原創作者：汪周禮 (AI根據原創內容生成後，再經原創編輯) 2026.10.02
背景： AI 讓創意越來越不值錢
最近正在整理創新培訓方案，其中一個比較少見到的主題就是
創新殺手：
在創新與技術問題解決的過程中，很多時候真正限制我們的，不一定是技術本身，而是既有經驗所形成的「慣性思考」。
看到一個既有產品，相關人員(PM, RD, Engineers等) 常常會直覺地思考：如何把現在的設計做得更好？
但真正具有突破性的創新，往往來自另一個問題：為什麼一定要維持現在的設計方式？
雖然我們可以用Why-Why法來嘗試問自己，但這仍舊落於認知經驗範圍的思維框架下，真正能持續突破的方式在於提出這類問題背後的多思維框架能力!
這兩種提問，看起來只差一點點，但背後代表的是完全不同的思考層次。
而生成式 AI 的出現，正在快速改變這種技術創意探索的方式。
--- 這是我的培訓案例
一個很典型的案例：法蘭接頭
法蘭接頭（Flange Connector）是工程接頭中非常常見的一種組件。
它廣泛使用在配管、閥門、設備連接，以及工業爐、熱工、給排水、採暖通風等系統中。在許多高密封、高可靠度的使用情境中，法蘭通常需要透過多顆螺栓提供足夠且均勻的夾緊力。這類設計的核心目的，是讓兩側法蘭之間的墊片能夠受到均勻壓縮，藉此維持良好的密封效果。
但使用上的問題也因此產生，例如：
當螺栓數量增加時，往往會帶來幾個明顯問題包括：
- 零件數量增加、組裝時間增加、鎖固程序較繁瑣、必須控制各顆螺栓的鎖緊力矩 (當固鎖架構出問題，鎖緊的力矩也會變化)、操作人員需要依照一定順序方法進行鎖固(避免大幅影響螺絲負載不平衡)、維修拆裝時間增加等等
如果從新產品改善的角度來看，一個很自然的需求就是：
減少螺栓數量、降低成本、縮短組裝時間，同時提升客戶使用情境便利性。
這就是一個典型的工程創新問題。
傳統思考框架：減少螺栓數量
如果按照一般慣性思考，最常見的改善方式可能是減少螺栓數量，例如原本使用 12 顆螺栓，想辦法改成 8 顆；或者原本使用 8 顆，想辦法減少到 6 顆。這種思考方式本身沒有錯，但它仍然受到原本產品架構的限制。
因為我們認知中默認了一件事情：法蘭接頭需要很多螺栓緊固。一旦這個前提被默認，後面的創意空間就會受到很大限制。真正的突破點應該是重新問：螺栓真正要完成的功能到底是什麼？
因此答案不是「把法蘭(FLANGE) 鎖起來」，而是：
產生足夠且均勻的夾緊力，讓密封面維持可持續的穩定接觸。
當我們透過釐清問題與描述後，此時問題就開始改變了。
原本問題是：如何減少螺栓？
重新定義後變成：如何用更少的施力點，產生均勻的平面夾持力與密封力？
當問題重新定義後，創意空間才算是打開了
一旦不再把「多螺栓」當成必要條件，就可以開始出現完全不同的方案。
例如：分段式環形夾箍，將原本由多顆螺栓分散施力的方式，改成由幾個弧形夾箍包覆法蘭外圍。這時可以把：8～16 顆螺栓轉換成2～4 顆鎖緊螺栓，甚至更少(培訓案例中 是2 顆螺栓完成)。
透過 AI 產生概念的核心，不是單純減少螺栓，而是改變力的傳遞方式。從原來的：多個 Point Force (施力點) 轉變成：Circumferential Clamping Force (環形夾力)，也就是把多個局部施力點，轉換成圓周分布的夾持力。
AI 的價值開始出現
在產生創意的活動中，如果只是用文字討論，這類構想有時候仍然比較抽象，但現在已經可以透過生成式 AI，直接把技術構想告訴AI再轉換成近似 3D 工業設計概念圖。例如原本只是一句：使用分段式環形夾箍取代多顆螺栓。AI 將3D繪圖整合大語言模型文字(LLM) 後，可以進一步生成包括：
- 夾箍外觀、安裝位置、螺栓數量、爆炸結構、夾持方向、受力概念、組裝方式、功能說明等
等等用於於圖形化相關的功能描述，進一步推動將原本的 抽象概念(Abstract Idea) 轉換成 可視覺化工程概念(Visualized Engineering Concept)
這件事情對技術溝通與技術創意描述至關重要，除了大幅縮減創意溝通成本，更能加速創新流程活動中記錄創意構想的效率。
AI 不只是產生「點子」，而是在放大發散能力
到目前為止我們可以看到，AI 的價值並不是只產生一個構想。如果同樣的需求繼續展開，可以很快得到多種不同技術路徑，例如：
- 分段式環形夾箍
- V-Band / V-Clamp
- Split Clamp
- 楔形鎖緊環等等
實際AI GPT 一次產生8種不同的技術創意，版面有限不在此列舉。
這些方案背後，其實代表不同的物理機制與結構原理。
例如：V-Clamp 是利用斜面把徑向夾緊力轉換成軸向壓緊力。中央鎖環 是利用單一大型環形鎖緊件產生 360° 夾持。
這代表適當的使用 AI ，可以快速完成原本需要多人團隊進行腦力激盪才能達到的發散工作。
AI 對創新培訓 最大的衝擊
以前很多創新課程都在教一件事情：如何想出更多點子？
然而現在，AI 讓這件事情本身的價值正在快速下降。因為目前的 AI 非常擅長：類比、組合、變形與重組等等。
未來創新能力的核心，必不再是：誰比較會想點子。
而是：誰比較會定義問題、建立限制、篩選方案，以及驗證構想。
換句話說： Idea Generation 的成本正在快速下降。但下面這些能力反而開始升值：Problem Finding(問題挖掘)、Problem Definition(問題定義)、Constraint Modeling (限制條件模型化)、Concept Screening(概念篩選)、Engineering Validation(工程驗證)、Value Validation(價值驗證)。
然而困難的地方在於，目前也唯有經過不斷實作練習才能培養出這種能力。
AI 可以發散無窮創意，但仍需靠專業能力負責收斂
當然，目前 AI 所產生的工程概念圖還不是正式 CAD。在某些細節中，仍然可能出現：零件擺設空間方向錯誤、零件干涉、結構尺寸不合理、受力關係不完整、螺紋與連接方式錯誤、局部幾何不符合製造邏輯等等問題。這些問題對熟悉該技術領域的工程師而言，通常相當容易辨識。
所以真正合理的 AI 應用方式不是：讓 AI 取代工程師。而是：讓 AI 負責大規模發散，讓專家負責判斷與收斂。這才是比較合理也是目前使用的 AI 輔助創新流程。
從「想到創意」進化成「管理創意」
未來真正具有競爭力的工程創新流程，可能會逐漸變成：
需求 → 問題定義 → 功能分析 → AI 構想發散 → 結構可視化 → 專家篩選 → 工程驗證 → FTO → PoC
這和以前最大的差異在於：以前人類需要花很多時間產生構想。
未來 AI 可以在很短時間內產生大量構想。所以人的創新價值會逐漸從：
Generate Ideas 轉向：Govern Ideas
也就是管理、篩選、判斷與驗證創意。
解決複雜問題能力是AI時代競爭力核心
這也是為什麼我越來越認為：
如果未來仍然只靠直覺產生創意，這種能力很可能會被 AI 的發散能力淹沒。
因為 AI 可以一天產生幾百種甚至數千種構想。
但真正困難的問題仍然是：
- 哪一個 問題值得解？
- 哪一個 限制需要滿足?
真正的關鍵仍在於：
- 哪一個方案真正具有 技術可行性？成本最低？風險最低？能通過 FTO？有市場價值？值得投入資源開發？
這些才是解決複雜問題真正困難的地方。
當創意開始變便宜，決策成本開始增加
本文案例背後真正值得討論的，不是 AI 畫圖有多漂亮或是AI能產生多少技術創意，而是：AI 正在快速降低「產生技術構想」的成本。
如我過去所討論，當大量技術創意唾手可得時，真正稀缺的能力就開始從認知歷程前端朝與後端兩端方向同步移動，前端是：如何 定義正確的問題，後端是：如何 判斷、驗證並實現真正有價值的方案。
把這些變化核心濃縮起來就是：
Problem Definition 與 Decision Quality 就會越來越昂貴。
這也可能是 AI 時代創新能力真正需要重新定義的地方。現在如果不開始學習解決複雜問題能力，靠直覺產生創意的模式終將只能被AI 能力淹沒，決策成本也將因為貪求創意而堆疊的越來越高。
