AI+特性传递，寻找跨界创新,创新atAI,特性传递是 TRIZ 中 “跨界创新” 的核心方法之一，它打破了 “局限于本领域解决问题” 的思维定式，通过借鉴成熟系统的特性，为创新提供了高效的路径。无论是仿生设计、技术融合还是跨行业应用，特性传递都能帮助解决复杂问题，推动技术革新。 TRIZ（发明问题解决理论）中的特性传递（Feature Transfer） 是一种通过将某个系统的特性、功能或属性转移到另一个系统中，以解决问题或实现创新的方法。它基于 “跨系统借鉴” 的思想，强调从自然界、现有技术或不同领域中获取灵感，将已有成熟的特性应用于新场景，从而突破思维局限，创造更高效的解决方案。 1.跨领域迁移 从一个系统（称为 “源系统”）中提取成功的特性（如结构、功能、材料、原理等），迁移到另一个需要改进的系统（称为 “目标系统”），解决目标系统的矛盾或提升其性能。 例如：将鸟类翅膀的空气动力学特性传递到飞机机翼设计中，优化飞行效率。 2.利用成熟系统的资源 避免从头开始研发，而是借鉴其他领域已验证的 “成熟特性”，缩短创新周期。 例如：超声波技术最初用于医学成像，后被传递到工业检测、清洗。 本节课将详细介绍特性传递，并结合AI工具（如DeepSeek、ChatGPT）展示特性传递的具体应用。 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。