域。研究人員創造了“反摩爾定律”（Eroom's Law）一詞，來形容新藥研發變得越來越慢、越來越貴的現象 ?。數據顯示，從1950年到2011年，每投入十億美元研發經費所能批準的新藥數量大約每九年減半，經通脹調整后，研發效率下降了約80倍 ?。盡管近十年情況有所穩定，但總體趨勢依然嚴峻 ?。這種研發生產力下降的現象并非個例，在農業等多個領域都有體現 ?。宏觀經濟數據顯示，為了維持生產率的穩定增長，需要投入越來越多的研發資金 ?。這一系列證據共同指向一個令人不安的現實：我們正處在一個“好點子越來越難找”的時代 ?。

人工智能如何重燃創新：三大核心驅動力

面對研發生產力下降的嚴峻挑戰，人工智能提供了破局的希望 ?。報告指出，AI不再局限于優化現有工作流程以提高效率，而是能夠直接賦能創新過程本身，創造全新的產品與服務 ?。它通過三個核心渠道，系統性地加速研發過程：加速設計候選方案的生成，加速候選方案的評估，以及加速研究運營 ?。

一、 加速設計生成：拓展創意的廣度與深度

傳統的研發流程通常始于識別用戶需求，然后生成一系列候選設計，最后進行評估篩選 ?。人工智能，特別是生成式AI，極大地增強了“生成候選設計”這一環節 ?。基于海量數據訓練的AI大模型，不僅能處理和生成文本，還能創造出化學分子、藥物候選物、計算機代碼、電路設計乃至物理產品的三維模型等多種形式的解決方案 ?。

AI的應用帶來了三大優勢：

首先是速度與數量。借助強大的計算能力，AI可以在短時間內生成遠超人類設計師或工程師數量的設計方案，極大地增加了找到成功設計的“命中率” ?。例如，一家零售商利用生成式AI工具，快速創建了數十種具有照片級真實感的3D門店布局方案，而傳統的設計流程可能只能產出少數幾個，且細節遠沒有這么豐富 ?。

其次是多樣性與新穎性。AI能夠擺脫人類因自身經驗和思維定式所產生的偏見，生成一些人類研究員“不太可能想到的”設計 ?。這賦予了AI一種超越常規的“創造力” ?。一個著名的例子是2016年AlphaGo與世界頂尖圍棋手李世石的對弈 ?。比賽中，AlphaGo下出的“第37手”完全出乎意料，違背了數百年的圍棋傳統策略，甚至被解說員一度認為是失誤 ?。然而，正是這“非人類”的一手，奠定了AlphaGo的勝局 ?。在研發領域，AI同樣能產生這種“神來之筆”。例如，在物理工程領域，生成式模型正被用于設計具有新穎幾何結構的火箭發動機冷卻通道，這些復雜結構通過3D打印技術得以實現 ?。

最后是意想不到的發現。在使用AI生成零售店渲染圖的過程中，設計團隊發現模型為了填充畫面而自行添加了一些裝飾性元素，這些元素并未包含在初始設計參數中，卻意外地受到了消費者的青睞 ?。這表明，AI在生成過程中可能帶來意料之外的驚喜，為創新注入新的靈感 ?。

二、 加速設計評估：AI代理模型與數字孿生

生成大量候選方案后，下一步是高效評估。傳統的物理測試，如汽車碰撞測試，不僅成本高昂，而且耗時漫長 ?。為此，科學家和工程師開發了各種計算仿真模型，如計算流體動力學（CFD）和有限元分析（FEA），以進行“在計算機中”（in silico）的測試 ?。然而，這些基于物理學的模型通常計算量極大，運行一次可能需要數小時甚至數天 ?。

AI為此提供了全新的解決方案——

代理模型（Surrogate Models）?。研究人員發現，可以利用神經網絡技術，訓練出能夠模擬復雜物理現象結果的AI模型 ?。這些AI代理模型并非模仿人類思考，而是直接預測物理系統的行為結果，其運行速度遠超傳統仿真模型 ?。天氣預報是一個絕佳的例子。傳統的氣象模型需要在擁有數萬個處理器的超級計算機上運行數小時，而DeepMind訓練的AI模型，僅在一臺AI優化的處理器上運行8分鐘，就能得出比前者更準確的預測結果 ?。

這種技術正被廣泛應用于產品設計評估 ?。工程師現在可以使用在風洞和CFD數據上訓練的神經網絡模型，在幾秒鐘內預測出數百種不同流動速度和角度下的空氣動力學性能，而這些工況在傳統的測試或仿真中可能需要數天才能完成 ?。這種速度的飛躍，使得對設計進行大規模、多維度的優化迭代成為可能 ?。在生命科學領域，AlphaFold模型通過預測蛋白質的三維結構，已經幫助科學家預測了超過2億種蛋白質的結構，極大地加速了藥物和生物材料的研發 ?。

更進一步，AI還能解決復雜的多物理場（multiphysics）問題 ?。例如，設計一個飛機天線，需要同時考慮其射頻特性、空氣動力學和熱性能，這些因素會相互影響，建模極其復雜 ?。基于神經網絡的集成模型，只要有足夠的訓練數據，就能整合多種物理模態的分析，極大地加速了這類復雜設計的評估過程 ?。

三、 加速研究運營：從知識管理到自動化實驗

除了直接參與設計與評估，AI還在研發的周邊運營環節扮演著越來越重要的角色 ?。

首先是前端的需求分析與知識合成。大型語言模型（LLM）可以快速分析海量的產品評論、社交媒體帖子和客戶服務記錄，從中提煉出尚未被滿足的市場需求和潛在的產品功能 ?。在科研密集的行業，如生命科學，LLM可以幫助科學家在浩如煙海的文獻和數據庫中快速檢索、整合信息，甚至發現跨學科的潛在突破口 ?。谷歌、OpenAI等公司推出的知識代理產品，已經能夠執行多步驟的研究任務，如同一個虛擬的研究助理 ?。

其次是內部知識管理與協同。大型企業內部積累了海量的顯性知識（數據庫）和隱性知識（員工經驗） ?。LLM工具有助于將會議錄音等非結構化信息轉化為可檢索的知識，打破信息孤島，促進內部協作 ?。它還可以與研發人員進行“對話”，激發靈感、挑戰既有想法，成為一個不知疲倦的創意伙伴 ?。

最后是自動化文檔與流程。在醫藥、航空等高度管制的行業，研發過程伴隨著大量的文檔工作，如監管文件、工程變更單等 ?。LLM可以顯著加速這些文檔的生成與審核過程，當然，這需要在確保準確性和合規性的人類監督下進行 ?。報告還展望了更具未來感的“AI智能體”（Agentic AI），這種智能體能夠規劃和管理整個測試驗證流程，從確定測試方案、執行實驗（甚至可以結合機器人），到在閉環中迭代優化，從而將創新效率推向新的高度 ?。

釋放萬億價值：AI在各行業的經濟潛力

報告估算，通過上述方式加速研發，人工智能每年可釋放約3600億至5600億美元的經濟潛力 ?。這一價值在不同行業中的體現有所不同 ?。

在知識產權（IP）產品行業，如計算機游戲和軟件，產品本身就是代碼和內容，無需物理原型，因此AI的加速效果最為顯著，研發吞吐量有望翻倍甚至更多 ?。AI生成代碼和視覺內容的技術已經相對成熟，谷歌和微軟的高管均表示，其公司內部已有約30%的新代碼由AI編寫 ?。

在科學密集型行業，如制藥、化工和新材料，研發過程與科學發現緊密相連，AI同樣能帶來巨大提升 ?。制藥公司已在利用AI進行靶點識別、分子設計和臨床前分析，有望將研發吞吐量提升超過100% ?。AI不僅能加速候選藥物的生成，更有可能通過產生更高質量的候選物，提高其在臨床試驗階段的成功率 ?。

在需要多學科工程的復雜制造業，如電子、汽車和航空航天，AI在整合多物理場仿真、加速驗證與確認（V&V）流程方面潛力巨大 ?。V&V流程在這些行業中通常占據研發周期的一半時間，通過AI代理模型替代部分物理測試，是加速整個創新過程的關鍵杠桿 ?。

在消費品行業，AI主要通過分析市場趨勢和生成候選產品（如食品配方、化妝品配方）來發揮作用 ?。報告估計，這類行業約四分之三的AI影響力來自于加速新產品候選方案的生成 ?。

報告同時強調，這些估算是相對保守的 ?。它沒有量化AI可能帶來的更高價值產品、研發成本的直接降低，以及那些可能徹底改變市場的顛覆性創新（如核聚變）所帶來的價值 ?。更重要的是，這些數字無法衡量創新對社會福祉的巨大貢獻，例如通過醫療創新拯救的生命，其價值是無法用金錢計算的 ?。

領導者的行動指南：擁抱AI驅動的創新未來

技術本身不會自動轉化為價值 ?。報告最后為希望抓住這一機遇的企業領導者提出了四項關鍵行動建議 ?。

首先，快速行動并迅速規模化。 報告中描述的AI技術現已可用，但要有效利用它們需要時間和專注的努力 ?。盡早開始并快速學習，可以建立競爭優勢 ?。成功的試點項目并不足以保證成功，企業必須避免陷入“試點煉獄”，建立能夠規模化應用的能力 ?。

其次，重塑組織，而不僅僅是技術。 實現AI價值的最大化，需要對組織進行廣泛的“重塑”，這包括調整戰略、構建新的人才模式、采用敏捷交付方式，并進行有效的變革管理和治理 ?。一個具體的建議是，將傳統上分離的原型制作/測試團隊與仿真團隊整合成一個統一的部門，以便更全面地決策何時采用物理測試，何時采用計算機模擬 ?。

第三，圍繞模型構建核心競爭力。 用于創建和評估設計的AI模型是加速研發的關鍵資產 ?。因此，企業需要建立起一種新的核心能力，即能夠評估、集成、訓練和做出關于模型的“構建與購買”決策，這包括開源模型、采購模型和內部自研模型 ?。

最后，深思熟慮地將人類置于流程中。 在可預見的未來，人類在研發流程中仍將扮演關鍵角色 ?。但這些角色將發生重大轉變，需要新的技能 ?。組織必須明確在哪些關鍵環節（如涉及安全的決策）必須有人類參與和負責 ?。同時，關注技術部署對員工體驗的影響至關重要，是讓他們感覺“獲得了超能力”，還是感覺在“為機器服務”，這將直接影響到頂尖人才的吸引與保留 ?。

結語

在一個由創新驅動的經濟體中，沒有什么比新鮮的想法更寶貴 ?。人工智能正為我們提供一個前所未有的機會，去打破當前研發生產力下降的桎梏，重新點燃增長與進步的引擎。然而，這并非唾手可得。只有那些能夠將尖端技術與深刻的組織變革相結合，并立即行動的領導者，才能真正抓住這次機遇，引領下一場由想象力和智能共同驅動的創新革命 ?。

本文轉載自????歐米伽未來研究所????，作者：歐米伽未來研究所