原创 | 告别“AI万能” 论：精准拆题才是关键 - 工程师的创新方法论赋能之路
作者：孙永伟 博士
TRIZ五级大师、 DFSS黑带大师
一、AI凭什么超越人类？核心在可模型化的“舒适区”
1997年，IBM超级计算机“深蓝”与国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫展开巅峰对决，最终以3.5:2.5的比分胜出，成为首个在标准比赛时限内击败人类象棋冠军的AI系统，标志着AI在棋类领域正式超越人类；2022年，谷歌发布的“Minerva大模型”再次引发轰动——它在涵盖代数、微积分、概率论等多个领域的数学竞赛题中，准确率超过了人类专业选手，展现出AI在复杂数学推理领域的强大实力。这两次里程碑式突破，藏着AI超越人类的核心秘密：AI目前仅能在“可精准模型化”的问题上发挥优势。这类问题有着共同特征：规则清晰、可符号化、目标明确，这正是AI的“舒适区”。
象棋的底层是严密的规则网：固定的棋盘格数、限定的棋子走法、清晰的胜负判定标准，这些要素共同构建了一个可以被符号化、算法化的模型空间。“深蓝”正是依托蒙特卡洛树搜索算法，在庞大的棋局状态空间中快速推演、筛选最优策略，最终实现对人类选手的超越。数学问题更是模型化的极致体现，严谨的公理体系为推演提供了坚实基础，环环相扣的逻辑链条确保了推导过程的唯一性，明确的标准答案则为结果验证提供了清晰依据。这使得Minerva能够通过自然语言理解模块精准拆解复杂题干，再借助符号计算引擎完成人类难以高效处理的复杂运算。
即便看似灵活的语言翻译，本质上也是源语言与目标语言的符号映射过程(源语言指翻译活动中作为翻译对象的原始语言，是信息的初始载体；目标语言则是翻译活动结束后形成的语言，是信息的最终呈现形式。二者是翻译过程中相互对应的两个基本概念，源语言是翻译的起点，目标语言是翻译的终点。)，AI通过学习海量双语语料，持续优化符号映射的精准度，逐步提升翻译效果。可以说，AI的应用深刻重塑了翻译行业的职业形态，大量从业人员正面临失业或者职业转型。
更关键的是，AI堪称一座庞大的“模型化知识宝库”。人类长期积淀的客观规律——无论是影响磁铁磁力的关键变量、材料的力学性能参数，还是化学反应的精准方程式——均具备明确的因果逻辑与量化关系，可被精准转化为模型化的表达与计算范式。以著名的牛顿第二定律F=ma为例，它精准描述了物体受力、质量与加速度三者的关联模型，清晰呈现出了三个变量间的模型化对应关系。显然，在已有模型化知识的调用层面，AI优势显著：普通工程师很难完整梳理出影响磁力的所有关键因素，AI却能凭借海量知识储备精准呈现；面对复杂的公式推导、理论检索等工作，AI也能快速精准调取相关知识，为问题分析提供高效且精准的支撑。这些模型化知识，正是AI赋能创新的核心底气；这也意味着，在这类依赖明确规则与量化逻辑的领域，AI具备完全或部分取代人工的巨大潜力。
二、工程领域遇冷：AI搞不定的“模糊难题”与工程师的描述困境
这些成功使很多人陷入了 “AI 万能论” 的误区，错误地认为即使进入产品研发、生产制造等工程领域，AI也能对于技术难题迎刃而解，过度夸大的AI的作用。这一认知一度引发大量工程师的职场焦虑，其中不乏部分“乐观者”对AI功能的盲目吹捧。然而，当人们尝试用AI解决企业实际问题时，“AI万能论”随即失效，当场翻车。不少人天真地认为输入一句模糊需求，一段包含着数十字、数百字的提示词，AI就能自动分析问题，自动完成整个解决问题的过程，给出完美的解决方案，很明显他们忽略了工程问题的核心痛点：复杂、模糊且充满隐性信息。这类隐性信息即便产品设计者或长期使用者也可能未曾察觉或遗漏。更关键的是，AI解决问题的基础是工程师对问题的描述，但实际项目中的具体问题，往往难以被普通工程师清晰描述——毕竟工程问题从不是孤立的“单点问题”，而是多变量交织的“系统难题”。在我们解决企业的实际问题的时候，不看实物，不看视频，不看照片，或者不看图纸，单从语言或文字的描述，根本无法理解系统的工作原理和存在的问题。
比如一条半导体生产线故障排查，可能牵扯设备零部件的损耗、相邻零部件的相互影响、材料的特性、零部件的装配关系、环境温度、湿度波动、环境的振动、操作规范等多重变量。这类问题初始状态本就模糊，不仅需要跨学科知识融合，更依赖工程师的实践经验、行业内隐性知识等难以量化的隐性信息。而AI的短板正在于此：既无法理解未被模型化的隐性信息，也难以处理工程师描述不清的模糊需求，因此根本无法独立应对。总之，AI在解决研发、生产、产品、工艺等具体工程问题上的局限性，并非AI自身能力的不足，核心症结在于我们无法将复杂、模糊的技术问题以精准、可模型化的方式提炼出来，进而无法让AI的优势充分发挥。
三、工程师不可替代：破解模糊难题的“拆解与重构”核心能力
破解困局的关键，是构建“工程师主导、AI赋能”的协同模式。工程师的核心价值，就在于把模糊问题拆成AI能懂的“清晰任务”，并明确具体场景——未经工程师专业分析的问题，本质上都是停留在表面的模糊问题。比如只给AI一个模糊指令“解决空调冷凝水的问题”，却不提供更加详细信息：虽然都是空调，但不同空调之间的差异很大，可以说千差万别。如果不能给出更加详细的信息，例如不给出制冷模式还是制热模式（涉及不同的冷凝器位置），也没有空调的应用场景，既不说明空调所处的环境是温湿度常年较高的数据中心机房，还是家庭卧室，或是具有特殊洁净度要求的实验室（不同场景下，室内空气的露点温度和潜热负荷差异巨大）。也不告知空调蒸发器的结构设计情况、接水盘的坡度、容量、排水孔（喉部） 的防负压设计如何、冷凝水排水管的管径、安装坡度等；更未提及用户的使用习惯是长时间连续开机，还是间歇性使用。在这种情况下，AI给出的永远都是夸夸其谈的大道理，看上去言之有理，实际上空无一物。比如“优化冷凝水排放路径”“提升密封性能”等空泛表述，却无法给出具体的孔径参数、材料选型、安装角度等可落地的解决方案。例如输出诸如“建议将蒸发器迎面风速从2.5m/s调整至2.0m/s以增大接触时间降低冷凝量”、“核算在XX工况下排水管所需最小坡度”、“推荐采用导热系数≤0.024W/(m·K)的闭孔橡塑保温材料”等可执行、可验证的具体解决方案。——毕竟AI不会主动暴露能力的边界，对于提问从来都是来者不拒，几乎永远不会说自己不会。只有工程师凭借专业能力，将宏观难题逐层拆解、完善细节：比如把“空调冷凝水问题”细化为流入蒸发器的室内回风的干球温度、湿球温度（或相对湿度），与蒸发器盘管表面温度之间的温差，因为此温差是决定结露量（潜热换热）的核心。蒸发器翅片表面发生的是湿空气的冷却-冷凝过程，还需要告知空气流速、翅片间距、亲水涂层状态对冷凝水形成与脱落的影响等。接水盘保温层的完整性（防止二次结露）如何，排水管保温的导热系数与厚度是否满足防结露要求，以及所有密封点的可靠性如何。制冷剂在蒸发器内的蒸发温度/压力、过热度设置情况，这都直接决定了盘管表面温度。只有详细到参数级别的颗粒度，才能为AI解决问题搭建起有效发挥作用的基础，让AI的知识库优势与求解能力得到充分释放，生成切实可行的解决方案。
解决工程问题本身是一套完整流程，涉及多个关键环节，绝非单一环节所能决定。这就像知名餐馆的菜品品质：厨师的烹饪技艺固然重要，直接影响成品口感与风味，但食材甄选、食材存储、初步处理、备菜等前置环节同样不可或缺——这些环节共同决定了菜品的基础品质，绝非仅靠厨师炒制的最后一步就能决定。工程问题的解决亦是如此，我们必须重视全流程协同，让每个环节充分发挥自身优势，才能确保最终解决方案的可行性与有效性。
在AI技术快速普及的背景下，工程师的能力提升方向需精准聚焦。对于AI擅长的模型化计算、知识检索等领域，就不要过度投入精力深耕；反而应重点强化自身在问题提取、深度挖掘、场景界定、细节认知等AI薄弱环节的核心能力。唯有精准定义问题、清晰描述问题，补充完整的场景与约束条件，才能为AI赋能扫清障碍，让AI的技术优势真正转化为解决实际工程问题的效能。
四、方法论：让工程师精准拆解问题的“核心工具”
前文已强调精准提问的重要性，而“如何提出精准问题”，正是破解人机协同困局的核心关键。作为长期深耕创新方法论领域的从业者，我们认为：仅提出问题却不提供解决路径，并非严谨的专业态度。而现代TRIZ理论等先进创新方法论，正是我们给出的系统解决方案——它能为问题的深度剖析提供结构化支撑，唯有先把问题分析透彻，向AI发起的提问才能精准聚焦，为后续协同求解筑牢基础。
或许有人会认为，精准提问的能力因人而异，属于个人天赋范畴，但我们的实践证明：精准拆解问题与问题重构的能力并非天生，而是可通过科学方法论工具系统训练、逐步提升的。众多工程创新案例都证明，复杂问题的突破性解决，核心往往在于思路的转换与问题的重构，这一点在耳熟能详的大禹治水故事中便能得到印证：大禹的父亲鲧沿用“堵水”的常规思路，始终无法平息水患；而大禹跳出固有认知，以“疏导”思路重构治水逻辑，最终成功破解难题。这个经典案例深刻揭示：跳出固有框架、重构问题，是攻克复杂难题的关键所在。掌握科学的方法论工具，就能有效突破个人经验局限，穿透表层现象直达深层次的问题，而非被显而易见的表象所困。现代TRIZ理论，尤其是RDMi®专家在海量企业实战中沉淀成型的现代TRIZ理论体系，包含着许多指导工程师精准拆题的工具：如剪裁法可以剪裁某个零部件或流程来转换问题；顶层缺点识别项目的真正目标；因果链分析则可系统全面地分析造成问题的原因，挖掘出更多解决问题的突破口。这些经过实战验证的方法论工具，不仅是RDMi®专家攻克企业实际难题的关键，更能帮助工程师突破认知边界，完成问题的深度重构与精准拆解，为AI赋能工程问题的解决筑牢核心基础。
五、人机协同最优解：方法论加持下的“1+1>2”价值提升
AI与工程师绝非“取代与被取代”的对立关系：AI并非颠覆工程师的“终结者”，而是赋能工程师的“最佳搭档”，是工程师的强力助手。掌握现代TRIZ理论等先进创新方法论的工程师，能更高效地完成复杂问题拆解、精准问题定位、场景细节识别与模型化转化；而AI则可凭借强大的模型化求解能力与海量知识库优势，承接繁琐重复的计算、检索等基础性工作。二者构成精准的能力互补关系：工程师为AI明确问题边界、提供场景约束、挖掘细节信息、锚定核心目标；AI则为工程师减轻重复劳动负担、开拓思路、提升方案生成与优化效率，最终形成“问题拆解—细节识别—模型转化—AI求解—方案验证”的高效协同链路。
综上，我们必须摒弃“AI万能论”的片面认知，清晰界定AI的优势边界：其核心能力目前仍局限于可模型化问题范畴。AI本身并不是目的，而是一种工具——正如高铁、飞机、电脑等工具一样，使用者对工具的驾驭能力越强，其价值发挥就越充分。AI与工程师的共同目标，是服务于更高层级的价值创造，为企业赋能，为社会造福。依托科学的创新方法论提升工程师能力，能充分激活工程师在问题拆解、细节挖掘上的核心价值，从而更高效地驾驭AI，深度融合其在模型化求解与知识检索的技术专长，推动人机深度协同。唯有清晰认知工程师与AI的各自长短板，在方法论的系统引导下实现优势互补、短板互抵，才能为产业创新创造真正的价值。
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作者简介：
孙永伟，博士，正高级工程师，TRIZ大师（五级，全球最高级），注册六西格玛设计(DFSS)黑带大师，对外经济贸易大学创新工程实验室副主任，研发方法理论体系的提出者，北京市科协产业特派员，长安汽车大学全球特聘教授，天津大学创新创业导师，TRIZ理论的畅销书《TRIZ打开创新之门的金钥匙I》和《TRIZ打开创新之门的金钥匙II》两本书的作者，目前已经获得授权的发明专利40余项。曾任GE（通用电气）全球研发中心工程师、GE能源集团黑带、GE油气集团项目经理、国家能源集团北京低碳清洁能源研究院研发方法论推进负责人、中国质量协会六西格玛管理推进工作委员会专家委员等职。孙博士曾获得中国质量技术领域的最高奖全国质量技术奖及北京科协创新达人等称号，其出色的工作使低碳院获得了工信部颁发的全国工业企业质量标杆、中国质量协会颁发的全国六西格玛管理推进工作先进企业及全面质量管理推进40周年杰出推进单位、北京市科协首批创新方法示范点单位（A类）等称号。指导低碳院45个DFSS六西格玛设计项目获得全国优秀六西格玛项目。经他签发不同级别研发方法论认证证书的专家达15000多人，其中多位已经成为企业研发方法论推进负责人。20多年来，他一直在企业和研究机构的研发第一线，具有丰富的企业内部推进六西格玛和TRIZ等先进研发方法论的经验以及运用这些方法论解决实际问题的能力，累计指导不同类型的创新项目达1000多个，是多家企业大规模推进创新方法的首席专家，曾多次受邀到德国、波兰等欧洲国家及韩国、马来西亚、印度等亚洲各国介绍方法论的推进经验。
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