AI技術應用輔導專案：新能源產業的創新之路

 

AI技術應用輔導專案：新能源產業的創新之路

我很榮幸地宣布，全球前三的新能源大廠已啟動為期三個月的AI技術應用輔導專案，採用最新的LLM SaaS平台，並結合MSM方法進行。MSM方法融合了軟體產品開發流程、設計思考、TRIZ、專利技術分析、專利迴避設計以及提示詞設計，旨在為不同技術團隊的多項專案提供AI技術應用開發輔導。

本次輔導項目涉及多項新能源產業的難題，每個難題的解決方案都能為企業創造數以億計的實際貢獻。此外，我們還針對多年來困擾AI研發團隊的技術難題進行了深入探索。在項目開始前，我們對專案內容進行了全面評估，預測成功率約為三成，可見此次專案的挑戰性之大，不亞於創業以來最艱難的挑戰。

## 六大階段，逐步引導創新

為了順利完成這一挑戰，我們將輔導過程分為六大階段，每一階段均設有操作流程與步驟，逐步引導學員將專案從需求分析、特徵分析、問題定義、問題挖掘、建立問題模型到形成概念方案，最終將概念方案轉化為具體方案。

TRIZ應用的關鍵在於如何將概念方案形成具體可行方案。這是TRIZ應用的核心，也是我們在實戰中累積10多年的關鍵步驟與檢驗心法。

## 定制專屬應用流程

每一階段均設有不同的作業與操作流程，學員們透過作業練習與專利技術分析，最終根據各自技術能力，打造出專屬的應用流程。在輔導過程中，我們欣喜地看到一位學員超前進度，已經產生具體可行的實施方案，並正準備申請專利。接下來，他們將根據具體實施方案進行技術布局設計，為專利布局做準備。

## 獨特專案，適合實務經驗豐富的研發人員

這套方法由於難度與複雜度頗高，目前僅適合有實務經驗的研發技術人員，不適合公開課程。但我們相信，透過這次AI技術應用輔導專案，將會有更多創新方案誕生，助力新能源產業的技術突破。

AI輔助創新，現在進行式！

讓我們一起共同迎接AI 技術創新的未來！

2024©汪周禮@智合創新

TRIZ應用專利領域應用的基礎概念-從專利挖掘到專利布局

 

在專利挖掘過程中，從問題的識別出發，透過技術方案的功能特徵擴展，最終達到滿足專利審查的創造性和非顯而易見的要求。若結合TRIZ工具，整個過程的範圍和效果將變得更為豐富和深入。

1. 問題挖掘：

針對技術方案對應的技術問題，利用TRIZ工具進行因果鏈分析，深入了解技術挑戰的根本原因。

2. 技術方案功能擴展：

硬體為主的技術適合技術系統功能模型，軟體為主的適合系統流分析。

通過特徵移轉工具，將其他領域的成功解決方案轉化應用到當前技術中，甚至進一步，開發出新的技術特徵組合。

筆者曾經針對研發提供一個準備申請專利的技術方案，結合功能模型與特徵移轉，成功挖掘出12種具有不同技術特徵的組合方案，再提供給研發進行可行性評估，確認出可行方案有 7 組，最後再根據申請策略進行專利布局(*)。

3. 專利申請條件應對：

根據技術特徵組合的方案中，根據問題挖掘與問題模型，找出更符合專利審查要件的技術方案組合，也就是使用TRIZ的問題模型來構建解決方案，以突顯技術方案的創新性和非顯而易見性，減少專利審查過程中的限制。

由此可知，TRIZ在專利挖掘、專利佈局及專利回避設計方面具有獨特的優勢，透過這些創新方法與工具的使用，提高專利挖掘、布局以及迴避設計的品質與價值！

想要做到這些，其關鍵在於如何靈活運用TRIZ工具的應用能力，藉以促進創新並提升產品技術方案的商業價值和防禦力。

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TRIZ工具易學難精，一但精通，海闊天空！

(*)專利挖掘目的在於透過增加專利數量與提升專利品質，提高專利布局應用價值。