AI+功能导向搜索，跨领域创新,创新atAI,在现代 TRIZ 理论中，当明确待解决问题后，进入矛盾分析、物场模型和功能化模型这三个解题分支的路径需要结合问题的核心特征与系统特性来判断。 1、当问题中存在参数冲突 或同一参数的双重需求时，优先选择矛盾分析。 2、当问题涉及物质与场（能量）的相互作用时，优先选择物场模型。 3、当问题需要优化系统功能结构时，优先选择功能化模型。 4、实际问题常涉及多重矛盾和功能缺陷，需结合多个分支来解题。 因此，当待解决问题需要优化系统功能结构，我们需要选择功能化模型。 功能化模型包含两个细分解题分支：功能导向搜索、知识库。 本节课将详细介绍功能导向搜索，并结合AI工具（如DeepSeek、ChatGPT）展示功能导向搜索的具体应用。 TRIZ的功能导向搜索（Function Oriented Search, FOS）是一种跨领域问题解决工具。 核心思想： 1、功能抽象化 将具体问题转化为功能描述，例如“去除玻璃表面灰尘”抽象为“去除物体表面微粒”，从而突破领域限制。 2、 跨领域移植 在领先领域（如航天、医疗等对技术严苛的行业）寻找成熟方案，利用其已验证的可靠性和技术积累。 3、 低风险创新 直接借用已有技术而非全新发明，减少试错成本。 适用人群：希望提高创新能力，对技术创新和问题解决有强烈需求的：工程师、研发人员、发明人、创新管理者或学生。